Модуль azure.azcollection.azure_rm_ml_model — создание, архивирование и восстановление модели машинного обучения Azure

ad_user

string

Имя пользователя Active Directory. Используется для аутентификации от имени пользователя Active Directory, а не субъекта-службы.

adfs_authority_url

string

добавлено в azure.azcollection 0.0.1

URL-адрес центра Azure AD. Используется для аутентификации по имени пользователя и паролю с собственным центром ADFS.

api_profile

string

добавлено в azure.azcollection 0.0.1

Выбирает профиль API для взаимодействия со службами Azure. Значение по умолчанию latest подходит для общедоступных облаков; будущие значения позволят использовать Azure Stack.

По умолчанию: "latest"

append_tags

boolean

Определяет, является ли поле тегов каноническим или теги только добавляются к существующим.

При каноническом режиме все теги, отсутствующие в параметре tags, будут удалены из метаданных объекта.

Варианты:

• false
• true ← (по умолчанию)

auth_source

string

добавлено в azure.azcollection 0.0.1

Определяет источник учетных данных для аутентификации.

Также можно задать с помощью переменной среды ANSIBLE_AZURE_AUTH_SOURCE.

Если задано значение auto (по умолчанию), приоритет источников следующий: параметры модуля -> env -> credential_file -> cli.

Если задано значение env, учетные данные будут считываться из переменных среды.

Если задано значение credential_file, профиль будет считываться из ~/.azure/credentials.

Если задано значение cli, учетные данные будут получены из профиля Azure CLI. Для указания идентификатора подписки, если их несколько, можно использовать subscription_id или переменную среды AZURE_SUBSCRIPTION_ID; в противном случае будет использована подписка az cli по умолчанию.

Если задано значение msi, хост-компьютер должен быть ресурсом Azure с включенным расширением MSI. Для указания идентификатора подписки, если ресурсу предоставлен доступ к нескольким подпискам, можно использовать subscription_id или переменную среды AZURE_SUBSCRIPTION_ID; в противном случае будет выбрана первая подписка.

Параметр msi добавлен в Ansible 2.6.

Варианты:

• "auto" ← (по умолчанию)
• "cli"
• "credential_file"
• "env"
• "msi"

cert_validation_mode

string

добавлено в azure.azcollection 0.0.1

Управляет проверкой сертификатов конечных точек Azure. По умолчанию все модули проверяют сертификат сервера, однако при использовании HTTPS-прокси или Azure Stack может потребоваться отключить эту проверку, передав ignore. Значение также можно задать в профиле файла учетных данных или с помощью переменной среды AZURE_CERT_VALIDATION.

Варианты:

• "ignore"
• "validate"

client_id

string

Идентификатор клиента Azure. Используется для аутентификации с помощью субъекта-службы или управляемого удостоверения (msi).

Также можно задать с помощью переменной среды AZURE_CLIENT_ID.

cloud_environment

string

добавлено в azure.azcollection 0.0.1

Для облачных сред, отличных от общедоступного облака США, укажите имя среды (как определено в Azure Python SDK, например AzureChinaCloud, AzureUSGovernment) или URL-адрес конечной точки обнаружения метаданных (обязателен для Azure Stack). Значение также можно задать в профиле файла учетных данных или с помощью переменной среды AZURE_CLOUD_ENVIRONMENT.

По умолчанию: "AzureCloud"

datastore

string

Хранилище данных, в которое нужно загрузить локальный артефакт.

description

string

Описание модели.

disable_instance_discovery

boolean

добавлено в azure.azcollection 2.3.0

Определяет, выполняется ли обнаружение экземпляра при попытке аутентификации. Значение true полностью отключает как обнаружение экземпляра, так и проверку центра. Эта возможность предназначена для случаев, когда конечная точка метаданных недоступна, например в частных облаках или Azure Stack. Обнаружение экземпляра включает получение метаданных центра с сайта https://login.microsoft.com/ для проверки центра. Если установить значение **True**, проверка центра будет отключена. Поэтому необходимо убедиться, что настроенный узел центра является действительным и заслуживающим доверия.

Задается в профиле файла учетных данных или с помощью переменной среды AZURE_DISABLE_INSTANCE_DISCOVERY.

Варианты:

• false ← (по умолчанию)
• true

log_mode

string

Аргумент родительского модуля.

log_path

string

Аргумент родительского модуля.

ml_registry

string

Имя реестра Azure ML.

ml_workspace

string

Имя рабочей области Azure ML.

name

string / обязательный

Имя модели Azure ML.

oidc_token

string

добавлено в azure.azcollection 3.17.0

Токен OpenID Connect (OIDC) (JWT), используемый для аутентификации по удостоверению рабочей нагрузки.

Этот токен обменивается с Azure AD с помощью федеративного удостоверения OIDC.

Полезен в системах CI (например, GitHub Actions, Azure DevOps), где платформа напрямую предоставляет токен OIDC.

Также можно задать с помощью переменной среды AZURE_FEDERATED_TOKEN.

oidc_token_file_path

path

добавлено в azure.azcollection 3.17.0

Путь к файлу, содержащему токен OpenID Connect (OIDC) (JWT), используемый для аутентификации по удостоверению рабочей нагрузки.

Файл должен содержать только необработанный токен.

Этот способ обычно используется на платформах, которые сохраняют токены OIDC в файлах.

Также можно задать с помощью переменной среды AZURE_FEDERATED_TOKEN_FILE.

password

string

Пароль пользователя Active Directory. Используется для аутентификации от имени пользователя Active Directory, а не субъекта-службы.

path

string

Путь к файлу или файлам модели. Это может быть локальное или удаленное расположение. Если параметр указан, необходимо также указать имя и версию.

profile

string

Профиль безопасности из файла ~/.azure/credentials.

resource_definition

string

Определение модели в формате YAML

resource_group

string

Имя группы ресурсов.

secret

string

Секрет клиента Azure. Используется для аутентификации с помощью субъекта-службы.

stage

string

Этап жизненного цикла модели.

Варианты:

• "Staging"
• "Production"
• "Archived"
• "Logged"
• "Development"
• "Deprecated"
• "Retired"

state

string

Состояние модели. Используйте present для создания или обновления, archive для архивирования и restore для восстановления.

Варианты:

• "present" ← (по умолчанию)
• "archive"
• "restore"

subscription_id

string

Идентификатор вашей подписки Azure.

tags

dictionary

Словарь пар «строка:строка», назначаемых объекту в качестве метаданных.

Метаданные тегов объекта будут обновлены с учетом всех предоставленных значений.

Чтобы удалить теги, установите для параметра append_tags значение false.

В настоящее время зоны Azure DNS и службы Traffic Manager также не поддерживают пробелы в тегах.

Azure Front Door не поддерживает использование

Azure Automation и Azure CDN поддерживают не более 15 тегов для ресурсов.

tenant

string

Идентификатор клиента Azure. Используется для аутентификации с помощью субъекта-службы.

thumbprint

string

добавлено в azure.azcollection 1.14.0

Отпечаток закрытого ключа, указанного в x509_certificate_path.

Используется для аутентификации с помощью субъекта-службы.

Обязателен, если задан x509_certificate_path.

type

string

Тип модели.

Варианты:

• "custom_model" ← (по умолчанию)
• "mlflow_model"
• "triton_model"

version

string

Версия ресурса данных.

x509_certificate_path

path

добавлено в azure.azcollection 1.14.0

Путь к сертификату X509 в формате PEM, используемому для создания субъекта-службы.

Сертификат должен быть добавлен после закрытого ключа.

Используется для аутентификации с помощью субъекта-службы.

changed

boolean

Был ли изменен ресурс.

Возвращается: всегда

Пример: false

ml_model

dictionary

Только что созданная или обновленная модель.

Возвращается: всегда

Пример: {"creation_context": {"created_at": "2026-03-25T17:48:05.464195+00:00", "created_by": "xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx", "created_by_type": "Application", "last_modified_at": "2026-03-25T17:48:12.822846+00:00", "last_modified_by": "xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx", "last_modified_by_type": "Application"}, "description": "Model created from local file.", "id": "azureml:/subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/resourceGroups/xxxxx-ml-model/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/workspace-xxxxxxxxxx/models/modelxxxxxxxxxx/versions/2", "name": "modelxxxxxxxxxx", "path": "azureml://subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/resourceGroups/xxxxx-ml-model/workspaces/workspace-xxxxxxxxxx/datastores/workspaceblobstore/paths/LocalUpload/xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx/model.pkl", "properties": {}, "stage": "Production", "tags": {}, "type": "custom_model", "version": "2"}