Spec-Zone.ru › Ansible

Модуль azure.azcollection.azure_rm_ml_online_deployment — создание и удаление онлайн-развертывания Azure Machine Learning

Примечание

Этот модуль входит в коллекцию azure.azcollection (версия 3.18.0).

Возможно, эта коллекция уже установлена, если вы используете пакет ansible. Она не входит в ansible-core. Чтобы проверить, установлена ли она, выполните ansible-galaxy collection list.

Для установки используйте: ansible-galaxy collection install azure.azcollection. Для работы с этим модулем требуются дополнительные компоненты; подробности см. в разделе Требования.

Чтобы использовать модуль в плейбуке, укажите: azure.azcollection.azure_rm_ml_online_deployment.

Новое в azure.azcollection 3.17.0

  • Краткое описание
  • Требования
  • Параметры
  • Примечания
  • См. также
  • Примеры
  • Возвращаемые значения

Краткое описание

  • Создание и удаление онлайн-развертывания Azure Machine Learning.

Требования

На узле, выполняющем этот модуль, должны быть установлены следующие компоненты.

  • python >= 2.7
  • На узле, выполняющем этот модуль, должна быть установлена коллекция azure.azcollection из Galaxy
  • Все пакеты Python, перечисленные в файле requirements.txt коллекции, должны быть установлены с помощью pip на узле, выполняющем модули из azure.azcollection
  • Полные инструкции по установке приведены по адресу https://galaxy.ansible.com/azure/azcollection

Параметры

Параметр

Комментарии

ad_user

string

Имя пользователя Active Directory. Используйте при аутентификации с помощью пользователя Active Directory, а не субъекта-службы.

adfs_authority_url

string

добавлено в azure.azcollection 0.0.1

URL центра Azure AD. Используйте при аутентификации по имени пользователя и паролю, если у вас собственный центр ADFS.

all_traffic

boolean

После успешного создания направляет на это развертывание 100 % трафика конечной точки.

Варианты:

  • false ← (по умолчанию)
  • true

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.

В каноническом режиме все теги, отсутствующие в параметре tags, удаляются из метаданных объекта.

Варианты:

  • false
  • true ← (по умолчанию)

auth_source

string

добавлено в azure.azcollection 0.0.1

Определяет источник учетных данных для аутентификации.

Можно также задать с помощью переменной окружения ANSIBLE_AZURE_AUTH_SOURCE.

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

Если задано значение env, учетные данные считываются из переменных окружения.

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

Если задано значение cli, учетные данные берутся из профиля Azure CLI. Для указания идентификатора подписки, если подписок несколько, можно использовать subscription_id или переменную окружения AZURE_SUBSCRIPTION_ID; в противном случае используется подписка az cli по умолчанию.

Если задано значение msi, узел 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 окружения AZURE_SUBSCRIPTION_ID; в противном случае выбирается 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 для конечных точек Azure. По умолчанию все модули проверяют сертификат сервера, но при использовании HTTPS-прокси или Azure Stack может потребоваться отключить эту проверку, передав ignore. Значение можно также задать в профиле файла учетных данных или с помощью переменной окружения AZURE_CERT_VALIDATION.

Варианты:

  • "ignore"
  • "validate"

client_id

string

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

Можно также задать с помощью переменной окружения AZURE_CLIENT_ID.

cloud_environment

string

добавлено в azure.azcollection 0.0.1

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

По умолчанию: "AzureCloud"

description

string

Описание online_deployment.

disable_instance_discovery

boolean

добавлено в azure.azcollection 2.3.0

Определяет, выполняется ли обнаружение экземпляров при попытке аутентификации. Значение true полностью отключает как обнаружение экземпляров, так и проверку центра. Эта возможность предназначена для сценариев, в которых невозможно подключиться к конечной точке метаданных, например в частных облаках или Azure Stack. Обнаружение экземпляров включает получение метаданных центра с https://login.microsoft.com/ для проверки центра. Если задать значение **True**, проверка центра отключается. Поэтому крайне важно убедиться, что настроенный узел центра является действительным и надежным.

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

Варианты:

  • false ← (по умолчанию)
  • true

endpoint_name

string

Имя онлайн-конечной точки. Если оно не указано здесь, его необходимо указать в resource_definition.

local

boolean

Обновить локальное развертывание.

Варианты:

  • false ← (по умолчанию)
  • true

local_enable_gpu

boolean

Включить GPU для локального развертывания.

Варианты:

  • false ← (по умолчанию)
  • true

log_mode

string

Аргумент родительского модуля.

log_path

string

Аргумент родительского модуля.

ml_workspace

string / обязательный

Имя рабочей области Azure ML.

name

string

Имя online_deployment Azure ML.

oidc_token

string

добавлено в azure.azcollection 3.17.0

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

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

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

Можно также задать с помощью переменной окружения AZURE_FEDERATED_TOKEN.

oidc_token_file_path

path

добавлено в azure.azcollection 3.17.0

Путь к файлу с токеном OpenID Connect (OIDC) (JWT), используемым для аутентификации удостоверения рабочей нагрузки.

Файл должен содержать только необработанный токен.

Этот способ обычно используется на платформах, которые создают файлы с токенами OIDC.

Можно также задать с помощью переменной окружения AZURE_FEDERATED_TOKEN_FILE.

package_model

boolean

Создать упакованную среду на основе YAML-файла развертывания и использовать ее для развертывания.

Варианты:

  • false ← (по умолчанию)
  • true

password

string

Пароль пользователя Active Directory. Используйте при аутентификации с помощью пользователя Active Directory, а не субъекта-службы.

profile

string

Профиль безопасности из файла ~/.azure/credentials.

resource_definition

string

Определение онлайн-развертывания в формате YAML

resource_group

string / обязательный

Имя группы ресурсов.

secret

string

Секрет клиента Azure. Используйте при аутентификации с помощью субъекта-службы.

state

string

Состояние онлайн-развертывания. Используйте present для создания или обновления.

Варианты:

  • "present" ← (по умолчанию)
  • "absent"

subscription_id

string

Идентификатор вашей подписки Azure.

tags

dictionary

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

Метаданные тегов объекта обновляются всеми указанными значениями.

Чтобы удалить теги, задайте для параметра append_tags значение false.

В настоящее время в зонах Azure DNS и службах Traffic Manager в тегах также нельзя использовать пробелы.

Azure Front Door не поддерживает использование

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

tenant

string

Идентификатор клиента Azure. Используйте при аутентификации с помощью субъекта-службы.

thumbprint

string

добавлено в azure.azcollection 1.14.0

Отпечаток закрытого ключа, указанного в x509_certificate_path.

Используйте при аутентификации с помощью субъекта-службы.

Обязателен, если задан x509_certificate_path.

x509_certificate_path

path

добавлено в azure.azcollection 1.14.0

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

Сертификат необходимо добавить в конец закрытого ключа.

Используйте при аутентификации с помощью субъекта-службы.

Примечания

Примечание

  • Для аутентификации в Azure можно передать параметры, задать переменные окружения, использовать профиль из ~/.azure/credentials или войти в систему перед запуском задач или плейбука с помощью az login.
  • Аутентификация также возможна с помощью субъекта-службы или пользователя Active Directory.
  • Для аутентификации через OIDC передайте client_id, tenant и oidc_token или oidc_token_file_path либо задайте переменные окружения AZURE_CLIENT_ID, AZURE_TENANT и AZURE_FEDERATED_TOKEN или AZURE_FEDERATED_TOKEN_FILE.
  • Для аутентификации через субъект-службу передайте subscription_id, client_id, secret и tenant либо задайте переменные окружения AZURE_SUBSCRIPTION_ID, AZURE_CLIENT_ID, AZURE_SECRET и AZURE_TENANT.
  • Для аутентификации через пользователя Active Directory передайте ad_user и password либо задайте в окружении AZURE_AD_USER и AZURE_PASSWORD.
  • Кроме того, учетные данные можно хранить в ~/.azure/credentials. Это INI-файл, содержащий раздел [default] и следующие ключи: subscription_id, client_id, secret и tenant либо subscription_id, ad_user и password. Также можно добавить дополнительные профили. Укажите профиль, передав profile или задав переменную окружения AZURE_PROFILE.

См. также

См. также

Вход с помощью Azure CLI

Инструкции по аутентификации с помощью команды az login.

Примеры

- name: Create ML Online Deployment
  azure.azcollection.azure_rm_ml_online_deployment:
    endpoint_name: endpoint-command-ansible
    resource_group: xxxxx-ml-online_deployment
    ml_workspace: workspace-xxxxxxxxxx
    resource_definition: |
      $schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/managedOnlineDeployment.schema.json
      name: {{ online_deployment_name }}
      model:
        path: ./targets/azure_rm_ml_online_deployment/files/model/
      code_configuration:
        code: ./targets/azure_rm_ml_online_deployment/files/onlinescoring/
        scoring_script: score.py
      environment:
        conda_file: ./targets/azure_rm_ml_online_deployment/files/environment/conda.yaml
        image: mcr.microsoft.com/azureml/openmpi4.1.0-ubuntu22.04:latest
      instance_type: Standard_DS3_v2
      instance_count: 1

Возвращаемые значения

Общие возвращаемые значения описаны здесь; ниже перечислены поля, уникальные для этого модуля:

Ключ

Описание

changed

boolean

Был ли изменен ресурс.

Возвращается: всегда

Пример: false

ml_online_deployment

dictionary

Только что созданное или обновленное онлайн-развертывание.

Возвращается: всегда

Пример: {"app_insights_enabled": false, "code_configuration": {"code": "/subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/resourceGroups/xxxxx-ml-online_deployment/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/workspace-xxxxxxxxxx/codes/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/versions/1", "scoring_script": "score.py"}, "creation_context": {"created_at": "2026-04-17T20:39:38.864149+00:00", "created_by": "xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx", "last_modified_at": "2026-04-17T20:39:38.864151+00:00"}, "egress_public_network_access": "enabled", "endpoint_name": "endpoint-command-ansible", "environment": "azureml:/subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/resourceGroups/xxxxx-ml-online_deployment/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/workspace-xxxxxxxxxx/environments/CliV2AnonymousEnvironment/versions/xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx", "environment_variables": {"AML_APP_ROOT": "/var/azureml-app/onlinescoring", "AZUREML_ENTRY_SCRIPT": "score.py", "AZUREML_MODEL_DIR": "/var/azureml-app/azureml-models/xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx/1"}, "id": "/subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/resourceGroups/xxxxx-ml-online_deployment/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/workspace-xxxxxxxxxx/onlineEndpoints/endpoint-command-ansible/deployments/deployment-command-xxxxxxxxxx", "instance_count": 1, "instance_type": "Standard_DS3_v2", "liveness_probe": {"failure_threshold": 30, "initial_delay": 10, "period": 10, "success_threshold": 1, "timeout": 2}, "model": "azureml:/subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/resourceGroups/xxxxx-ml-online_deployment/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/workspace-xxxxxxxxxx/models/xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx/versions/1", "name": "deployment-command-e76e189747", "properties": {"AzureAsyncOperationUri": "https://management.azure.com/subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/providers/Microsoft.MachineLearningServices/locations/eastus/mfeOperationsStatus/odidp:xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx:xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx?api-version=2023-04-01-preview"}, "provisioning_state": "Succeeded", "readiness_probe": {"failure_threshold": 30, "initial_delay": 10, "period": 10, "success_threshold": 1, "timeout": 2}, "request_settings": {"max_concurrent_requests_per_instance": 1, "request_timeout_ms": 5000}, "scale_settings": {"type": "default"}, "tags": {}, "type": "managed"}

Авторы

  • Bill Peck (@p3ck)

Ссылки на коллекцию

  • Отслеживание проблем
  • Главная страница
  • Репозиторий (исходный код)

© 2012–2018 Michael DeHaan
© 2018–2025 Red Hat, Inc.
Licensed under the GNU General Public License version 3.
https://docs.ansible.com/projects/ansible/latest/collections/azure/azcollection/azure_rm_ml_online_deployment_module.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API