az ml model
참고
이 참조는 Azure CLI 대한 ml 확장의 일부이며 버전 2.15.0 이상이 필요합니다. az ml model 명령을 처음 실행할 때 확장이 자동으로 설치됩니다. 확장에 대해 자세히 알아보세요.
Azure ML 모델을 관리합니다.
Azure ML 모델은 기계 학습 모델 및 해당 메타데이터를 나타내는 이진 파일로 구성됩니다. 이러한 모델은 실시간 및 일괄 처리 유추를 위해 엔드포인트 배포에서 사용할 수 있습니다.
명령
| az ml model create |
모델을 만듭니다. |
| az ml model delete |
모델을 삭제합니다. |
| az ml model list |
작업 영역의 모델을 나열합니다. |
| az ml model show |
모델에 대한 세부 정보를 표시합니다. |
| az ml model update |
모델을 업데이트합니다. |
az ml model create
모델을 만듭니다.
모델은 로컬 파일 또는 디렉터리에서 만들 수 있습니다. 만든 모델은 작업 영역에서 지정된 이름 및 버전으로 추적됩니다.
az ml model create --resource-group
--workspace-name
[--datastore-name]
[--file]
[--local-path]
[--name]
[--set]
[--version]
예제
YAML 사양 파일에서 모델 만들기
az ml model create --file model.yml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
명령 옵션을 사용하여 로컬 폴더에서 모델 만들기
az ml model create --name my-model --version 1 --local-path ./my-model --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
모델을 업로드할 데이터 저장소의 이름입니다.
Azure ML 모델 사양을 포함하는 YAML 파일의 로컬 경로입니다. YAML 파일에 이름 및 버전이 없는 경우 --name/-n 및 --version/-v를 제공해야 합니다.
모델 파일의 경로입니다. 파일 또는 디렉터리일 수 있습니다. 지정된 경우 --name/-n 및 --version/-v도 제공해야 합니다.
모델의 이름입니다.
설정할 속성 경로와 값을 지정하여 개체를 업데이트합니다. 예: --set property1.property2=.
모델의 버전입니다.
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 model delete
모델을 삭제합니다.
az ml model delete --name
--resource-group
--version
--workspace-name
필수 매개 변수
모델의 이름입니다.
리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.
모델의 버전입니다.
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 model list
작업 영역의 모델을 나열합니다.
az ml model list --resource-group
--workspace-name
[--max-pages]
[--name]
예제
작업 영역의 모든 모델 나열
az ml model list --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
작업 영역에서 지정된 이름의 모든 모델 버전을 나열합니다.
az ml model list --name my-model --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
--query 인수를 사용하여 작업 영역의 모든 모델을 나열하여 명령 결과에 대해 JMESPath 쿼리를 실행합니다.
az ml model 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 결과의 페이지 수입니다. 기본값은 모두 반환하는 것입니다.
모델의 이름입니다. 제공된 경우 이 이름의 모든 모델 버전이 반환됩니다.
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 model show
모델에 대한 세부 정보를 표시합니다.
az ml model show --name
--resource-group
--workspace-name
[--version]
예제
지정된 이름 및 버전을 가진 모델에 대한 세부 정보 표시
az ml model show --name my-model --version 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
지정된 이름을 가진 모델의 최신 버전에 대한 세부 정보 표시
az ml model show --name my-model --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
필수 매개 변수
모델의 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
모델의 버전입니다. 생략하면 최신 버전이 표시됩니다.
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 model update
모델을 업데이트합니다.
'description' 및 'tags' 속성을 업데이트할 수 있습니다.
az ml model update --name
--resource-group
--workspace-name
[--add]
[--force-string]
[--remove]
[--set]
[--version]
예제
모델의 품사 업데이트
az ml model update --name my-model --version 1 --set flavors.python_function.python_version=3.8 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
필수 매개 변수
모델의 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=.
모델의 버전입니다.
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.