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CLI (v2) 并行作业 YAML 架构

2025-05-02

适用于：Azure CLI ml 扩展 v2（当前）

重要

并行作业只能用作 Azure 机器学习管道作业中的单个步骤。因此，目前没有并行作业的源 JSON 架构。本文档列出了在管道中创建并行作业时的有效键及其值。

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
`type`	常量	必需。作业类型。	`parallel`
`inputs`	物体	并行作业的输入字典。键是作业上下文中的输入名称，值是输入值。可以在 `program_arguments` 中使用 `${{ inputs.<input_name> }}` 表达式引用输入。可以通过使用 `${{ parent.inputs.<input_name> }}` 表达式进行管道输入来引用并行作业输入。若要了解如何将并行步骤的输入绑定到管道输入，请参阅用于在管道作业的步骤之间绑定输入和输出的表达式语法。
`inputs.<input_name>`	数字、整数、布尔值、字符串或对象	文字值（数字、整数、布尔值或字符串类型）或包含作业输入数据规范的对象之一。
`outputs`	物体	并行作业的输出配置字典。键是作业上下文中的输出名称，值是输出配置。可以使用 `${{ parents.outputs.<output_name> }}` 表达式的管道输出来引用并行作业输出。若要了解如何将并行步骤的输出绑定到管道输出，请参阅用于在管道作业的步骤之间绑定输入和输出的表达式语法。
`outputs.<output_name>`	物体	可以将对象留空，在这种情况下，默认情况下，输出将是 `uri_folder` 类型，Azure 机器学习将根据以下模板化路径为输出系统生成输出位置：`{settings.datastore}/azureml/{job-name}/{output-name}/`。将通过读写挂载将文件写入输出目录。如果要为输出指定不同的模式，请提供一个包含作业输出规范的对象。
`compute`	字符串	要在其上执行作业的计算目标的名称。该值是对工作区中现有计算的引用（使用 `azureml:<compute_name>` 语法），也可以是对 `local` 的引用，以指定本地执行。在管道中使用并行作业时，可以将此设置留空，在这种情况下，管道的 `default_compute` 会自动选择计算。		`local`
`task`	物体	必需。用于定义并行作业的分布式任务的模板。请参阅 `task` 键的属性。
`input_data`	物体	必需。定义哪些输入数据将拆分为较小批次以运行并行作业。仅适用于使用 `inputs` 表达式引用并行作业 `${{ inputs.<input_name> }}` 之一
`mini_batch_size`	字符串	定义每个微批的大小以拆分输入。如果 input_data 是一个文件夹或一组文件，则此数字定义每个小批次的“文件计数”。例如 10、100。如果 input_data 为 `mltable` 的表格数据，则此数字定义每一个小批次大约的物理大小。例如，100 kb、100 mb。		1
`partition_keys`	列表	用于将数据集分区为小型批处理的键。如果指定此参数，则具有相同键的数据将分区到相同的小型批处理中。如果同时指定了 `partition_keys` 和 `mini_batch_size`，则分区键将生效。
`mini_batch_error_threshold`	整数	定义可在此并行作业中忽略的失败微批数量。如果失败的微批计数高于此阈值，则并行作业将标记为失败。如果出现以下情况，微批将标记为失败： - run() 的返回计数小于微批输入计数。 - 在自定义 run() 代码中捕获异常。 “-1”是默认数字，表示在执行并行作业期间忽略所有失败的微批。	[-1， int.max]	-1
`logging_level`	字符串	定义要转储到用户日志文件的日志级别。	INFO、WARNING、DEBUG	信息
`resources.instance_count`	整数	用于作业的节点数。		1
`max_concurrency_per_instance`	整数	定义每个计算节点上的进程数。对于 GPU 计算，默认值为 1。对于 CPU 计算，默认值为核心数。
`retry_settings.max_retries`	整数	定义微批失败或超时时的重试次数。如果所有重试都失败，则微批将标记为无法通过 `mini_batch_error_threshold` 计算来统计。		2
`retry_settings.timeout`	整数	定义执行自定义 run() 函数的超时（以秒为单位）。如果执行时间高于此阈值，则微批将会中止，并标记为微批失败以触发重试。	(0, 259200]	六十
`environment_variables`	物体	要在执行命令的进程上设置的环境变量键/值对的字典。

`task` 键的属性

密钥	类型	说明	允许的值	默认值
`type`	常量	必需。任务的类型。目前仅适用于 `run_function`。在 `run_function` 模式下，需要提供 `code`、`entry_script` 和 `program_arguments` 以定义具有可执行函数和参数的 Python 脚本。注意：并行作业仅支持此模式下的 Python 脚本。	run_function	run_function
`code`	字符串	要上传并用于作业的源代码目录的本地路径。
`entry_script`	字符串	包含预定义并行函数的实现的 Python 文件。有关详细信息，请参阅准备并行作业的入口脚本。
`environment`	字符串或对象	必填用于运行任务的环境。此值可以是对工作区中现有版本受控环境的引用，也可以是对内联环境规范的引用。若要引用现有环境，请使用 `azureml:<environment_name>:<environment_version>` 语法或 `azureml:<environment_name>@latest`（引用环境的最新版本）。若要定义内联环境，请遵循环境架构。排除 `name` 和 `version` 属性，因为内联环境不支持这些属性。
`program_arguments`	字符串	要传递到入口脚本的参数。可能包含对输入和输出的“--<arg_name> ${{inputs.<intput_name>}}”引用。并行作业提供预定义参数列表，用于设置并行运行的配置。有关详细信息，请参阅并行作业的预定义参数。
`append_row_to`	字符串	聚合每次运行微批后的所有返回值并将其输出到此文件中。可以使用表达式 ${{outputs.<output_name>}} 引用并行作业的输出之一

作业输入

密钥	类型	说明	允许的值	默认值
`type`	字符串	作业输入的类型。为指向具有 mltable 元文件的位置的输入数据指定 `mltable`，或为指向文件夹源的输入数据指定 `uri_folder`。	%>	`uri_folder`
`path`	字符串	用作输入的数据的路径。可以通过几种方式指定该值： - 数据源文件或文件夹的本地路径，例如 `path: ./iris.csv`。数据将在作业提交期间上传。 - 要用作输入的文件或文件夹的云路径的 URI。支持的 URI 类型为 `azureml`、`https`、`wasbs`、`abfss`、`adl`。有关详细信息，请参阅核心 yaml 语法，了解如何使用 `azureml://` URI 格式。 - 要用作输入的现有已注册的 Azure 机器学习数据资产。若要引用已注册的数据资产，请使用 `azureml:<data_name>:<data_version>` 语法或 `azureml:<data_name>@latest`（用于引用数据资产的最新版本），例如 `path: azureml:cifar10-data:1` 或 `path: azureml:cifar10-data@latest`。
`mode`	字符串	将数据传送到计算目标的模式。对于只读装载 (`ro_mount`)，数据将用作装载路径。文件夹将装载为文件夹，文件将装载为文件。 Azure 机器学习会将输入解析为装载路径。对于 `download` 模式，数据将下载到计算目标。 Azure 机器学习会将输入解析为下载的路径。如果你只想要数据工件的存储位置的 URL 而不是挂载或下载数据本身，则可以使用 `direct` 模式。这将传入存储位置的 URL 作为作业输入。在这种情况下，你全权负责处理凭证以访问存储。	.- .	`ro_mount`

作业输出

密钥	类型	说明	允许的值	默认值
`type`	字符串	作业输出的类型。对于默认的 `uri_folder` 类型，输出将对应一个文件夹。	`uri_folder`	`uri_folder`
`mode`	字符串	输出文件传送到目标存储的模式。对于读写装载模式 (`rw_mount`)，输出目录是装载的目录。对于上传模式，写入的文件将在作业结束时上传。	%>	`rw_mount`

并行作业的预定义参数

密钥	说明	允许的值	默认值
`--error_threshold`	“失败项”的阈值。失败的项是按照每个微批中的输入和返回数量差距统计的。如果失败的项数之和高于此阈值，则并行作业将标记为失败。注意：“-1”是默认数字，表示在执行并行作业期间忽略所有失败。	[-1， int.max]	-1
`--allowed_failed_percent`	与 `mini_batch_error_threshold` 类似，但使用失败的微批数百分比而不是计数。	[0, 100]	100
`--task_overhead_timeout`	初始化每个微批所要遵循的超时（以秒为单位）。例如，加载微批数据并将其传递给 run() 函数。	(0, 259200]	30
`--progress_update_timeout`	监视微批执行进度所要遵循的超时（以秒为单位）。如果在此超时设置内未收到进度更新，则并行作业将标记为失败。	(0, 259200]	由其他设置动态计算。
`--first_task_creation_timeout`	监视从启动作业到运行第一个微批的间隔时间所要遵循的超时（以秒为单位）。	(0, 259200]	600
`--copy_logs_to_parent`	指示是否将作业进度、概述和日志复制到父管道作业的布尔选项。	True、False	错误
`--metrics_name_prefix`	提供此并行作业中指标的自定义前缀。
`--push_metrics_to_parent`	布尔选项，用于选择是否将指标推送到父管道作业。	True、False	错误
`--resource_monitor_interval`	将节点资源使用情况（例如 CPU、内存）转储到“logs/sys/perf”路径下的 log 文件夹的时间间隔（以秒为单位）。注意：频繁转储资源日志会略微减慢微批的执行速度。将此值设置为“0”可停止转储资源使用情况。	[0， int.max]	600

注解

az ml job 命令可用于管理 Azure 机器学习作业。

示例

示例 GitHub 存储库中提供了示例。下面显示了几个示例。

YAML：在管道中使用并行作业

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/pipelineJob.schema.json
type: pipeline

display_name: iris-batch-prediction-using-parallel
description: The hello world pipeline job with inline parallel job
tags:
  tag: tagvalue
  owner: sdkteam

settings:
  default_compute: azureml:cpu-cluster

jobs:
  batch_prediction:
    type: parallel
    compute: azureml:cpu-cluster
    inputs:
      input_data: 
        type: mltable
        path: ./neural-iris-mltable
        mode: direct
      score_model: 
        type: uri_folder
        path: ./iris-model
        mode: download
    outputs:
      job_output_file:
        type: uri_file
        mode: rw_mount

    input_data: ${{inputs.input_data}}
    mini_batch_size: "10kb"
    resources:
        instance_count: 2
    max_concurrency_per_instance: 2

    logging_level: "DEBUG"
    mini_batch_error_threshold: 5
    retry_settings:
      max_retries: 2
      timeout: 60

    task:
      type: run_function
      code: "./script"
      entry_script: iris_prediction.py
      environment:
        name: "prs-env"
        version: 1
        image: mcr.microsoft.com/azureml/openmpi4.1.0-ubuntu20.04
        conda_file: ./environment/environment_parallel.yml
      program_arguments: >-
        --model ${{inputs.score_model}}
        --error_threshold 5
        --allowed_failed_percent 30
        --task_overhead_timeout 1200
        --progress_update_timeout 600
        --first_task_creation_timeout 600
        --copy_logs_to_parent True
        --resource_monitor_interva 20
      append_row_to: ${{outputs.job_output_file}}

后续步骤

安装并使用 CLI (v2)

通过