az ml service
참고
이 참조는 Azure CLI에 대 한 azure cli-ml 확장의 일부 이며 버전 2.0.28 이상 이어야 합니다. 확장은 az ml service 명령을 처음 실행할 때 자동으로 설치 됩니다. 확장에 대해 자세히 알아보세요.
조작 가능한 서비스를 관리 합니다.
명령
| az ml service delete |
작업 영역에서 서비스를 삭제 합니다. |
| az ml service get-access-token |
서비스 요청을 실행할 토큰을 가져옵니다. |
| az ml service get-keys |
서비스에 대 한 요청을 발급 하는 키를 가져옵니다. |
| az ml service get-logs |
서비스에 대 한 로그를 가져옵니다. |
| az ml service list |
작업 영역에 있는 서비스를 나열 합니다. |
| az ml service regen-key |
서비스에 대 한 키를 다시 생성 합니다. |
| az ml service run |
작업 영역에서 서비스를 실행 합니다. |
| az ml service show |
작업 영역에 서비스에 대 한 세부 정보를 표시 합니다. |
| az ml service update |
작업 영역에서 서비스를 업데이트 합니다. |
az ml service delete
작업 영역에서 서비스를 삭제 합니다.
az ml service delete --name
[--path]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
[-v]
필수 매개 변수
삭제할 서비스 이름입니다.
선택적 매개 변수
프로젝트 폴더의 경로입니다. 기본값: 현재 디렉터리입니다.
제공 된 작업 영역에 해당 하는 리소스 그룹입니다.
구독 Id를 지정 합니다.
삭제할 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.
az ml service get-access-token
서비스 요청을 실행할 토큰을 가져옵니다.
az ml service get-access-token --name
[--path]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
[-v]
필수 매개 변수
Service Name.
선택적 매개 변수
프로젝트 폴더의 경로입니다. 기본값: 현재 디렉터리입니다.
제공 된 작업 영역에 해당 하는 리소스 그룹입니다.
구독 Id를 지정 합니다.
표시할 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.
az ml service get-keys
서비스에 대 한 요청을 발급 하는 키를 가져옵니다.
az ml service get-keys --name
[--path]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
[-v]
필수 매개 변수
Service Name.
선택적 매개 변수
프로젝트 폴더의 경로입니다. 기본값: 현재 디렉터리입니다.
제공 된 작업 영역에 해당 하는 리소스 그룹입니다.
구독 Id를 지정 합니다.
표시할 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.
az ml service get-logs
서비스에 대 한 로그를 가져옵니다.
az ml service get-logs --name
[--init]
[--num_lines]
[--path]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
[-v]
필수 매개 변수
Service Name.
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 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.
az ml service list
작업 영역에 있는 서비스를 나열 합니다.
az ml service list [--compute-type]
[--image-digest]
[--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 '입니다.
제공 되는 경우 지정 된 이미지 다이제스트가 있는 서비스만 표시 됩니다.
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 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.
az ml service regen-key
서비스에 대 한 키를 다시 생성 합니다.
az ml service 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
Service Name.
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 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.
az ml service run
작업 영역에서 서비스를 실행 합니다.
az ml service run --name
[--input-data]
[--path]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
[-v]
필수 매개 변수
점수를 매길 서비스 이름입니다.
선택적 매개 변수
웹 서비스를 호출 하는 데 사용할 데이터입니다.
프로젝트 폴더의 경로입니다. 기본값: 현재 디렉터리입니다.
제공 된 작업 영역에 해당 하는 리소스 그룹입니다.
구독 Id를 지정 합니다.
실행할 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.
az ml service show
작업 영역에 서비스에 대 한 세부 정보를 표시 합니다.
az ml service show --name
[--path]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
[-v]
필수 매개 변수
표시할 웹 서비스의 이름입니다.
선택적 매개 변수
프로젝트 폴더의 경로입니다. 기본값: 현재 디렉터리입니다.
제공 된 작업 영역에 해당 하는 리소스 그룹입니다.
구독 Id를 지정 합니다.
표시할 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.
az ml service update
작업 영역에서 서비스를 업데이트 합니다.
az ml service update --name
[--add-property]
[--add-tag]
[--ae]
[--ai]
[--ar]
[--as]
[--at]
[--autoscale-max-replicas]
[--autoscale-min-replicas]
[--base-image]
[--base-image-registry]
[--cc]
[--ccl]
[--cf]
[--collect-model-data]
[--cuda-version]
[--dc]
[--description]
[--dn]
[--ds]
[--ed]
[--eg]
[--entry-script]
[--environment-name]
[--environment-version]
[--failure-threshold]
[--gb]
[--gbl]
[--gc]
[--ic]
[--id]
[--kp]
[--ks]
[--lo]
[--max-request-wait-time]
[--model]
[--model-metadata-file]
[--no-wait]
[--nr]
[--path]
[--period-seconds]
[--po]
[--remove-tag]
[--replica-max-concurrent-requests]
[--resource-group]
[--rt]
[--sc]
[--scoring-timeout-ms]
[--sd]
[--se]
[--sk]
[--sp]
[--st]
[--subscription-id]
[--timeout-seconds]
[--token-auth-enabled]
[--workspace-name]
[-v]
필수 매개 변수
업데이트할 서비스 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 웹 서비스에 대해 키 인증을 사용할지 여부입니다. 기본값은 False입니다.
이 웹 서비스에 대해 AppInsights를 사용 하도록 설정할지 여부입니다. 기본값은 False입니다.
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.
기본 이미지로 사용 되는 사용자 지정 이미지입니다. 기본 이미지가 지정 되지 않은 경우 기본 이미지는 지정 된 런타임 매개 변수를 기반으로 사용 됩니다.
기본 이미지를 포함 하는 이미지 레지스트리
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.
GPU 지원이 필요한 이미지에 대해 설치 하는 VERDA의 버전입니다. GPU 이미지는 Azure Container Instances, Azure Machine Learning 계산, azure Virtual Machines 및 azure Kubernetes 서비스와 같은 Microsoft Azure 서비스에서 사용 해야 합니다. 지원 되는 버전은 9.0, 9.1 및 10.0입니다. ' Enable_gpu '이 설정 된 경우 기본값은 ' 9.1 '입니다.
배포 메타 데이터를 포함 하는 JSON 파일의 경로입니다.
서비스에 대한 설명입니다.
이 웹 서비스의 dns 이름입니다.
이미지를 설정할 때 실행할 추가 Docker 단계가 포함 된 로컬 파일의 경로입니다.
배포용 Azure Machine Learning 환경의 디렉터리입니다. ' Az ml environment 스 캐 폴드 ' 명령에 제공 된 것과 동일한 디렉터리 경로입니다.
이미지에서 GPU 지원을 사용할지 여부입니다. GPU 이미지는 Azure Container Instances, Azure Machine Learning 계산, azure Virtual Machines 및 azure Kubernetes 서비스와 같은 Microsoft Azure 서비스에서 사용 해야 합니다. 기본값은 False입니다.
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.
이 웹 서비스에 사용할 기본 인증 키입니다.
이 Webservice에 사용할 보조 인증 키입니다.
이 웹 서비스를 배포할 Azure 지역입니다. 지정하지 않으면 작업 영역 위치가 사용됩니다. 사용 가능한 지역에 대 한 자세한 내용은 항목을 참조 https://azure.microsoft.com/en-us/global-infrastructure/services/?regions=all&products=container-instances 하세요.
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.
서비스의 HTTP 엔드포인트를 노출할 로컬 포트입니다.
제거할 태그의 키입니다. 여러 태그는 여러 개의 태그 제거 옵션으로 지정할 수 있습니다.
이 웹 서비스에 대해 허용할 노드당 최대 동시 요청 수입니다. 기본값은 1입니다.
제공 된 작업 영역에 해당 하는 리소스 그룹입니다.
이미지에 사용할 런타임입니다. 현재 지원 되는 런타임은 ' py ' 및 ' python'spark-py | python | python-슬림 합니다.
SSL을 사용 하는 경우에 대 한 cname입니다. ACI 서비스를 업데이트 하는 경우에만 적용 됩니다.
이 웹 서비스에 대 한 점수 매기기 호출에 적용 되는 시간 제한입니다. 기본값은 6만입니다.
이미지를 만드는 모든 파일이 포함 된 폴더의 경로입니다.
이 웹 서비스에 대해 SSL을 사용 하도록 설정할지 여부입니다. 기본값은 False입니다.
SSL을 사용 하는 경우 필요한 키 파일입니다.
SSL을 사용 하는 경우 필요한 인증서 파일입니다.
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 웹 서비스에 대 한 토큰 인증을 사용할지 여부입니다. AKS 웹 서비스에만 사용할 수 있습니다. 기본값은 False입니다.
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.