CLI(v2) 설치 및 설정

적용 대상:Azure CLI ml 확장 v2(현재)

Azure CLI에 대한 ml 확장(미리 보기)은 Azure Machine Learning을 위한 향상된 인터페이스입니다. 이를 통해 모델 수명 주기를 추적하는 동안 데이터 과학 확장을 가속화하는 기능을 사용하여 명령줄에서 모델을 학습하고 배포할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • CLI를 사용하려면 Azure 구독이 있어야 합니다. Azure 구독이 없는 경우 시작하기 전에 체험 계정을 만듭니다. 지금 Azure Machine Learning 평가판 또는 유료 버전을 사용해 보세요.
  • 로컬 환경에서 이 문서의 CLI 명령을 사용하려면 Azure CLI가 필요합니다.

설치

새 Machine Learning 확장에는 Azure CLI 버전이 필요>=2.15.0 합니다. 다음 요구 사항이 충족되는지 확인합니다.

az version

충족되지 않으면 Azure CLI를 업그레이드합니다.

설치한 Azure CLI 확장을 확인합니다.

az extension list

azure-cli-ml 확장을 포함하여 ml 네임스페이스를 사용하는 충돌 확장이 설치되어 있지 않은지 확인합니다.

az extension remove -n azure-cli-ml
az extension remove -n ml

이제 ml 확장을 설치합니다.

az extension add -n ml -y

도움말 명령을 실행하여 설치를 확인하고 사용 가능한 하위 명령을 확인합니다.

az ml -h

확장을 최신 버전으로 업그레이드할 수 있습니다.

az extension update -n ml

Linux에서 설치

Linux를 사용하는 경우 필요한 CLI 버전과 Machine Learning 확장을 설치하는 가장 빠른 방법은 다음과 같습니다.

curl -sL https://aka.ms/InstallAzureCLIDeb | sudo bash 
az extension add -n ml -y

자세한 내용은 Linux용 Azure CLI 설치를 참조하세요.

설정

로그인:

az login

여러 Azure 구독에 대한 액세스 권한이 있는 경우 활성 구독을 설정할 수 있습니다.

az account set -s "<YOUR_SUBSCRIPTION_NAME_OR_ID>"

필요에 따라 후속 명령에서 사용하기 위해 셸에서 공통 변수를 설정합니다.


GROUP="azureml-examples"

LOCATION="eastus"

WORKSPACE="main"

경고

변수 설정을 위해 Bash 구문을 사용합니다. 셸의 필요에 맞게 조정합니다. 변수를 사용하는 대신, 아래 명령의 값을 인라인으로 바꿀 수도 있습니다.

Azure 리소스 그룹이 아직 없는 경우 만들 수 있습니다.


az group create -n $GROUP -l $LOCATION

그런 후 기계 학습 작업 영역을 만듭니다.


az ml workspace create -n $WORKSPACE -g $GROUP -l $LOCATION

기계 학습 하위 명령에는 --workspace/-w--resource-group/-g 매개 변수가 필요합니다. 반복적으로 입력하지 않으려면 기본값을 구성합니다.

az configure --defaults group=$GROUP workspace=$WORKSPACE location=$LOCATION

대부분의 코드 예제에서는 기본 작업 영역 및 리소스 그룹을 설정했다고 가정합니다. 명령줄에서 이러한 항목을 재정의할 수 있습니다.

--list-defaults/-l를 사용하여 현재 기본값을 표시할 수 있습니다.

az configure -l -o table

--output/-o와 함께 사용하면 좀 더 읽기 쉬운 출력 형식을 지정할 수 있습니다.

통신 보안

Azure Machine Learning을 위한 ml CLI 확장('CLI v2'라고도 부름)은 공용 인터넷을 통해 운영 데이터(YAML 매개 변수 및 메타데이터)를 전송합니다. 모든 ml CLI 확장 명령은 Azure Resource Manager와 통신합니다. 이러한 통신은 HTTPS/TLS 1.2를 사용하여 보호됩니다.

가상 네트워크에서 보호되는 데이터 저장소의 데이터는 공용 인터넷을 통해 전송되지 않습니다. 예를 들어 학습 데이터가 작업 영역의 기본 스토리지 계정에 있는 경우 스토리지 계정이 가상 네트워크에 있습니다.

참고

이전 확장(azure-cli-ml, 'CLI v1'이라고도 부름)에서는 일부 명령만 Azure Resource Manager와 통신합니다. 여기에는 Azure 리소스를 생성, 업데이트, 삭제, 나열 또는 표시하는 명령이 포함됩니다. 학습 작업을 제출하는 등의 작업은 Azure Machine Learning 작업 영역과 직접 통신합니다. 작업 영역이 프라이빗 엔드포인트로 보호되는 경우 azure-cli-ml 확장으로 제공되는 명령만 보호해도 충분합니다.

Azure Machine Learning 작업 영역이 공용인 경우(즉, 가상 네트워크 뒤에 있지 않음) 추가 구성이 필요하지 않습니다. 통신은 HTTPS/TLS 1.2를 사용하여 보호됨

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