az ml

Hinweis

Diese Referenz ist Teil der Azure-cli-ml-Erweiterung für die Azure CLI (Version 2.0.28 oder höher). Die Erweiterung installiert automatisch beim ersten Ausführen eines Az ml-Befehls . Weitere Informationen zu Erweiterungen

Verwalten von Azure Machine Learning-Ressourcen mit der Azure CLI ML-Erweiterung v1.

Installieren der Azure CLI ML-Erweiterung v1 https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/reference-azure-machine-learning-cli.

Befehle

az ml computetarget	Computetarget-Untergruppenbefehle.
az ml computetarget amlcompute	AzureML-Computebefehle.
az ml computetarget amlcompute identity	AzureML-Computezielidentitätsbefehle.
az ml computetarget amlcompute identity assign	Weisen Sie einem AzureML-Computeziel Identität zu.
az ml computetarget amlcompute identity remove	Entfernen der Identität aus einem AzureML-Computeziel.
az ml computetarget amlcompute identity show	Anzeigen von Identitäten eines AzureML-Computeziels.
az ml computetarget attach	Anfügen von Untergruppenbefehlen
az ml computetarget attach aks	Anfügen eines AKS-Clusters an den Arbeitsbereich.
az ml computetarget attach kubernetes	Fügen Sie einen KubernetesCompute als Berechnungsziel an den Arbeitsbereich an.
az ml computetarget attach remote	Fügen Sie einen Remotecomputer ohne Docker als Berechnungsziel an den Arbeitsbereich an.
az ml computetarget computeinstance	AzureML-Computeinstanzbefehle.
az ml computetarget computeinstance restart	Starten Sie eine Computeinstanz neu.
az ml computetarget computeinstance start	Starten Sie eine Computeinstanz.
az ml computetarget computeinstance stop	Beenden sie eine Computeinstanz.
az ml computetarget create	Erstellen Sie ein Computeziel (aks oder amlcompute oder computeinstance).
az ml computetarget create aks	Erstellen Sie ein AKS-Berechnungsziel.
az ml computetarget create amlcompute	Erstellen Sie ein AzureML-Computeziel.
az ml computetarget create computeinstance	Erstellen Sie ein AzureML-Computeinstanzziel.
az ml computetarget create datafactory	Erstellen Sie ein Daten factory-Berechnungsziel.
az ml computetarget delete	Löschen eines Computeziels (aks oder amlcompute or computeinstance).
az ml computetarget detach	Trennen Sie ein Computeziel (aks oder Remote) von einem Arbeitsbereich.
az ml computetarget get-credentials	Abrufen von Anmeldeinformationen für ein Computeziel (aks oder Remote).
az ml computetarget list	Listet alle an einen Arbeitsbereich angefügten Computeziele auf.
az ml computetarget show	Details eines bestimmten Berechnungsziels anzeigen.
az ml computetarget update	Aktualisieren eines Berechnungsziels (aks oder amlcompute).
az ml computetarget update aks	Aktualisieren eines AKS-Berechnungsziels.
az ml computetarget update amlcompute	Aktualisieren eines AzureML-Computeziels.
az ml dataset	Befehle zum Verwalten von Datasets in Azure Machine Learning Workspace.
az ml dataset archive	Archiviert ein aktives oder veraltetes Dataset.
az ml dataset deprecate	Kennzeichnet ein aktives Dataset in einem Arbeitsbereich als veraltet und ersetzt es durch ein anderes Dataset.
az ml dataset list	Auflisten aller Datasets im Arbeitsbereich.
az ml dataset reactivate	Reaktiviert ein archiviertes oder als veraltet gekennzeichnetes Dataset.
az ml dataset register	Registrieren Sie ein neues Dataset aus der angegebenen Datei.
az ml dataset show	Rufen Sie Details eines Datasets anhand der ID oder des Registrierungsnamens ab.
az ml dataset unregister	Aufheben der Registrierung aller Versionen unter dem angegebenen Registrierungsnamen.
az ml datastore	Befehle zum Verwalten und Verwenden von Datenspeichern mit dem Azure ML Workspace.
az ml datastore attach-adls	Fügen Sie einen ADLS-Datenspeicher an.
az ml datastore attach-adls-gen2	Fügen Sie einen ADLS Gen2-Datenspeicher an.
az ml datastore attach-blob	Anfügen eines BLOB-Speicherdatenspeichers.
az ml datastore attach-dbfs	Fügen Sie einen Databricks File System-Datenspeicher an.
az ml datastore attach-file	Fügen Sie einen Dateifreigabedatenspeicher an.
az ml datastore attach-mysqldb	Fügen Sie einen Azure MySQL-Datenspeicher an.
az ml datastore attach-psqldb	Fügen Sie einen Azure PostgreSQL-Datenspeicher an.
az ml datastore attach-sqldb	Fügen Sie einen Azure SQL Datenspeicher an.
az ml datastore detach	Trennen Sie einen Datenspeicher nach Namen.
az ml datastore download	Laden Sie Dateien aus einem Datenspeicher herunter.
az ml datastore list	Auflisten von Datenspeichern im Arbeitsbereich.
az ml datastore set-default	Legen Sie den Standarddatenspeicher des Arbeitsbereichs nach Name fest.
az ml datastore show	Anzeigen eines einzelnen Datenspeichers nach Namen.
az ml datastore show-default	Anzeigen des Standarddatenspeichers für den Arbeitsbereich.
az ml datastore upload	Laden Sie Dateien in einen Datenspeicher hoch.
az ml endpoint	Verwalten von Endpunkten für maschinelles Lernen.
az ml endpoint realtime	Verwalten von operationalisierten Echtzeitendpunkten.
az ml endpoint realtime create-version	Erstellen Sie eine Version für den Echtzeitendpunkt im Arbeitsbereich.
az ml endpoint realtime delete	Löschen Sie einen Echtzeitendpunkt und seine Version aus dem Arbeitsbereich.
az ml endpoint realtime delete-version	Löschen sie eine Version für den Echtzeitendpunkt im Arbeitsbereich.
az ml endpoint realtime get-access-token	Rufen Sie ein Token ab, um Anforderungen an einen Echtzeitendpunkt auszulegen.
az ml endpoint realtime get-keys	Rufen Sie Schlüssel zum Ausgeben von Anforderungen für einen Echtzeitendpunkt ab.
az ml endpoint realtime get-logs	Abrufen von Protokollen für einen Echtzeitendpunkt.
az ml endpoint realtime list	Auflisten von Echtzeitendpunkten im Arbeitsbereich.
az ml endpoint realtime regen-key	Generieren Sie Schlüssel für einen Echtzeitendpunkt neu.
az ml endpoint realtime run	Führen Sie einen Echtzeitendpunkt im Arbeitsbereich aus.
az ml endpoint realtime show	Details für einen Echtzeitendpunkt im Arbeitsbereich anzeigen.
az ml endpoint realtime update	Aktualisieren eines Echtzeitendpunkts im Arbeitsbereich.
az ml endpoint realtime update-version	Aktualisieren einer Version für den Echtzeitendpunkt im Arbeitsbereich.
az ml environment	Befehle zum Verwalten von Umgebungen.
az ml environment download	Laden Sie eine Umgebungsdefinition in ein angegebenes Verzeichnis herunter.
az ml environment list	Listet Umgebungen in einem Arbeitsbereich auf.
az ml environment register	Registrieren Sie eine Umgebungsdefinition aus einem angegebenen Verzeichnis.
az ml environment scaffold	Gerüst für die Dateien für eine Standardumgebungsdefinition im angegebenen Verzeichnis.
az ml environment show	Anzeigen einer Umgebung nach Namen und optionaler Version.
az ml experiment	Befehle zum Verwalten von Experimenten.
az ml experiment list	Auflisten von Experimenten in einem Arbeitsbereich.
az ml folder	Ordneruntergruppenbefehle.
az ml folder attach	Fügen Sie einen Ordner an einen AzureML-Arbeitsbereich an und optional ein bestimmtes Experiment, das standardmäßig verwendet werden soll. Wenn der Experimentname nicht angegeben ist, wird er standardmäßig auf den Ordnernamen festgelegt.
az ml model	Verwalten von Machine Learning-Modellen.
az ml model delete	Löschen eines Modells aus dem Arbeitsbereich.
az ml model deploy	Stellen Sie Modell(en) aus dem Arbeitsbereich bereit.
az ml model download	Laden Sie ein Modell aus dem Arbeitsbereich herunter.
az ml model list	Listenmodelle im Arbeitsbereich.
az ml model package	Packen Sie ein Modell im Arbeitsbereich.
az ml model profile	Profilmodell(n) im Arbeitsbereich.
az ml model register	Registrieren sie ein Modell für den Arbeitsbereich.
az ml model show	Ein Modell im Arbeitsbereich anzeigen.
az ml model update	Aktualisieren eines Modells im Arbeitsbereich.
az ml pipeline	Befehle der Pipelineuntergruppe.
az ml pipeline clone	Generieren Sie yml-Definition, die die Pipelineausführung beschreibt, die nur für ModuleStep für jetzt unterstützt wird.
az ml pipeline clone-draft	Erstellen Sie einen Pipelineentwurf aus einer vorhandenen Pipeline.
az ml pipeline create	Erstellen Sie eine Pipeline aus einer Yaml-Definition.
az ml pipeline create-draft	Erstellen Sie einen Pipelineentwurf aus einer yml-Definition.
az ml pipeline create-schedule	Erstellen Sie einen Zeitplan.
az ml pipeline delete-draft	Löschen eines Pipelineentwurfs.
az ml pipeline disable	Deaktivieren Sie die Ausführung einer Pipeline.
az ml pipeline disable-schedule	Deaktivieren Sie einen Zeitplan, der ausgeführt wird.
az ml pipeline enable	Aktivieren Sie eine Pipeline, und lassen Sie sie ausführen.
az ml pipeline enable-schedule	Aktivieren Sie einen Zeitplan, und ermöglichen Sie die Ausführung.
az ml pipeline get	Generieren Sie die yml-Definition, die die Pipeline beschreibt.
az ml pipeline last-pipeline-run	Letzte Pipelineausführung für einen Zeitplan anzeigen.
az ml pipeline list	Listet alle Pipelines und jeweiligen Zeitpläne im Arbeitsbereich auf.
az ml pipeline list-drafts	Listenpipelineentwürfe im Arbeitsbereich.
az ml pipeline list-steps	Listet den Schritt auf, der aus einer Pipelineausführung generiert wird.
az ml pipeline pipeline-runs-list	Die Listenpipeline wird aus einem Zeitplan generiert.
az ml pipeline publish-draft	Veröffentlichen Sie einen Pipelineentwurf als veröffentlichte Pipeline.
az ml pipeline show	Details zu einer Pipeline und entsprechenden Terminplänen anzeigen.
az ml pipeline show-draft	Details eines Pipelineentwurfs anzeigen.
az ml pipeline show-schedule	Details eines Zeitplans anzeigen.
az ml pipeline submit-draft	Senden Sie eine Ausführung aus dem Pipelineentwurf.
az ml pipeline update-draft	Aktualisieren eines Pipelineentwurfs.
az ml pipeline update-schedule	Aktualisieren eines Zeitplans.
az ml run	Befehle zum Übermitteln, Aktualisieren und Überwachen von Ausführungen.
az ml run cancel	Ausführen abbrechen.
az ml run download-logs	Lädt Protokolldateien herunter
az ml run list	Listenausführungen.
az ml run monitor-logs	Überwachen Sie die Protokolle für eine vorhandene Ausführung.
az ml run monitor-tensorboard	Überwachen einer vorhandenen Ausführung mithilfe von Tensorboard.
az ml run show	Ausführung anzeigen.
az ml run submit-hyperdrive	Übermitteln eines Hyperparameter-Aufräumens mithilfe der Ausführungskonfiguration.
az ml run submit-pipeline	Übermitteln Einer Pipeline zur Ausführung aus einer veröffentlichten Pipeline-ID oder Pipeline-YAML-Datei.
az ml run submit-script	Übermitteln eines Skripts für die Ausführung.
az ml run update	Aktualisieren Sie die Ausführung, indem Sie Tags hinzufügen.
az ml service	Verwalten von operationalisierten Diensten.
az ml service delete	Löschen eines Diensts aus dem Arbeitsbereich.
az ml service get-access-token	Rufen Sie ein Token ab, um Anforderungen an einen Dienst zu stellen.
az ml service get-keys	Abrufen von Schlüsseln zum Ausgeben von Anforderungen für einen Dienst.
az ml service get-logs	Abrufen von Protokollen für einen Dienst.
az ml service list	Auflisten von Diensten im Arbeitsbereich.
az ml service regen-key	Generieren Sie Schlüssel für einen Dienst neu.
az ml service run	Führen Sie einen Dienst im Arbeitsbereich aus.
az ml service show	Details für einen Dienst im Arbeitsbereich anzeigen.
az ml service update	Aktualisieren eines Diensts im Arbeitsbereich.
az ml workspace	Arbeitsbereich-Untergruppenbefehle.
az ml workspace create	Erstellen eines Arbeitsbereichs.
az ml workspace delete	Löschen eines Arbeitsbereichs.
az ml workspace diagnose	Diagnose von Problemen bei der Einrichtung des Arbeitsbereichs.
az ml workspace list	Arbeitsbereiche auflisten.
az ml workspace list-keys	Listen von Arbeitsbereichsschlüsseln für abhängige Ressourcen wie Speicher, acr und App-Einblicke.
az ml workspace private-endpoint	Befehle für private Endpunktuntergruppen des Arbeitsbereichs.
az ml workspace private-endpoint add	Hinzufügen eines privaten Endpunkts zu einem Arbeitsbereich.
az ml workspace private-endpoint delete	Löschen Sie die angegebene private Endpunktverbindung im Arbeitsbereich.
az ml workspace private-endpoint list	Alle privaten Endpunkte in einem Arbeitsbereich auflisten.
az ml workspace share	Freigeben eines Arbeitsbereichs für einen anderen Benutzer mit einer bestimmten Rolle.
az ml workspace show	Anzeigen eines Arbeitsbereichs.
az ml workspace sync-keys	Synchronisieren von Arbeitsbereichsschlüsseln für abhängige Ressourcen wie Speicher, acr und App-Einblicke.
az ml workspace update	Aktualisieren eines Arbeitsbereichs.
az ml workspace update-dependencies	Aktualisieren von abhängigen Ressourcen des Arbeitsbereichs.