az ml
참고
이 참조는 Azure CLI에 대 한 azure cli-ml 확장의 일부 이며 버전 2.0.28 이상 이어야 합니다. Az ml 명령을 처음 실행할 때 확장이 자동으로 설치 됩니다. 확장에 대해 자세히 알아보세요.
Machine Learning 리소스를 관리 합니다.
명령
| az ml computetarget |
Computetarget 하위 그룹 명령입니다. |
| az ml computetarget amlcompute | |
| az ml computetarget amlcompute identity |
AzureML 계산 대상 id 명령입니다. |
| az ml computetarget amlcompute identity assign |
AzureML 계산 대상에 id를 할당 합니다. |
| az ml computetarget amlcompute identity remove |
AzureML 계산 대상에서 id를 제거 합니다. |
| az ml computetarget amlcompute identity show |
AzureML 계산 대상의 id를 표시 합니다. |
| az ml computetarget attach |
하위 그룹 명령을 연결합니다. |
| az ml computetarget attach aks |
AKS 클러스터를 작업 영역에 연결합니다. |
| az ml computetarget attach kubernetes |
KubernetesCompute를 컴퓨팅 대상으로 작업 영역에 연결합니다. |
| az ml computetarget attach remote |
Docker가 없는 원격 머신을 컴퓨팅 대상으로 작업 영역에 연결합니다. |
| az ml computetarget computeinstance |
AzureML compute instance commands. |
| az ml computetarget computeinstance restart |
Restart a compute instance. |
| az ml computetarget computeinstance start |
Start a compute instance. |
| az ml computetarget computeinstance stop |
Stop a compute instance. |
| az ml computetarget create |
컴퓨팅 대상(aks 또는 amlcompute 또는 computeinstance)을 만듭니다. |
| az ml computetarget create aks |
AKS 컴퓨팅 대상을 만듭니다. |
| az ml computetarget create amlcompute |
AzureML 컴퓨팅 대상을 만듭니다. |
| az ml computetarget create computeinstance |
AzureML 컴퓨팅 인스턴스 대상을 만듭니다. |
| az ml computetarget create datafactory |
데이터 팩터리 컴퓨팅 대상을 만듭니다. |
| az ml computetarget delete |
계산 대상 (aks 또는 amlcompute 또는 계산 einstance)을 삭제 합니다. |
| az ml computetarget detach |
작업 영역에서 계산 대상 (aks 또는 원격)을 분리 합니다. |
| az ml computetarget get-credentials |
계산 대상 (aks 또는 원격)에 대 한 자격 증명을 가져옵니다. |
| az ml computetarget list |
작업 영역에 연결 된 모든 계산 대상을 나열 합니다. |
| az ml computetarget show |
특정 계산 대상의 세부 정보를 표시 합니다. |
| az ml computetarget update |
계산 대상 (aks 또는 amlcompute)을 업데이트 합니다. |
| az ml computetarget update aks |
AKS 계산 대상을 업데이트 합니다. |
| az ml computetarget update amlcompute |
AzureML 계산 대상을 업데이트 합니다. |
| az ml dataset |
Azure Machine Learning 작업 영역에서 데이터 집합을 관리 하는 명령입니다. |
| az ml dataset archive |
활성 또는 사용 되지 않는 데이터 집합을 보관 합니다. |
| az ml dataset deprecate |
다른 데이터 집합을 통해 작업 영역의 활성 데이터 집합을 사용 중단 합니다. |
| az ml dataset list |
작업 영역의 모든 데이터 집합을 나열 합니다. |
| az ml dataset reactivate |
보관 된 데이터 집합 또는 사용 되지 않는 데이터 집합을 다시 활성화 합니다. |
| az ml dataset register |
지정 된 파일에서 새 데이터 집합을 등록 합니다. |
| az ml dataset show |
Id 또는 등록 이름으로 데이터 집합의 세부 정보를 가져옵니다. |
| az ml dataset unregister |
지정 된 등록 이름으로 모든 버전의 등록을 취소 합니다. |
| az ml datastore |
Azure ML 작업 영역에서 데이터스토어를 관리하고 사용하기 위한 명령입니다. |
| az ml datastore attach-adls |
ADLS 데이터 저장소를 연결합니다. |
| az ml datastore attach-adls-gen2 |
ADLS Gen2 데이터 저장소를 연결합니다. |
| az ml datastore attach-blob |
Blob Storage 데이터 저장소를 연결합니다. |
| az ml datastore attach-dbfs |
Databricks 파일 시스템 데이터 저장소를 연결합니다. |
| az ml datastore attach-file |
파일 공유 데이터 저장소를 연결합니다. |
| az ml datastore attach-mysqldb |
Azure MySQL 데이터 저장소를 연결합니다. |
| az ml datastore attach-psqldb |
Azure PostgreSQL 데이터 저장소를 연결합니다. |
| az ml datastore attach-sqldb |
Azure SQL 데이터 저장소를 연결합니다. |
| az ml datastore detach |
이름으로 데이터 저장소를 분리합니다. |
| az ml datastore download |
데이터 저장소에서 파일을 다운로드합니다. |
| az ml datastore list |
작업 영역의 데이터스토어 나열 |
| az ml datastore set-default |
작업 영역 기본 데이터 저장소를 이름으로 설정합니다. |
| az ml datastore show |
이름으로 단일 데이터 저장소를 표시합니다. |
| az ml datastore show-default |
작업 영역 기본 데이터 저장소를 표시합니다. |
| az ml datastore upload |
데이터 저장소에 파일을 업로드합니다. |
| az ml endpoint |
기계 학습 엔드포인트를 관리합니다. |
| az ml endpoint realtime |
운영화된 실시간 엔드포인트를 관리합니다. |
| 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 environment |
환경을 관리하는 명령입니다. |
| az ml environment download |
지정된 디렉터리에 환경 정의를 다운로드합니다. |
| az ml environment list |
작업 영역의 환경을 나열합니다. |
| az ml environment register |
지정된 디렉터리에서 환경 정의를 등록합니다. |
| az ml environment scaffold |
지정된 디렉터리에서 기본 환경 정의에 대한 파일을 스캐폴드합니다. |
| az ml environment show |
이름 및 선택적으로 버전별로 환경을 표시합니다. |
| az ml experiment |
실험을 관리 하는 명령입니다. |
| az ml experiment list |
작업 영역에서 실험을 나열 합니다. |
| az ml folder |
폴더 하위 그룹 명령입니다. |
| az ml folder attach |
AzureML 작업 영역에 폴더를 연결 하 고 필요에 따라 기본적으로 사용할 특정 실험을 연결 합니다. 실험 이름을 지정 하지 않으면 기본적으로 폴더 이름이 지정 됩니다. |
| az ml model |
Machine learning 모델을 관리 합니다. |
| az ml model delete |
작업 영역에서 모델을 삭제 합니다. |
| az ml model deploy |
작업 영역에서 모델을 배포 합니다. |
| az ml model download |
작업 영역에서 모델을 다운로드합니다. |
| az ml model list |
작업 영역의 모델을 나열합니다. |
| az ml model package |
작업 영역에서 모델을 패키지합니다. |
| az ml model profile |
작업 영역의 프로필 모델입니다. |
| az ml model register |
작업 영역에 모델을 등록합니다. |
| az ml model show |
작업 영역에 모델을 표시합니다. |
| az ml model update |
작업 영역에서 모델을 업데이트합니다. |
| az ml pipeline |
파이프라인 하위 그룹 명령입니다. |
| az ml pipeline clone |
파이프라인 실행을 설명 하는 iisnode.yml 정의를 생성 합니다. 지금은 ModuleStep에 대해서만 지원 됩니다. |
| az ml pipeline clone-draft |
기존 파이프라인에서 파이프라인 초안을 만듭니다. |
| az ml pipeline create |
Yaml 정의에서 파이프라인을 만듭니다. |
| az ml pipeline create-draft |
Iisnode.yml 정의에서 파이프라인 초안을 만듭니다. |
| az ml pipeline create-schedule |
일정을 만듭니다. |
| az ml pipeline delete-draft |
파이프라인 초안을 삭제 합니다. |
| az ml pipeline disable |
파이프라인이 실행 되지 않도록 합니다. |
| az ml pipeline disable-schedule |
일정 실행을 해제 합니다. |
| az ml pipeline enable |
파이프라인을 사용 하도록 설정 하 고 실행 하도록 허용 합니다. |
| az ml pipeline enable-schedule |
일정을 사용 하도록 설정 하 고 실행 하도록 허용 합니다. |
| az ml pipeline get |
파이프라인을 설명 하는 iisnode.yml 정의를 생성 합니다. |
| az ml pipeline last-pipeline-run |
일정에 대 한 마지막 파이프라인 실행을 표시 합니다. |
| az ml pipeline list |
모든 파이프라인 및 작업 영역에 있는 각 일정을 나열 합니다. |
| az ml pipeline list-drafts |
작업 영역에 파이프라인 초안을 나열 합니다. |
| az ml pipeline list-steps |
파이프라인 실행에서 생성 된 단계 실행을 나열 합니다. |
| az ml pipeline pipeline-runs-list |
일정에 따라 생성 된 파이프라인 실행을 나열 합니다. |
| az ml pipeline publish-draft |
파이프라인 초안을 게시 된 파이프라인으로 게시 합니다. |
| az ml pipeline show |
파이프라인 및 각 일정에 대 한 세부 정보를 표시 합니다. |
| az ml pipeline show-draft |
파이프라인 초안의 세부 정보를 표시 합니다. |
| az ml pipeline show-schedule |
일정 세부 정보를 표시 합니다. |
| az ml pipeline submit-draft |
파이프라인 초안에서 실행을 제출 합니다. |
| az ml pipeline update-draft |
파이프라인 초안을 업데이트 합니다. |
| az ml pipeline update-schedule |
일정을 업데이트 합니다. |
| az ml run |
실행을 제출, 업데이트 및 모니터링 하기 위한 명령입니다. |
| az ml run cancel |
실행을 취소 합니다. |
| az ml run download-logs |
로그 파일을 다운로드합니다. |
| az ml run list |
실행 목록을 표시 합니다. |
| az ml run monitor-logs |
기존 실행에 대 한 로그를 모니터링 합니다. |
| az ml run monitor-tensorboard |
Tensorboard를 사용 하 여 기존 실행을 모니터링 합니다. |
| az ml run show |
실행을 표시 합니다. |
| az ml run submit-hyperdrive |
Run config를 사용 하 여 하이퍼 매개 변수 스윕을 제출 합니다. |
| az ml run submit-pipeline |
게시 된 파이프라인 ID 또는 파이프라인 YAML 파일에서 실행할 파이프라인을 제출 합니다. |
| az ml run submit-script |
실행할 스크립트를 제출 합니다. |
| az ml run update |
태그를 추가 하 여 실행을 업데이트 합니다. |
| az ml service |
조작 가능한 서비스를 관리 합니다. |
| 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 workspace |
작업 영역 하위 그룹 명령입니다. |
| az ml workspace create |
작업 영역을 만듭니다. |
| az ml workspace delete |
작업 영역을 삭제 합니다. |
| az ml workspace list |
작업 영역을 나열 합니다. |
| az ml workspace list-keys |
저장소, acr 및 app insights와 같은 종속 리소스에 대 한 작업 영역 키를 나열 합니다. |
| az ml workspace private-endpoint |
Workspace private endpoint subgroup commands. |
| az ml workspace private-endpoint add |
Add private endpoint to a workspace. |
| az ml workspace private-endpoint delete |
Delete the specified private endpoint Connection in the workspace. |
| az ml workspace private-endpoint list |
List all private endpoints in a workspace. |
| az ml workspace share |
지정 된 역할을 가진 다른 사용자와 작업 영역을 공유 합니다. |
| az ml workspace show |
작업 영역을 표시 합니다. |
| az ml workspace sync-keys |
저장소, acr 및 app insights와 같은 종속 리소스에 대 한 작업 영역 키를 동기화 합니다. |
| az ml workspace update |
작업 영역을 업데이트 합니다. |
| az ml workspace update-dependencies |
작업 영역 종속 리소스를 업데이트 합니다. |