az ml job

참고

이 참조는 Azure CLI 대한 ml 확장의 일부이며 버전 2.15.0 이상이 필요합니다. az ml job 명령을 처음 실행할 때 확장이 자동으로 설치됩니다. 확장에 대해 자세히 알아보세요.

Azure ML 작업을 관리합니다.

Azure ML 작업은 지정된 컴퓨팅 대상에 대해 태스크를 실행합니다. Azure에서 모델 학습을 확장하도록 작업을 구성할 수 있습니다. Azure ML 다양한 기능을 가진 다양한 작업 유형을 지원합니다. 예를 들어 가장 기본적인 작업인 명령 작업은 Docker 컨테이너에서 명령을 실행하며 단일 노드 및 분산 학습에 활용할 수 있습니다. 스윕 작업은 모델의 하이퍼 매개 변수를 튜닝하기 위해 지정된 검색 공간에 대해 하이퍼 매개 변수 스윕을 실행합니다.

또한 작업을 통해 ML 실험 및 워크플로를 체계적으로 추적할 수 있습니다. 작업이 만들어지면 Azure ML 작업 중에 생성된 메타데이터, 메트릭, 로그 및 아티팩트, 실행된 코드 및 사용된 Azure ML 환경을 포함하는 작업에 대한 실행 레코드를 유지 관리합니다. 모든 작업의 실행 레코드는 Azure ML Studio에서 볼 수 있습니다.

명령

az ml job cancel

작업을 취소합니다.

az ml job create

작업을 만듭니다.

az ml job download

모든 작업 관련 파일을 다운로드합니다.

az ml job list

작업 영역의 작업을 나열합니다.

az ml job show

작업에 대한 세부 정보를 표시합니다.

az ml job stream

작업 로그를 콘솔로 스트리밍합니다.

az ml job update

작업을 업데이트합니다.

az ml job cancel

작업을 취소합니다.

az ml job cancel --name
                 --resource-group
                 --workspace-name

필수 매개 변수

--name -n

작업의 이름입니다.

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. az configure --defaults workspace=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

az ml job create

작업을 만듭니다.

작업을 만들려면 일반적으로 실행할 코드, 환경, 작업을 실행할 컴퓨팅 대상 및 추가 작업별 설정을 구성해야 합니다. 작업이 만들어지면 지정된 컴퓨팅 리소스에 대해 실행하기 위해 제출됩니다.

az ml job create --file
                 --resource-group
                 --workspace-name
                 [--name]
                 [--save-as]
                 [--set]
                 [--stream]
                 [--web]

예제

YAML 사양 파일에서 작업 만들기

az ml job create --file job.yml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

YAML 사양 파일에서 작업을 만들고 Azure ML Studio 포털에서 작업의 실행 세부 정보를 엽니다.

az ml job create --file job.yml --web --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

필수 매개 변수

--file -f

Azure ML 작업 사양을 포함하는 YAML 파일의 로컬 경로입니다.

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. az configure --defaults workspace=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

선택적 매개 변수

--name -n

작업의 이름입니다.

--save-as -a

만든 작업의 상태가 YAML 형식으로 기록될 파일입니다.

--set

설정할 속성 경로와 값을 지정하여 개체를 업데이트합니다. 예: --set property1.property2=.

--stream -s

작업 로그를 콘솔로 스트리밍할지 여부를 나타냅니다.

--web -e

웹 브라우저의 Azure ML Studio에서 작업의 실행 세부 정보를 표시합니다.

az ml job download

모든 작업 관련 파일을 다운로드합니다.

파일은 작업 이름을 따라 명명된 폴더에 다운로드됩니다.

az ml job download --name
                   --resource-group
                   --workspace-name
                   [--download-path]
                   [--outputs]

예제

출력을 포함한 작업의 파일을 현재 작업 디렉터리에 다운로드합니다.

az ml job download --name my-job --outputs --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

필수 매개 변수

--name -n

작업의 이름입니다.

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. az configure --defaults workspace=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

선택적 매개 변수

--download-path -p

작업 파일을 다운로드할 경로입니다. 생략하면 작업 파일이 현재 디렉터리에 다운로드됩니다.

--outputs -u

작업의 출력을 다운로드할지 여부를 나타냅니다. 기본적으로 출력은 다운로드되지 않습니다.

az ml job list

작업 영역의 작업을 나열합니다.

az ml job list --resource-group
               --workspace-name
               [--max-pages]

예제

--query 인수를 사용하여 작업 영역의 모든 작업 상태를 나열하여 명령 결과에 대해 JMESPath 쿼리를 실행합니다.

az ml job list --query "[].{Name:name,Jobstatus:status}"  --output table --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

필수 매개 변수

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. az configure --defaults workspace=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

선택적 매개 변수

--max-pages -r

반환할 결과의 페이지 수입니다. 기본값은 모두 반환하는 것입니다.

az ml job show

작업에 대한 세부 정보를 표시합니다.

az ml job show --name
               --resource-group
               --workspace-name
               [--include-logs]
               [--web]

예제

--query 인수를 사용하여 명령 결과에 대해 JMESPath 쿼리를 실행하는 작업의 상태를 표시합니다.

az ml job show --name my-job-id --query "{Name:name,Jobstatus:status}"  --output table --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

필수 매개 변수

--name -n

작업의 이름입니다.

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. az configure --defaults workspace=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

선택적 매개 변수

--include-logs -l

작업 로그의 모든 경로를 나열할지 여부를 나타냅니다.

--web -e

웹 브라우저의 Azure ML Studio에서 작업의 실행 세부 정보를 표시합니다.

az ml job stream

작업 로그를 콘솔로 스트리밍합니다.

az ml job stream --name
                 --resource-group
                 --workspace-name

필수 매개 변수

--name -n

작업의 이름입니다.

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. az configure --defaults workspace=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

az ml job update

작업을 업데이트합니다.

'tags' 및 'properties' 속성만 업데이트할 수 있습니다.

az ml job update --name
                 --resource-group
                 --workspace-name
                 [--add]
                 [--force-string]
                 [--remove]
                 [--set]
                 [--web]

필수 매개 변수

--name -n

작업의 이름입니다.

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. az configure --defaults workspace=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

선택적 매개 변수

--add

경로 및 키 값 쌍을 지정하여 개체를 개체 목록에 추가합니다. 예: --add property.listProperty <key=value, string 또는 JSON string>.

--force-string

'set' 또는 'add'를 사용하는 경우 JSON으로 변환하는 대신 문자열 리터럴을 유지합니다.

--remove

목록에서 속성 또는 요소를 제거합니다. 예: --remove property.list OR --remove propertyToRemove.

--set

설정할 속성 경로와 값을 지정하여 개체를 업데이트합니다. 예: --set property1.property2=.

--web -e

웹 브라우저의 Azure ML Studio에서 작업의 실행 세부 정보를 표시합니다.