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
작업의 이름입니다.
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 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
Azure ML 작업 사양을 포함하는 YAML 파일의 로컬 경로입니다.
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
작업의 이름입니다.
만든 작업의 상태가 YAML 형식으로 기록될 파일입니다.
설정할 속성 경로와 값을 지정하여 개체를 업데이트합니다. 예: --set property1.property2=.
작업 로그를 콘솔로 스트리밍할지 여부를 나타냅니다.
웹 브라우저의 Azure ML Studio에서 작업의 실행 세부 정보를 표시합니다.
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 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
작업의 이름입니다.
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
작업 파일을 다운로드할 경로입니다. 생략하면 작업 파일이 현재 디렉터리에 다운로드됩니다.
작업의 출력을 다운로드할지 여부를 나타냅니다. 기본적으로 출력은 다운로드되지 않습니다.
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 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
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 결과의 페이지 수입니다. 기본값은 모두 반환하는 것입니다.
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 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
작업의 이름입니다.
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
작업 로그의 모든 경로를 나열할지 여부를 나타냅니다.
웹 브라우저의 Azure ML Studio에서 작업의 실행 세부 정보를 표시합니다.
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 job stream
작업 로그를 콘솔로 스트리밍합니다.
az ml job stream --name
--resource-group
--workspace-name
필수 매개 변수
작업의 이름입니다.
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 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
작업의 이름입니다.
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.
목록에서 속성 또는 요소를 제거합니다. 예: --remove property.list OR --remove propertyToRemove.
설정할 속성 경로와 값을 지정하여 개체를 업데이트합니다. 예: --set property1.property2=.
웹 브라우저의 Azure ML Studio에서 작업의 실행 세부 정보를 표시합니다.
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.