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az ml online-deployment

注意

此参考是 Azure CLI（版本 2.15.0 或更高版本）的 ml 扩展的一部分。 该扩展将在首次运行 az ml online-deployment 命令时自动安装。 详细了解扩展。

管理 Azure ML 联机部署。

Azure ML 部署提供用于创建和管理模型部署的简单界面。

命令

名称	说明	类型	状态
az ml online-deployment create	创建部署。 如果部署已存在，它将失败。 如果要更新现有部署，请使用 az ml online-deployment update。	扩展	GA
az ml online-deployment delete	删除部署。	扩展	GA
az ml online-deployment get-logs	获取联机部署的容器日志。	扩展	GA
az ml online-deployment list	列出部署。	扩展	GA
az ml online-deployment show	显示部署。	扩展	GA
az ml online-deployment update	更新部署。	扩展	GA

az ml online-deployment create

创建部署。 如果部署已存在，它将失败。 如果要更新现有部署，请使用 az ml online-deployment update。

对于常规用途终结点，建议的最小计算 SKU Standard_DS3_v2。 在此处了解有关 SKU 的详细信息： https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/reference-managed-online-endpoints-vm-sku-list.

az ml online-deployment create --file
                               --resource-group
                               --workspace-name
                               [--all-traffic]
                               [--endpoint-name]
                               [--local {false, true}]
                               [--local-enable-gpu {false, true}]
                               [--name]
                               [--no-wait]
                               [--package-model]
                               [--set]
                               [--skip-script-validation]
                               [--vscode-debug {false, true}]
                               [--web]

示例

从 YAML 规范文件创建部署

az ml online-deployment create --file deployment.yaml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

必需参数

--file -f

包含 Azure ML 联机部署规范的 YAML 文件的本地路径。 可在以下位置找到用于联机部署的 YAML 参考文档。 https://aka.ms/ml-cli-v2-deployment-managed-online-yaml-referencehttps://aka.ms/ml-cli-v2-deployment-kubernetes-online-yaml-reference

--resource-group -g

资源组的名称。 可以使用 az configure --defaults group=<name> 配置默认组。

--workspace-name -w

Azure ML 工作区的名称。 可以使用 配置默认工作区 az configure --defaults workspace=<name>。

可选参数

--all-traffic

成功创建后，将终结点流量 100% 设置为此部署，不适用于 --no-wait。

默认值: False

--endpoint-name -e

联机终结点的名称。

--local

使用 Docker 在本地创建部署。 每个终结点只允许一个部署。 注意：如果指定的终结点不存在，则会创建它。

接受的值: false, true

默认值: False

--local-enable-gpu

为本地部署启用 GPU。

接受的值: false, true

默认值: False

--name -n

部署的名称。

--no-wait

不等待长时间运行的操作完成。

默认值: False

--package-model

[这是预览版]从部署 yaml 创建打包环境，并使用打包环境进行部署。

默认值: False

--set

通过指定要设置的属性路径和值来更新对象。 示例：--set property1.property2=。

--skip-script-validation

允许用户绕过部署评分脚本验证。

默认值: False

--vscode-debug

创建本地终结点并附加 VSCode 调试器。 仅适用于 --local 标志。

接受的值: false, true

默认值: False

--web

在 Web 浏览器中的 Azure ML Studio 中显示部署的详细信息。

默认值: False

全局参数

--debug

提高日志记录详细程度以显示所有调试日志。

--help -h

显示此帮助消息并退出。

--only-show-errors

只显示错误，取消显示警告。

--output -o

输出格式。

接受的值: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

默认值: json

--query

JMESPath 查询字符串。 有关更多信息和示例，请参阅 http://jmespath.org/。

--subscription

订阅的名称或 ID。 可以使用 az account set -s NAME_OR_ID 配置默认订阅。

--verbose

提高日志记录详细程度。 使用 --debug 获取完整的调试日志。

az ml online-deployment delete

删除部署。

az ml online-deployment delete --endpoint-name
                               --name
                               --resource-group
                               --workspace-name
                               [--local {false, true}]
                               [--no-wait]
                               [--yes]

示例

使用确认删除部署

az ml online-deployment delete --name my-deployment --endpoint-name my-endpoint --yes --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

必需参数

--endpoint-name -e

联机终结点的名称。

--name -n

部署的名称。

--resource-group -g

资源组的名称。 可以使用 az configure --defaults group=<name> 配置默认组。

--workspace-name -w

Azure ML 工作区的名称。 可以使用 配置默认工作区 az configure --defaults workspace=<name>。

可选参数

--local

从 Docker 环境中删除本地部署。

接受的值: false, true

默认值: False

--no-wait

不等待长时间运行的操作完成。

默认值: False

--yes -y

不提示确认。

默认值: False

全局参数

--debug

提高日志记录详细程度以显示所有调试日志。

--help -h

显示此帮助消息并退出。

--only-show-errors

只显示错误，取消显示警告。

--output -o

输出格式。

接受的值: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

默认值: json

--query

JMESPath 查询字符串。 有关更多信息和示例，请参阅 http://jmespath.org/。

--subscription

订阅的名称或 ID。 可以使用 az account set -s NAME_OR_ID 配置默认订阅。

--verbose

提高日志记录详细程度。 使用 --debug 获取完整的调试日志。

az ml online-deployment get-logs

获取联机部署的容器日志。

az ml online-deployment get-logs --endpoint-name
                                 --name
                                 --resource-group
                                 --workspace-name
                                 [--container]
                                 [--lines]
                                 [--local {false, true}]

示例

获取联机部署的容器日志

az ml online-deployment get-logs --name my-deployment --endpoint-name my-endpoint --lines 100 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

必需参数

--endpoint-name -e

联机终结点的名称。

--name -n

部署的名称。

--resource-group -g

资源组的名称。 可以使用 az configure --defaults group=<name> 配置默认组。

--workspace-name -w

Azure ML 工作区的名称。 可以使用 配置默认工作区 az configure --defaults workspace=<name>。

可选参数

--container -c

要从中检索日志的容器的类型。 允许的值：推理服务器、存储初始值设定项。

--lines -l

要尾部的最大行数。

默认值: 5000

--local

从 Docker 环境中的本地部署获取日志。

接受的值: false, true

默认值: False

全局参数

--debug

提高日志记录详细程度以显示所有调试日志。

--help -h

显示此帮助消息并退出。

--only-show-errors

只显示错误，取消显示警告。

--output -o

输出格式。

接受的值: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

默认值: json

--query

JMESPath 查询字符串。 有关更多信息和示例，请参阅 http://jmespath.org/。

--subscription

订阅的名称或 ID。 可以使用 az account set -s NAME_OR_ID 配置默认订阅。

--verbose

提高日志记录详细程度。 使用 --debug 获取完整的调试日志。

az ml online-deployment list

列出部署。

az ml online-deployment list --endpoint-name
                             --resource-group
                             --workspace-name
                             [--local {false, true}]

示例

列出终结点中的部署

az ml online-deployment list --endpoint-name my-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

必需参数

--endpoint-name -e

终结点的名称。

--resource-group -g

资源组的名称。 可以使用 az configure --defaults group=<name> 配置默认组。

--workspace-name -w

Azure ML 工作区的名称。 可以使用 配置默认工作区 az configure --defaults workspace=<name>。

可选参数

--local

列出此本地终结点下的本地部署。

接受的值: false, true

默认值: False

全局参数

--debug

提高日志记录详细程度以显示所有调试日志。

--help -h

显示此帮助消息并退出。

--only-show-errors

只显示错误，取消显示警告。

--output -o

输出格式。

接受的值: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

默认值: json

--query

JMESPath 查询字符串。 有关更多信息和示例，请参阅 http://jmespath.org/。

--subscription

订阅的名称或 ID。 可以使用 az account set -s NAME_OR_ID 配置默认订阅。

--verbose

提高日志记录详细程度。 使用 --debug 获取完整的调试日志。

az ml online-deployment show

显示部署。

az ml online-deployment show --endpoint-name
                             --name
                             --resource-group
                             --workspace-name
                             [--local {false, true}]
                             [--web]

示例

显示部署

az ml online-deployment show --name my-deployment --endpoint-name my-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

必需参数

--endpoint-name -e

联机终结点的名称。

--name -n

部署的名称。

--resource-group -g

资源组的名称。 可以使用 az configure --defaults group=<name> 配置默认组。

--workspace-name -w

Azure ML 工作区的名称。 可以使用 配置默认工作区 az configure --defaults workspace=<name>。

可选参数

--local

显示 Docker 环境中的本地部署。

接受的值: false, true

默认值: False

--web

在 Web 浏览器中的 Azure ML Studio 中显示部署的详细信息。

默认值: False

全局参数

--debug

提高日志记录详细程度以显示所有调试日志。

--help -h

显示此帮助消息并退出。

--only-show-errors

只显示错误，取消显示警告。

--output -o

输出格式。

接受的值: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

默认值: json

--query

JMESPath 查询字符串。 有关更多信息和示例，请参阅 http://jmespath.org/。

--subscription

订阅的名称或 ID。 可以使用 az account set -s NAME_OR_ID 配置默认订阅。

--verbose

提高日志记录详细程度。 使用 --debug 获取完整的调试日志。

az ml online-deployment update

更新部署。

az ml online-deployment update --resource-group
                               --workspace-name
                               [--add]
                               [--endpoint-name]
                               [--file]
                               [--force-string]
                               [--local {false, true}]
                               [--local-enable-gpu {false, true}]
                               [--name]
                               [--no-wait]
                               [--remove]
                               [--set]
                               [--skip-script-validation]
                               [--vscode-debug {false, true}]
                               [--web]

示例

从 YAML 规范文件更新部署

az ml online-deployment update --file deployment.yaml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

必需参数

--resource-group -g

资源组的名称。 可以使用 az configure --defaults group=<name> 配置默认组。

--workspace-name -w

Azure ML 工作区的名称。 可以使用 配置默认工作区 az configure --defaults workspace=<name>。

可选参数

--add

通过指定路径和键值对将对象添加到对象列表。 示例：--add property.listProperty <key=value, string or JSON string>。

默认值: []

--endpoint-name -e

联机终结点的名称。

--file -f

包含 Azure ML 联机部署规范的 YAML 文件的本地路径。 可在以下位置找到用于联机部署的 YAML 参考文档。 https://aka.ms/ml-cli-v2-deployment-managed-online-yaml-referencehttps://aka.ms/ml-cli-v2-deployment-kubernetes-online-yaml-reference

--force-string

使用“set”或“add”时，保留字符串文本，而不是尝试转换为 JSON。

默认值: False

--local

更新 Docker 环境中的本地部署。

接受的值: false, true

默认值: False

--local-enable-gpu

为本地部署启用 GPU。

接受的值: false, true

默认值: False

--name -n

部署的名称。

--no-wait

不等待长时间运行的操作完成。

默认值: False

--remove

从列表中删除属性或元素。 示例： --remove property.list <indexToRemove> OR --remove propertyToRemove.

默认值: []

--set

通过指定要设置的属性路径和值来更新对象。 示例：--set property1.property2=<value>。

默认值: []

--skip-script-validation

允许用户绕过部署评分脚本验证。

默认值: False

--vscode-debug

更新本地终结点并重新附加 VSCode 调试器。 仅适用于 --local 标志。

接受的值: false, true

默认值: False

--web

在 Web 浏览器中的 Azure ML Studio 中显示部署的详细信息。

默认值: False

全局参数

--debug

提高日志记录详细程度以显示所有调试日志。

--help -h

显示此帮助消息并退出。

--only-show-errors

只显示错误，取消显示警告。

--output -o

输出格式。

接受的值: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

默认值: json

--query

JMESPath 查询字符串。 有关更多信息和示例，请参阅 http://jmespath.org/。

--subscription

订阅的名称或 ID。 可以使用 az account set -s NAME_OR_ID 配置默认订阅。

--verbose

提高日志记录详细程度。 使用 --debug 获取完整的调试日志。