az ml datastore

  • Odwołanie

Uwaga

Ta dokumentacja jest częścią rozszerzenia ml dla interfejsu wiersza polecenia platformy Azure (wersja 2.15.0 lub nowsza). Rozszerzenie zostanie automatycznie zainstalowane przy pierwszym uruchomieniu polecenia az ml datastore . Dowiedz się więcej o rozszerzeniach.

Zarządzanie magazynami danych usługi Azure ML.

Magazyny danych usługi Azure ML bezpiecznie łączą usługi Azure Storage z obszarem roboczym, aby można było uzyskać dostęp do magazynu bez konieczności kodowania informacji o połączeniu ze skryptami. Wpisy tajne połączenia, takie jak poświadczenia uwierzytelniania usługi storage, są przechowywane w usłudze Key Vault obszaru roboczego.

Podczas tworzenia obszaru roboczego konto usługi Azure Storage jest tworzone automatycznie jako skojarzony zasób. Kontener obiektów blob jest tworzony na tym koncie, a informacje o połączeniu są przechowywane jako magazyn danych o nazwie "workspaceblobstore". Służy on jako domyślny magazyn danych obszaru roboczego, a kontener obiektów blob służy do przechowywania artefaktów obszaru roboczego oraz dzienników zadań i danych wyjściowych uczenia maszynowego.

Polecenia

Nazwa Opis Typ Stan
az ml datastore create

Utwórz magazyn danych.

 Numer wewnętrzny Ogólna dostępność
az ml datastore delete

Usuwanie magazynu danych.

 Numer wewnętrzny Ogólna dostępność
az ml datastore list

Wyświetlanie listy magazynów danych w obszarze roboczym.

 Numer wewnętrzny Ogólna dostępność
az ml datastore mount

Zainstaluj określony magazyn danych w ścieżce lokalnej. Obecnie obsługiwany jest tylko system Linux.

 Numer wewnętrzny Podgląd
az ml datastore show

Pokaż szczegóły magazynu danych.

 Numer wewnętrzny Ogólna dostępność
az ml datastore update

Aktualizowanie magazynu danych.

 Numer wewnętrzny Ogólna dostępność

az ml datastore create

Utwórz magazyn danych.

Spowoduje to połączenie podstawowej usługi Azure Storage z obszarem roboczym. Typy usług magazynu, z którymi można obecnie nawiązać połączenie, tworząc magazyn danych, obejmują usługę Azure Blob Storage, udział plików platformy Azure, usługę Azure Data Lake Storage Gen1 i usługę Azure Data Lake Storage Gen2.

az ml datastore create --file
                       --resource-group
                       --workspace-name
                       [--name]
                       [--set]

Przykłady

Tworzenie magazynu danych na podstawie pliku specyfikacji YAML

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

Parametry wymagane

--file -f

Ścieżka lokalna do pliku YAML zawierającego specyfikację magazynu danych usługi Azure ML. Dokumentację referencyjną YAML dla magazynu danych można znaleźć na stronie: https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-blob-yaml-reference, , https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-data-lake-gen1-yaml-referencehttps://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-file-yaml-reference, , https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-data-lake-gen2-yaml-reference.

--resource-group -g

Nazwa grupy zasobów. Grupę domyślną można skonfigurować przy użyciu polecenia az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nazwa obszaru roboczego usługi Azure ML. Domyślny obszar roboczy można skonfigurować przy użyciu polecenia az configure --defaults workspace=<name>.

Parametry opcjonalne

--name -n

Nazwa magazynu danych. Spowoduje to zastąpienie pola "name" w pliku YAML podanym w pliku --file/-f.

--set

Zaktualizuj obiekt, określając ścieżkę właściwości i wartość do ustawienia. Przykład: --set property1.property2=.

Parametry globalne
--debug

Zwiększ szczegółowość rejestrowania, aby wyświetlić wszystkie dzienniki debugowania.

--help -h

Pokaż ten komunikat pomocy i zakończ pracę.

--only-show-errors

Pokaż tylko błędy, pomijając ostrzeżenia.

--output -o

Format danych wyjściowych.

akceptowane wartości: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
wartość domyślna: json
--query

Ciąg zapytania JMESPath. Zobacz http://jmespath.org/ , aby uzyskać więcej informacji i przykładów.

--subscription

Nazwa lub identyfikator subskrypcji. Subskrypcję domyślną można skonfigurować przy użyciu polecenia az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zwiększ szczegółowość rejestrowania. Użyj --debuguj, aby uzyskać pełne dzienniki debugowania.

az ml datastore delete

Usuwanie magazynu danych.

Spowoduje to usunięcie informacji o połączeniu z usługą magazynu z obszaru roboczego, ale nie powoduje usunięcia danych bazowych w magazynie.

az ml datastore delete --name
                       --resource-group
                       --workspace-name

Parametry wymagane

--name -n

Nazwa magazynu danych.

--resource-group -g

Nazwa grupy zasobów. Grupę domyślną można skonfigurować przy użyciu polecenia az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nazwa obszaru roboczego usługi Azure ML. Domyślny obszar roboczy można skonfigurować przy użyciu polecenia az configure --defaults workspace=<name>.

Parametry globalne
--debug

Zwiększ szczegółowość rejestrowania, aby wyświetlić wszystkie dzienniki debugowania.

--help -h

Pokaż ten komunikat pomocy i zakończ pracę.

--only-show-errors

Pokaż tylko błędy, pomijając ostrzeżenia.

--output -o

Format danych wyjściowych.

akceptowane wartości: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
wartość domyślna: json
--query

Ciąg zapytania JMESPath. Zobacz http://jmespath.org/ , aby uzyskać więcej informacji i przykładów.

--subscription

Nazwa lub identyfikator subskrypcji. Subskrypcję domyślną można skonfigurować przy użyciu polecenia az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zwiększ szczegółowość rejestrowania. Użyj --debuguj, aby uzyskać pełne dzienniki debugowania.

az ml datastore list

Wyświetlanie listy magazynów danych w obszarze roboczym.

az ml datastore list --resource-group
                     --workspace-name
                     [--max-results]

Przykłady

Wyświetl listę wszystkich magazynów danych w obszarze roboczym przy użyciu argumentu --query w celu wykonania zapytania JMESPath na wynikach poleceń.

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

Parametry wymagane

--resource-group -g

Nazwa grupy zasobów. Grupę domyślną można skonfigurować przy użyciu polecenia az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nazwa obszaru roboczego usługi Azure ML. Domyślny obszar roboczy można skonfigurować przy użyciu polecenia az configure --defaults workspace=<name>.

Parametry opcjonalne

--max-results -r

Maksymalna liczba wyników do zwrócenia.

Parametry globalne
--debug

Zwiększ szczegółowość rejestrowania, aby wyświetlić wszystkie dzienniki debugowania.

--help -h

Pokaż ten komunikat pomocy i zakończ pracę.

--only-show-errors

Pokaż tylko błędy, pomijając ostrzeżenia.

--output -o

Format danych wyjściowych.

akceptowane wartości: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
wartość domyślna: json
--query

Ciąg zapytania JMESPath. Zobacz http://jmespath.org/ , aby uzyskać więcej informacji i przykładów.

--subscription

Nazwa lub identyfikator subskrypcji. Subskrypcję domyślną można skonfigurować przy użyciu polecenia az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zwiększ szczegółowość rejestrowania. Użyj --debuguj, aby uzyskać pełne dzienniki debugowania.

az ml datastore mount

Wersja zapoznawcza

To polecenie jest w wersji zapoznawczej i jest opracowywane. Poziomy odwołań i pomocy technicznej: https://aka.ms/CLI_refstatus

Zainstaluj określony magazyn danych w ścieżce lokalnej. Obecnie obsługiwany jest tylko system Linux.

az ml datastore mount --path
                      [--mode]
                      [--mount-point]
                      [--persistent]
                      [--resource-group]
                      [--workspace-name]

Przykłady

Instalowanie magazynu danych według nazwy

az ml datastore mount --mount-point /mnt/my-datastore --mode ro_mount --path my-datastore

Instalowanie magazynu danych według adresu URL magazynu danych w krótkim formularzu

az ml datastore mount --mount-point /mnt/my-datastore --mode ro_mount --path azureml://datastores/my-datastore

Instalowanie magazynu danych według adresu URL długiego magazynu danych

az ml datastore mount --mount-point /mnt/my-datastore --mode ro_mount --path azureml://subscriptions/my-sub-id/resourcegroups/my-rg/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/myworkspace/datastores/my-datastore

Parametry wymagane

--path

Ścieżka magazynu danych do zainstalowania w postaci <datastore_name> lub azureml://datastores/<datastore_name>.

Parametry opcjonalne

--mode

Tryb instalacji ( ro_mount tylko do odczytu) lub rw_mount (odczyt-zapis).

wartość domyślna: ro_mount
--mount-point

Ścieżka lokalna używana jako punkt instalacji.

wartość domyślna: /home/azureuser/mount/data
--persistent

Utrwalij instalację podczas ponownych uruchomień. Obsługiwane tylko w wystąpieniu obliczeniowym.

wartość domyślna: False
--resource-group -g

Nazwa grupy zasobów. Grupę domyślną można skonfigurować przy użyciu polecenia az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nazwa obszaru roboczego usługi Azure ML. Domyślny obszar roboczy można skonfigurować przy użyciu polecenia az configure --defaults workspace=<name>.

Parametry globalne
--debug

Zwiększ szczegółowość rejestrowania, aby wyświetlić wszystkie dzienniki debugowania.

--help -h

Pokaż ten komunikat pomocy i zakończ pracę.

--only-show-errors

Pokaż tylko błędy, pomijając ostrzeżenia.

--output -o

Format danych wyjściowych.

akceptowane wartości: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
wartość domyślna: json
--query

Ciąg zapytania JMESPath. Zobacz http://jmespath.org/ , aby uzyskać więcej informacji i przykładów.

--subscription

Nazwa lub identyfikator subskrypcji. Subskrypcję domyślną można skonfigurować przy użyciu polecenia az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zwiększ szczegółowość rejestrowania. Użyj --debuguj, aby uzyskać pełne dzienniki debugowania.

az ml datastore show

Pokaż szczegóły magazynu danych.

az ml datastore show --name
                     --resource-group
                     --workspace-name

Parametry wymagane

--name -n

Nazwa magazynu danych.

--resource-group -g

Nazwa grupy zasobów. Grupę domyślną można skonfigurować przy użyciu polecenia az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nazwa obszaru roboczego usługi Azure ML. Domyślny obszar roboczy można skonfigurować przy użyciu polecenia az configure --defaults workspace=<name>.

Parametry globalne
--debug

Zwiększ szczegółowość rejestrowania, aby wyświetlić wszystkie dzienniki debugowania.

--help -h

Pokaż ten komunikat pomocy i zakończ pracę.

--only-show-errors

Pokaż tylko błędy, pomijając ostrzeżenia.

--output -o

Format danych wyjściowych.

akceptowane wartości: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
wartość domyślna: json
--query

Ciąg zapytania JMESPath. Zobacz http://jmespath.org/ , aby uzyskać więcej informacji i przykładów.

--subscription

Nazwa lub identyfikator subskrypcji. Subskrypcję domyślną można skonfigurować przy użyciu polecenia az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zwiększ szczegółowość rejestrowania. Użyj --debuguj, aby uzyskać pełne dzienniki debugowania.

az ml datastore update

Aktualizowanie magazynu danych.

Właściwości "description", "tags" i "credential" można zaktualizować.

az ml datastore update --resource-group
                       --workspace-name
                       [--add]
                       [--file]
                       [--force-string]
                       [--name]
                       [--remove]
                       [--set]

Parametry wymagane

--resource-group -g

Nazwa grupy zasobów. Grupę domyślną można skonfigurować przy użyciu polecenia az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nazwa obszaru roboczego usługi Azure ML. Domyślny obszar roboczy można skonfigurować przy użyciu polecenia az configure --defaults workspace=<name>.

Parametry opcjonalne

--add

Dodaj obiekt do listy obiektów, określając pary ścieżki i wartości klucza. Przykład: --add property.listProperty <key=value, string or JSON string>.

wartość domyślna: []
--file -f

Ścieżka lokalna do pliku YAML zawierającego specyfikację magazynu danych usługi Azure ML. Dokumentację referencyjną YAML dla magazynu danych można znaleźć na stronie: https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-blob-yaml-reference, , https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-data-lake-gen1-yaml-referencehttps://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-file-yaml-reference, , https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-data-lake-gen2-yaml-reference.

--force-string

W przypadku używania polecenia "set" lub "add" zachowaj literały ciągu zamiast próbować konwertować na format JSON.

wartość domyślna: False
--name -n

Nazwa magazynu danych. Spowoduje to zastąpienie pola "name" w pliku YAML podanym w pliku --file/-f.

--remove

Usuń właściwość lub element z listy. Przykład: --remove property.list <indexToRemove> OR --remove propertyToRemove.

wartość domyślna: []
--set

Zaktualizuj obiekt, określając ścieżkę właściwości i wartość do ustawienia. Przykład: --set property1.property2=<value>.

wartość domyślna: []
Parametry globalne
--debug

Zwiększ szczegółowość rejestrowania, aby wyświetlić wszystkie dzienniki debugowania.

--help -h

Pokaż ten komunikat pomocy i zakończ pracę.

--only-show-errors

Pokaż tylko błędy, pomijając ostrzeżenia.

--output -o

Format danych wyjściowych.

akceptowane wartości: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
wartość domyślna: json
--query

Ciąg zapytania JMESPath. Zobacz http://jmespath.org/ , aby uzyskać więcej informacji i przykładów.

--subscription

Nazwa lub identyfikator subskrypcji. Subskrypcję domyślną można skonfigurować przy użyciu polecenia az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zwiększ szczegółowość rejestrowania. Użyj --debuguj, aby uzyskać pełne dzienniki debugowania.