CLI (v2) Python 源连接 YAML 架构

项目
09/14/2024

注意

本文档中详细介绍的 YAML 语法基于最新版本的 ML CLI v2 扩展的 JSON 架构。此语法必定仅适用于最新版本的 ML CLI v2 扩展。可以在 https://azuremlschemasprod.azureedge.net/ 上查找早期扩展版本的架构。

YAML 语法

密钥	类型	说明	允许的值	默认值
`$schema`	字符串	YAML 架构。如果使用 Azure 机器学习 Visual Studio Code 扩展来创作 YAML 文件，请在该文件的顶部添加 `$schema` 以调用架构和资源完成。
`name`	string	必需。连接名称。
`description`	string	连接描述。
`tags`	object	连接标记字典。
`type`	string	必需。连接类型。	`python_feed`	`python_feed`
`is_shared`	boolean	如果中心内其他项目共享连接，则为 `true`；否则，为 `false`。		`true`
`target`	string	端点的 URL。
`credentials`	object	执行基于凭据的身份验证，以访问存储帐户。可以使用个人访问令牌或用户名和密码。不要在使用公共 Python 源时指定 `credentials`。
`credentials.type`	string	要使用的身份验证类型。	`pat`、`username_password`
`credentials.pat`	string	用于身份验证时的个人访问令牌。
`credentials_username`	string	用于身份验证的用户名。
`credentials_password`	string	用于身份验证的密码。

注解

而 az ml connection 命令可用于管理 Azure 机器学习和 Azure AI Studio 连接。

示例

有关示例，请访问此 GitHub 资源。下方显示了几个示例。这些示例将以 YAML 文件的形式显示，并通过 CLI 使用。例如 az ml connection create -f <file-name>.yaml。

YAML：个人访问令牌

#Connection.yml
name: test_ws_conn_python_pat
type: python_feed
target: https://test-feed.com
credentials:
  type: pat
  pat: dummy_pat

YAML：用户名和密码

name: test_ws_conn_python_user_pass
type: python_feed
target: https://test-feed.com
credentials:
  type: username_password
  username: john
  password: pass

YAML：无凭据

name: test_ws_conn_python_no_cred
type: python_feed
target: https://test-feed.com3

后续步骤

安装并使用 CLI (v2)

通过