az ml

Megjegyzés

Ez a referencia az Azure CLI azure-cli-ml bővítményének része (2.0.28-es vagy újabb verzió). A bővítmény automatikusan telepíti az az ml parancs első futtatásakor. További információ a bővítményekről.

Azure Machine Learning-erőforrások kezelése az Azure CLI ML 1-es bővítménnyel.

Telepítse az Azure CLI ML-bővítmény 1-es https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/reference-azure-machine-learning-cliverzióját.

Parancsok

az ml computetarget	Computetarget-alcsoportparancsok.
az ml computetarget amlcompute	AzureML számítási parancsok.
az ml computetarget amlcompute identity	AzureML számítási cél identitásparancsai.
az ml computetarget amlcompute identity assign	Identitás hozzárendelése azureML számítási célhoz.
az ml computetarget amlcompute identity remove	Identitás eltávolítása egy AzureML számítási célból.
az ml computetarget amlcompute identity show	AzureML számítási cél identitásainak megjelenítése.
az ml computetarget attach	Alcsoportparancsok csatolása.
az ml computetarget attach aks	Csatoljon egy AKS-fürtöt a munkaterülethez.
az ml computetarget attach kubernetes	KubernetesCompute csatolása számítási célként a munkaterülethez.
az ml computetarget attach remote	Távoli gép csatlakoztatása Docker nélkül számítási célként a munkaterülethez.
az ml computetarget computeinstance	AzureML számításipéldány-parancsok.
az ml computetarget computeinstance restart	Indítsa újra a számítási példányt.
az ml computetarget computeinstance start	Indítsa el a számítási példányt.
az ml computetarget computeinstance stop	Számítási példány leállítása.
az ml computetarget create	Számítási cél létrehozása (aks, amlcompute vagy computeinstance).
az ml computetarget create aks	Hozzon létre egy AKS számítási célt.
az ml computetarget create amlcompute	Hozzon létre egy AzureML számítási célt.
az ml computetarget create computeinstance	Hozzon létre egy AzureML számításipéldány-célt.
az ml computetarget create datafactory	Hozzon létre egy data factory számítási célt.
az ml computetarget delete	Számítási cél törlése (aks, amlcompute vagy computeinstance).
az ml computetarget detach	Válassza le a számítási célt (aks vagy távoli) egy munkaterületről.
az ml computetarget get-credentials	Számítási cél (aks vagy távoli) hitelesítő adatainak lekérése.
az ml computetarget list	Listázhatja a munkaterülethez csatolt összes számítási célt.
az ml computetarget show	Egy adott számítási cél részleteinek megjelenítése.
az ml computetarget update	Számítási cél frissítése (aks vagy amlcompute).
az ml computetarget update aks	AKS számítási cél frissítése.
az ml computetarget update amlcompute	AzureML számítási cél frissítése.
az ml dataset	Parancsok adathalmazok kezeléséhez az Azure Machine Learning-munkaterületen.
az ml dataset archive	Aktív vagy elavult adathalmaz archiválása.
az ml dataset deprecate	Egy munkaterület aktív adathalmazának elavultatása egy másik adathalmazsal.
az ml dataset list	Listázz minden adathalmazt a munkaterületen.
az ml dataset reactivate	Archivált vagy elavult adathalmaz újraaktiválása.
az ml dataset register	Új adatkészlet regisztrálása a megadott fájlból.
az ml dataset show	Az adathalmaz adatainak lekérése az azonosító vagy a regisztrációs név alapján.
az ml dataset unregister	Törölje az összes verzió regisztrációjának törlését a megadott regisztrációs név alatt.
az ml datastore	Az adattárak Azure ML-munkaterülettel való felügyeletére és használatára vonatkozó parancsok.
az ml datastore attach-adls	Csatoljon egy ADLS-adattárat.
az ml datastore attach-adls-gen2	Csatoljon egy ADLS Gen2-adattárat.
az ml datastore attach-blob	Blob Storage-adattár csatolása.
az ml datastore attach-dbfs	Csatoljon egy Databricks fájlrendszerbeli adattárat.
az ml datastore attach-file	Fájlmegosztási adattár csatolása.
az ml datastore attach-mysqldb	Csatoljon egy Azure MySQL-adattárat.
az ml datastore attach-psqldb	Csatoljon egy Azure PostgreSQL-adattárat.
az ml datastore attach-sqldb	Csatoljon egy Azure SQL-adattárat.
az ml datastore detach	Adattár leválasztása név alapján.
az ml datastore download	Fájlok letöltése egy adattárból.
az ml datastore list	A munkaterületen lévő adattárak listázása.
az ml datastore set-default	Állítsa be a munkaterület alapértelmezett adattárát név szerint.
az ml datastore show	Egyetlen adattár megjelenítése név alapján.
az ml datastore show-default	A munkaterület alapértelmezett adattárának megjelenítése.
az ml datastore upload	Fájlok feltöltése egy adattárba.
az ml endpoint	Gépi tanulási végpontok kezelése.
az ml endpoint realtime	Az üzembe helyezett valós idejű végpontok kezelése.
az ml endpoint realtime create-version	Hozzon létre egy verziót a valós idejű végponthoz a munkaterületen.
az ml endpoint realtime delete	Töröljön egy valós idejű végpontot és annak verzióját a munkaterületről.
az ml endpoint realtime delete-version	Valós idejű végpont verziószámának törlése a munkaterületen.
az ml endpoint realtime get-access-token	Jogkivonat lekérése a kérések valós idejű végpontként való kiadásához.
az ml endpoint realtime get-keys	Kulcsok lekérése a kérések valós idejű végponton való kiadásához.
az ml endpoint realtime get-logs	Naplók lekérése valós idejű végponthoz.
az ml endpoint realtime list	Valós idejű végpontok listázása a munkaterületen.
az ml endpoint realtime regen-key	Kulcsok újragenerálása egy valós idejű végponthoz.
az ml endpoint realtime run	Futtasson egy valós idejű végpontot a munkaterületen.
az ml endpoint realtime show	Valós idejű végpont részleteinek megjelenítése a munkaterületen.
az ml endpoint realtime update	Valós idejű végpont frissítése a munkaterületen.
az ml endpoint realtime update-version	Frissítsen egy verziót a munkaterület valós idejű végpontjához.
az ml environment	A környezetek kezelésére szolgáló parancsok.
az ml environment download	Töltse le a környezetdefiníciót egy megadott könyvtárba.
az ml environment list	A munkaterület környezeteinek listázása.
az ml environment register	Környezetdefiníció regisztrálása egy megadott könyvtárból.
az ml environment scaffold	Bontsa ki a fájlokat egy alapértelmezett környezeti definícióhoz a megadott könyvtárban.
az ml environment show	Környezet megjelenítése név és opcionálisan verzió szerint.
az ml experiment	Kísérletek kezelésére szolgáló parancsok.
az ml experiment list	Kísérletek listázása egy munkaterületen.
az ml folder	Mappa alcsoportparancsai.
az ml folder attach	Csatoljon egy mappát egy AzureML-munkaterülethez, és opcionálisan egy adott kísérlethez, amelyet alapértelmezés szerint használni szeretne. Ha a kísérlet neve nincs megadva, az alapértelmezés szerint a mappanév lesz.
az ml model	Gépi tanulási modellek kezelése.
az ml model delete	Modell törlése a munkaterületről.
az ml model deploy	Modell(ek) üzembe helyezése a munkaterületről.
az ml model download	Modell letöltése a munkaterületről.
az ml model list	Modellek listázása a munkaterületen.
az ml model package	Modell becsomagolása a munkaterületen.
az ml model profile	Profilmodell(ek) a munkaterületen.
az ml model register	Modell regisztrálása a munkaterületen.
az ml model show	Modell megjelenítése a munkaterületen.
az ml model update	Modell frissítése a munkaterületen.
az ml pipeline	Folyamat alcsoportparancsai.
az ml pipeline clone	A folyamatfuttatást leíró yml-definíció létrehozása, amely egyelőre csak a ModuleStep esetében támogatott.
az ml pipeline clone-draft	Folyamatvázlat létrehozása meglévő folyamatból.
az ml pipeline create	Folyamat létrehozása yaml-definícióból.
az ml pipeline create-draft	Folyamatvázlat létrehozása yml-definícióból.
az ml pipeline create-schedule	Hozzon létre egy ütemezést.
az ml pipeline delete-draft	Folyamatvázlat törlése.
az ml pipeline disable	Folyamat futásának letiltása.
az ml pipeline disable-schedule	Tiltsa le az ütemezés futását.
az ml pipeline enable	Folyamat engedélyezése és futtatása.
az ml pipeline enable-schedule	Ütemezés engedélyezése és futtatása.
az ml pipeline get	Generálja a folyamatot leíró yml-definíciót.
az ml pipeline last-pipeline-run	Az ütemezés legutóbbi folyamatfuttatásának megjelenítése.
az ml pipeline list	A munkaterület összes folyamatának és ütemezésének listázása.
az ml pipeline list-drafts	Folyamatvázlatok listázása a munkaterületen.
az ml pipeline list-steps	Listázhatja a folyamatfuttatásból létrehozott lépésfuttatásokat.
az ml pipeline pipeline-runs-list	Ütemezésből létrehozott folyamatfuttatások listázása.
az ml pipeline publish-draft	Folyamatvázlat közzététele közzétett folyamatként.
az ml pipeline show	A folyamat részleteinek és a megfelelő ütemezéseknek a megjelenítése.
az ml pipeline show-draft	Folyamatvázlat részleteinek megjelenítése.
az ml pipeline show-schedule	Az ütemezés részleteinek megjelenítése.
az ml pipeline submit-draft	Futtatás elküldése a folyamat piszkozatából.
az ml pipeline update-draft	Folyamatvázlat frissítése.
az ml pipeline update-schedule	Ütemezés frissítése.
az ml run	Parancsok a futtatások elküldéséhez, frissítéséhez és figyeléséhez.
az ml run cancel	A futtatás megszakítása.
az ml run download-logs	Letölti a naplófájlokat.
az ml run list	A lista fut.
az ml run monitor-logs	Meglévő futtatás naplóinak figyelése.
az ml run monitor-tensorboard	Meglévő futtatás figyelése tensorboard használatával.
az ml run show	Futtatás megjelenítése.
az ml run submit-hyperdrive	Küldjön el egy hiperparaméter-takarítást a futtatási konfigurációval.
az ml run submit-pipeline	Folyamat elküldése végrehajtásra egy közzétett folyamatazonosítóból vagy folyamat YAML-fájljából.
az ml run submit-script	Küldjön el egy szkriptet a végrehajtáshoz.
az ml run update	A futtatás frissítése címkék hozzáadásával.
az ml service	Az üzembe helyezett szolgáltatások kezelése.
az ml service delete	Szolgáltatás törlése a munkaterületről.
az ml service get-access-token	Jogkivonat lekérése szolgáltatáskérések kiadásához.
az ml service get-keys	Kulcsok lekérése egy szolgáltatásra irányuló kérések kiadásához.
az ml service get-logs	Szolgáltatás naplóinak lekérése.
az ml service list	A munkaterület szolgáltatásainak listázása.
az ml service regen-key	Kulcsok újragenerálása egy szolgáltatáshoz.
az ml service run	Futtasson egy szolgáltatást a munkaterületen.
az ml service show	Egy szolgáltatás részleteinek megjelenítése a munkaterületen.
az ml service update	Frissítsen egy szolgáltatást a munkaterületen.
az ml workspace	Munkaterület alcsoport parancsai.
az ml workspace create	Hozzon létre egy munkaterületet.
az ml workspace delete	Munkaterület törlése.
az ml workspace diagnose	Munkaterület beállítási problémáinak diagnosztizálása.
az ml workspace list	Munkaterületek listázása.
az ml workspace list-keys	Munkaterület-kulcsok listázása a függő erőforrásokhoz, például a tároláshoz, az acr-hez és az alkalmazáselemzéshez.
az ml workspace private-endpoint	Munkaterület privát végponti alcsoport parancsai.
az ml workspace private-endpoint add	Privát végpont hozzáadása egy munkaterülethez.
az ml workspace private-endpoint delete	Törölje a megadott privát végpontkapcsolatot a munkaterületen.
az ml workspace private-endpoint list	Egy munkaterület összes privát végpontja listázva.
az ml workspace share	Munkaterület megosztása egy adott szerepkörrel rendelkező másik felhasználóval.
az ml workspace show	Munkaterület megjelenítése.
az ml workspace sync-keys	Munkaterület-kulcsok szinkronizálása a függő erőforrásokhoz, például a tároláshoz, az acr-hez és az alkalmazáselemzésekhez.
az ml workspace update	Munkaterület frissítése.
az ml workspace update-dependencies	Munkaterülettől függő erőforrások frissítése.