Vytváření a používání softwarových prostředí ve službě Azure Machine Learning pomocí rozhraní příkazového řádku v1

PLATÍ PRO: Rozšíření Azure CLI ml v1

V tomto článku se dozvíte, jak vytvářet a spravovat prostředí Azure Machine Learning pomocí rozhraní příkazového řádku v1. Pomocí prostředí sledujte a reprodukujte softwarové závislosti vašich projektů při vývoji. Azure Machine Learning CLI v1 zrcadlí většinu funkcí sady Python SDK v1. Můžete ho použít k vytváření a správě prostředí.

Správa softwarových závislostí je běžnou úlohou vývojářů. Měli byste zajistit možnost reprodukce buildů bez rozsáhlé ruční konfigurace softwaru. Účty třídy Azure Machine Learning Environment pro místní vývojová řešení, jako jsou pip a Conda a distribuovaný vývoj cloudu prostřednictvím funkcí Dockeru.

Základní přehled fungování prostředí ve službě Azure Machine Learning najdete v tématu Co jsou prostředí ML? Informace o správě prostředí v studio Azure Machine Learning naleznete v tématu Správa prostředí v sadě Studio. Informace o konfiguraci vývojových prostředí najdete v tématu Nastavení vývojového prostředí Pythonu pro Azure Machine Learning.

Požadavky

• Pracovní prostor Služby Azure Machine Learning

Důležité

Některé příkazy Azure CLI v tomto článku používají azure-cli-mlrozšíření (nebo v1) pro Azure Machine Learning. Podpora rozšíření v1 skončí 30. září 2025. Do tohoto data budete moct nainstalovat a používat rozšíření v1.

Doporučujeme přejít na mlrozšíření (nebo v2) před 30. zářím 2025. Další informace o rozšíření v2 najdete v tématu Rozšíření Azure ML CLI a Python SDK v2.

Generování uživatelského rozhraní prostředí

Následující příkaz vygeneruje soubory pro výchozí definici prostředí v zadaném adresáři. Tyto soubory jsou soubory JSON. Fungují jako odpovídající třída v sadě SDK. Soubory můžete použít k vytvoření nových prostředí, která mají vlastní nastavení.

az ml environment scaffold -n myenv -d myenvdir

Registrace prostředí

Spuštěním následujícího příkazu zaregistrujte prostředí ze zadaného adresáře:

az ml environment register -d myenvdir

Seznam prostředí

Spuštěním následujícího příkazu zobrazte seznam všech registrovaných prostředí:

az ml environment list

Stažení prostředí

Pokud chcete stáhnout registrované prostředí, použijte následující příkaz:

az ml environment download -n myenv -d downloaddir

Další kroky

• Jakmile budete mít natrénovaný model, zjistěte , jak a kde nasazovat modely.
• Zobrazení referenčních informací k Environment sadě SDK třídy