az ml compute
참고
이 참조는 Azure CLI에 대 한 ml 확장의 일부 이며 버전 2.15.0 이상 이어야 합니다. Az ml compute 명령을 처음 실행할 때 확장이 자동으로 설치 됩니다. 확장에 대해 자세히 알아보세요.
Azure ML 계산 리소스를 관리 합니다.
Azure ML 계산 대상은 지정 된 계산 리소스로, 학습을 위해 작업을 실행 하거나 모델을 배포 하는 데 사용할 수 있습니다.
명령
| az ml compute attach |
기존 계산 리소스를 작업 영역에 연결 합니다. |
| az ml compute create |
계산 대상을 만듭니다. |
| az ml compute delete |
계산 대상을 삭제 합니다. |
| az ml compute detach |
작업 영역에서 이전에 연결 된 계산 리소스를 분리 합니다. |
| az ml compute list |
작업 영역의 계산 대상을 나열 합니다. |
| az ml compute list-sizes |
위치에서 사용할 수 있는 VM 크기를 나열 합니다. |
| az ml compute list-usage |
Vm에 사용 가능한 사용 리소스를 나열 합니다. |
| az ml compute restart |
ComputeInstance 대상을 다시 시작합니다. |
| az ml compute show |
컴퓨팅 대상에 대한 세부 정보를 표시합니다. |
| az ml compute start |
ComputeInstance 대상을 시작합니다. |
| az ml compute stop |
ComputeInstance 대상을 중지합니다. |
| az ml compute update |
컴퓨팅 대상을 업데이트합니다. |
az ml compute attach
기존 계산 리소스를 작업 영역에 연결 합니다.
AKS 클러스터 및 원격 Vm은 계산 대상으로 연결할 수 있습니다.
az ml compute attach --resource-group
--workspace-name
[--admin-username]
[--file]
[--name]
[--no-wait]
[--resource-id]
[--ssh-key-value]
[--type]
필수 매개 변수
리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.
Azure ML 작업 영역의 이름입니다. az configure --defaults workspace=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.
선택적 매개 변수
노드에 SSH를 사용 하는 데 사용할 수 있는 관리자 사용자 계정의 이름입니다.
Azure ML 계산 사양을 포함 하는 yaml 파일의 로컬 경로입니다.
계산 대상의 이름입니다 (yaml 파일에서 지정 하지 않은 경우 필수).
장기 실행 작업이 완료될 때까지 기다리지 마세요.
리소스 이름 및 리소스 종류를 포함 하는 리소스의 정규화 된 ID입니다.
관리자 사용자 계정의 SSH 공개 키입니다.
계산 대상의 유형입니다. 허용 되는 값: AKS, virtualmachine.
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 compute create
계산 대상을 만듭니다.
Azure ML의 관리 되는 계산 인프라 또는 관리 되는 클라우드 기반 워크스테이션 인 계산 인스턴스인 amlcompute 클러스터를 만들 수 있습니다.
az ml compute create --resource-group
--workspace-name
[--admin-password]
[--admin-username]
[--description]
[--file]
[--identity-type]
[--idle-time-before-scale-down]
[--max-instances]
[--min-instances]
[--name]
[--no-wait]
[--priority]
[--public-ip]
[--set]
[--size]
[--ssh-key-value]
[--subnet]
[--type]
[--user-assigned-identities]
[--user-object-id]
[--user-tenant-id]
[--vnet-name]
예제
YAML 사양 파일에서 계산 대상 만들기
az ml compute create --file compute.yml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
명령 옵션을 사용 하 여 AmlCompute 대상 만들기
az ml compute create --name nc6-cluster --size Standard_NC6 --min-instances 0 --max-instances 5 --type AmlCompute --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
필수 매개 변수
리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.
Azure ML 작업 영역의 이름입니다. az configure --defaults workspace=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.
선택적 매개 변수
인증 유형이 ' 암호 ' 인 경우 관리자 사용자 계정의 암호입니다.
노드에 SSH를 사용 하는 데 사용할 수 있는 관리자 사용자 계정의 이름입니다.
계산 대상에 대 한 설명입니다.
Azure ML 계산 사양을 포함 하는 yaml 파일의 로컬 경로입니다.
관리 되는 id의 유형입니다. 허용 되는 값: SystemAssigned, UserAssigned
클러스터를 축소 하기 전 노드 유휴 시간 (초)입니다. 기본값: 1800.
클러스터에서 사용 하는 최대 노드 수입니다. 기본값: 4
클러스터에서 사용할 최소 노드 수입니다. 기본값: 0.
계산 대상의 이름입니다. --File/-f를 제공 하지 않는 경우 필수입니다.
장기 실행 작업이 완료될 때까지 기다리지 마세요.
VM 우선 순위입니다. 허용 되는 값: 전용, LowPriority
이 해결 된 Einstance의 공용 IP 주소입니다 (해결 된 Einstance에만 적용 됨).
설정할 속성 경로 및 값을 지정 하 여 개체를 업데이트 합니다. 예:--set property1 property2 =.
계산 대상에 사용할 VM 크기입니다. 자세한 내용은 항목을 참조 https://aka.ms/azureml-vm-details 하세요.
관리자 사용자 계정의 SSH 공개 키입니다.
서브넷 이름입니다.
계산 대상의 유형입니다. --File/-f를 제공 하지 않는 경우 필수입니다. 허용 되는 값: AmlCompute, 계산 Einstance
사용자 할당 id를 설정 하려면 ' [system] '을 사용 하 여 시스템 할당 id를 쉼표로 구분 하 여 입력 리소스 Id를 설정 합니다.
할당 된 사용자의 AAD 개체 ID입니다.
할당 된 사용자의 AAD 테 넌 트 ID입니다.
가상 네트워크의 이름입니다.
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 compute delete
계산 대상을 삭제 합니다.
az ml compute delete --name
--resource-group
--workspace-name
[--no-wait]
[--yes]
필수 매개 변수
계산 대상의 이름입니다 (yaml 파일에서 지정 하지 않은 경우 필수).
리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.
Azure ML 작업 영역의 이름입니다. az configure --defaults workspace=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.
선택적 매개 변수
장기 실행 작업이 완료될 때까지 기다리지 마세요.
확인을 묻는 메시지를 표시하지 마세요.
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 compute detach
작업 영역에서 이전에 연결 된 계산 리소스를 분리 합니다.
az ml compute detach --name
--resource-group
--workspace-name
[--no-wait]
[--yes]
필수 매개 변수
계산 대상의 이름입니다 (yaml 파일에서 지정 하지 않은 경우 필수).
리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.
Azure ML 작업 영역의 이름입니다. az configure --defaults workspace=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.
선택적 매개 변수
장기 실행 작업이 완료될 때까지 기다리지 마세요.
확인을 묻는 메시지를 표시하지 마세요.
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 compute list
작업 영역의 계산 대상을 나열 합니다.
az ml compute list --resource-group
--workspace-name
[--max-pages]
[--type]
예제
명령 결과에 대해 JMESPath 쿼리를 실행 하려면--query 인수를 사용 하 여 작업 영역의 모든 계산 대상을 나열 합니다.
az ml compute list --query "[].{Name:name}" --output table --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
필수 매개 변수
리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.
Azure ML 작업 영역의 이름입니다. az configure --defaults workspace=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.
선택적 매개 변수
반환할 결과 페이지의 수입니다. 기본값은 모두 반환입니다.
계산 대상의 유형입니다. 허용 되는 값: AmlCompute, 계산 Einstance
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 compute list-sizes
위치에서 사용할 수 있는 VM 크기를 나열 합니다.
az ml compute list-sizes --resource-group
--workspace-name
[--location]
[--type]
필수 매개 변수
리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.
Azure ML 작업 영역의 이름입니다. az configure --defaults workspace=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.
선택적 매개 변수
위치입니다. 값 출처: az account list-locations. az configure --defaults location=<location>을 사용하여 기본 위치를 구성할 수 있습니다.
계산 대상의 유형입니다. 허용 되는 값: AmlCompute, 계산 Einstance
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 compute list-usage
Vm에 사용 가능한 사용 리소스를 나열 합니다.
az ml compute list-usage --resource-group
--workspace-name
[--location]
필수 매개 변수
리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.
Azure ML 작업 영역의 이름입니다. az configure --defaults workspace=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.
선택적 매개 변수
기본값은 작업 영역 위치입니다.
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 compute restart
ComputeInstance 대상을 다시 시작합니다.
az ml compute restart --name
--resource-group
--workspace-name
필수 매개 변수
컴퓨팅 대상의 이름입니다(yaml 파일에 지정되지 않은 경우 필수).
리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.
Azure ML 작업 영역의 이름입니다. az configure --defaults workspace=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.
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 compute show
컴퓨팅 대상에 대한 세부 정보를 표시합니다.
az ml compute show --name
--resource-group
--workspace-name
예제
컴퓨팅 대상에 대한 세부 정보 표시
az ml compute show --name nc6-cluster --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
필수 매개 변수
컴퓨팅 대상의 이름입니다(yaml 파일에 지정되지 않은 경우 필수).
리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.
Azure ML 작업 영역의 이름입니다. az configure --defaults workspace=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.
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 compute start
ComputeInstance 대상을 시작합니다.
--no-wait 옵션을 권장합니다.
az ml compute start --name
--resource-group
--workspace-name
[--no-wait]
필수 매개 변수
컴퓨팅 대상의 이름입니다(yaml 파일에 지정되지 않은 경우 필수).
리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.
Azure ML 작업 영역의 이름입니다. az configure --defaults workspace=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.
선택적 매개 변수
장기 실행 작업이 완료될 때까지 기다리지 마세요.
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 compute stop
ComputeInstance 대상을 중지합니다.
--no-wait 옵션을 권장합니다.
az ml compute stop --name
--resource-group
--workspace-name
[--no-wait]
필수 매개 변수
컴퓨팅 대상의 이름입니다(yaml 파일에 지정되지 않은 경우 필수).
리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.
Azure ML 작업 영역의 이름입니다. az configure --defaults workspace=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.
선택적 매개 변수
장기 실행 작업이 완료될 때까지 기다리지 마세요.
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 compute update
컴퓨팅 대상을 업데이트합니다.
'tags', 'description', 'max_instances', 'min_instances', 'idle_time_before_scale_down', 'identity_type' 및 'user_assigned_identities' 속성을 업데이트할 수 있습니다.
az ml compute update --name
--resource-group
--workspace-name
[--add]
[--force-string]
[--identity-type]
[--idle-time-before-scale-down]
[--max-instances]
[--min-instances]
[--remove]
[--set]
[--user-assigned-identities]
예제
AmlCompute 클러스터의 최소 노드 수 업데이트
az ml compute update --name nc6-cluster --min-instances 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
필수 매개 변수
컴퓨팅 대상의 이름입니다(yaml 파일에 지정되지 않은 경우 필수).
리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.
Azure ML 작업 영역의 이름입니다. az configure --defaults workspace=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.
선택적 매개 변수
경로 및 키 값 쌍을 지정하여 개체를 개체 목록에 추가합니다. 예: --add property.listProperty <key=value, string 또는 JSON string>.
'set' 또는 'add'를 사용하는 경우 JSON으로 변환하는 대신 문자열 리터럴을 유지합니다.
관리 ID의 형식입니다. 허용되는 값: SystemAssigned, UserAssigned.
클러스터를 축소하기 전의 노드 유휴 시간(초)입니다. 기본값: 1800
사용할 최대 노드 수입니다. 기본값: 4
사용할 최소 노드 수입니다. 기본값: 0.
목록에서 속성 또는 요소를 제거합니다. 예: --remove property.list OR --remove propertyToRemove.
설정할 속성 경로와 값을 지정하여 개체를 업데이트합니다. 예: --set property1.property2=.
'[system]'을 사용하여 시스템 할당 ID를 설정하고, 그렇지 않으면 쉼표(예: , )로 구분된 입력 리소스 ID를 설정하여 사용자 할당 ID를 설정합니다.
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.