az ml online-deployment

Note

このリファレンスは、Azure CLI (バージョン 2.15.0 以降) の ml 拡張機能の一部です。 拡張機能は、az ml online-deployment コマンドを初めて実行するときに自動的にインストールされます。 拡張機能の詳細をご覧ください。

Azure ML のオンライン デプロイを管理します。

Azure ML デプロイでは、モデル デプロイを作成および管理するための簡単なインターフェイスが提供されます。

コマンド

名前	説明	型	Status
az ml online-deployment create	デプロイを作成します。 デプロイが既に存在する場合は、失敗します。 既存のデプロイを更新する場合は、az ml online-deployment update を使用します。	拡張子	GA
az ml online-deployment delete	デプロイを削除します。	拡張子	GA
az ml online-deployment get-logs	オンラインデプロイのコンテナー ログを取得します。	拡張子	GA
az ml online-deployment list	デプロイの一覧を表示します。	拡張子	GA
az ml online-deployment show	デプロイを表示します。	拡張子	GA
az ml online-deployment update	デプロイを更新します。	拡張子	GA

az ml online-deployment create

デプロイを作成します。 デプロイが既に存在する場合は、失敗します。 既存のデプロイを更新する場合は、az ml online-deployment update を使用します。

汎用エンドポイントでは、推奨される最小コンピューティング SKU がStandard_DS3_v2されます。 SKU の詳細については、 https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/reference-managed-online-endpoints-vm-sku-list以下をご覧ください。

az ml online-deployment create --file
                               --resource-group
                               --workspace-name
                               [--all-traffic]
                               [--endpoint-name]
                               [--local {false, true}]
                               [--local-enable-gpu {false, true}]
                               [--name]
                               [--no-wait]
                               [--package-model]
                               [--set]
                               [--skip-script-validation]
                               [--vscode-debug {false, true}]
                               [--web]

例

YAML 仕様ファイルからデプロイを作成する

az ml online-deployment create --file deployment.yaml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

必須のパラメーター

--file -f

Azure ML オンライン デプロイ仕様を含む YAML ファイルへのローカル パス。 オンラインデプロイの YAML リファレンス ドキュメントは、次https://aka.ms/ml-cli-v2-deployment-managed-online-yaml-referencehttps://aka.ms/ml-cli-v2-deployment-kubernetes-online-yaml-referenceの場所にあります。

--resource-group -g

リソース グループの名前。 az configure --defaults group=<name> を使用して、既定のグループを構成できます。

--workspace-name -w

Azure ML ワークスペースの名前。 を使用して、既定のワークスペースを az configure --defaults workspace=<name>構成できます。

省略可能のパラメーター

--all-traffic

作成が成功した後、エンドポイント トラフィックをこのデプロイに 100% 設定します。--no-wait では機能しません。

既定値: False

--endpoint-name -e

オンライン エンドポイントの名前。

--local

Docker を使用してローカルにデプロイを作成します。 エンドポイントごとに 1 つのデプロイのみが許可されます。 注: 指定されたエンドポイントが存在しない場合は、作成されます。

承認された値: false, true

既定値: False

--local-enable-gpu

ローカル デプロイで GPU を有効にします。

承認された値: false, true

既定値: False

--name -n

デプロイの名前。

--no-wait

実行時間の長い操作の終了を待機しません。

既定値: False

--package-model

[これはプレビュー段階です]デプロイ yaml からパッケージ環境を作成し、そのデプロイにパッケージ化された環境を使用します。

既定値: False

--set

設定するプロパティ パスと値を指定して、オブジェクトを更新します。 例: --set property1.property2=。

--skip-script-validation

ユーザーがデプロイ スコアリング スクリプトの検証をバイパスできるようにします。

既定値: False

--vscode-debug

ローカル エンドポイントを作成し、VSCode デバッガーをアタッチします。 --local フラグでのみ機能します。

承認された値: false, true

既定値: False

--web

Web ブラウザーで Azure ML Studio にデプロイの詳細を表示します。

既定値: False

グローバル パラメーター

--debug

すべてのデバッグ ログを表示するようにログの詳細レベルを上げます。

--help -h

このヘルプ メッセージを表示して終了します。

--only-show-errors

エラーのみを表示し、警告は抑制します。

--output -o

出力形式。

承認された値: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

既定値: json

--query

JMESPath クエリ文字列。 詳細と例については、http://jmespath.org/ をご覧ください。

--subscription

サブスクリプションの名前または ID。 az account set -s NAME_OR_ID を使用して、既定のサブスクリプションを構成できます。

--verbose

ログの詳細レベルを上げます。 詳細なデバッグ ログを表示するには --debug を使います。

az ml online-deployment delete

デプロイを削除します。

az ml online-deployment delete --endpoint-name
                               --name
                               --resource-group
                               --workspace-name
                               [--local {false, true}]
                               [--no-wait]
                               [--yes]

例

確認を使用してデプロイを削除する

az ml online-deployment delete --name my-deployment --endpoint-name my-endpoint --yes --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

必須のパラメーター

--endpoint-name -e

オンライン エンドポイントの名前。

--name -n

デプロイの名前。

--resource-group -g

リソース グループの名前。 az configure --defaults group=<name> を使用して、既定のグループを構成できます。

--workspace-name -w

Azure ML ワークスペースの名前。 を使用して、既定のワークスペースを az configure --defaults workspace=<name>構成できます。

省略可能のパラメーター

--local

Docker 環境からローカル デプロイを削除します。

承認された値: false, true

既定値: False

--no-wait

実行時間の長い操作の終了を待機しません。

既定値: False

--yes -y

確認のダイアログを表示しません。

既定値: False

グローバル パラメーター

--debug

すべてのデバッグ ログを表示するようにログの詳細レベルを上げます。

--help -h

このヘルプ メッセージを表示して終了します。

--only-show-errors

エラーのみを表示し、警告は抑制します。

--output -o

出力形式。

承認された値: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

既定値: json

--query

JMESPath クエリ文字列。 詳細と例については、http://jmespath.org/ をご覧ください。

--subscription

サブスクリプションの名前または ID。 az account set -s NAME_OR_ID を使用して、既定のサブスクリプションを構成できます。

--verbose

ログの詳細レベルを上げます。 詳細なデバッグ ログを表示するには --debug を使います。

az ml online-deployment get-logs

オンラインデプロイのコンテナー ログを取得します。

az ml online-deployment get-logs --endpoint-name
                                 --name
                                 --resource-group
                                 --workspace-name
                                 [--container]
                                 [--lines]
                                 [--local {false, true}]

例

オンラインデプロイのコンテナー ログを取得する

az ml online-deployment get-logs --name my-deployment --endpoint-name my-endpoint --lines 100 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

必須のパラメーター

--endpoint-name -e

オンライン エンドポイントの名前。

--name -n

デプロイの名前。

--resource-group -g

リソース グループの名前。 az configure --defaults group=<name> を使用して、既定のグループを構成できます。

--workspace-name -w

Azure ML ワークスペースの名前。 を使用して、既定のワークスペースを az configure --defaults workspace=<name>構成できます。

省略可能のパラメーター

--container -c

ログを取得するコンテナーの種類。 使用できる値: inference-server、storage-initializer。

--lines -l

末尾までの行の最大数。

既定値: 5000

--local

Docker 環境でのローカル デプロイからログを取得します。

承認された値: false, true

既定値: False

グローバル パラメーター

--debug

すべてのデバッグ ログを表示するようにログの詳細レベルを上げます。

--help -h

このヘルプ メッセージを表示して終了します。

--only-show-errors

エラーのみを表示し、警告は抑制します。

--output -o

出力形式。

承認された値: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

既定値: json

--query

JMESPath クエリ文字列。 詳細と例については、http://jmespath.org/ をご覧ください。

--subscription

サブスクリプションの名前または ID。 az account set -s NAME_OR_ID を使用して、既定のサブスクリプションを構成できます。

--verbose

ログの詳細レベルを上げます。 詳細なデバッグ ログを表示するには --debug を使います。

az ml online-deployment list

デプロイの一覧を表示します。

az ml online-deployment list --endpoint-name
                             --resource-group
                             --workspace-name
                             [--local {false, true}]

例

エンドポイントでのデプロイの一覧表示

az ml online-deployment list --endpoint-name my-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

必須のパラメーター

--endpoint-name -e

エンドポイントの名前。

--resource-group -g

リソース グループの名前。 az configure --defaults group=<name> を使用して、既定のグループを構成できます。

--workspace-name -w

Azure ML ワークスペースの名前。 を使用して、既定のワークスペースを az configure --defaults workspace=<name>構成できます。

省略可能のパラメーター

--local

このローカル エンドポイントの下にローカル デプロイを一覧表示します。

承認された値: false, true

既定値: False

グローバル パラメーター

--debug

すべてのデバッグ ログを表示するようにログの詳細レベルを上げます。

--help -h

このヘルプ メッセージを表示して終了します。

--only-show-errors

エラーのみを表示し、警告は抑制します。

--output -o

出力形式。

承認された値: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

既定値: json

--query

JMESPath クエリ文字列。 詳細と例については、http://jmespath.org/ をご覧ください。

--subscription

サブスクリプションの名前または ID。 az account set -s NAME_OR_ID を使用して、既定のサブスクリプションを構成できます。

--verbose

ログの詳細レベルを上げます。 詳細なデバッグ ログを表示するには --debug を使います。

az ml online-deployment show

デプロイを表示します。

az ml online-deployment show --endpoint-name
                             --name
                             --resource-group
                             --workspace-name
                             [--local {false, true}]
                             [--web]

例

デプロイを表示する

az ml online-deployment show --name my-deployment --endpoint-name my-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

必須のパラメーター

--endpoint-name -e

オンライン エンドポイントの名前。

--name -n

デプロイの名前。

--resource-group -g

リソース グループの名前。 az configure --defaults group=<name> を使用して、既定のグループを構成できます。

--workspace-name -w

Azure ML ワークスペースの名前。 を使用して、既定のワークスペースを az configure --defaults workspace=<name>構成できます。

省略可能のパラメーター

--local

Docker 環境からのローカル デプロイを表示します。

承認された値: false, true

既定値: False

--web

Web ブラウザーで Azure ML Studio にデプロイの詳細を表示します。

既定値: False

グローバル パラメーター

--debug

すべてのデバッグ ログを表示するようにログの詳細レベルを上げます。

--help -h

このヘルプ メッセージを表示して終了します。

--only-show-errors

エラーのみを表示し、警告は抑制します。

--output -o

出力形式。

承認された値: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

既定値: json

--query

JMESPath クエリ文字列。 詳細と例については、http://jmespath.org/ をご覧ください。

--subscription

サブスクリプションの名前または ID。 az account set -s NAME_OR_ID を使用して、既定のサブスクリプションを構成できます。

--verbose

ログの詳細レベルを上げます。 詳細なデバッグ ログを表示するには --debug を使います。

az ml online-deployment update

デプロイを更新します。

az ml online-deployment update --resource-group
                               --workspace-name
                               [--add]
                               [--endpoint-name]
                               [--file]
                               [--force-string]
                               [--local {false, true}]
                               [--local-enable-gpu {false, true}]
                               [--name]
                               [--no-wait]
                               [--remove]
                               [--set]
                               [--skip-script-validation]
                               [--vscode-debug {false, true}]
                               [--web]

例

YAML 仕様ファイルからデプロイを更新する

az ml online-deployment update --file deployment.yaml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

必須のパラメーター

--resource-group -g

リソース グループの名前。 az configure --defaults group=<name> を使用して、既定のグループを構成できます。

--workspace-name -w

Azure ML ワークスペースの名前。 を使用して、既定のワークスペースを az configure --defaults workspace=<name>構成できます。

省略可能のパラメーター

--add

パスとキー値のペアを指定して、オブジェクトの一覧にオブジェクトを追加します。 例: --add property.listProperty <key=value, string or JSON string>。

既定値: []

--endpoint-name -e

オンライン エンドポイントの名前。

--file -f

Azure ML オンライン デプロイ仕様を含む YAML ファイルへのローカル パス。 オンラインデプロイの YAML リファレンス ドキュメントは、次https://aka.ms/ml-cli-v2-deployment-managed-online-yaml-referencehttps://aka.ms/ml-cli-v2-deployment-kubernetes-online-yaml-referenceの場所にあります。

--force-string

'set' または 'add' を使用する場合は、JSON に変換するのではなく、文字列リテラルを保持します。

既定値: False

--local

Docker 環境でのローカル デプロイを更新します。

承認された値: false, true

既定値: False

--local-enable-gpu

ローカル デプロイで GPU を有効にします。

承認された値: false, true

既定値: False

--name -n

デプロイの名前。

--no-wait

実行時間の長い操作の終了を待機しません。

既定値: False

--remove

リストからプロパティまたは要素を削除します。 例: --remove property.list <indexToRemove> OR --remove propertyToRemove.

既定値: []

--set

設定するプロパティ パスと値を指定して、オブジェクトを更新します。 例: --set property1.property2=<value>。

既定値: []

--skip-script-validation

ユーザーがデプロイ スコアリング スクリプトの検証をバイパスできるようにします。

既定値: False

--vscode-debug

ローカル エンドポイントを更新し、VSCode デバッガーを再アタッチします。 --local フラグでのみ機能します。

承認された値: false, true

既定値: False

--web

Web ブラウザーで Azure ML Studio にデプロイの詳細を表示します。

既定値: False

グローバル パラメーター

--debug

すべてのデバッグ ログを表示するようにログの詳細レベルを上げます。

--help -h

このヘルプ メッセージを表示して終了します。

--only-show-errors

エラーのみを表示し、警告は抑制します。

--output -o

出力形式。

承認された値: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

既定値: json

--query

JMESPath クエリ文字列。 詳細と例については、http://jmespath.org/ をご覧ください。

--subscription

サブスクリプションの名前または ID。 az account set -s NAME_OR_ID を使用して、既定のサブスクリプションを構成できます。

--verbose

ログの詳細レベルを上げます。 詳細なデバッグ ログを表示するには --debug を使います。