Azure ML Package客户端库

我们很高兴地推出 Azure Machine Learning Python SDK v2 的 GA 版本。Python SDK v2 引入了新的 SDK 功能，如独立本地作业、用于管道的可重用组件以及托管的在线/批量推理。Python SDK v2 允许您轻松地从简单任务过渡到复杂任务。这是通过使用通用对象模型实现的，它带来了概念重用和跨各种任务的行动一致性。SDK v2 与也是 GA 的 CLI v2 共享其基础。

源代码 | 包（PyPI） | 包（Conda） | API 文档 | 产品文档 | 示例

此包已在 Python 3.8、3.9、3.10、3.11 和 3.12 上进行了测试。

有关更完整的 Azure 库集，请参阅 https://aka.ms/azsdk/python/all

入门

先决条件

• 要使用此包，需要 Python 3.7 或更高版本。
• 您必须有一个 Azure 订阅。
• 一个 Azure Machine Learning Workspace。

安装包

使用 pip 安装 Azure ML Python 客户端库

pip install azure-ai-ml
pip install azure-identity

验证客户端

from azure.ai.ml import MLClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential

ml_client = MLClient(
    DefaultAzureCredential(), subscription_id, resource_group, workspace
)

关键概念

Azure Machine Learning Python SDK v2 提供了许多新功能，如独立本地作业、用于管道的可重用组件以及托管的在线/批量推理。SDK v2 为平台的所有资产带来了一致性和易用性。Python SDK v2 提供以下功能

• 运行 独立作业 - 将离散的 ML 活动作为作业运行。此作业可以在本地或云上运行。我们目前支持以下类型的作业
  • 命令 - 运行命令（Python、R、Windows 命令、Linux Shell 等）
  • 扫描 - 在您的命令上运行超参数扫描
• 使用我们的 改进的管道 运行多个作业
  • 运行一系列命令，这些命令被缝合成管道（新）
  • 组件 - 使用可重用组件运行管道（新）
• 使用您的模型进行 托管在线推理（新）
• 使用您的模型进行托管 批量推理
• 管理 AML 资源 - 工作区、计算、数据存储库
• 管理 AML 资产 - 数据集、环境、模型
• AutoML - 运行各种 ml-tasks 的独立 AutoML 训练
  • 分类（表格数据）
  • 回归（表格数据）
  • 时间序列预测（表格数据）
  • 图像分类（多类）(新)
  • 图像分类（多标签）(新)
  • 图像目标检测（新)
  • 图像实例分割（新)
  • NLP 文本分类（多类）(新)
  • NLP 文本分类（多标签）(新)
  • NLP 文本命名实体识别（NER）(新)

示例

• 查看我们的 示例。

故障排除

通用

Azure ML 客户端抛出在 Azure Core 中定义的异常。

from azure.core.exceptions import HttpResponseError

try:
    ml_client.compute.get("cpu-cluster")
except HttpResponseError as error:
    print("Request failed: {}".format(error.message))

日志记录

此库使用标准 logging 库进行日志记录。HTTP 会话的基本信息（URL、头等信息）以 INFO 级别记录。

详细 DEBUG 级别日志记录，包括请求/响应体和未修改的头信息，可以通过客户端的 logging_enable 参数启用。

有关完整 SDK 日志记录文档和示例，请参阅 此处。

遥测

Azure ML Python SDK 包含一个遥测功能，该功能收集 SDK 的使用和故障数据，并在您仅在 Jupyter Notebook 中使用 SDK 时将其发送给 Microsoft。遥测数据将不会收集 Python SDK 在 Jupyter Notebook 以外的任何使用。

遥测数据有助于 SDK 团队了解 SDK 的使用情况，以便进行改进。有关失败的信息有助于团队解决问题和修复错误。SDK 的遥测功能默认情况下在 Jupyter Notebook 使用中启用，且不能在非 Jupyter 场景中启用。要在 Jupyter 场景中禁用遥测功能，请在构建 MLClient 对象时传入 enable_telemetry=False。

下一步

• 查看我们的 示例。

贡献

本项目欢迎贡献和建议。大多数贡献需要您同意贡献者许可协议（CLA），声明您有权利并且确实授予我们使用您的贡献的权利。有关详情，请访问 cla.microsoft.com。

当您提交拉取请求时，CLA-bot 将自动确定您是否需要提供 CLA，并相应地装饰 PR（例如，标签，注释）。只需遵循机器人提供的说明。您在整个使用我们的 CLA 的所有存储库中只需这样做一次。

本项目采用了 Microsoft 开源行为准则。更多信息请参阅 行为准则常见问题解答 或通过 opencode@microsoft.com 联系我们，如有任何额外问题或评论。

版本历史

1.20.0 (2024-09-12)

新增功能

• 当使用启用 managed_network 或将 public_network_access 设置为禁用的方式创建工作区时，使用该工作区创建的资源（密钥保管库、存储帐户）将被设置为具有受限的网络访问设置。这仅适用于用户未指定现有资源的情况。
• 为管理网络 PrivateEndpointDestination 出站规则对象添加了对 fqdns 属性的支持。在工作区管理网络中启用将应用程序网关作为私有端点目标的支持。
• 为管理网络 ServiceTagDestination 出站规则对象添加了对 address_prefixes 属性的支持。
• 从 managed_network 中移除了实验性标签，这是一个 GA 功能。

1.19.0 (2024-07-29)

新增功能

• 在计算操作下添加了 enable_sso 操作，允许用户在不设置计算上的任何写入权限的情况下启用计算实例的 sso 设置。

修复了错误

• 由于弃用的标签，工作区更新不再因旧版工作区而损坏。
• 支持无凭证文件共享数据存储

1.18.0 (2024-07-09)

新增功能

• 在 AmlComputeNodeInfo 中公开 public_ip_address，在调用 ml_client.compute.list_nodes 时获取带有 ssh 端口的公共 ip 地址。
• 通过从调用 DatastoreOperations._list_secrets 获取的 SAS 令牌授权对帐户密钥访问数据存储的上传。此类数据存储的上传不再使用基于密钥的认证。基于身份的数据存储将使用从 MLClient 获取的用户身份认证。
• 在 ComputeOperations 中支持 update_sso_settings，以启用或禁用计算实例的单点登录设置。

修复了错误

• 在常量模块中导出 InputTypes
• 工作区连接标签现在列为了弃用，错误弃用的元数据字段已被取消弃用并添加为初始化字段。这两个字段仍然指向相同的底层对象属性，实际的 API 使用此值未发生变化。
• 在工作区创建操作中，无需提供应用程序洞察即可正常工作，并在该情况下为普通工作区创建默认的 appIn 资源。
• 项目创建操作通常工作正常。

其他更改

• WorkspaceConnections 已正式发布为 GA，不再为实验性。但其更新的子类仍为实验性。

1.17.1 (2024-07-04)

修复了错误

• 在工作区创建操作中，无需提供应用程序洞察即可正常工作，并在该情况下为普通工作区创建默认的 appIn 资源。
• 项目创建操作通常工作正常。

1.17.0 (2024-06-18)

1.16.0 (2024-05-14)

新增功能

• 添加对使用 Promptflow 评估器的实验性支持：ml_client.evaluators。
• Connection 实体类及其相关操作有许多更改。
• Workspace 连接的 list、get 和 create_or_update 操作现在包含一个可选的 populate_secrets 输入，如果可能，这些操作将尝试进行二次调用以填充返回的连接的凭据信息。目前仅适用于基于 API 密钥的凭据。
• 添加了许多工作区连接子类型。现在子类的完整列表为：
  • AzureBlobStoreConnection
  • AzureBlobStoreConnection
  • MicrosoftOneLakeConnection
  • AzureOpenAIConnection
  • AzureAIServicesConnection
  • AzureAISearchConnection
  • AzureContentSafetyConnection
  • AzureSpeechServicesConnection
  • APIKeyConnection
  • OpenAIConnection
  • SerpConnection
  • ServerlessConnection
• 许多工作区连接只接受 API 密钥或 Entra ID 作为凭据。由于 Entra ID 不需要输入，因此它们已被重构为不需要完整的凭据对象。相反，它们仅接受一个作为顶级输入的 api_key，并在其他情况下默认为 Entra 凭据。它们的 YAML 架构也相应地进行了更改。
• 为某些工作区连接类型添加了客户端凭据类型验证。
• 添加了新的凭据类型：AadCredentialConfiguration
• 将 WorkspaceHub 类重命名为 Hub。
• 添加了 Project 实体类和 YAML 支持。
• Project 和 Hub 操作支持由工作区操作支持。
• 工作区列表操作支持类型过滤。
• 在 invoke 和 get-credentials 操作中添加了对 Microsoft Entra 令牌（aad_token）认证的支持。
• 添加了对使用索引的实验性支持：ml_client.indexes

修复了错误

破坏性更改

• 删除了 WorkspaceHubConfig 实体，并将 WorkspaceHub 重命名为 Hub。
• 将 Workspace 类的 workspace_hub 输入隐藏，重命名为 hub_id，并在子类 Project 中重新出现。
• 从 ML Client 中删除了 Workspace Hub 操作。

其他更改

1.15.0 (2024-03-26)

其他更改

• 以下类仍可以从 azure.ai.ml 中导入，但导入已弃用并发出警告。相反，请从 azure.ai.ml.entities 中导入它们。
  • AmlTokenConfiguration
  • ManagedIdentityConfiguration
  • UserIdentityConfiguration
• 以下类仍可以从 azure.ai.ml.entities 中导入，但导入已弃用并发出警告。相反，请从 azure.ai.ml.sweep 中导入。
  • Choice
  • Uniform
  • LogUniform
  • QLogUniform
  • QUniform
  • QLogNormal
  • QNormal
  • LogNormal
  • Normal
  • Randint

1.14.0 (2024-03-11)

新增功能

• 删除 ml_client.jobs.validate 的 experimental 标签。
• Workspace 连接有一个新的只读子类：AzureBlobStoreWorkspaceConnectionSchema。
• Workspace 连接在主类下支持 2 个新类型：gen 2 和 azure_one_lake。
• Workspace 连接的 LIST 操作可以通过新的可选标志：include_data_connections 返回数据连接。
• 支持 ml_client.schedules.trigger(name='my_schedule') 函数来触发一次计划。

修复了错误

• 修复了当在管道作业 yaml 中存在 component: <local-file> 时，管道作业 outputs 无法正确加载的问题。
• 修复了 Workspace ListKey 操作的序列化问题。
• 现在 Workspace 诊断结果可以以 Json 格式打印。

破坏性更改

其他更改

• 支持 Python 3.12

1.13.0 (2024-01-29)

新增功能

修复了错误

破坏性更改

其他更改

1.12.0 (2023-11-13)

新增功能

• Workspace 连接为开放 AI、cog 搜索和 cog 服务连接添加了 3 个子类。
• Workspace 连接用标签替换了元数据，并为某些连接类型公开了 api_version、api_type 和 kind。

修复了错误

• Workspace Hubs 现在正确创建各种端点，并通过 'endpoint_resource_id' 关键字参数公开了一个变量来选择连接的资源。

破坏性更改

其他更改

1.11.1 (2023-10-13)

修复了错误

• pydash 依赖项版本已升级到 >=6.0.0，以修复版本低于 6.0.0 的安全漏洞。
• 如果 delete_dependent_resources 为 true，则 Workspace hub 删除不再失败。

1.11.0 (2023-10-04)

新增功能

• 现在，当您在删除工作区时将delete_dependent_resources指定为True，与工作区应用程序见解资源关联的日志分析资源也将被删除。
• 现在，在创建或更新工作区时，您可以提供一个serverless_compute配置对象。这允许配置一个自定义子网，所有无服务器计算都将在此子网中创建。您还可以指定这些无服务器计算是否具有公共IP地址。

破坏性更改

• Python 3.7于2023年6月27日达到生命周期的终点。因此，从2023年10月开始，azure-ai-ml将弃用3.7，并在2024年2月停止对3.7的支持。

1.10.1 (2023-09-17)

修复了错误

• 现在可以在导出和重新加载后注册功能集。
• SDK功能存储创建/更新现在可以将实体化身份分配给跨RG的离线存储和在线存储。

1.10.0 (2023-09-07)

新增功能

• 为AutoML预测作业中的dnn添加了对未来/预测时间已知功能的支持。
• 添加了对新的工作区连接类型：azure_open_ai、cognitive_search和cognitive_service的支持。
• 添加了对新的凭证类型：ApiKeyConfiguration的支持。
• 为组件操作添加了对download的支持。

修复了错误

• 如果Docker注册表没有用户名/密码，本地作业运行将不会失败。
• 修复了代码资产与相对符号链接不工作的问题。
• 修复了问题31319：无法为CommandComponent.code接受PathLike。

其他更改

• azure-ai-ml现在按照Azure SDK的指导对所有文件进行utf-8编码的文件I/O。 （而不是python < 3.15的默认行为，使用特定于位置的编码）
• 删除了对已弃用的"feature_store"工作区连接类型的引用。

1.9.0 (2023-07-25)

新增功能

• 添加了对本地部署启用GPU访问（local_enable_gpu）的支持。

其他更改

• 改进了打印工作区对象时的输出，使其更干净、更易读。
• 将管道节点从INFO提升到WARNING级别以通知未知字段。

1.8.0 (2023-06-12)

新增功能

• 添加了对设置工作区连接密钥过期时间的支持。
• 在模型版本上添加了对stage的支持。

修复了错误

• 修复了影响主权地区中与注册表相关服务身份验证的问题。
• 使job_tier和priority值不区分大小写。

1.7.2 (2023-05-18)

新增功能

• 对新的计划类型MonitorSchedule提供公共预览支持。

1.7.1 (2023-05-17)

修复了错误

• 修复了OnlineDeployment.provisioning_state不正确反序列化和设置为None的问题。

1.7.0 (2023-05-15)

新增功能

• 添加了数据导入计划。添加的类是ImportDataSchedule。
• 在工作区创建阶段添加了对数据隔离功能的支持。
• 在数据导入作业中为资产版本添加了自动删除设置的支持。
• 将代码快照上传从基于目录的设计切换到基于容器的设计，以允许在工区内实现更细粒度的RBAC。将为每个新的快照创建一个容器。此更改不会影响存储成本或快照功能。

修复了错误

破坏性更改

其他更改

1.6.0 (2023-05-01)

新增功能

• 在DSL包中添加了实验性的散列收集节点。此节点具有独特的mldesigner依赖。
• 添加了对在打印时使JobService和ServiceInstance对象可序列化的支持。
• 在管道作业中支持Singularity计算。
• 为工作区资源添加了清除操作的支持。
• 为Feature Store及其专用类添加了支持，并更新了文档字符串，现在在公共接口中可用。添加的类是FeatureStoreOperations, FeatureSetOperations, FeatureStoreEntityOperations，具有针对新功能特定属性类。
• 在命令组件中支持additional_includes。
• 在命令作业中添加了对实验性的distribution: ray的支持。

修复了错误

• 修复了当通过MLClient设置时，show_progress=False不被尊重的问题。
• 修复了由于类型断言错误而spark输入/输出模式验证不起作用的问题。
• 修复了将node.limits.timeout设置为管道输入时的bug。
• 从计算实例的空闲关闭、自定义应用程序、设置脚本和图像元数据中删除了实验性标签。
• 从JobService类中删除了实验性标签。

破坏性更改

• JobServiceBase.job_service_type重命名为type。

其他更改

• 移除CommandComponent.code的默认占位符

1.5.0 (2023-03-20)

新增功能

• 支持在Compute Resources上使用tags
• 支持将数据资产从工作空间提升到注册表
• 支持通过指定名称和版本设置，从作业输出或节点输出注册命名资产
• 支持在dsl管道的动态参数输出内进行数据绑定
• 支持管道、命令、autoML和sweep作业中的无服务器计算
• 支持在独立作业中使用job_tier和priority
• 支持通过命令函数传递locations并将其设置为JobResourceConfiguration.locations
• 支持在Compute Resources创建后修改SSH密钥值
• 添加了 WorkspaceConnection 类型 s3、snowflake、azure_sql_db、azure_synapse_analytics、azure_my_sql_db、azure_postgres_db
• 为s3添加了 WorkspaceConnection 认证类型 access_key
• 添加了 DataImport 类和 DataOperations.import_data。
• 添加了 DataOperations.list_materialization_status - 列出通过资产名称创建资产版本的导入作业的状态。

修复了错误

• 修复了在安排现有作业时实验名称错误设置为'Default'的问题。
• 改进了当本地路径与数据资产类型不匹配时的错误消息。
• 改进了当资产在注册表中不存在时的错误消息。
• 修复了提交引用已注册组件的spark管道作业时的问题。
• 修复了Job.download阻止下载BatchJob输出的问题。

其他更改

• 添加了对azure-mgmt-resource的依赖。
• 添加了对azure-mgmt-resourcegraph的依赖。
• 添加了对opencensus-ext-azure<2.0.0的依赖。
• 将作业类型更新为使用MFE Dec预览REST对象。
• 添加了对Python版本3.11的支持。
• 在管道作业节点中添加了对IO名称中保留关键词的警告。
• 为SDK Jupyter Notebook场景添加了遥测日志记录功能，带有可选退出选项（请参阅README.md）

1.4.0 (2023-02-07)

新增功能

• 为每种类型的作业服务添加了专用类，并更新了docstrings。添加的类包括 JupyterLabJobService, SshJobService, TensorBoardJobService, VsCodeJobService，具有一些特定于类型的属性。
• 将自定义应用程序支持添加到Compute实例。
• 更新数据资产列表、显示和创建操作以支持注册表中的数据资产。
• 将托管网络功能添加到工作空间，包括ManagedNetwork、FqdnDestination、PrivateEndpointDestination、ServiceTagDestination以及相关架构。

修复了错误

• 修复了不尊重.amlignore和.gitignore文件顺序的问题。
• 修复了在PipelineJobSettings中具有值False的属性不受尊重的问题。
• 修复了在上传目录大小计算中未考虑忽略文件的问题。
• 修复了符号链接导致上传目录大小计算崩溃的问题。
• 修复了当获取Compute时，enable_node_public_ip返回不正确值的问题。

其他更改

• 更新工作空间创建，当用户未指定/提供自己的App Insights时，使用基于日志分析的应用洞察。
• 将最低azure-core版本升级到1.23.0。

1.3.0 (2023-01-13)

新增功能

• 更改实体类的打印行为，在笔记本中显示对象yaml，可以在其他上下文中进行配置。
• 为Compute实例和AML Compute添加了启用/禁用公共IP地址的属性。
• 向公共接口添加了Deployment和ScheduleOperations。

修复了错误

• 修复了在创建模型时utc_time_created字段日期时间格式的问题。
• 在解析'azureml:'前缀时，对ArmStr架构添加了更严格的行为。
• 修复了只能在工作空间的默认区域中创建AmlCompute的问题。
• 改进了VS Code中的智能感知，支持支持本地路径和数据存储的字段。
• 当在作业定义中（即OBO流程）使用user_identity时，添加了对使用aml作用域生成令牌的验证。
• 解决了在管道中两个节点名称分配给同一节点并由node.name='xx'重命名时出现的重复节点名称错误。
• 解决了MLClient、Resource和OnlineDeployment的交叉引用问题。
• 根据PEP 484，显式使用Optional（或与None的联合），
• 修复了当作业ID为空时，命令对象上固定的打印问题
• 修复了无法将SasTokenConfiguration用作WorkspaceConnection凭据的问题

其他更改

• 移除了对API版本2021-10-01和2022-06-01-preview的依赖，以减少azure-ai-ml包的副作用。

1.2.0 (2022-12-05)

破坏性更改

• 从注册表中移除了描述。
• 禁用SDK遥测日志记录。

新增功能

• 启用更新工作区（workspace.encryption.keyVaultProperties.keyIdentifier）的CMK加密密钥。
• 将JobService类和services参数标记为command()的实验性。
• 在注册表中为SystemCreatedStorageAccount架构添加了replication_count值。
• 支持Fairfax和MoonCake云作为注册发现baseurl。
• 在DSL Pipeline中添加了对可变参数作为管道输入的支持。
• 为计算实例添加了OS补丁参数。

修复了错误

• 更新了tqdm、strictyaml、colorama和opencensus-ext-azure的上限依赖版本。
• 为批量部署添加了缺失的"properties"。
• 保留了系统作业服务（跟踪和工作室）的名称。
• 更新了注册表的begin_delete方法的返回类型。
• 修复了sweep作业可选输入不能为空的问题。
• 修复了在下载操作中输出bool测试的问题。
• 修复了计算实例的调度未创建的问题。
• 从计算调度中移除了错误的实验性警告。

1.1.2 (2022-11-21)

新增功能

• 恢复了计算实例的idle_time_before_shutdown属性。
• 弃用了idle_time_before_shutdown属性，并改为使用idle_time_before_shutdown_minutes。

修复了错误

• 修复了由show或list返回的计算实例中idle_time_before_shutdown出现为None的问题。
• 修复了当设置为None时，idle_time_before_shutdown_minutes阻止创建计算实例的问题。

1.1.1 (2022-11-15)

破坏性更改

• 将idle_time_before_shutdown重命名为idle_time_before_shutdown_minutes，并将输入类型更改为int。

修复了错误

• 修复了在GET调用中未显示idle_time_before_shutdown_minutes的问题。

1.1.0 (2022-11-07)

新增功能

• 注册表列表操作现在接受scope值，以允许基于订阅的请求。
• 实体包中的大多数配置类现在实现了标准映射协议。
• 添加了注册表删除操作。
• JobService.job_service_type的值现在使用snake_case。例如：jupyter_lab、ssh、tensor_board、vs_code。
• 命令函数现在接受类型为Dict[str, JobService]的services参数，而不是dict。

修复了错误

• MLClient.from_config现在可以在运行示例笔记本时在计算实例上找到默认的config.json。
• 修复了作业输入不接受数据存储或作业输入的问题。
• 注册表现在分配托管标签以匹配注册表的标签。
• 调整注册表的实验性标签和导入以避免无关操作的警告输出。
• 使注册表删除操作返回一个LROPoller，并将名称更改为begin_delete。
• 防止注册引用conda文件的已存在环境。
• 修复了注册表环境（例如：创建引用注册表环境的注册表组件）的ARM ID逻辑。
• 修复了传递具有ID的模型和环境（例如：为注册表模型创建端点部署应立即返回该模型ID）的ARM ID逻辑。

其他更改

• 将计算操作切换到通过2022-10-01-preview API版本。

1.0.0 (2022-10-10)

• GA版本发布
• 不支持Python 3.6。此版本支持的Python版本为3.7-3.10。

新增功能

破坏性更改

• OnlineDeploymentOperations.delete已重命名为begin_delete。
• 数据存储凭据已切换到使用统一的凭据配置类。
• UserAssignedIdentity已替换为ManagedIdentityConfiguration。
• 端点和作业使用统一的身份类。
• 工作区托管服务标识（ManagedServiceIdentity）已替换为IdentityConfiguration。

其他更改

• 将计算操作切换到使用Oct preview API版本。
• 使用精心挑选的BatchJob类更新了批量部署/端点调用和list-jobs函数签名。

0.1.0b8 (2022-10-07)

新增功能

• 支持将JobService作为参数传递给Command()。
• 增加了对计算实例自定义设置脚本的支持。
• 为MLClient添加了show_progress参数，用于启用/禁用长时间运行操作中的进度条。
• 在使用RecurrenceSchedule时，支持RecurrencePattern中的month_days。
• 支持使用list_view_type与ml_client.schedules.list结合，默认为ENABLED_ONLY。
• 为AutoML NLP作业添加了对模型遍历和超参数调优的支持。
• 添加了ml_client.jobs.show_services()操作。

破坏性更改

• ComputeOperations.attach已重命名为begin_attach。
• 从加载和转储方法中移除了已弃用的参数路径。
• JobOperations.cancel()已重命名为JobOperations.begin_cancel()，并返回LROPoller。
• Workspace.list_keys已重命名为Workspace.get_keys。

修复了错误

• 修复了使用单个文件代码的标识传递作业。
• MLClient.from_config现在可以在运行示例笔记本时在计算实例上找到默认的config.json。

其他更改

• 移除了对Python 3.6的支持声明。
• 增加了对计算实例自定义设置脚本的支持。
• 将依赖项的上限更新为主要版本。

0.1.0b7 (2022-09-22)

新增功能

• Spark作业提交。
• 支持命令和遍历作业的Docker配置（shmSize和dockerArgs）规范。
• 实体加载和转储现在也接受文件指针作为输入。
• 加载和转储的输入名称从路径更改为'源'和'dest'。
• 加载和转储的'path'输入仍然有效，但已弃用并发出警告。
• 为计算实例提供了托管标识支持（实验性）。
• 在没有额外参数的情况下，启用使用@dsl.pipeline而不使用括号。
• 从MLClient对象中公开Azure订阅ID和资源组名称。
• 为计算实例添加了空闲关闭支持，允许实例在一段时间不活动后关闭。
• 将支持在线部署数据收集的事件中心和数据存储。
• 批部署和在线部署的评分脚本语法验证将防止用户提交不良部署。

破坏性更改

• 将(create_)create_or_update的类型提示更改为使用泛型。
• 从create_or_update类型提示中删除无效选项。
• (create_)create_or_update无效输入返回的错误更改为TypeError。
• 将所有视觉任务中set_image_model API的名称重命名为set_training_parameters。
• JobOperations.download默认为"."而不是Path.cwd()。

修复了错误

其他更改

• 在数据资产上显示'属性'。

0.1.0b6 (2022-08-09)

新增功能

• 支持AutoML组件。
• 为Job/Component的create_or_update添加了skip_validation。

破坏性更改

• 从公共接口中删除了Dataset。

修复了错误

• 修复了更新KubernetesOnlineDeployment的scale_settings时的不匹配错误。
• 删除了删除OnlineEndpoint时打印的az CLI命令。

0.1.0b5 (2022-07-15)

新增功能

• 允许CommandComponent使用输入/输出对象。
• 添加了对MoonCake云的支持。
• 在BaseNode中统一了输入/输出构建和验证逻辑。
• 允许将Git仓库URL用作作业和组件的代码。
• 更新了AutoML YAML模式以使用InputSchema。
• 将结束时间添加到作业计划中。
• MIR和管道作业现在支持注册表资产。

修复了错误

• 让mldesigner使用argparser解析传入的参数。
• 将pyjwt版本提升到<3.0.0。
• 撤销了对符号链接的“上传支持”。
• 当YAML UnionField失败匹配时，改进了错误信息。
• 重新引入了对上传时的符号链接的支持。
• 将注册表基本URL硬编码为eastus区域以支持预览。

0.1.0b4 (2022-06-16)

0.1.0b3 (2022-05-24)

新增功能

• 首次预览。