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az ml environment

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Nota:

Esta referencia forma parte de la extensión ml para la CLI de Azure (versión 2.15.0 o posterior). La extensión instalará automáticamente la primera vez que ejecute un comando az ml environment . Obtenga más información sobre las extensiones.

Administración de entornos de Azure ML.

Los entornos de Azure ML definen el entorno de ejecución para trabajos e implementaciones de puntos de conexión, encapsulando las dependencias para el entrenamiento y la inferencia. Estas definiciones de entorno están integradas en imágenes de Docker.

Comandos

Nombre Description Tipo Estado
az ml environment archive

Archivar un entorno.

 Extensión GA
az ml environment create

Crear un entorno.

 Extensión GA
az ml environment list

Enumerar entornos en un área de trabajo.

 Extensión GA
az ml environment restore

Restaure un entorno archivado.

 Extensión GA
az ml environment share

Comparta un entorno específico del área de trabajo al registro.

 Extensión GA
az ml environment show

Mostrar detalles de un entorno.

 Extensión GA
az ml environment update

Actualice un entorno.

 Extensión GA

az ml environment archive

Archivar un entorno.

El archivado de un entorno lo ocultará de forma predeterminada de las consultas de lista (az ml environment list). Todavía puede seguir haciendo referencia a un entorno archivado y usarlo en los flujos de trabajo. Puede archivar un contenedor de entorno o una versión de entorno específica. El archivado de un contenedor de entorno archivará todas las versiones del entorno con ese nombre determinado. Puede restaurar un entorno archivado mediante az ml environment restore. Si se archiva todo el contenedor de entorno, no puede restaurar versiones individuales del entorno; deberá restaurar el contenedor de entorno.

az ml environment archive --name
                          [--label]
                          [--registry-name]
                          [--resource-group]
                          [--version]
                          [--workspace-name]

Ejemplos

Archivar un contenedor de entorno (archiva todas las versiones de ese entorno)

az ml environment archive --name my-env --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Archivar una versión de entorno específica

az ml environment archive --name my-env --version 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parámetros requeridos

--name -n

Nombre del entorno.

Parámetros opcionales

--label -l

Etiqueta del entorno.

--registry-name

Si se proporciona, el comando tendrá como destino el registro en lugar de un área de trabajo. Por lo tanto, no será necesario el grupo de recursos y el área de trabajo.

--resource-group -g

Nombre del grupo de recursos. Puede configurar el grupo predeterminado mediante az configure --defaults group=<name>.

--version -v

Versión del entorno.

--workspace-name -w

Nombre del área de trabajo de Azure ML. Puede configurar el área de trabajo predeterminada mediante az configure --defaults workspace=<name>.

Parámetros globales
--debug

Aumente el nivel de detalle de registro para mostrar todos los registros de depuración.

--help -h

Muestre este mensaje de ayuda y salga.

--only-show-errors

Mostrar solo los errores y suprimir las advertencias.

--output -o

Formato de salida.

valores aceptados: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valor predeterminado: json
--query

Cadena de consulta de JMESPath. Para más información y ejemplos, consulte http://jmespath.org/.

--subscription

Nombre o identificador de la suscripción Puede configurar la suscripción predeterminada mediante az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumente el nivel de detalle de registro. Use --debug para obtener registros de depuración completos.

az ml environment create

Crear un entorno.

Los entornos se pueden definir a partir de una imagen de Docker, Un archivo Dockerfile o Conda. Azure ML mantiene un conjunto de imágenes de Docker de CPU y GPU que puede usar como imágenes base. Para obtener información sobre estas imágenes, vea https://github.com/Azure/AzureML-Containers.

Se realizará un seguimiento del entorno creado en el área de trabajo con el nombre y la versión especificados.

az ml environment create [--build-context]
                         [--conda-file]
                         [--datastore]
                         [--description]
                         [--dockerfile-path]
                         [--file]
                         [--image]
                         [--name]
                         [--no-wait]
                         [--os-type]
                         [--registry-name]
                         [--resource-group]
                         [--set]
                         [--tags]
                         [--version]
                         [--workspace-name]

Ejemplos

Creación de un entorno a partir de un archivo de especificación DE YAML

az ml environment create --file my_env.yml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Creación de un entorno a partir de una imagen de Docker

az ml environment create --name my-env --version 1 --file my_env.yml  --image pytorch/pytorch --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Creación de un entorno a partir de un contexto de compilación

az ml environment create --name my-env --version 1 --file my_env.yml  --build-context envs/context/ --dockerfile-path Dockerfile --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Creación de un entorno a partir de una especificación de Conda

az ml environment create --name my-env --version 1 --file my_env.yml  --conda-file conda_dep.yml --image mcr.microsoft.com/azureml/openmpi3.1.2-ubuntu18.04 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Creación de un entorno en el registro a partir de un archivo de especificación de YAML

az ml environment create --file my_env.yml --registry-name my-registry-name --resource-group my-resource-group

Parámetros opcionales

--build-context -b

Ruta de acceso local al directorio que se va a usar como contexto de compilación de Docker. --build-context/-b y --image/-i son argumentos mutuamente excluyentes.

--conda-file -c

Ruta de acceso local a un archivo de especificación de Conda. --image/-i también debe especificarse si se usa este argumento.

--datastore

Almacén de datos en el que se va a cargar el artefacto local.

--description

Descripción del entorno.

--dockerfile-path -d

Ruta de acceso relativa al Dockerfile dentro del directorio especificado por --build-context/-b. Si se omite, se usa './Dockerfile'.

valor predeterminado: /Dockerfile
--file -f

Ruta de acceso local al archivo YAML que contiene la especificación del entorno de Azure ML. Los documentos de referencia de YAML para el entorno se pueden encontrar en: https://aka.ms/ml-cli-v2-environment-yaml-reference.

--image -i

Imagen de Docker. --image/-i y --build-context/-b son argumentos mutuamente excluyentes.

--name -n

Nombre del entorno.

--no-wait

No espere hasta que finalice la operación de ejecución prolongada.

valor predeterminado: False
--os-type

Tipo de sistema operativo. Valores permitidos: linux, windows. Valor predeterminado: linux.

--registry-name

Si se proporciona, el comando tendrá como destino el registro en lugar de un área de trabajo. Por lo tanto, no será necesario el grupo de recursos y el área de trabajo.

--resource-group -g

Nombre del grupo de recursos. Puede configurar el grupo predeterminado mediante az configure --defaults group=<name>.

--set

Actualice un objeto especificando una ruta de acceso de propiedad y un valor que se va a establecer. Ejemplo: --set property1.property2=.

--tags

Pares clave-valor separados por espacios para las etiquetas del objeto.

--version -v

Versión del entorno.

--workspace-name -w

Nombre del área de trabajo de Azure ML. Puede configurar el área de trabajo predeterminada mediante az configure --defaults workspace=<name>.

Parámetros globales
--debug

Aumente el nivel de detalle de registro para mostrar todos los registros de depuración.

--help -h

Muestre este mensaje de ayuda y salga.

--only-show-errors

Mostrar solo los errores y suprimir las advertencias.

--output -o

Formato de salida.

valores aceptados: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valor predeterminado: json
--query

Cadena de consulta de JMESPath. Para más información y ejemplos, consulte http://jmespath.org/.

--subscription

Nombre o identificador de la suscripción Puede configurar la suscripción predeterminada mediante az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumente el nivel de detalle de registro. Use --debug para obtener registros de depuración completos.

az ml environment list

Enumerar entornos en un área de trabajo.

az ml environment list [--archived-only]
                       [--include-archived]
                       [--max-results]
                       [--name]
                       [--registry-name]
                       [--resource-group]
                       [--workspace-name]

Ejemplos

Enumeración de todos los entornos de un área de trabajo

az ml environment list --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Enumeración de todas las versiones de entorno para el nombre especificado en un área de trabajo

az ml environment list --name my-env --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Enumere todos los entornos de un área de trabajo mediante el argumento --query para ejecutar una consulta JMESPath en los resultados de los comandos.

az ml environment list --query "[].{Name:name}"  --output table --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Enumerar todos los entornos de un registro

az ml environment list --registry-name my-registry-name --resource-group my-resource-group

Enumeración de todas las versiones de entorno para el nombre especificado en un registro

az ml environment list --name my-env --registry-name my-registry-name --resource-group my-resource-group

Parámetros opcionales

--archived-only

Enumere solo entornos archivados.

valor predeterminado: False
--include-archived

Enumera los entornos archivados y los entornos activos.

valor predeterminado: False
--max-results -r

Número máximo de resultados que se van a devolver.

--name -n

Nombre del entorno. Si se proporciona, se devolverán todas las versiones de entorno con este nombre.

--registry-name

Si se proporciona, el comando tendrá como destino el registro en lugar de un área de trabajo. Por lo tanto, no será necesario el grupo de recursos y el área de trabajo.

--resource-group -g

Nombre del grupo de recursos. Puede configurar el grupo predeterminado mediante az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nombre del área de trabajo de Azure ML. Puede configurar el área de trabajo predeterminada mediante az configure --defaults workspace=<name>.

Parámetros globales
--debug

Aumente el nivel de detalle de registro para mostrar todos los registros de depuración.

--help -h

Muestre este mensaje de ayuda y salga.

--only-show-errors

Mostrar solo los errores y suprimir las advertencias.

--output -o

Formato de salida.

valores aceptados: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valor predeterminado: json
--query

Cadena de consulta de JMESPath. Para más información y ejemplos, consulte http://jmespath.org/.

--subscription

Nombre o identificador de la suscripción Puede configurar la suscripción predeterminada mediante az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumente el nivel de detalle de registro. Use --debug para obtener registros de depuración completos.

az ml environment restore

Restaure un entorno archivado.

Cuando se restaura un entorno archivado, ya no se ocultará a las consultas de lista (az ml environment list). Si se archiva un contenedor de entorno completo, puede restaurar ese contenedor archivado. Esto restaurará todas las versiones del entorno con ese nombre determinado. No puede restaurar solo una versión específica del entorno si se archiva todo el contenedor del entorno; tendrá que restaurar todo el contenedor. Si solo se ha archivado una versión de entorno individual, puede restaurar esa versión específica.

az ml environment restore --name
                          [--label]
                          [--registry-name]
                          [--resource-group]
                          [--version]
                          [--workspace-name]

Ejemplos

Restaurar un contenedor de entorno archivado (restaura todas las versiones de ese entorno)

az ml environment restore --name my-env --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Restauración de una versión específica del entorno archivado

az ml environment restore --name my-env --version 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parámetros requeridos

--name -n

Nombre del entorno.

Parámetros opcionales

--label -l

Etiqueta del entorno.

--registry-name

Si se proporciona, el comando tendrá como destino el registro en lugar de un área de trabajo. Por lo tanto, no será necesario el grupo de recursos y el área de trabajo.

--resource-group -g

Nombre del grupo de recursos. Puede configurar el grupo predeterminado mediante az configure --defaults group=<name>.

--version -v

Versión del entorno.

--workspace-name -w

Nombre del área de trabajo de Azure ML. Puede configurar el área de trabajo predeterminada mediante az configure --defaults workspace=<name>.

Parámetros globales
--debug

Aumente el nivel de detalle de registro para mostrar todos los registros de depuración.

--help -h

Muestre este mensaje de ayuda y salga.

--only-show-errors

Mostrar solo los errores y suprimir las advertencias.

--output -o

Formato de salida.

valores aceptados: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valor predeterminado: json
--query

Cadena de consulta de JMESPath. Para más información y ejemplos, consulte http://jmespath.org/.

--subscription

Nombre o identificador de la suscripción Puede configurar la suscripción predeterminada mediante az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumente el nivel de detalle de registro. Use --debug para obtener registros de depuración completos.

az ml environment share

Comparta un entorno específico del área de trabajo al registro.

Copie un entorno existente de un área de trabajo en un registro para reutilizar entre áreas de trabajo.

az ml environment share --name
                        --registry-name
                        --share-with-name
                        --share-with-version
                        --version
                        [--resource-group]
                        [--workspace-name]

Ejemplos

Uso compartido de un entorno existente del área de trabajo al registro

az ml environment share --name my-environment --version my-version --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace --share-with-name new-name-in-registry --share-with-version new-version-in-registry --registry-name my-registry

Parámetros requeridos

--name -n

Nombre del entorno.

--registry-name

Registro de destino.

--share-with-name

Nombre del entorno con el que se va a crear.

--share-with-version

Versión del entorno con la que se va a crear.

--version -v

Versión del entorno.

Parámetros opcionales

--resource-group -g

Nombre del grupo de recursos. Puede configurar el grupo predeterminado mediante az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nombre del área de trabajo de Azure ML. Puede configurar el área de trabajo predeterminada mediante az configure --defaults workspace=<name>.

Parámetros globales
--debug

Aumente el nivel de detalle de registro para mostrar todos los registros de depuración.

--help -h

Muestre este mensaje de ayuda y salga.

--only-show-errors

Mostrar solo los errores y suprimir las advertencias.

--output -o

Formato de salida.

valores aceptados: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valor predeterminado: json
--query

Cadena de consulta de JMESPath. Para más información y ejemplos, consulte http://jmespath.org/.

--subscription

Nombre o identificador de la suscripción Puede configurar la suscripción predeterminada mediante az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumente el nivel de detalle de registro. Use --debug para obtener registros de depuración completos.

az ml environment show

Mostrar detalles de un entorno.

az ml environment show --name
                       [--label]
                       [--registry-name]
                       [--resource-group]
                       [--version]
                       [--workspace-name]

Ejemplos

Mostrar detalles de un entorno con el nombre y la versión especificados

az ml environment show --name my-env --version 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Mostrar detalles de un entorno en el Registro con el nombre y la versión especificados

az ml environment show --name my-env --version 1 --registry-name my-registry-name --resource-group my-resource-group

Parámetros requeridos

--name -n

Nombre del entorno.

Parámetros opcionales

--label -l

Etiqueta del entorno.

--registry-name

Si se proporciona, el comando tendrá como destino el registro en lugar de un área de trabajo. Por lo tanto, no será necesario el grupo de recursos y el área de trabajo.

--resource-group -g

Nombre del grupo de recursos. Puede configurar el grupo predeterminado mediante az configure --defaults group=<name>.

--version -v

Versión del entorno.

--workspace-name -w

Nombre del área de trabajo de Azure ML. Puede configurar el área de trabajo predeterminada mediante az configure --defaults workspace=<name>.

Parámetros globales
--debug

Aumente el nivel de detalle de registro para mostrar todos los registros de depuración.

--help -h

Muestre este mensaje de ayuda y salga.

--only-show-errors

Mostrar solo los errores y suprimir las advertencias.

--output -o

Formato de salida.

valores aceptados: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valor predeterminado: json
--query

Cadena de consulta de JMESPath. Para más información y ejemplos, consulte http://jmespath.org/.

--subscription

Nombre o identificador de la suscripción Puede configurar la suscripción predeterminada mediante az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumente el nivel de detalle de registro. Use --debug para obtener registros de depuración completos.

az ml environment update

Actualice un entorno.

Solo se pueden actualizar las propiedades 'description' y 'tags'.

az ml environment update --name
                         [--add]
                         [--force-string]
                         [--label]
                         [--registry-name]
                         [--remove]
                         [--resource-group]
                         [--set]
                         [--version]
                         [--workspace-name]

Parámetros requeridos

--name -n

Nombre del entorno.

Parámetros opcionales

--add

Agregue un objeto a una lista de objetos especificando una ruta de acceso y pares clave-valor. Ejemplo: --add property.listProperty <key=value, string or JSON string>.

valor predeterminado: []
--force-string

Al usar 'set' o 'add', conserve los literales de cadena en lugar de intentar convertir en JSON.

valor predeterminado: False
--label -l

Etiqueta del entorno.

--registry-name

Si se proporciona, el comando tendrá como destino el registro en lugar de un área de trabajo. Por lo tanto, no será necesario el grupo de recursos y el área de trabajo.

--remove

Quite una propiedad o un elemento de una lista. Ejemplo: --remove property.list <indexToRemove> O --remove propertyToRemove.

valor predeterminado: []
--resource-group -g

Nombre del grupo de recursos. Puede configurar el grupo predeterminado mediante az configure --defaults group=<name>.

--set

Actualice un objeto especificando una ruta de acceso de propiedad y un valor que se va a establecer. Ejemplo: --set property1.property2=<value>.

valor predeterminado: []
--version -v

Versión del entorno.

--workspace-name -w

Nombre del área de trabajo de Azure ML. Puede configurar el área de trabajo predeterminada mediante az configure --defaults workspace=<name>.

Parámetros globales
--debug

Aumente el nivel de detalle de registro para mostrar todos los registros de depuración.

--help -h

Muestre este mensaje de ayuda y salga.

--only-show-errors

Mostrar solo los errores y suprimir las advertencias.

--output -o

Formato de salida.

valores aceptados: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valor predeterminado: json
--query

Cadena de consulta de JMESPath. Para más información y ejemplos, consulte http://jmespath.org/.

--subscription

Nombre o identificador de la suscripción Puede configurar la suscripción predeterminada mediante az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumente el nivel de detalle de registro. Use --debug para obtener registros de depuración completos.