CLI を詳しく見る
重要
このユニットの内容の対象は、CLI のバージョン 2 のみです。 バージョン 1 と 2 のどちらかを決定する方法の詳細を確認してください。
Azure Machine Learning ワークスペースを対話的に操作するためのもう 1 つのコード ベースの方法は、コマンド ライン インターフェイス (CLI) です。 データ サイエンティストは、Python ほど CLI を使わない場合があります。 Azure CLI は、管理者やエンジニアが Azure のタスクを自動化するためによく使われます。
Azure Machine Learning で Azure CLI を使うと多くの利点があります。 Azure CLI を使うと次のことができます。
- 資産とリソースの作成と構成を自動化して、反復可能にします。
- 複数の環境 (開発、テスト、運用など) で複製する必要がある資産とリソースの一貫性を確保します。
- 継続的インテグレーションと継続的デプロイ (CI/CD) パイプラインなど、開発運用 (DevOps) ワークフローに機械学習の資産構成を組み込みます。
Azure CLI を使って Azure Machine Learning ワークスペースを操作するには、Azure CLI と Azure Machine Learning 拡張機能をインストールする必要があります。
Azure CLI のインストール
Linux、Mac、または Windows コンピューターに Azure CLI をインストールできます。 Azure CLI で、コマンドまたはスクリプトを実行して Azure リソースを管理します。 Azure CLI は、Azure Cloud Shell を介してブラウザーから使用することもできます。 どのプラットフォームを選択しても、同じタスクを実行できます。 ただし、Azure CLI のインストール、コマンド、スクリプトは、プラットフォームによって異なります。
重要
コンピューターに Azure CLI をインストールするには、パッケージ マネージャーを使用します。 選択したプラットフォームに基づく Azure CLI のインストール手順を確認してください。 Azure Cloud Shell を使用する場合、Azure CLI をインストールする必要はありません。 Azure Cloud Shell の使用方法の詳細については、この概要に関するページを参照してください。
Azure Machine Learning 拡張機能をインストールする
Azure CLI をインストールした後、または Azure Cloud Shell を設定した後、Azure CLI を使って Azure Machine Learning リソースを管理するには、Azure Machine Learning 拡張機能をインストールする必要があります。
Azure Machine Learning 拡張機能 ml をインストールするには、次のコマンドを使用します。
az extension add -n ml -y
その後、ヘルプ コマンド -h を実行すると、拡張機能がインストールされていることを確認し、この拡張機能で使用できるコマンドの一覧を取得できます。 この一覧には、Azure Machine Learning 用の Azure CLI 拡張機能を使用して実行できるタスクの概要が示されます。
az ml -h
Azure CLI を使用する
Azure CLI を使って Azure Machine Learning ワークスペースを対話式に操作するには、コマンドを使います。 各コマンドの先頭には az ml が付いています。 CLI のリファレンス ドキュメントでコマンドの一覧を確認できます。
たとえば、コンピューティング先を作成するには、次のコマンドを使います。
az ml compute create --name aml-cluster --size STANDARD_DS3_v2 --min-instances 0 --max-instances 5 --type AmlCompute --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
コマンドで使用できるすべてのパラメーターを調べるには、特定のコマンドのリファレンス ドキュメントを参照してください。
作成する資産またはリソースのパラメーターを定義するときは、代わりに YAML ファイルを使って構成を定義できます。 すべてのパラメーター値を YAML ファイルに格納すると、タスクの整理と自動化が容易になります。
たとえば、最初に YAML ファイルで構成を定義することで、同じコンピューティング先を作成することもできます。
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/amlCompute.schema.json
name: aml-cluster
type: amlcompute
size: STANDARD_DS3_v2
min_instances: 0
max_instances: 5
YAML ファイルに含めることができるすべてのパラメーターは、コンピューティング クラスターのような、作成する特定の資産またはリソースのリファレンス ドキュメントで確認できます。
YAML ファイルを compute.yml として保存したら、次のコマンドを使ってコンピューティング先を作成できます。
az ml compute create --file compute.yml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
すべての YAML スキーマの概要については、リファレンス ドキュメントを参照してください。
ヒント
Azure Machine Learning で CLI (v2) を使ってモデルをトレーニングする方法の詳細を確認してください。