az ml datastore
Notitie
Deze verwijzing maakt deel uit van de ML-extensie voor Azure CLI en vereist versie 2.15.0 of hoger. De extensie wordt automatisch geïnstalleerd wanneer u de opdracht az ml datastore voor het eerst gebruikt. Meer informatie over extensies.
Azure ML-gegevensstores beheren.
Azure ML-gegevensopslag koppelt uw Azure Storage-services veilig aan uw werkruimte, zodat u toegang hebt tot uw opslag zonder dat u de verbindingsgegevens in uw scripts moet coderen. De verbindingsgeheimen, zoals de verificatiereferenties van de opslagservice, worden opgeslagen in de Key Vault.
Wanneer u een werkruimte maakt, wordt Azure Storage account automatisch gemaakt als een gekoppelde resource. In dit account wordt een blobcontainer gemaakt en de verbindingsgegevens worden opgeslagen als een gegevensopslag met de naam 'workspaceblobstore'. Dit fungeert als het standaardgegevensopslag van de werkruimte en de blobcontainer wordt gebruikt voor het opslaan van uw werkruimteartefacten en machine learning taaklogboeken en -uitvoer.
Opdracht
| az ml datastore create |
Maak een gegevensstore. |
| az ml datastore delete |
Een gegevensstore verwijderen. |
| az ml datastore list |
Lijst met gegevensstores in een werkruimte. |
| az ml datastore show |
Details voor een gegevensstore tonen. |
| az ml datastore update |
Een gegevensstore bijwerken. |
az ml datastore create
Maak een gegevensstore.
Hierdoor wordt de onderliggende Azure Storage-service verbonden met de werkruimte. De opslagservicetypen die momenteel kunnen worden verbonden door een gegevensopslag te maken, zijn Onder andere Azure Blob Storage, Azure File Share, Azure Data Lake Storage Gen1 en Azure Data Lake Storage Gen2.
az ml datastore create --file
--resource-group
--workspace-name
[--name]
[--set]
Voorbeelden
Een gegevensstore maken van een YAML-specificatiebestand
az ml datastore create --file blobstore.yml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Vereiste parameters
Lokaal pad naar het YAML-bestand met de specificatie ML Azure-gegevensstore.
De naam van de resourcegroep. U kunt de standaardgroep configureren met az configure --defaults group=<name> behulp van .
Naam van de Azure ML werkruimte. U kunt de standaardgroep configureren met az configure --defaults workspace=<name> behulp van .
Optionele parameters
Naam van het gegevensstore. Hiermee wordt het veld 'naam' overschreven in het YAML-bestand dat is opgegeven voor --file/-f.
Werk een object bij door een eigenschapspad en waarde op te geven die moeten worden ingesteld. Voorbeeld: --set property1.property2=.
Vergroot de logboekbebossing om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.
Laat dit Help-bericht zien en sluit af.
Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.
Uitvoerindeling.
JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.
Vergroot de logboekverkenbaarheid. Gebruik --debug voor volledige logboeken voor foutopsporing.
az ml datastore delete
Een gegevensstore verwijderen.
Hiermee verwijdert u de verbindingsgegevens naar de opslagservice uit de werkruimte, maar worden de onderliggende gegevens in de opslag niet verwijderd.
az ml datastore delete --name
--resource-group
--workspace-name
Vereiste parameters
Naam van het gegevensstore.
De naam van de resourcegroep. U kunt de standaardgroep configureren met az configure --defaults group=<name> behulp van .
Naam van de Azure ML werkruimte. U kunt de standaardgroep configureren met az configure --defaults workspace=<name> behulp van .
Vergroot de logboekbebossing om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.
Laat dit Help-bericht zien en sluit af.
Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.
Uitvoerindeling.
JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.
Vergroot de logboekverkenbaarheid. Gebruik --debug voor volledige logboeken voor foutopsporing.
az ml datastore list
Lijst met gegevensstores in een werkruimte.
az ml datastore list --resource-group
--workspace-name
[--include-secrets]
[--max-pages]
Voorbeelden
Vermeld alle gegevensstores in een werkruimte met behulp van het argument --query om een JMESPath-query uit te voeren op de resultaten van opdrachten.
az ml datastore list --query "[].{Name:name}" --output table --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Vereiste parameters
De naam van de resourcegroep. U kunt de standaardgroep configureren met az configure --defaults group=<name> behulp van .
Naam van de Azure ML werkruimte. U kunt de standaardgroep configureren met az configure --defaults workspace=<name> behulp van .
Optionele parameters
Of u de verbindingsgeheimen voor de gegevensstore wilt opnemen.
Het aantal pagina's met resultaten dat moet worden weergegeven. De standaardinstelling is om alles te retourneren.
Vergroot de logboekbebossing om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.
Laat dit Help-bericht zien en sluit af.
Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.
Uitvoerindeling.
JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.
Vergroot de logboekverkenbaarheid. Gebruik --debug voor volledige logboeken voor foutopsporing.
az ml datastore show
Details voor een gegevensstore tonen.
az ml datastore show --name
--resource-group
--workspace-name
[--include-secrets]
Vereiste parameters
Naam van het gegevensstore.
De naam van de resourcegroep. U kunt de standaardgroep configureren met az configure --defaults group=<name> behulp van .
Naam van de Azure ML werkruimte. U kunt de standaardgroep configureren met az configure --defaults workspace=<name> behulp van .
Optionele parameters
Of u de verbindingsgeheimen voor de gegevensstore wilt opnemen.
Vergroot de logboekbebossing om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.
Laat dit Help-bericht zien en sluit af.
Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.
Uitvoerindeling.
JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.
Vergroot de logboekverkenbaarheid. Gebruik --debug voor volledige logboeken voor foutopsporing.
az ml datastore update
Een gegevensstore bijwerken.
De eigenschappen 'description', 'tags' en 'credential' kunnen worden bijgewerkt.
az ml datastore update --resource-group
--workspace-name
[--add]
[--file]
[--force-string]
[--name]
[--remove]
[--set]
Vereiste parameters
De naam van de resourcegroep. U kunt de standaardgroep configureren met az configure --defaults group=<name> behulp van .
Naam van de Azure ML werkruimte. U kunt de standaardgroep configureren met az configure --defaults workspace=<name> behulp van .
Optionele parameters
Voeg een -object toe aan een lijst met objecten door een pad- en sleutelwaardeparen op te geven. Voorbeeld: --add property.listProperty <key=value, string of JSON string>.
Lokaal pad naar het YAML-bestand met de specificatie ML Azure-gegevensstore.
Wanneer u 'set' of 'add' gebruikt, behoudt u letterlijke tekenreeksen in plaats van te proberen te converteren naar JSON.
Naam van het gegevensstore. Hiermee wordt het veld 'naam' overschreven in het YAML-bestand dat is opgegeven voor --file/-f.
Verwijder een eigenschap of een element uit een lijst. Voorbeeld: --remove property.list OR --remove propertyToRemove.
Werk een object bij door een eigenschapspad en waarde op te geven die moeten worden ingesteld. Voorbeeld: --set property1.property2=.
Vergroot de logboekbebossing om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.
Laat dit Help-bericht zien en sluit af.
Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.
Uitvoerindeling.
JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.
Vergroot de logboekverkenbaarheid. Gebruik --debug voor volledige logboeken voor foutopsporing.