az ml environment

  • 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 environment . Dowiedz się więcej o rozszerzeniach.

Zarządzanie środowiskami usługi Azure ML.

Środowiska usługi Azure ML definiują środowisko wykonywania dla zadań i wdrożeń punktów końcowych, hermetyzując zależności na potrzeby trenowania i wnioskowania. Te definicje środowiska są wbudowane w obrazy platformy Docker.

Polecenia

Nazwa Opis Typ Stan
az ml environment archive

Archiwizowanie środowiska.

 Numer wewnętrzny Ogólna dostępność
az ml environment create

Utwórz środowisko.

 Numer wewnętrzny Ogólna dostępność
az ml environment list

Wyświetlanie listy środowisk w obszarze roboczym.

 Numer wewnętrzny Ogólna dostępność
az ml environment restore

Przywracanie zarchiwizowanego środowiska.

 Numer wewnętrzny Ogólna dostępność
az ml environment share

Udostępnianie określonego środowiska z obszaru roboczego do rejestru.

 Numer wewnętrzny Ogólna dostępność
az ml environment show

Pokaż szczegóły środowiska.

 Numer wewnętrzny Ogólna dostępność
az ml environment update

Aktualizowanie środowiska.

 Numer wewnętrzny Ogólna dostępność

az ml environment archive

Archiwizowanie środowiska.

Archiwizowanie środowiska spowoduje ukrycie go domyślnie przed zapytaniami listy (az ml environment list). Nadal możesz odwoływać się do zarchiwizowanego środowiska i używać go w przepływach pracy. Można zarchiwizować kontener środowiska lub określoną wersję środowiska. Archiwizowanie kontenera środowiska spowoduje zarchiwizowanie wszystkich wersji środowiska pod daną nazwą. Możesz przywrócić zarchiwizowane środowisko przy użyciu polecenia az ml environment restore. Jeśli cały kontener środowiska jest zarchiwizowany, nie można przywrócić poszczególnych wersji środowiska — należy przywrócić kontener środowiska.

az ml environment archive --name
                          [--label]
                          [--registry-name]
                          [--resource-group]
                          [--version]
                          [--workspace-name]

Przykłady

Archiwizowanie kontenera środowiska (archiwizuje wszystkie wersje tego środowiska)

az ml environment archive --name my-env --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Archiwizowanie określonej wersji środowiska

az ml environment archive --name my-env --version 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parametry wymagane

--name -n

Nazwa środowiska.

Parametry opcjonalne

--label -l

Etykieta środowiska.

--registry-name

Jeśli zostanie podana, polecenie będzie dotyczyć rejestru zamiast obszaru roboczego. W związku z tym grupa zasobów i obszar roboczy nie będą wymagane.

--resource-group -g

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

--version -v

Wersja środowiska.

--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 environment create

Utwórz środowisko.

Środowiska można definiować na podstawie obrazu platformy Docker, pliku Dockerfile lub Conda. Usługa Azure ML obsługuje zestaw obrazów platformy Docker procesora CPU i procesora GPU, których można używać jako obrazów podstawowych. Aby uzyskać informacje na temat tych obrazów, zobacz https://github.com/Azure/AzureML-Containers.

Utworzone środowisko będzie śledzone w obszarze roboczym pod określoną nazwą i wersją.

az ml environment create [--build-context]
                         [--conda-file]
                         [--datastore]
                         [--description]
                         [--dockerfile-path]
                         [--file]
                         [--image]
                         [--name]
                         [--no-wait]
                         [--os-type]
                         [--registry-name]
                         [--resource-group]
                         [--set]
                         [--tags]
                         [--version]
                         [--workspace-name]

Przykłady

Tworzenie środowiska na podstawie pliku specyfikacji YAML

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

Tworzenie środowiska na podstawie obrazu platformy Docker

az ml environment create --name my-env --version 1 --file my_env.yml  --image pytorch/pytorch --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Tworzenie środowiska na podstawie kontekstu kompilacji

az ml environment create --name my-env --version 1 --file my_env.yml  --build-context envs/context/ --dockerfile-path Dockerfile --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Tworzenie środowiska na podstawie specyfikacji conda

az ml environment create --name my-env --version 1 --file my_env.yml  --conda-file conda_dep.yml --image mcr.microsoft.com/azureml/openmpi3.1.2-ubuntu18.04 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Tworzenie środowiska w rejestrze na podstawie pliku specyfikacji YAML

az ml environment create --file my_env.yml --registry-name my-registry-name --resource-group my-resource-group

Parametry opcjonalne

--build-context -b

Ścieżka lokalna do katalogu, który ma być używany jako kontekst kompilacji platformy Docker. Argumenty --build-context/-b i --image/-i wzajemnie się wykluczają.

--conda-file -c

Ścieżka lokalna do pliku specyfikacji conda. --image/-i należy również określić, jeśli ten argument jest używany.

--datastore

Magazyn danych do przekazania lokalnego artefaktu.

--description

Opis środowiska.

--dockerfile-path -d

Ścieżka względna do pliku Dockerfile w katalogu określonym przez --build-context/-b. W przypadku pominięcia zostanie użyty plik "./Dockerfile".

wartość domyślna: /Dockerfile
--file -f

Ścieżka lokalna do pliku YAML zawierającego specyfikację środowiska usługi Azure ML. Dokumentację referencyjną YAML dla środowiska można znaleźć na stronie: https://aka.ms/ml-cli-v2-environment-yaml-reference.

--image -i

Obraz platformy Docker. Argumenty --image/-i i --build-context/-b wzajemnie wykluczają się.

--name -n

Nazwa środowiska.

--no-wait

Nie czekaj na zakończenie długotrwałej operacji.

wartość domyślna: False
--os-type

Typ systemu operacyjnego. Dozwolone wartości: linux, windows. Ustawienie domyślne: linux.

--registry-name

Jeśli zostanie podana, polecenie będzie dotyczyć rejestru zamiast obszaru roboczego. W związku z tym grupa zasobów i obszar roboczy nie będą wymagane.

--resource-group -g

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

--set

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

--tags

Pary klucz-wartość rozdzielone spacjami dla tagów obiektu.

--version -v

Wersja środowiska.

--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 environment list

Wyświetlanie listy środowisk w obszarze roboczym.

az ml environment list [--archived-only]
                       [--include-archived]
                       [--max-results]
                       [--name]
                       [--registry-name]
                       [--resource-group]
                       [--workspace-name]

Przykłady

Wyświetlanie listy wszystkich środowisk w obszarze roboczym

az ml environment list --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Wyświetl listę wszystkich wersji środowiska dla określonej nazwy w obszarze roboczym

az ml environment list --name my-env --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

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

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

Wyświetlanie listy wszystkich środowisk w rejestrze

az ml environment list --registry-name my-registry-name --resource-group my-resource-group

Wyświetl listę wszystkich wersji środowiska dla określonej nazwy w rejestrze

az ml environment list --name my-env --registry-name my-registry-name --resource-group my-resource-group

Parametry opcjonalne

--archived-only

Wyświetl tylko zarchiwizowane środowiska.

wartość domyślna: False
--include-archived

Wyświetlanie listy zarchiwizowanych środowisk i aktywnych środowisk.

wartość domyślna: False
--max-results -r

Maksymalna liczba wyników do zwrócenia.

--name -n

Nazwa środowiska. Jeśli zostanie podana, zostaną zwrócone wszystkie wersje środowiska pod tą nazwą.

--registry-name

Jeśli zostanie podana, polecenie będzie dotyczyć rejestru zamiast obszaru roboczego. W związku z tym grupa zasobów i obszar roboczy nie będą 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 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 environment restore

Przywracanie zarchiwizowanego środowiska.

Po przywróceniu zarchiwizowanego środowiska nie będzie już ukrywany przed zapytaniami listy (az ml environment list). Jeśli cały kontener środowiska jest zarchiwizowany, możesz przywrócić ten zarchiwizowany kontener. Spowoduje to przywrócenie wszystkich wersji środowiska pod daną nazwą. Nie można przywrócić tylko określonej wersji środowiska, jeśli cały kontener środowiska jest zarchiwizowany — musisz przywrócić cały kontener. Jeśli tylko pojedyncza wersja środowiska została zarchiwizowana, możesz przywrócić określoną wersję.

az ml environment restore --name
                          [--label]
                          [--registry-name]
                          [--resource-group]
                          [--version]
                          [--workspace-name]

Przykłady

Przywracanie zarchiwizowanego kontenera środowiska (przywraca wszystkie wersje tego środowiska)

az ml environment restore --name my-env --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Przywracanie określonej zarchiwizowanej wersji środowiska

az ml environment restore --name my-env --version 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parametry wymagane

--name -n

Nazwa środowiska.

Parametry opcjonalne

--label -l

Etykieta środowiska.

--registry-name

Jeśli zostanie podana, polecenie będzie dotyczyć rejestru zamiast obszaru roboczego. W związku z tym grupa zasobów i obszar roboczy nie będą wymagane.

--resource-group -g

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

--version -v

Wersja środowiska.

--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 environment share

Udostępnianie określonego środowiska z obszaru roboczego do rejestru.

Skopiuj istniejące środowisko z obszaru roboczego do rejestru w celu ponownego użycia między obszarami roboczymi.

az ml environment share --name
                        --registry-name
                        --share-with-name
                        --share-with-version
                        --version
                        [--resource-group]
                        [--workspace-name]

Przykłady

Udostępnianie istniejącego środowiska z obszaru roboczego do rejestru

az ml environment share --name my-environment --version my-version --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace --share-with-name new-name-in-registry --share-with-version new-version-in-registry --registry-name my-registry

Parametry wymagane

--name -n

Nazwa środowiska.

--registry-name

Rejestr docelowy.

--share-with-name

Nazwa środowiska do utworzenia.

--share-with-version

Wersja środowiska, za pomocą której ma zostać utworzone.

--version -v

Wersja środowiska.

Parametry opcjonalne

--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 environment show

Pokaż szczegóły środowiska.

az ml environment show --name
                       [--label]
                       [--registry-name]
                       [--resource-group]
                       [--version]
                       [--workspace-name]

Przykłady

Pokaż szczegóły środowiska o określonej nazwie i wersji

az ml environment show --name my-env --version 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Pokaż szczegóły środowiska w rejestrze o określonej nazwie i wersji

az ml environment show --name my-env --version 1 --registry-name my-registry-name --resource-group my-resource-group

Parametry wymagane

--name -n

Nazwa środowiska.

Parametry opcjonalne

--label -l

Etykieta środowiska.

--registry-name

Jeśli zostanie podana, polecenie będzie dotyczyć rejestru zamiast obszaru roboczego. W związku z tym grupa zasobów i obszar roboczy nie będą wymagane.

--resource-group -g

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

--version -v

Wersja środowiska.

--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 environment update

Aktualizowanie środowiska.

Można zaktualizować tylko właściwości "description" i "tags".

az ml environment update --name
                         [--add]
                         [--force-string]
                         [--label]
                         [--registry-name]
                         [--remove]
                         [--resource-group]
                         [--set]
                         [--version]
                         [--workspace-name]

Parametry wymagane

--name -n

Nazwa środowiska.

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: []
--force-string

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

wartość domyślna: False
--label -l

Etykieta środowiska.

--registry-name

Jeśli zostanie podana, polecenie będzie dotyczyć rejestru zamiast obszaru roboczego. W związku z tym grupa zasobów i obszar roboczy nie będą wymagane.

--remove

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

wartość domyślna: []
--resource-group -g

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

--set

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

wartość domyślna: []
--version -v

Wersja środowiska.

--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.