az ml batch-endpoint

  • Ссылка

Примечание.

Эта ссылка является частью расширения ml для Azure CLI (версия 2.15.0 или более поздней). Расширение будет автоматически устанавливаться при первом запуске команды az ml batch-endpoint . Подробнее о расширениях.

Управление конечными точками пакетной службы Машинного обучения Azure.

Конечные точки машинного обучения Azure предоставляют простой интерфейс для создания развертываний моделей и управления ими. Каждая конечная точка может иметь одно или несколько развертываний. Конечные точки пакетной службы используются для автономной оценки пакетной службы.

Команды

Имя Описание Тип Состояние
az ml batch-endpoint create

Создайте конечную точку.

 Расширение Общедоступная версия
az ml batch-endpoint delete

Удаление конечной точки.

 Расширение Общедоступная версия
az ml batch-endpoint invoke

Вызов конечной точки.

 Расширение Общедоступная версия
az ml batch-endpoint list

Вывод списка конечных точек в рабочей области.

 Расширение Общедоступная версия
az ml batch-endpoint list-jobs

Вывод списка заданий пакетной оценки для конечной точки пакетной службы.

 Расширение Общедоступная версия
az ml batch-endpoint show

Отображение сведений о конечной точке.

 Расширение Общедоступная версия
az ml batch-endpoint update

Обновите конечную точку.

 Расширение Общедоступная версия

az ml batch-endpoint create

Создайте конечную точку.

Чтобы создать конечную точку, укажите ФАЙЛ YAML с конфигурацией пакетной конечной точки. Если конечная точка уже существует, она будет перезаписаны с новыми параметрами.

az ml batch-endpoint create --resource-group
                            --workspace-name
                            [--file]
                            [--name]
                            [--no-wait]
                            [--set]

Примеры

Создание конечной точки из файла спецификации YAML

az ml batch-endpoint create --file endpoint.yml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Создание конечной точки с именем

az ml batch-endpoint create --name endpointname --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Обязательные параметры

--resource-group -g

Имя группы ресурсов. Вы можете настроить расположение по умолчанию с помощью az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Имя рабочей области Машинного обучения Azure. Вы можете настроить рабочую область по умолчанию с помощью az configure --defaults workspace=<name>.

Необязательные параметры

--file -f

Локальный путь к ФАЙЛу YAML, содержаму спецификацию пакетной конечной точки Машинного обучения Azure. Справочные документы YAML для пакетной конечной точки можно найти по адресу: https://aka.ms/ml-cli-v2-endpoint-batch-yaml-reference

--name -n

Имя конечной точки пакетной службы.

--no-wait

Не дождитесь завершения длительной операции. Значение по умолчанию — False.

значение по умолчанию: False
--set

Обновите объект, указав путь к свойству и значение для задания. Пример: --set property1.property2=.

Глобальные параметры
--debug

Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.

--help -h

Отображение этого справочного сообщения и выход.

--only-show-errors

Показывать только ошибки, блокируя предупреждения.

--output -o

Формат вывода.

допустимые значения: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
значение по умолчанию: json
--query

Строка запроса JMESPath. Дополнительные сведения и примеры см. в разделе http://jmespath.org/.

--subscription

Имя или идентификатор подписки Подписку по умолчанию можно настроить с помощью az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Повышение уровня детализации журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.

az ml batch-endpoint delete

Удаление конечной точки.

az ml batch-endpoint delete --name
                            --resource-group
                            --workspace-name
                            [--no-wait]
                            [--yes]

Примеры

Удаление конечной точки пакетной службы, включая все его развертывания

az ml batch-endpoint delete --name my-batch-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Обязательные параметры

--name -n

Имя конечной точки пакетной службы.

--resource-group -g

Имя группы ресурсов. Вы можете настроить расположение по умолчанию с помощью az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Имя рабочей области Машинного обучения Azure. Вы можете настроить рабочую область по умолчанию с помощью az configure --defaults workspace=<name>.

Необязательные параметры

--no-wait

Не дождитесь завершения длительной операции. Значение по умолчанию — False.

значение по умолчанию: False
--yes -y

Не запрашивать подтверждение.

значение по умолчанию: False
Глобальные параметры
--debug

Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.

--help -h

Отображение этого справочного сообщения и выход.

--only-show-errors

Показывать только ошибки, блокируя предупреждения.

--output -o

Формат вывода.

допустимые значения: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
значение по умолчанию: json
--query

Строка запроса JMESPath. Дополнительные сведения и примеры см. в разделе http://jmespath.org/.

--subscription

Имя или идентификатор подписки Подписку по умолчанию можно настроить с помощью az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Повышение уровня детализации журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.

az ml batch-endpoint invoke

Вызов конечной точки.

Вы можете запустить пакетное вывод, вызвав конечную точку с некоторыми данными. Для конечных точек пакетной службы вызов активирует асинхронное задание оценки пакетной службы.

az ml batch-endpoint invoke --name
                            --resource-group
                            --workspace-name
                            [--deployment-name]
                            [--experiment-name]
                            [--file]
                            [--input]
                            [--input-type]
                            [--inputs]
                            [--instance-count]
                            [--job-name]
                            [--mini-batch-size]
                            [--output-path]
                            [--outputs]
                            [--set]

Примеры

Вызов пакетной конечной точки с входными данными из зарегистрированного ресурса данных Машинного обучения Azure и переопределите параметр развертывания по умолчанию для mini_batch_size

az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input azureml:my-dataset:1 --mini-batch-size 64 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Вызов конечной точки пакетной службы с входным файлом из общедоступного URI

az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input-type uri_file --input https://pipelinedata.blob.core.windows.net/sampledata/mnist/0.png --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Вызов пакетной конечной точки с входным файлом из зарегистрированного хранилища данных

az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input-type uri_file --input azureml://datastores/workspaceblobstore/paths/{path_to_data}/mnist/0.png --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Вызов конечной точки пакетной службы с входной папкой из общедоступного URI

az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input-type uri_folder --input https://pipelinedata.blob.core.windows.net/sampledata/mnist --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Вызов конечной точки пакетной службы с входной папкой из зарегистрированного хранилища данных

az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input-type uri_folder --input azureml://datastores/workspaceblobstore/paths/{path_to_data}/mnist --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Вызов пакетной конечной точки с файлами в локальной папке

az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input ./mnist_folder --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Вызов пакетной конечной точки с локальной папкой в качестве пути ввода и вывода и перезаписи некоторых параметров пакетного развертывания во время вызова конечной точки

az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input ./mnist_folder --instance-count 2 --mini-batch-size 5 --output-path azureml://datastores/workspaceblobstore/paths/tests/output --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Обязательные параметры

--name -n

Имя конечной точки пакетной службы.

--resource-group -g

Имя группы ресурсов. Вы можете настроить расположение по умолчанию с помощью az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Имя рабочей области Машинного обучения Azure. Вы можете настроить рабочую область по умолчанию с помощью az configure --defaults workspace=<name>.

Необязательные параметры

--deployment-name -d

Имя развертывания для целевого объекта.

--experiment-name

Имя эксперимента для развертывания компонента конвейера.

--file -f

Имя файла, используемого для пакетного вызова.

--input

Ссылка на входные данные, используемые для пакетного вывода. Это может быть путь к хранилищу данных, общедоступному URI, зарегистрированным ресурсу данных или локальному пути к папке.

--input-type

Тип входных данных, указывающий, является ли он файлом или папкой. Используйте это при использовании пути к хранилищу данных или общедоступному URI. Поддерживаемые значения: uri_folder, uri_file.

--inputs

Словарь входных данных заданий вызова.

--instance-count -c

Число экземпляров, на которых будет выполняться прогноз.

--job-name

Имя задания для пакетного вызова.

--mini-batch-size -m

Размер каждого мини-пакета, на который будут разделены входные данные для прогнозирования.

--output-path

Путь к хранилищу данных, в котором будут отправлены выходные файлы.

--outputs

Словарь, чтобы указать место хранения результатов.

--set

Обновите объект, указав путь к свойству и значение для задания. Пример: --set property1.property2=.

Глобальные параметры
--debug

Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.

--help -h

Отображение этого справочного сообщения и выход.

--only-show-errors

Показывать только ошибки, блокируя предупреждения.

--output -o

Формат вывода.

допустимые значения: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
значение по умолчанию: json
--query

Строка запроса JMESPath. Дополнительные сведения и примеры см. в разделе http://jmespath.org/.

--subscription

Имя или идентификатор подписки Подписку по умолчанию можно настроить с помощью az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Повышение уровня детализации журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.

az ml batch-endpoint list

Вывод списка конечных точек в рабочей области.

az ml batch-endpoint list --resource-group
                          --workspace-name

Примеры

Вывод списка всех конечных точек пакетной службы в рабочей области

az ml batch-endpoint list --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Вывод списка всех конечных точек пакетной службы в рабочей области

az ml batch-endpoint list  --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Вывод списка всех конечных точек пакетной службы в рабочей области с помощью аргумента --query для выполнения запроса JMESPath в результатах команд.

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

Обязательные параметры

--resource-group -g

Имя группы ресурсов. Вы можете настроить расположение по умолчанию с помощью az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Имя рабочей области Машинного обучения Azure. Вы можете настроить рабочую область по умолчанию с помощью az configure --defaults workspace=<name>.

Глобальные параметры
--debug

Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.

--help -h

Отображение этого справочного сообщения и выход.

--only-show-errors

Показывать только ошибки, блокируя предупреждения.

--output -o

Формат вывода.

допустимые значения: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
значение по умолчанию: json
--query

Строка запроса JMESPath. Дополнительные сведения и примеры см. в разделе http://jmespath.org/.

--subscription

Имя или идентификатор подписки Подписку по умолчанию можно настроить с помощью az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Повышение уровня детализации журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.

az ml batch-endpoint list-jobs

Вывод списка заданий пакетной оценки для конечной точки пакетной службы.

az ml batch-endpoint list-jobs --name
                               --resource-group
                               --workspace-name

Примеры

Вывод списка всех заданий пакетной оценки для конечной точки

az ml batch-endpoint list-jobs --name my-batch-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Обязательные параметры

--name -n

Имя конечной точки пакетной службы.

--resource-group -g

Имя группы ресурсов. Вы можете настроить расположение по умолчанию с помощью az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Имя рабочей области Машинного обучения Azure. Вы можете настроить рабочую область по умолчанию с помощью az configure --defaults workspace=<name>.

Глобальные параметры
--debug

Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.

--help -h

Отображение этого справочного сообщения и выход.

--only-show-errors

Показывать только ошибки, блокируя предупреждения.

--output -o

Формат вывода.

допустимые значения: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
значение по умолчанию: json
--query

Строка запроса JMESPath. Дополнительные сведения и примеры см. в разделе http://jmespath.org/.

--subscription

Имя или идентификатор подписки Подписку по умолчанию можно настроить с помощью az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Повышение уровня детализации журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.

az ml batch-endpoint show

Отображение сведений о конечной точке.

az ml batch-endpoint show --name
                          --resource-group
                          --workspace-name

Примеры

Отображение сведений о конечной точке пакетной службы

az ml batch-endpoint show --name my-batch-endpoint  --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Отображение состояния подготовки конечной точки с помощью аргумента --query для выполнения запроса JMESPath в результатах команд.

az ml batch-endpoint show -n my-endpoint --query "{Name:name,State:provisioning_state}"  --output table --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Обязательные параметры

--name -n

Имя конечной точки пакетной службы.

--resource-group -g

Имя группы ресурсов. Вы можете настроить расположение по умолчанию с помощью az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Имя рабочей области Машинного обучения Azure. Вы можете настроить рабочую область по умолчанию с помощью az configure --defaults workspace=<name>.

Глобальные параметры
--debug

Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.

--help -h

Отображение этого справочного сообщения и выход.

--only-show-errors

Показывать только ошибки, блокируя предупреждения.

--output -o

Формат вывода.

допустимые значения: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
значение по умолчанию: json
--query

Строка запроса JMESPath. Дополнительные сведения и примеры см. в разделе http://jmespath.org/.

--subscription

Имя или идентификатор подписки Подписку по умолчанию можно настроить с помощью az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Повышение уровня детализации журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.

az ml batch-endpoint update

Обновите конечную точку.

Свойства description, tags и defaults конечной точки можно обновить. Кроме того, новые развертывания можно добавить в конечную точку, а существующие развертывания можно обновить.

az ml batch-endpoint update --resource-group
                            --workspace-name
                            [--add]
                            [--defaults]
                            [--file]
                            [--force-string]
                            [--name]
                            [--no-wait]
                            [--remove]
                            [--set]

Примеры

Обновление конечной точки из файла спецификации YAML

az ml batch-endpoint update --name my-batch-endpoint --file updated_endpoint.yml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Добавление нового развертывания в существующую конечную точку

az ml batch-endpoint update --name my-batch-endpoint  --set defaults.deployment_name=depname  --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Обязательные параметры

--resource-group -g

Имя группы ресурсов. Вы можете настроить расположение по умолчанию с помощью az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Имя рабочей области Машинного обучения Azure. Вы можете настроить рабочую область по умолчанию с помощью az configure --defaults workspace=<name>.

Необязательные параметры

--add

Добавьте объект в список объектов, указав пары пути и значения ключа. Пример: --add property.listProperty <key=value, string or JSON string>.

значение по умолчанию: []
--defaults

Обновите deployment_name внутри параметров по умолчанию для вызова конечной точки.

--file -f

Локальный путь к ФАЙЛу YAML, содержаму спецификацию пакетной конечной точки Машинного обучения Azure. Справочные документы YAML для пакетной конечной точки можно найти по адресу: https://aka.ms/ml-cli-v2-endpoint-batch-yaml-reference

--force-string

При использовании "set" или "add" сохраняйте строковые литералы вместо попытки преобразовать в JSON.

значение по умолчанию: False
--name -n

Имя конечной точки пакетной службы.

--no-wait

Не дождитесь завершения длительной операции. Значение по умолчанию — False.

значение по умолчанию: False
--remove

Удалите свойство или элемент из списка. Пример: --remove property.list <indexToRemove> OR --remove propertyToRemove.

значение по умолчанию: []
--set

Обновите объект, указав путь к свойству и значение для задания. Пример: --set property1.property2=<value>.

значение по умолчанию: []
Глобальные параметры
--debug

Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.

--help -h

Отображение этого справочного сообщения и выход.

--only-show-errors

Показывать только ошибки, блокируя предупреждения.

--output -o

Формат вывода.

допустимые значения: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
значение по умолчанию: json
--query

Строка запроса JMESPath. Дополнительные сведения и примеры см. в разделе http://jmespath.org/.

--subscription

Имя или идентификатор подписки Подписку по умолчанию можно настроить с помощью az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Повышение уровня детализации журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.