az ml workspace

  • Ссылка

Примечание.

Эта ссылка является частью расширения ml для Azure CLI (версия 2.15.0 или более поздней). Расширение автоматически установит первый раз, когда вы запускаете команду az ml workspace . Подробнее о расширениях.

Управление рабочими областями Машинного обучения Azure.

Рабочая область Машинного обучения Azure — это ресурс верхнего уровня для Машинное обучение Azure. Он предоставляет централизованное место для отслеживания ресурсов и ресурсов, используемых в рабочих процессах машинного обучения, а также журналов и артефактов, созданных из заданий обучения.

Если вы обновляете интерфейс командной строки версии 1 до версии 2, вам потребуется следующее два изменения в область управления рабочими областями:

  • Обновите az ml workspace private-endpoint команды до эквивалентных az network private-endpoint команд.
  • Кроме того, выполните обновление az ml workspace share команд до эквивалентных az role assignment create команд.

Команды

Имя Описание Тип Состояние
az ml workspace create

Создайте рабочую область.

 Расширение Общедоступная версия
az ml workspace delete

Удаление рабочей области.

 Расширение Общедоступная версия
az ml workspace diagnose

Диагностика проблем с настройкой рабочей области.

 Расширение Общедоступная версия
az ml workspace list

Вывод списка всех рабочих областей в подписке.

 Расширение Общедоступная версия
az ml workspace list-keys

Вывод списка ключей рабочей области для зависимых ресурсов, таких как служба хранилища Azure, Реестр контейнеров Azure и приложение Azure Аналитика.

 Расширение Общедоступная версия
az ml workspace outbound-rule

Управление правилами исходящего трафика для управляемой сети рабочей области Машинного обучения Azure.

 Расширение Общедоступная версия
az ml workspace outbound-rule list

Список всех правил исходящего трафика управляемой сети для рабочей области.

 Расширение Общедоступная версия
az ml workspace outbound-rule remove

Удалите правило исходящего трафика из управляемой сети для рабочей области.

 Расширение Общедоступная версия
az ml workspace outbound-rule set

Добавьте или обновите правило исходящего трафика в управляемой сети для рабочей области.

 Расширение Общедоступная версия
az ml workspace outbound-rule show

Отображение сведений о правиле исходящего трафика управляемой сети для рабочей области.

 Расширение Общедоступная версия
az ml workspace provision-network

Подготовка управляемой сети рабочей области.

 Расширение Общедоступная версия
az ml workspace show

Отображение сведений о рабочей области.

 Расширение Общедоступная версия
az ml workspace sync-keys

Синхронизация ключей рабочей области для зависимых ресурсов, таких как служба хранилища Azure, Реестр контейнеров Azure и приложение Azure Аналитика.

 Расширение Общедоступная версия
az ml workspace update

Обновите рабочую область.

 Расширение Общедоступная версия

az ml workspace create

Создайте рабочую область.

При создании рабочей области несколько ресурсов Azure, которые будут использоваться Машинным обучением Azure, также создаются по умолчанию: служба хранилища Azure, Реестр контейнеров Azure, Azure Key Vault и приложение Azure Аналитика. Вместо этого можно использовать существующие экземпляры ресурсов Azure для тех, кто создает рабочую область, указав идентификаторы ресурсов в файле YAML конфигурации рабочей области.

az ml workspace create --resource-group
                       [--application-insights]
                       [--container-registry]
                       [--description]
                       [--display-name]
                       [--enable-data-isolation]
                       [--file]
                       [--image-build-compute]
                       [--key-vault]
                       [--location]
                       [--managed-network]
                       [--name]
                       [--no-wait]
                       [--primary-user-assigned-identity]
                       [--public-network-access]
                       [--set]
                       [--storage-account]
                       [--tags]
                       [--update-dependent-resources]
                       [--workspace-hub]

Примеры

Создайте рабочую область из файла спецификации YAML.

az ml workspace create --file workspace.yml --resource-group my-resource-group

Обязательные параметры

--resource-group -g

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

Необязательные параметры

--application-insights -a

Идентификатор ARM аналитики приложений, связанной с этой рабочей областью.

--container-registry -c

Идентификатор ARM реестра контейнеров, связанного с этой рабочей областью.

--description

Описание рабочей области Машинного обучения Azure.

--display-name

Отображаемое имя рабочей области.

--enable-data-isolation -e

Флаг, определяющий, включена ли изоляция данных рабочей области. Флаг можно задать только на этапе создания, его нельзя обновить.

значение по умолчанию: False
--file -f

Локальный путь к YAML-файлу, содержаму спецификацию рабочей области Машинного обучения Azure. Справочные документы YAML для рабочей области можно найти по адресу: https://aka.ms/ml-cli-v2-workspace-yaml-reference

--image-build-compute -i

Имя целевого объекта вычислений, используемого для создания образов Docker среды, когда реестр контейнеров находится за виртуальной сетью.

--key-vault -k

Идентификатор ARM хранилища ключей, связанного с этой рабочей областью.

--location -l

Расположение, используемое для новой рабочей области.

--managed-network -m
Предварительный просмотр

Режим управляемой сетевой изоляции для рабочей области.

--name -n

Имя рабочей области Машинного обучения Azure.

--no-wait

Не дождитесь завершения создания рабочей области.

значение по умолчанию: False
--primary-user-assigned-identity -p

Идентификатор ARM основного назначаемого пользователем управляемого удостоверения, если задано несколько. Кроме того, управляемое удостоверение по умолчанию для бессерверных вычислений.

--public-network-access

Разрешить подключение к общедоступной конечной точке, если рабочая область включена приватным каналом.

--set

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

--storage-account -s

Идентификатор ARM учетной записи хранения, связанной с этой рабочей областью.

--tags

Пары "ключ-значение", разделенные пробелами, для тегов объекта.

--update-dependent-resources -u

Указание --update_dependent_resources дает согласие на обновление зависимых от рабочей области ресурсов. Обновление подключенного к рабочей области Реестр контейнеров Azure или ресурса приложения Аналитика может нарушить происхождение предыдущих заданий, развернутых конечных точек вывода или возможность повторного выполнения более ранних заданий в этой рабочей области.

значение по умолчанию: False
--workspace-hub
Предварительный просмотр

Идентификатор ARM, предоставленный для создания рабочей области, становится рабочей областью проекта, а все зависимые ресурсы используются из WorkspaceHub.

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 workspace delete

Удаление рабочей области.

По умолчанию зависимые ресурсы, связанные с рабочей областью (служба хранилища Azure, Реестр контейнеров Azure, Azure Key Vault, приложение Azure Аналитика) не удаляются. Чтобы удалить их, включите --all-resources. Чтобы окончательно удалить рабочую область, включите --permanently-delete.

az ml workspace delete --name
                       --resource-group
                       [--all-resources]
                       [--no-wait]
                       [--permanently-delete]
                       [--yes]

Обязательные параметры

--name -n

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

--resource-group -g

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

Необязательные параметры

--all-resources

Удалите все зависимые ресурсы, связанные с рабочей областью (учетная запись служба хранилища Azure, Реестр контейнеров Azure, приложение Azure Аналитика, Azure Key Vault).

значение по умолчанию: False
--no-wait

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

значение по умолчанию: False
--permanently-delete -p

Рабочие области по умолчанию являются обратимо удаленными, чтобы разрешить восстановление данных рабочей области. Установите этот флаг, чтобы переопределить поведение обратимого удаления и окончательно удалить рабочую область.

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 workspace diagnose

Диагностика проблем с настройкой рабочей области.

Если рабочая область не работает должным образом, эту диагностику можно выполнить, чтобы проверка, если рабочая область была нарушена. Для рабочей области частной конечной точки она также поможет проверка, если сетевая настройка в этой рабочей области и его зависимый ресурс имеет проблемы или нет.

az ml workspace diagnose --name
                         --resource-group
                         [--no-wait]

Примеры

диагностика рабочей области.

az ml workspace diagnose --name my-workspace-name --no-wait -g my-resource-group

Обязательные параметры

--name -n

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

--resource-group -g

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

Необязательные параметры

--no-wait

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

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 workspace list

Вывод списка всех рабочих областей в подписке.

Список рабочих областей можно фильтровать по группе ресурсов.

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

Примеры

Вывод списка всех рабочих областей в группе ресурсов

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

Вывод списка всех рабочих областей с помощью аргумента --query для выполнения запроса JMESPath в результатах команд.

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

Необязательные параметры

--max-results -r

Максимальное количество возвращаемых результатов.

--resource-group -g

Имя группы ресурсов. Вы можете настроить расположение по умолчанию с помощью az configure --defaults group=<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 workspace list-keys

Вывод списка ключей рабочей области для зависимых ресурсов, таких как служба хранилища Azure, Реестр контейнеров Azure и приложение Azure Аналитика.

az ml workspace list-keys --name
                          --resource-group

Обязательные параметры

--name -n

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

--resource-group -g

Имя группы ресурсов. Вы можете настроить расположение по умолчанию с помощью az configure --defaults group=<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 workspace provision-network

Подготовка управляемой сети рабочей области.

Активирует рабочую область для подготовки управляемой сети. Указание флага spark с поддержкой Spark подготавливает управляемую рабочую область для поддержки Spark. Значение по умолчанию равно false, если не указано, но его можно включить позже, выполнив эту команду еще раз с этим флагом. После включения его нельзя отключить.

az ml workspace provision-network --name
                                  --resource-group
                                  [--include-spark]
                                  [--no-wait]

Примеры

подготовка управляемой сети.

az ml workspace provision-network --include-spark --name my-workspace-name --no-wait -g my-resource-group

Обязательные параметры

--name -n

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

--resource-group -g

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

Необязательные параметры

--include-spark

Логическое значение [true/false], если управляемая сеть должна быть подготовлена для учета заданий Spark. Значение по умолчанию равно false, если флаг не задан. Его можно включить позже, выполнив эту команду еще раз с этим флагом.

значение по умолчанию: False
--no-wait

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

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 workspace show

Отображение сведений о рабочей области.

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

Обязательные параметры

--name -n

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

--resource-group -g

Имя группы ресурсов. Вы можете настроить расположение по умолчанию с помощью az configure --defaults group=<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 workspace sync-keys

Синхронизация ключей рабочей области для зависимых ресурсов, таких как служба хранилища Azure, Реестр контейнеров Azure и приложение Azure Аналитика.

Если ключи для любого ресурса в рабочей области изменяются, то их автоматическое обновление может занять около часа. Эта команда активирует рабочую область для немедленной синхронизации ключей. Возможный сценарий требует немедленного доступа к хранилищу после повторного создания ключей хранилища.

az ml workspace sync-keys --name
                          --resource-group
                          [--no-wait]

Обязательные параметры

--name -n

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

--resource-group -g

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

Необязательные параметры

--no-wait

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

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 workspace update

Обновите рабочую область.

Можно обновить свойства description, tags и friendly_name.

az ml workspace update --name
                       --resource-group
                       [--add]
                       [--application-insights]
                       [--container-registry]
                       [--description]
                       [--display-name]
                       [--file]
                       [--force-string]
                       [--image-build-compute]
                       [--managed-network]
                       [--no-wait]
                       [--primary-user-assigned-identity]
                       [--public-network-access]
                       [--remove]
                       [--set]
                       [--update-dependent-resources]

Примеры

обновите рабочую область из файла спецификации YAML.

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

Обязательные параметры

--name -n

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

--resource-group -g

Имя группы ресурсов. Вы можете настроить расположение по умолчанию с помощью az configure --defaults group=<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: []
--application-insights -a

Идентификатор ARM аналитики приложений, связанной с этой рабочей областью.

--container-registry -c

Идентификатор ARM реестра контейнеров, связанного с этой рабочей областью.

--description

Описание рабочей области Машинного обучения Azure.

--display-name

Отображаемое имя рабочей области.

--file -f

Локальный путь к YAML-файлу, содержаму спецификацию рабочей области Машинного обучения Azure. Справочные документы YAML для рабочей области можно найти по адресу: https://aka.ms/ml-cli-v2-workspace-yaml-reference

--force-string

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

значение по умолчанию: False
--image-build-compute -i

Имя целевого объекта вычислений, используемого для создания образов Docker среды, когда реестр контейнеров находится за виртуальной сетью.

--managed-network -m
Предварительный просмотр

Режим управляемой сетевой изоляции для рабочей области.

--no-wait

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

значение по умолчанию: False
--primary-user-assigned-identity -p

Идентификатор ARM основного пользователя, назначаемого пользователем, связанного с этой рабочей областью.

--public-network-access

Разрешить подключение к общедоступной конечной точке, если рабочая область включена приватным каналом.

--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: []
--update-dependent-resources -u

Указание --update_dependent_resources дает согласие на обновление зависимых от рабочей области ресурсов. Обновление подключенного к рабочей области Реестр контейнеров Azure или ресурса приложения Аналитика может нарушить происхождение предыдущих заданий, развернутых конечных точек вывода или возможность повторного выполнения более ранних заданий в этой рабочей области.

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.