az ml endpoint realtime
참고
이 참조는 Azure CLI 대한 azure-cli-ml 확장의 일부이며 버전 2.0.28 이상이 필요합니다. az ml endpoint realtime 명령을 처음 실행할 때 확장이 자동으로 설치됩니다. 확장에 대해 자세히 알아보세요.
운영화된 실시간 엔드포인트를 관리합니다.
명령
| az ml endpoint realtime create-version |
작업 영역에서 실시간 엔드포인트용 버전을 만듭니다. |
| az ml endpoint realtime delete |
작업 영역에서 실시간 엔드포인트 및 해당 버전을 삭제합니다. |
| az ml endpoint realtime delete-version |
작업 영역에서 실시간 엔드포인트에 대한 버전을 삭제합니다. |
| az ml endpoint realtime get-access-token |
요청을 실행 하는 토큰을 실시간 끝점으로 가져옵니다. |
| az ml endpoint realtime get-keys |
실시간 끝점에 대 한 요청을 발급 하는 키를 가져옵니다. |
| az ml endpoint realtime get-logs |
실시간 끝점에 대 한 로그를 가져옵니다. |
| az ml endpoint realtime list |
작업 영역에서 실시간 끝점을 나열 합니다. |
| az ml endpoint realtime regen-key |
실시간 끝점에 대 한 키를 다시 생성 합니다. |
| az ml endpoint realtime run |
작업 영역에서 실시간 끝점을 실행 합니다. |
| az ml endpoint realtime show |
작업 영역에 실시간 끝점에 대 한 세부 정보를 표시 합니다. |
| az ml endpoint realtime update |
작업 영역에서 실시간 끝점을 업데이트 합니다. |
| az ml endpoint realtime update-version |
작업 영역에서 실시간 끝점의 버전을 업데이트 합니다. |
az ml endpoint realtime create-version
작업 영역에서 실시간 엔드포인트용 버전을 만듭니다.
az ml endpoint realtime create-version --name
--version-name
[--add-property]
[--add-tag]
[--ar]
[--as]
[--at]
[--autoscale-max-replicas]
[--autoscale-min-replicas]
[--cc]
[--ccl]
[--cf]
[--collect-model-data]
[--cvt]
[--dc]
[--description]
[--ed]
[--entry-script]
[--environment-name]
[--environment-version]
[--failure-threshold]
[--gb]
[--gbl]
[--gc]
[--ic]
[--id]
[--is-default]
[--max-request-wait-time]
[--model]
[--model-metadata-file]
[--no-wait]
[--nr]
[--path]
[--period-seconds]
[--replica-max-concurrent-requests]
[--resource-group]
[--scoring-timeout-ms]
[--sd]
[--st]
[--subscription-id]
[--timeout-seconds]
[--tp]
[--workspace-name]
[-v]
필수 매개 변수
엔드포인트 이름입니다.
엔드포인트에서 만들 버전 이름입니다.
선택적 매개 변수
추가할 키/값 속성(예: key=value)입니다. 여러 --add-property 옵션을 통해 여러 속성을 지정할 수 있습니다.
추가할 키/값 태그(예: key=value)입니다. 여러 --add-tag 옵션을 통해 여러 태그를 지정할 수 있습니다.
자동 크기 조정기에서 이 웹 서비스 크기를 조정하려고 시도하는 빈도입니다. 기본값은 1입니다.
이 웹 서비스 자동 조정을 사용하도록 설정할지 여부입니다. num_replicas None이면 기본값은 True입니다.
자동 크기 조정기에서 이 Webservice에 대해 유지 관리하려고 시도해야 하는 목표 사용률(100%)입니다. 기본값은 70입니다.
이 웹 서비스 자동 조정 시 사용할 최대 컨테이너 수입니다. 기본값은 10입니다.
이 웹 서비스 자동 조정 시 사용할 최소 컨테이너 수입니다. 기본값은 1입니다.
이 웹서비스에 할당할 cpu 코어 수입니다. 10진수일 수 있습니다. 기본값은 0.1입니다.
이 Webservice에서 사용할 수 있는 최대 CPU 코어 수입니다. 10진수일 수 있습니다.
이미지에 사용할 conda 환경 정의를 포함하는 로컬 파일의 경로입니다.
이 웹 서비스용 모델 데이터 수집을 사용하도록 설정할지 여부입니다. 기본값은 False입니다.
엔드포인트의 컨트롤 버전인지 여부입니다. 기본값은 False입니다.
배포 메타데이터를 포함하는 JSON 파일의 경로입니다.
서비스에 대한 설명입니다.
배포용 Azure Machine Learning 환경용 디렉터리입니다. 'az ml environment scaffold' 명령에 제공된 것과 동일한 디렉터리 경로입니다.
서비스에 대해 실행할 코드가 포함된 로컬 파일의 경로입니다(제공된 경우 source_directory 상대 경로).
배포할 Azure Machine Learning 환경의 이름입니다.
배포를 위한 기존 Azure Machine Learning 환경의 버전입니다.
Pod가 시작되고 활동성 프로브가 실패하면 Kubernetes는 포기하기 전에 --failure-threshold times를 시도합니다. 기본값은 3입니다. 최솟값은 1입니다.
이 웹서비스에 할당할 메모리 양(GB)입니다. 10진수일 수 있습니다.
이 웹 서비스로 사용할 수 있는 최대 메모리 양(GB)입니다. 10진수일 수 있습니다.
이 웹서비스에 할당할 gpu 코어 수입니다. 기본값은 1입니다.
유추 구성을 포함하는 JSON 또는 YAML 파일의 경로입니다.
컨테이너가 시작된 후 활동성 프로브가 시작되기 전까지의 시간(초)입니다. 기본값은 310입니다.
엔드포인트의 기본 버전인지 여부입니다. 기본값은 False입니다.
503 오류를 반환하기 전에 요청이 큐에 유지되는 최대 시간(밀리초)입니다. 기본값은 500입니다.
배포할 모델의 ID입니다. 추가 -m 인수를 통해 여러 모델을 지정할 수 있습니다. 모델을 먼저 등록해야 합니다.
모델 등록 메타데이터를 포함하는 JSON 파일의 경로입니다. 여러 -f 매개 변수를 사용하여 여러 모델을 제공할 수 있습니다.
비동기 호출을 기다리지 않도록 플래그를 지정합니다.
이 Webservice에 할당할 컨테이너의 수입니다. 이 매개 변수가 설정되지 않은 경우 기본적으로 자동 크기 조정기는 사용하도록 설정됩니다.
프로젝트 폴더의 경로입니다. 기본값: 현재 디렉터리입니다.
활동성 프로브를 수행하는 빈도(초)입니다. 기본값은 10초입니다. 최솟값은 1입니다.
이 웹서비스에 대해 허용할 노드당 최대 동시 요청 수입니다. 기본값은 1입니다.
제공된 작업 영역에 해당하는 리소스 그룹입니다.
이 Webservice에 대한 점수 매기기 호출에 적용할 시간 제한입니다. 기본값은 60000입니다.
이미지를 만들 모든 파일이 포함된 폴더의 경로입니다.
활동성 프로브가 실패한 후 성공한 것으로 간주되는 최소 연속 성공 횟수입니다. 기본값은 1입니다. 최솟값은 1입니다.
구독 ID를 지정합니다.
대기 시간 프로브 시간이 지난 후의 시간(초)입니다. 기본값은 2초입니다. 최솟값은 1입니다.
이 버전의 트래픽 백분위수는 엔드포인트에 있습니다.
업데이트할 서비스를 포함하는 작업 영역의 이름입니다.
자세한 표시 플래그입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml endpoint realtime delete
작업 영역에서 실시간 엔드포인트 및 해당 버전을 삭제합니다.
az ml endpoint realtime delete --name
[--path]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
[-v]
필수 매개 변수
삭제할 엔드포인트 이름입니다.
선택적 매개 변수
프로젝트 폴더의 경로입니다. 기본값: 현재 디렉터리입니다.
제공된 작업 영역에 해당하는 리소스 그룹입니다.
구독 ID를 지정합니다.
삭제할 엔드포인트가 포함된 작업 영역의 이름입니다.
자세한 표시 플래그입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml endpoint realtime delete-version
작업 영역에서 실시간 엔드포인트에 대한 버전을 삭제합니다.
az ml endpoint realtime delete-version --name
--version-name
[--no-wait]
[--path]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
[-v]
필수 매개 변수
엔드포인트 이름입니다.
삭제할 버전 이름입니다.
선택적 매개 변수
비동기 호출을 기다리지 않도록 플래그를 지정합니다.
프로젝트 폴더의 경로입니다. 기본값: 현재 디렉터리입니다.
제공된 작업 영역에 해당하는 리소스 그룹입니다.
구독 ID를 지정합니다.
삭제할 엔드포인트가 포함된 작업 영역의 이름입니다.
자세한 표시 플래그입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml endpoint realtime get-access-token
요청을 실행 하는 토큰을 실시간 끝점으로 가져옵니다.
az ml endpoint realtime get-access-token --name
[--path]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
[-v]
필수 매개 변수
끝점 이름입니다.
선택적 매개 변수
프로젝트 폴더의 경로입니다. 기본값: 현재 디렉터리입니다.
제공 된 작업 영역에 해당 하는 리소스 그룹입니다.
구독 Id를 지정 합니다.
표시할 끝점이 포함 된 작업 영역의 이름입니다.
자세한 정도 플래그입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml endpoint realtime get-keys
실시간 끝점에 대 한 요청을 발급 하는 키를 가져옵니다.
az ml endpoint realtime get-keys --name
[--path]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
[-v]
필수 매개 변수
끝점 이름입니다.
선택적 매개 변수
프로젝트 폴더의 경로입니다. 기본값: 현재 디렉터리입니다.
제공 된 작업 영역에 해당 하는 리소스 그룹입니다.
구독 Id를 지정 합니다.
표시할 끝점이 포함 된 작업 영역의 이름입니다.
자세한 정도 플래그입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml endpoint realtime get-logs
실시간 끝점에 대 한 로그를 가져옵니다.
az ml endpoint realtime get-logs --name
[--init]
[--num_lines]
[--path]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
[-v]
필수 매개 변수
끝점 이름입니다.
선택적 매개 변수
점수 매기기 컨테이너 대신 init 컨테이너의 로그를 가져옵니다.
Tail에서 반환할 로그 줄의 수 (기본값은 5000)입니다.
프로젝트 폴더의 경로입니다. 기본값: 현재 디렉터리입니다.
제공 된 작업 영역에 해당 하는 리소스 그룹입니다.
구독 Id를 지정 합니다.
표시할 끝점이 포함 된 작업 영역의 이름입니다.
자세한 정도 플래그입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml endpoint realtime list
작업 영역에서 실시간 끝점을 나열 합니다.
az ml endpoint realtime list [--compute-type]
[--model-id]
[--model-name]
[--path]
[--property]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--tag]
[--workspace-name]
[-v]
선택적 매개 변수
제공 된 경우 지정 된 계산 형식이 있는 서비스만 표시 됩니다. 옵션은 ' ACI ', ' AKS ', ' AKSENDPOINT '입니다.
제공 된 경우 지정 된 모델 id를 가진 서비스만 표시 됩니다.
제공 된 경우 지정 된 모델 이름을 가진 서비스만 표시 됩니다.
프로젝트 폴더의 경로입니다. 기본값: 현재 디렉터리입니다.
제공 된 경우 제공 된 키/값 (예: 키 또는 키 = 값)을 기준으로 필터링 됩니다. 다중 속성 옵션을 사용 하 여 여러 속성을 지정할 수 있습니다.
제공 된 작업 영역에 해당 하는 리소스 그룹입니다.
구독 Id를 지정 합니다.
제공 된 경우 제공 된 키/값 (예: 키 또는 키 = 값)을 기준으로 필터링 됩니다. 여러 태그는 여러 태그 옵션을 사용 하 여 지정할 수 있습니다.
나열할 끝점을 포함 하는 작업 영역의 이름입니다.
자세한 정도 플래그입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml endpoint realtime regen-key
실시간 끝점에 대 한 키를 다시 생성 합니다.
az ml endpoint realtime regen-key --key
--name
[--path]
[--resource-group]
[--set-key]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
[-v]
필수 매개 변수
Regen가 지정 된 경우 다시 생성할 키입니다. 옵션: 기본, 보조
끝점 이름입니다.
선택적 매개 변수
프로젝트 폴더의 경로입니다. 기본값: 현재 디렉터리입니다.
제공 된 작업 영역에 해당 하는 리소스 그룹입니다.
지정 된 키에 대 한 인증 값을 제공 합니다.
구독 Id를 지정 합니다.
표시할 끝점이 포함 된 작업 영역의 이름입니다.
자세한 정도 플래그입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml endpoint realtime run
작업 영역에서 실시간 끝점을 실행 합니다.
az ml endpoint realtime run --name
[--input-data]
[--path]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
[-v]
필수 매개 변수
점수를 매길 끝점 이름입니다.
선택적 매개 변수
끝점을 호출 하는 데 사용할 데이터입니다.
프로젝트 폴더의 경로입니다. 기본값: 현재 디렉터리입니다.
제공 된 작업 영역에 해당 하는 리소스 그룹입니다.
구독 Id를 지정 합니다.
실행할 끝점이 포함 된 작업 영역의 이름입니다.
자세한 정도 플래그입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml endpoint realtime show
작업 영역에 실시간 끝점에 대 한 세부 정보를 표시 합니다.
az ml endpoint realtime show --name
[--path]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
[-v]
필수 매개 변수
표시할 끝점의 이름입니다.
선택적 매개 변수
프로젝트 폴더의 경로입니다. 기본값: 현재 디렉터리입니다.
제공 된 작업 영역에 해당 하는 리소스 그룹입니다.
구독 Id를 지정 합니다.
표시할 끝점이 포함 된 작업 영역의 이름입니다.
자세한 정도 플래그입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml endpoint realtime update
작업 영역에서 실시간 끝점을 업데이트 합니다.
az ml endpoint realtime update --name
[--add-property]
[--add-tag]
[--ae]
[--ai]
[--description]
[--no-wait]
[--path]
[--remove-tag]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--token-auth-enabled]
[--workspace-name]
[-v]
필수 매개 변수
업데이트할 끝점 이름입니다.
선택적 매개 변수
추가할 키/값 속성 (예: key = value)입니다. 다중 속성 옵션을 사용 하 여 여러 속성을 지정할 수 있습니다.
추가할 키/값 태그 (예: key = value)입니다. 여러 태그는 여러 태그 옵션을 사용 하 여 지정할 수 있습니다.
이 끝점에 대 한 키 인증을 사용할지 여부입니다. 기본값은 False입니다.
이 끝점에 대해 AppInsights를 사용 하도록 설정할지 여부입니다. 기본값은 False입니다.
엔드포인트에 대한 설명입니다.
비동기 호출을 기다리지 않는 플래그입니다.
프로젝트 폴더의 경로입니다. 기본값: 현재 디렉터리입니다.
제거할 태그의 키입니다. 여러 태그는 여러 개의 태그 제거 옵션으로 지정할 수 있습니다.
제공 된 작업 영역에 해당 하는 리소스 그룹입니다.
구독 Id를 지정 합니다.
이 끝점에 대 한 토큰 인증을 사용할지 여부입니다. 기본값은 False입니다.
업데이트할 끝점이 포함 된 작업 영역의 이름입니다.
자세한 정도 플래그입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml endpoint realtime update-version
작업 영역에서 실시간 끝점의 버전을 업데이트 합니다.
az ml endpoint realtime update-version --name
--version-name
[--add-property]
[--add-tag]
[--ar]
[--as]
[--at]
[--autoscale-max-replicas]
[--autoscale-min-replicas]
[--cc]
[--ccl]
[--cf]
[--collect-model-data]
[--cvt]
[--dc]
[--description]
[--ed]
[--entry-script]
[--environment-name]
[--environment-version]
[--failure-threshold]
[--gb]
[--gbl]
[--gc]
[--ic]
[--id]
[--is-default]
[--max-request-wait-time]
[--model]
[--model-metadata-file]
[--no-wait]
[--nr]
[--path]
[--period-seconds]
[--replica-max-concurrent-requests]
[--resource-group]
[--scoring-timeout-ms]
[--sd]
[--st]
[--subscription-id]
[--timeout-seconds]
[--tp]
[--workspace-name]
[-v]
필수 매개 변수
엔드포인트 이름입니다.
끝점에서 만들 버전 이름입니다.
선택적 매개 변수
추가할 키/값 속성 (예: key = value)입니다. 다중 속성 옵션을 사용 하 여 여러 속성을 지정할 수 있습니다.
추가할 키/값 태그 (예: key = value)입니다. 여러 태그는 여러 태그 옵션을 사용 하 여 지정할 수 있습니다.
Autoscaler에서이 웹 서비스의 크기를 조정 하는 빈도입니다. 기본값은 1입니다.
이 웹 서비스에 자동 크기 조정을 사용할지 여부입니다. Num_replicas가 None 이면 기본값은 True입니다.
Autoscaler가이 웹 서비스에 대 한 유지 관리를 시도해 야 하는 대상 사용률 (100의 백분율)입니다. 기본값은 70입니다.
이 Webservice의 자동 크기를 자동으로 조정 하는 데 사용할 최대 컨테이너 수입니다. 기본값은 10입니다.
이 웹 서비스의 크기를 자동으로 조정 하는 데 사용할 최소 컨테이너 수입니다. 기본값은 1입니다.
이 웹 서비스에 할당할 cpu 코어 수입니다. 는 10 진수 일 수 있습니다. 기본값은 0.1입니다.
이 웹 서비스에서 사용할 수 있는 최대 CPU 코어 수입니다. 는 10 진수 일 수 있습니다.
이미지에 사용할 conda 환경 정의가 포함 된 로컬 파일의 경로입니다.
이 웹 서비스에 대해 모델 데이터 수집을 사용 하도록 설정할지 여부입니다. 기본값은 False입니다.
끝점의 컨트롤 버전 인지 여부입니다. 기본값은 False입니다.
배포 메타 데이터를 포함 하는 JSON 파일의 경로입니다.
서비스에 대한 설명입니다.
배포용 Azure Machine Learning 환경의 디렉터리입니다. ' Az ml environment 스 캐 폴드 ' 명령에 제공 된 것과 동일한 디렉터리 경로입니다.
서비스에 대해 실행할 코드가 포함 된 로컬 파일의 경로 (제공 된 경우 source_directory의 상대 경로)입니다.
배포용 Azure Machine Learning 환경의 이름입니다.
배포용 기존 Azure Machine Learning 환경의 버전입니다.
Pod가 시작 되 고 선거의 프로브가 실패 하면 Kubernetes는 포기 하기 전에--오류 임계값을 시도 합니다. 기본값은 3입니다. 최솟값은 1입니다.
이 Webservice에 할당할 메모리 양 (GB)입니다. 는 10 진수 일 수 있습니다.
이 웹 서비스에서 사용할 수 있는 최대 메모리 양 (GB)입니다. 는 10 진수 일 수 있습니다.
이 웹 서비스에 할당할 gpu 코어의 수입니다. 기본값은 1입니다.
유추 구성을 포함 하는 JSON 또는 YAML 파일의 경로입니다.
컨테이너가 시작된 후 활동성 프로브가 시작되기 전까지의 시간(초)입니다. 기본값은 310입니다.
끝점의 기본 버전 인지 여부입니다. 기본값은 False입니다.
503 오류를 반환 하기 전에 요청을 큐에 유지 하는 최대 시간 (밀리초)입니다. 기본값은 500입니다.
배포할 모델의 ID입니다. 추가-m 인수를 사용 하 여 여러 모델을 지정할 수 있습니다. 먼저 모델을 등록 해야 합니다.
모델 등록 메타 데이터를 포함 하는 JSON 파일의 경로입니다. 다중 f 매개 변수를 사용 하 여 여러 모델을 제공할 수 있습니다.
비동기 호출을 기다리지 않는 플래그입니다.
이 Webservice에 할당할 컨테이너 수입니다. 기본값 없음-이 매개 변수를 설정 하지 않으면 기본적으로 autoscaler가 사용 됩니다.
프로젝트 폴더의 경로입니다. 기본값: 현재 디렉터리입니다.
활동성 프로브를 수행하는 빈도(초)입니다. 기본값은 10초입니다. 최솟값은 1입니다.
이 웹 서비스에 대해 허용할 노드당 최대 동시 요청 수입니다. 기본값은 1입니다.
제공 된 작업 영역에 해당 하는 리소스 그룹입니다.
이 웹 서비스에 대 한 점수 매기기 호출에 적용 되는 시간 제한입니다. 기본값은 6만입니다.
이미지를 만드는 모든 파일이 포함 된 폴더의 경로입니다.
활동성 프로브가 실패한 후 성공한 것으로 간주되는 최소 연속 성공 횟수입니다. 기본값은 1입니다. 최솟값은 1입니다.
구독 Id를 지정 합니다.
선거의 프로브 시간이 초과 되는 시간 (초)입니다. 기본값은 2 초입니다. 최솟값은 1입니다.
이 버전에서 끝점으로 사용 하는 트래픽 백분위 수입니다.
업데이트할 서비스를 포함 하는 작업 영역의 이름입니다.
자세한 정도 플래그입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.