az ml model

  • Başvuru

Not

Bu başvuru, Azure CLI (sürüm 2.0.28 veya üzeri) için azure-cli-ml uzantısının bir parçasıdır. Uzantı, bir az ml model komutunu ilk kez çalıştırdığınızda otomatik olarak yüklenir. Uzantılar hakkında daha fazla bilgi edinin.

Makine öğrenmesi modellerini yönetme.

Komutlar

az ml model delete

Çalışma alanından bir modeli silin.
az ml model deploy

Modelleri çalışma alanından dağıtın.
az ml model download

Çalışma alanından bir model indirin.
az ml model list

Çalışma alanında modelleri listeleyin.
az ml model package

Çalışma alanında bir modeli paketleme.
az ml model profile

Çalışma alanında profil modelleri.
az ml model register

Modeli çalışma alanına kaydetme.
az ml model show

Çalışma alanında bir model gösterin.
az ml model update

Çalışma alanında bir modeli güncelleştirin.

az ml model delete

Çalışma alanından bir modeli silin.

az ml model delete --model-id
                   [--path]
                   [--resource-group]
                   [--subscription-id]
                   [--workspace-name]
                   [-v]

Gerekli Parametreler

--model-id -i

Silinecek modelin kimliği.

İsteğe Bağlı Parametreler

--path

Proje klasörünün yolu. Varsayılan: geçerli dizin.

--resource-group -g

Sağlanan çalışma alanına karşılık gelen kaynak grubu.

--subscription-id

Abonelik kimliğini belirtir.

--workspace-name -w

Çalışma alanının adı.

-v

Ayrıntı bayrağı.

az ml model deploy

Modelleri çalışma alanından dağıtın.

az ml model deploy --name
                   [--ae]
                   [--ai]
                   [--ar]
                   [--as]
                   [--at]
                   [--autoscale-max-replicas]
                   [--autoscale-min-replicas]
                   [--base-image]
                   [--base-image-registry]
                   [--cc]
                   [--ccl]
                   [--cf]
                   [--collect-model-data]
                   [--compute-target]
                   [--compute-type]
                   [--cuda-version]
                   [--dc]
                   [--description]
                   [--dn]
                   [--ds]
                   [--ed]
                   [--eg]
                   [--entry-script]
                   [--environment-name]
                   [--environment-version]
                   [--failure-threshold]
                   [--gb]
                   [--gbl]
                   [--gc]
                   [--ic]
                   [--id]
                   [--key-name]
                   [--key-version]
                   [--kp]
                   [--ks]
                   [--lo]
                   [--max-request-wait-time]
                   [--model]
                   [--model-metadata-file]
                   [--namespace]
                   [--no-wait]
                   [--nr]
                   [--overwrite]
                   [--path]
                   [--period-seconds]
                   [--pi]
                   [--po]
                   [--property]
                   [--replica-max-concurrent-requests]
                   [--resource-group]
                   [--rt]
                   [--sc]
                   [--scoring-timeout-ms]
                   [--sd]
                   [--se]
                   [--sk]
                   [--sp]
                   [--st]
                   [--subnet-name]
                   [--subscription-id]
                   [--tag]
                   [--timeout-seconds]
                   [--token-auth-enabled]
                   [--tp]
                   [--vault-base-url]
                   [--version-name]
                   [--vnet-name]
                   [--workspace-name]
                   [-v]

Gerekli Parametreler

--name -n

Dağıtılan hizmetin adı.

İsteğe Bağlı Parametreler

--ae --auth-enabled

Bu Web hizmeti için anahtar kimlik doğrulamasının etkinleştirilip etkinleştirilmeyileceği. Varsayılan değer False'tur.

--ai --enable-app-insights

Bu Web hizmeti için AppInsights'ın etkinleştirilip etkinleştirilmeyileceği. Varsayılan değer False'tur.

--ar --autoscale-refresh-seconds

Otomatik ölçeklendiricinin bu Web hizmetini ölçeklendirmeye çalışma sıklıkları. Varsayılan olarak 1'e ayarlanır.

--as --autoscale-enabled

Bu Web hizmeti için otomatik ölçeklendirmenin etkinleştirilip etkinleştirilmeyileceği. num_replicas Yok olduğunda varsayılan değer True olur.

--at --autoscale-target-utilization

Otomatik ölçeklendiricinin bu Web hizmeti için korumayı denemesi gereken hedef kullanım (yüzde 100'ünde). Varsayılan değer 70'tir.

--autoscale-max-replicas --ma

Bu Web hizmetini otomatik ölçeklerken kullanılacak kapsayıcı sayısı üst sınırı. Varsayılan değer 10'dır.

--autoscale-min-replicas --mi

Bu Web hizmetini otomatik ölçeklerken kullanılacak en az kapsayıcı sayısı. Varsayılan olarak 1'e ayarlanır.

--base-image --bi

Temel görüntü olarak kullanılacak özel görüntü. Temel görüntü verilmezse, temel görüntü verilen çalışma zamanı parametresine göre kullanılır.

--base-image-registry --ir

Temel görüntüyü içeren görüntü kayıt defteri.

--cc --cpu-cores

Bu Web hizmeti için ayrılacak cpu çekirdeği sayısı. Ondalık olabilir. Varsayılan olarak 0.1'e ayarlanır.

--ccl --cpu-cores-limit

Bu Web hizmetini kullanmasına izin verilen en fazla CPU çekirdeği sayısı. Ondalık olabilir.

--cf --conda-file

Görüntü için kullanılacak conda ortam tanımını içeren yerel dosyanın yolu.

--collect-model-data --md

Bu Web hizmeti için model veri toplamanın etkinleştirilip etkinleştirilmeyileceği. Varsayılan değer False'tur.

--compute-target --ct

İşlem hedefinin adı. Yalnızca AKS'ye dağıtılırken geçerlidir.

--compute-type --cp

Dağıtılacak hizmetin işlem türü.

--cuda-version --cv

GPU desteği gerektiren görüntüler için yüklenecek CUDA sürümü. GPU görüntüsü Azure Container Instances, Azure Machine Learning İşlem, Azure Sanal Makineler ve Azure Kubernetes Service gibi Microsoft Azure Hizmetlerinde kullanılmalıdır. Desteklenen sürümler 9.0, 9.1 ve 10.0'dır. 'enable_gpu' ayarlanırsa, bu varsayılan olarak '9.1' olarak ayarlanır.

--dc --deploy-config-file

Dağıtım meta verilerini içeren bir JSON veya YAML dosyasının yolu.

--description

Dağıtılan hizmetin açıklaması.

--dn --dns-name-label

Bu Web hizmetinin dns adı.

--ds --extra-docker-file-steps

Görüntü ayarlanırken çalıştırılacak ek Docker adımlarını içeren yerel dosyanın yolu.

--ed --environment-directory

Dağıtım için Azure Machine Learning Ortamı dizini. 'az ml environment scaffold' komutunda sağlanan dizin yoluyla aynıdır.

--eg --enable-gpu

Görüntüde GPU desteğinin etkinleştirilip etkinleştirilmeyileceği. GPU görüntüsü Azure Container Instances, Azure Machine Learning İşlem, Azure Sanal Makineler ve Azure Kubernetes Service gibi Microsoft Azure Hizmetlerinde kullanılmalıdır. Varsayılan değer False'tur.

--entry-script --es

Hizmet için çalıştırılacak kodu içeren yerel dosyanın yolu (varsa source_directory göreli yolu).

--environment-name -e

Dağıtım için Azure Machine Learning Ortamının adı.

--environment-version --ev

Dağıtım için mevcut bir Azure Machine Learning Ortamının sürümü.

--failure-threshold --ft

Pod başlatıldığında ve canlılık yoklaması başarısız olduğunda Kubernetes vazgeçmeden önce --failure-threshold sürelerini dener. Varsayılan değer 3'tir. En düşük değer 1'dir.

--gb --memory-gb

Bu Web hizmeti için ayrılacak bellek miktarı (GB cinsinden). Ondalık olabilir.

--gbl --memory-gb-limit

Bu Web hizmetini kullanmasına izin verilen maksimum bellek miktarı (GB cinsinden). Ondalık olabilir.

--gc --gpu-cores

Bu Web hizmeti için ayrılacak gpu çekirdeği sayısı. Varsayılan değer 1'dir.

--ic --inference-config-file

Çıkarım yapılandırması içeren bir JSON veya YAML dosyasının yolu.

--id --initial-delay-seconds

Canlılık yoklamaları başlatılmadan önce kapsayıcı başlatıldıktan sonraki saniye sayısı. Varsayılan değer 310'dır.

--key-name

ACI için müşteri tarafından yönetilen anahtarlarda (CMK) şifreleme özellikleri için anahtar adı.

--key-version

ACI için müşteri tarafından yönetilen anahtarlarda (CMK) şifreleme özellikleri için anahtar sürümü.

--kp --primary-key

Bu Web hizmeti için kullanılacak birincil kimlik doğrulama anahtarı.

--ks --secondary-key

Bu Web hizmeti için kullanılacak ikincil kimlik doğrulama anahtarı.

--lo --location

Bu Web hizmetini dağıtılacak Azure bölgesi. Belirtilmezse Çalışma alanı konumu kullanılır. Kullanılabilir bölgeler hakkında daha fazla ayrıntıya şuradan ulaşabilirsiniz: https://azure.microsoft.com/en-us/global-infrastructure/services/?regions=all&products=container-instances.

--max-request-wait-time --mr

Bir isteğin 503 hatası döndürmeden önce kuyrukta (milisaniye cinsinden) kalacağı en uzun süre. Varsayılan değer 500'dır.

--model -m

Dağıtılacak modelin kimliği. Ek -m bağımsız değişkenleriyle birden çok model belirtilebilir. Modellerin önce kaydedilmesi gerekir.

--model-metadata-file -f

Model kaydı meta verilerini içeren bir JSON dosyasının yolu. Birden çok -f parametresi kullanılarak birden çok model sağlanabilir.

--namespace

Hizmetin dağıtılacağı Kubernetes ad alanı: en fazla 63 küçük harf alfasayısal ('a'-'z', '0'-'9') ve kısa çizgi ('-') karakterleri. İlk ve son karakterler kısa çizgi olamaz. Yalnızca AKS'ye dağıtılırken geçerlidir.

--no-wait

Zaman uyumsuz çağrıları beklememek için bayrak ekleyin.

--nr --num-replicas

Bu Web hizmeti için ayrılacak kapsayıcı sayısı. Varsayılan yoktur, bu parametre ayarlanmadıysa otomatik ölçeklendirici varsayılan olarak etkinleştirilir.

--overwrite

Ad çakışmaları varsa var olan hizmetin üzerine yazın.

--path

Proje klasörünün yolu. Varsayılan: geçerli dizin.

--period-seconds --ps

Canlılık araştırmasını gerçekleştirme sıklığını (saniye olarak). Varsayılan olarak 10 saniyedir. En düşük değer 1'dir.

--pi --profile-input

Profil oluşturma sonuçlarını içeren bir JSON dosyasının yolu.

--po --port

Hizmetin HTTP uç noktasının kullanıma açık olduğu yerel bağlantı noktası.

--property

Eklenecek anahtar/değer özelliği (örn. key=value ). Birden çok --property seçeneğiyle birden çok özellik belirtilebilir.

--replica-max-concurrent-requests --rm

Bu Web hizmeti için izin verilen düğüm başına en fazla eşzamanlı istek sayısı. Varsayılan olarak 1'e ayarlanır.

--resource-group -g

Sağlanan çalışma alanına karşılık gelen kaynak grubu.

--rt --runtime

Görüntü için kullanılacak çalışma zamanı. Desteklenen geçerli çalışma zamanları :'spark-py' ve 'python'spark-py|python|python-slim.

--sc --ssl-cname

SSL'nin etkin olup olmadığının cname değeri.

--scoring-timeout-ms --tm

Bu Web hizmetine yapılan puanlama çağrıları için zorunlu kılınacak zaman aşımı. Varsayılan değer 60000'tir.

--sd --source-directory

Görüntüyü oluşturmak için tüm dosyaları içeren klasörlerin yolu.

--se --ssl-enabled

Bu Web hizmeti için SSL'nin etkinleştirilip etkinleştirilmeyileceği. Varsayılan değer False'tur.

--sk --ssl-key-pem-file

SSL etkinse gereken anahtar dosyası.

--sp --ssl-cert-pem-file

SSL etkinse gereken sertifika dosyası.

--st --success-threshold

Canlılık araştırmasının başarısız olduktan sonra başarılı olarak kabul edilmesi için en düşük ardışık başarılar. Varsayılan olarak 1'e ayarlanır. En düşük değer 1'dir.

--subnet-name

Sanal ağın içindeki alt ağın adı.

--subscription-id

Abonelik kimliğini belirtir.

--tag

Eklenecek anahtar/değer etiketi (örn. key=value ). Birden çok --tag seçeneğiyle birden çok etiket belirtilebilir.

--timeout-seconds --ts

Canlılık yoklamasının zaman aşımına uğradıktan sonraki saniye sayısı. Varsayılan değer 2 saniyedir. En düşük değer 1'dir.

--token-auth-enabled

Bu Web hizmeti için belirteç kimlik doğrulamasının etkinleştirilip etkinleştirilmeyileceği. AKS'ye dağıtılmadıysa yoksayılır. Varsayılan değer False'tur.

--tp --traffic-percentile

Sürümün bir uç noktada aldığı trafik miktarı. Ondalık olabilir. Varsayılan değer 0'dır.

--vault-base-url

ACI için müşteri tarafından yönetilen anahtarlarda (CMK) şifreleme özellikleri için kasa temel URL'si.

--version-name --vn

Uç noktadaki sürüm adı. İlk sürüm için varsayılan olarak uç nokta adı kullanılır.

--vnet-name

Sanal ağın adı.

--workspace-name -w

Çalışma alanının adı.

-v

Ayrıntı bayrağı.

az ml model download

Çalışma alanından bir model indirin.

az ml model download --model-id
                     --target-dir
                     [--overwrite]
                     [--path]
                     [--resource-group]
                     [--subscription-id]
                     [--workspace-name]
                     [-v]

Gerekli Parametreler

--model-id -i

Modelin kimliği.

--target-dir -t

Model dosyasının indirilmesi için hedef dizin.

İsteğe Bağlı Parametreler

--overwrite

Hedef dizinde aynı ad dosyası varsa üzerine yazın.

--path

Proje klasörünün yolu. Varsayılan: geçerli dizin.

--resource-group -g

Sağlanan çalışma alanına karşılık gelen kaynak grubu.

--subscription-id

Abonelik kimliğini belirtir.

--workspace-name -w

Gösterilecek modeli içeren çalışma alanının adı.

-v

Ayrıntı bayrağı.

az ml model list

Çalışma alanında modelleri listeleyin.

az ml model list [--dataset-id]
                 [--latest]
                 [--model-name]
                 [--path]
                 [--property]
                 [--resource-group]
                 [--run-id]
                 [--subscription-id]
                 [--tag]
                 [--workspace-name]
                 [-v]

İsteğe Bağlı Parametreler

--dataset-id

Sağlanırsa, yalnızca belirtilen veri kümesi kimliğine sahip modelleri gösterir.

--latest -l

Sağlanırsa, yalnızca en son sürüme sahip modelleri döndürür.

--model-name -n

Listeyi filtrelemek için isteğe bağlı bir model adı.

--path

Proje klasörünün yolu. Varsayılan: geçerli dizin.

--property

Eklenecek anahtar/değer özelliği (örn. key=value ). Birden çok --property seçeneğiyle birden çok özellik belirtilebilir.

--resource-group -g

Sağlanan çalışma alanına karşılık gelen kaynak grubu.

--run-id

Sağlanırsa, yalnızca belirtilen Çalıştırma Kimliğine sahip modelleri gösterir.

--subscription-id

Abonelik kimliğini belirtir.

--tag

Eklenecek anahtar/değer etiketi (örn. key=value ). Birden çok --tag seçeneğiyle birden çok etiket belirtilebilir.

--workspace-name -w

Listelenmesi gereken modelleri içeren çalışma alanının adı.

-v

Ayrıntı bayrağı.

az ml model package

Çalışma alanında bir modeli paketleme.

az ml model package [--cf]
                    [--ed]
                    [--entry-script]
                    [--environment-name]
                    [--environment-version]
                    [--ic]
                    [--il]
                    [--image-name]
                    [--model]
                    [--model-metadata-file]
                    [--no-wait]
                    [--output-path]
                    [--path]
                    [--resource-group]
                    [--rt]
                    [--sd]
                    [--subscription-id]
                    [--workspace-name]
                    [-v]

İsteğe Bağlı Parametreler

--cf --conda-file

Paket için kullanılacak conda ortam tanımını içeren yerel dosyanın yolu.

--ed --environment-directory

Paketleme için Azure Machine Learning Ortamı dizini. 'az ml environment scaffold' komutunda sağlanan dizin yoluyla aynıdır.

--entry-script --es

Hizmet için çalıştırılacak kodu içeren yerel dosyanın yolu (varsa source_directory göreli yolu).

--environment-name -e

Paketleme için Azure Machine Learning Ortamının adı.

--environment-version --ev

Paketleme için mevcut bir Azure Machine Learning Ortamının sürümü.

--ic --inference-config-file

Çıkarım yapılandırması içeren bir JSON veya YAML dosyasının yolu.

--il --image-label

Yerleşik paket görüntüsünü vermek için etiket.

--image-name --in

Yerleşik paket görüntüsünü vermek için ad.

--model -m

Paketlenecek modelin kimliği. Ek -m bağımsız değişkenleriyle birden çok model belirtilebilir. Modellerin önce kaydedilmesi gerekir.

--model-metadata-file -f

Model kaydı meta verilerini içeren bir JSON dosyasının yolu. Birden çok -f parametresi kullanılarak birden çok model sağlanabilir.

--no-wait

Zaman uyumsuz çağrıları beklememek için bayrak ekleyin.

--output-path

Docker bağlamı için çıkış yolu. Bir çıkış yolu geçirilirse, ACR çalışma alanında görüntü oluşturmak yerine bir dockerfile ve gerekli derleme bağlamı bu yola yazılır.

--path

Proje klasörünün yolu. Varsayılan: geçerli dizin.

--resource-group -g

Sağlanan çalışma alanına karşılık gelen kaynak grubu.

--rt --runtime

Paket için kullanılacak çalışma zamanı. Desteklenen geçerli çalışma zamanları :'spark-py' ve 'python'spark-py|python|python-slim.

--sd --source-directory

Görüntüyü oluşturmak için tüm dosyaları içeren klasörlerin yolu.

--subscription-id

Abonelik kimliğini belirtir.

--workspace-name -w

Çalışma alanının adı.

-v

Ayrıntı bayrağı.

az ml model profile

Çalışma alanında profil modelleri.

az ml model profile --name
                    [--base-image]
                    [--base-image-registry]
                    [--cc]
                    [--cf]
                    [--description]
                    [--ed]
                    [--entry-script]
                    [--environment-name]
                    [--environment-version]
                    [--gb]
                    [--ic]
                    [--idi]
                    [--model]
                    [--model-metadata-file]
                    [--output-metadata-file]
                    [--resource-group]
                    [--sd]
                    [--subscription-id]
                    [--workspace-name]
                    [-v]

Gerekli Parametreler

--name -n

Model profilinin adı.

İsteğe Bağlı Parametreler

--base-image --bi

Temel görüntü olarak kullanılacak özel görüntü. Temel görüntü verilmezse, temel görüntü verilen çalışma zamanı parametresine göre kullanılır.

--base-image-registry --ir

Temel görüntüyü içeren görüntü kayıt defteri.

--cc --cpu-cores

Profil oluştururken kullanılacak en yüksek CPU için çift değer.

--cf --conda-file

Görüntü için kullanılacak conda ortam tanımını içeren yerel dosyanın yolu.

--description

Model profilinin açıklaması.

--ed --environment-directory

Dağıtım için Azure Machine Learning Ortamı dizini. 'az ml environment scaffold' komutunda sağlanan dizin yoluyla aynıdır.

--entry-script --es

Hizmet için çalıştırılacak kodu içeren yerel dosyanın yolu (varsa source_directory göreli yolu).

--environment-name -e

Dağıtım için Azure Machine Learning Ortamının adı.

--environment-version --ev

Dağıtım için mevcut bir Azure Machine Learning Ortamının sürümü.

--gb --memory-in-gb

Profil oluştururken kullanılacak en fazla Bellek için çift değer.

--ic --inference-config-file

Çıkarım yapılandırması içeren bir JSON veya YAML dosyasının yolu.

--idi --input-dataset-id

Profil için giriş olarak kullanılacak Tablosal Veri Kümesinin kimliği.

--model -m

Dağıtılacak modelin kimliği. Ek -m bağımsız değişkenleriyle birden çok model belirtilebilir. Modellerin önce kaydedilmesi gerekir.

--model-metadata-file -f

Model kaydı meta verilerini içeren bir JSON dosyasının yolu. Birden çok -f parametresi kullanılarak birden çok model sağlanabilir.

--output-metadata-file -t

Profil sonuçları meta verilerinin yazılacağı JSON dosyasının yolu. Model dağıtımı için giriş olarak kullanılır.

--resource-group -g

Sağlanan çalışma alanına karşılık gelen kaynak grubu.

--sd --source-directory

Görüntüyü oluşturmak için tüm dosyaları içeren klasörlerin yolu.

--subscription-id

Abonelik kimliğini belirtir.

--workspace-name -w

Çalışma alanının adı.

-v

Ayrıntı bayrağı.

az ml model register

Modeli çalışma alanına kaydetme.

az ml model register --name
                     [--asset-path]
                     [--cc]
                     [--description]
                     [--experiment-name]
                     [--gb]
                     [--gc]
                     [--model-framework]
                     [--model-framework-version]
                     [--model-path]
                     [--output-metadata-file]
                     [--path]
                     [--property]
                     [--resource-group]
                     [--run-id]
                     [--run-metadata-file]
                     [--sample-input-dataset-id]
                     [--sample-output-dataset-id]
                     [--subscription-id]
                     [--tag]
                     [--workspace-name]
                     [-v]

Gerekli Parametreler

--name -n

Kaydedilecek modelin adı.

İsteğe Bağlı Parametreler

--asset-path

Experiement çalıştırmasının model dosyasını depoladığı bulut yolu.

--cc --cpu-cores

Bu model için ayrılacak varsayılan CPU çekirdeği sayısı. Ondalık olabilir.

--description -d

Modelin açıklaması.

--experiment-name

Denemenin adı.

--gb --memory-gb

Bu model için ayrılacak varsayılan bellek miktarı (GB cinsinden). Ondalık olabilir.

--gc --gpu-cores

Bu model için ayrılacak varsayılan GPU sayısı.

--model-framework

Kaydedilecek modelin çerçevesi. Şu anda desteklenen çerçeveler: TensorFlow, ScikitLearn, Onnx, Custom, Multi.

--model-framework-version

Kaydedilecek modelin çerçeve sürümü (örn. 1.0.0, 2.4.1).

--model-path -p

Kaydedilecek model dosyasının tam yolu.

--output-metadata-file -t

Model kaydı meta verilerinin yazılacağı JSON dosyasının yolu. Model dağıtımı için giriş olarak kullanılır.

--path

Proje klasörünün yolu. Varsayılan: geçerli dizin.

--property

Eklenecek anahtar/değer özelliği (örn. key=value ). Birden çok --property seçeneğiyle birden çok özellik belirtilebilir.

--resource-group -g

Sağlanan çalışma alanına karşılık gelen kaynak grubu.

--run-id -r

Denemenin kimliği, modelin kaydedildiği yerde çalışır.

--run-metadata-file -f

Experiement çalıştırma meta verilerini içeren bir JSON dosyasının yolu.

--sample-input-dataset-id

Örnek giriş veri kümesinin kimliği.

--sample-output-dataset-id

Örnek çıkış veri kümesinin kimliği.

--subscription-id

Abonelik kimliğini belirtir.

--tag

Eklenecek anahtar/değer etiketi (örn. key=value ). Birden çok --tag seçeneğiyle birden çok etiket belirtilebilir.

--workspace-name -w

Bu modelin kaydedilecek çalışma alanının adı.

-v

Ayrıntı bayrağı.

az ml model show

Çalışma alanında bir model gösterin.

az ml model show [--model-id]
                 [--model-name]
                 [--path]
                 [--resource-group]
                 [--run-id]
                 [--subscription-id]
                 [--version]
                 [--workspace-name]
                 [-v]

İsteğe Bağlı Parametreler

--model-id -i

Gösterilecek modelin kimliği.

--model-name -n

Gösterilecek modelin adı.

--path

Proje klasörünün yolu. Varsayılan: geçerli dizin.

--resource-group -g

Sağlanan çalışma alanına karşılık gelen kaynak grubu.

--run-id

Sağlanırsa, yalnızca belirtilen Çalıştırma Kimliğine sahip modelleri gösterir.

--subscription-id

Abonelik kimliğini belirtir.

--version

Sağlanırsa, yalnızca belirtilen ada ve sürüme sahip modelleri gösterir.

--workspace-name -w

Gösterilecek modeli içeren çalışma alanının adı.

-v

Ayrıntı bayrağı.

az ml model update

Çalışma alanında bir modeli güncelleştirin.

az ml model update --model-id
                   [--add-property]
                   [--add-tag]
                   [--cc]
                   [--description]
                   [--gb]
                   [--gc]
                   [--path]
                   [--remove-tag]
                   [--resource-group]
                   [--sample-input-dataset-id]
                   [--sample-output-dataset-id]
                   [--subscription-id]
                   [--workspace-name]
                   [-v]

Gerekli Parametreler

--model-id -i

Modelin kimliği.

İsteğe Bağlı Parametreler

--add-property

Eklenecek anahtar/değer özelliği (örn. key=value ). Birden çok --add-property seçeneğiyle birden çok özellik belirtilebilir.

--add-tag

Eklenecek anahtar/değer etiketi (örn. key=value ). Birden çok --add-tag seçeneğiyle birden çok etiket belirtilebilir.

--cc --cpu-cores

Bu model için ayrılacak varsayılan CPU çekirdeği sayısı. Ondalık olabilir.

--description

Modeli güncelleştirmek için açıklama. Geçerli açıklamanın yerini alır.

--gb --memory-gb

Bu model için ayrılacak varsayılan bellek miktarı (GB cinsinden). Ondalık olabilir.

--gc --gpu-cores

Bu model için ayrılacak varsayılan GPU sayısı.

--path

Proje klasörünün yolu. Varsayılan: geçerli dizin.

--remove-tag

Kaldırılacak etiketin anahtarı. Birden çok etiket birden çok --remove-tag seçeneğiyle belirtilebilir.

--resource-group -g

Sağlanan çalışma alanına karşılık gelen kaynak grubu.

--sample-input-dataset-id

Örnek giriş veri kümesinin kimliği.

--sample-output-dataset-id

Örnek çıkış veri kümesinin kimliği.

--subscription-id

Abonelik kimliğini belirtir.

--workspace-name -w

Çalışma alanının adı.

-v

Ayrıntı bayrağı.