Sdílet prostřednictvím

az ml workspace

  • Reference

Poznámka:

Tento odkaz je součástí rozšíření ml pro Azure CLI (verze 2.15.0 nebo vyšší). Rozšíření se automaticky nainstaluje při prvním spuštění příkazu az ml workspace . Přečtěte si další informace o rozšířeních.

Správa pracovních prostorů Azure ML

Pracovní prostor Azure ML je prostředek nejvyšší úrovně pro Azure Machine Learning. Poskytuje centralizované místo pro sledování prostředků a prostředků používaných v pracovních postupech ML spolu s protokoly a artefakty vytvořenými z trénovacích úloh.

Pokud upgradujete z rozhraní příkazového řádku v1 na verzi 2, budete potřebovat následující dvě změny v oboru správy pracovních prostorů:

  • Upgradujte az ml workspace private-endpoint příkazy na ekvivalentní az network private-endpoint příkazy.
  • Upgradujte az ml workspace share také příkazy na ekvivalentní az role assignment create příkazy.

Příkazy

Name Description Typ Stav
az ml workspace create

Vytvořte pracovní prostor.

 Rozšíření GA
az ml workspace delete

Odstraňte pracovní prostor.

 Rozšíření GA
az ml workspace diagnose

Diagnostika problémů s nastavením pracovního prostoru

 Rozšíření GA
az ml workspace list

Zobrazí seznam všech pracovních prostorů v předplatném.

 Rozšíření GA
az ml workspace list-keys

Výpis klíčů pracovního prostoru pro závislé prostředky, jako jsou Azure Storage, Azure Container Registry a Aplikace Azure lication Insights.

 Rozšíření GA
az ml workspace outbound-rule

Správa odchozích pravidel pro spravovanou síť pracovního prostoru Azure ML

 Rozšíření GA
az ml workspace outbound-rule list

Zobrazí seznam všech pravidel odchozích přenosů spravované sítě pro pracovní prostor.

 Rozšíření GA
az ml workspace outbound-rule remove

Odeberte odchozí pravidlo ze spravované sítě pro pracovní prostor.

 Rozšíření GA
az ml workspace outbound-rule set

Přidání nebo aktualizace odchozího pravidla ve spravované síti pro pracovní prostor

 Rozšíření GA
az ml workspace outbound-rule show

Zobrazí podrobnosti o odchozím pravidlu spravované sítě pro pracovní prostor.

 Rozšíření GA
az ml workspace provision-network

Zřízení spravované sítě pracovního prostoru

 Rozšíření GA
az ml workspace show

Zobrazení podrobností pracovního prostoru

 Rozšíření GA
az ml workspace sync-keys

Synchronizujte klíče pracovního prostoru pro závislé prostředky, jako jsou Azure Storage, Azure Container Registry a Aplikace Azure lication Insights.

 Rozšíření GA
az ml workspace update

Aktualizujte pracovní prostor.

 Rozšíření GA

az ml workspace create

Vytvořte pracovní prostor.

Po vytvoření pracovního prostoru se ve výchozím nastavení vytvoří také několik prostředků Azure, které bude Azure ML používat: Azure Storage, Azure Container Registry, Azure Key Vault a Aplikace Azure lication Insights. Při vytváření pracovního prostoru můžete místo toho použít existující instance prostředků Azure, a to zadáním ID prostředků v souboru YAML konfigurace pracovního prostoru.

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

Příklady

Vytvořte pracovní prostor ze souboru specifikace YAML.

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

Povinné parametry

--resource-group -g

Název skupiny prostředků. Výchozí skupinu můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults group=<name>.

Volitelné parametry

--allow-roleassignment-on-rg -r
Preview

Příznak, který určuje, jestli může mít pracovní prostor přiřazení rolí na úrovni skupiny prostředků.

výchozí hodnota: True
--application-insights -a

ID ARM přehledů aplikací přidružených k tomuto pracovnímu prostoru

--container-registry -c

ID ARM registru kontejneru přidruženého k tomuto pracovnímu prostoru

--default-resource-group
Preview

Pouze typ centra. Pokud je tato možnost nastavená, podřízené projekty tohoto centra budou mít ve výchozím nastavení nastavenou svou skupinu prostředků.

--description

Popis pracovního prostoru Azure ML

--display-name

Zobrazovaný název pracovního prostoru

--enable-data-isolation -e

Příznak, který určuje, jestli má pracovní prostor povolenou izolaci dat. Příznak lze nastavit pouze ve fázi vytváření, nedá se aktualizovat.

výchozí hodnota: False
--file -f

Místní cesta k souboru YAML obsahujícímu specifikaci pracovního prostoru Azure ML. Referenční dokumenty YAML pro pracovní prostor najdete tady: https://aka.ms/ml-cli-v2-workspace-yaml-reference.

--hub-id
Preview

Pouze typ projektu: ID ARM, které definuje nadřazené centrum tohoto projektu.

--image-build-compute -i

Název cílového výpočetního prostředí, který se má použít pro vytváření imagí Dockeru, když je registr kontejneru za virtuální sítí.

--key-vault -k

ID ARM trezoru klíčů přidruženého k tomuto pracovnímu prostoru

--kind
Preview

Určuje pracovní prostory jako určitý druh, přepsání hodnoty přiřazené v YAML, pokud je k dispozici. Výchozí hodnota je výchozí. Platné typy jsou: výchozí, rozbočovač a projekt.

--location -l

Umístění, které se má použít pro nový pracovní prostor.

--managed-network -m
Preview

Spravovaný režim izolace sítě pro pracovní prostor

--name -n

Název pracovního prostoru Azure ML

--no-wait

Nečekejte na dokončení vytváření pracovního prostoru.

výchozí hodnota: False
--primary-user-assigned-identity -p

Identifikátor ARM primární spravované identity přiřazené uživatelem v případě, že je zadáno více. Výchozí spravovaná identita pro výpočetní prostředky bez clusteru.

--public-network-access

Povolte připojení veřejného koncového bodu, pokud je povolený privátní propojení pracovního prostoru.

--set

Aktualizujte objekt zadáním cesty vlastnosti a hodnoty, která se má nastavit. Příklad: --set property1.property2=.

--storage-account -s

ID ARM účtu úložiště přidruženého k tomuto pracovnímu prostoru

--system-datastores-auth-mode -d
Preview

Určuje režim ověřování pro systémová úložiště dat. Platné režimy jsou: přístupový klíč a identita.

--tags

Páry klíč-hodnota oddělené mezerami pro značky objektu.

--update-dependent-resources -u

Zadáním parametru --update_dependent_resources udělíte souhlas s aktualizací závislých prostředků pracovního prostoru. Aktualizace prostředku Azure Container Registry nebo Application Insights připojeného k pracovnímu prostoru může narušit rodokmen předchozích úloh, nasazené koncové body odvozování nebo možnost opětovného spuštění předchozích úloh v tomto pracovním prostoru.

výchozí hodnota: False
Globální parametry
--debug

Zvyšte úroveň podrobností protokolování, aby se zobrazily všechny protokoly ladění.

--help -h

Zobrazte tuto zprávu nápovědy a ukončete ji.

--only-show-errors

Zobrazují se pouze chyby, potlačení upozornění.

--output -o

Výstupní formát

přijímané hodnoty: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
výchozí hodnota: json
--query

Řetězec dotazu JMESPath Další http://jmespath.org/ informace a příklady najdete v tématu.

--subscription

Název nebo ID předplatného. Výchozí předplatné můžete nakonfigurovat pomocí az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zvyšte úroveň podrobností protokolování. K úplnému ladění protokolů použijte příkaz --debug.

az ml workspace delete

Odstraňte pracovní prostor.

Ve výchozím nastavení se neodstraní závislé prostředky přidružené k pracovnímu prostoru (Azure Storage, Azure Container Registry, Azure Key Vault, Aplikace Azure lication Insights). Pokud chcete tyto prostředky odstranit, zahrňte také --all-resources. Pokud chcete pracovní prostor trvale odstranit, zahrňte příkaz --permanently-delete.

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

Povinné parametry

--name -n

Název pracovního prostoru Azure ML Výchozí pracovní prostor můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults workspace=<name>.

--resource-group -g

Název skupiny prostředků. Výchozí skupinu můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults group=<name>.

Volitelné parametry

--all-resources

Odstraňte všechny závislé prostředky přidružené k pracovnímu prostoru (účet služby Azure Storage, Azure Container Registry, Aplikace Azure lication Insights, Azure Key Vault).

výchozí hodnota: False
--no-wait

Nečekejte na dokončení dlouhotrvající operace. Výchozí hodnota je False.

výchozí hodnota: False
--permanently-delete -p

Pracovní prostory jsou ve výchozím nastavení obnovitelné odstranění, aby bylo možné obnovit data pracovního prostoru. Nastavte tento příznak tak, aby přepsal chování obnovitelného odstranění a trvale odstranil váš pracovní prostor.

výchozí hodnota: False
--yes -y

Nezotvádejte výzvu k potvrzení.

výchozí hodnota: False
Globální parametry
--debug

Zvyšte úroveň podrobností protokolování, aby se zobrazily všechny protokoly ladění.

--help -h

Zobrazte tuto zprávu nápovědy a ukončete ji.

--only-show-errors

Zobrazují se pouze chyby, potlačení upozornění.

--output -o

Výstupní formát

přijímané hodnoty: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
výchozí hodnota: json
--query

Řetězec dotazu JMESPath Další http://jmespath.org/ informace a příklady najdete v tématu.

--subscription

Název nebo ID předplatného. Výchozí předplatné můžete nakonfigurovat pomocí az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zvyšte úroveň podrobností protokolování. K úplnému ladění protokolů použijte příkaz --debug.

az ml workspace diagnose

Diagnostika problémů s nastavením pracovního prostoru

Pokud váš pracovní prostor nefunguje podle očekávání, můžete spustit tuto diagnostiku a zkontrolovat, jestli pracovní prostor není poškozený. V případě pracovního prostoru privátního koncového bodu také pomůže zkontrolovat, jestli má nastavení sítě pro tento pracovní prostor a jeho závislý prostředek problém nebo ne.

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

Příklady

diagnostikovat pracovní prostor.

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

Povinné parametry

--name -n

Název pracovního prostoru Azure ML Výchozí pracovní prostor můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults workspace=<name>.

--resource-group -g

Název skupiny prostředků. Výchozí skupinu můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults group=<name>.

Volitelné parametry

--no-wait

Nečekejte na dokončení dlouhotrvající operace. Výchozí hodnota je False.

výchozí hodnota: False
Globální parametry
--debug

Zvyšte úroveň podrobností protokolování, aby se zobrazily všechny protokoly ladění.

--help -h

Zobrazte tuto zprávu nápovědy a ukončete ji.

--only-show-errors

Zobrazují se pouze chyby, potlačení upozornění.

--output -o

Výstupní formát

přijímané hodnoty: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
výchozí hodnota: json
--query

Řetězec dotazu JMESPath Další http://jmespath.org/ informace a příklady najdete v tématu.

--subscription

Název nebo ID předplatného. Výchozí předplatné můžete nakonfigurovat pomocí az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zvyšte úroveň podrobností protokolování. K úplnému ladění protokolů použijte příkaz --debug.

az ml workspace list

Zobrazí seznam všech pracovních prostorů v předplatném.

Seznam pracovních prostorů je možné filtrovat podle skupiny prostředků.

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

Příklady

Zobrazení seznamu všech pracovních prostorů ve skupině prostředků

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

Zobrazí seznam všech pracovních prostorů pomocí argumentu --query ke spuštění dotazu JMESPath na výsledky příkazů.

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

Volitelné parametry

--filtered-kinds
Preview

Vypisujte pouze zadané typy pracovních prostorů jako čárkami oddělený seznam. Platné typy jsou: výchozí, rozbočovač a projekt.

--max-results -r

Maximální počet výsledků, které se mají vrátit.

--resource-group -g

Název skupiny prostředků. Výchozí skupinu můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults group=<name>.

Globální parametry
--debug

Zvyšte úroveň podrobností protokolování, aby se zobrazily všechny protokoly ladění.

--help -h

Zobrazte tuto zprávu nápovědy a ukončete ji.

--only-show-errors

Zobrazují se pouze chyby, potlačení upozornění.

--output -o

Výstupní formát

přijímané hodnoty: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
výchozí hodnota: json
--query

Řetězec dotazu JMESPath Další http://jmespath.org/ informace a příklady najdete v tématu.

--subscription

Název nebo ID předplatného. Výchozí předplatné můžete nakonfigurovat pomocí az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zvyšte úroveň podrobností protokolování. K úplnému ladění protokolů použijte příkaz --debug.

az ml workspace list-keys

Výpis klíčů pracovního prostoru pro závislé prostředky, jako jsou Azure Storage, Azure Container Registry a Aplikace Azure lication Insights.

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

Povinné parametry

--name -n

Název pracovního prostoru Azure ML Výchozí pracovní prostor můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults workspace=<name>.

--resource-group -g

Název skupiny prostředků. Výchozí skupinu můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults group=<name>.

Globální parametry
--debug

Zvyšte úroveň podrobností protokolování, aby se zobrazily všechny protokoly ladění.

--help -h

Zobrazte tuto zprávu nápovědy a ukončete ji.

--only-show-errors

Zobrazují se pouze chyby, potlačení upozornění.

--output -o

Výstupní formát

přijímané hodnoty: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
výchozí hodnota: json
--query

Řetězec dotazu JMESPath Další http://jmespath.org/ informace a příklady najdete v tématu.

--subscription

Název nebo ID předplatného. Výchozí předplatné můžete nakonfigurovat pomocí az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zvyšte úroveň podrobností protokolování. K úplnému ladění protokolů použijte příkaz --debug.

az ml workspace provision-network

Zřízení spravované sítě pracovního prostoru

Aktivuje pracovní prostor pro zřízení spravované sítě. Zadáním příznaku s povoleným sparkem se připraví spravovaná síť pracovního prostoru pro podporu Sparku. Výchozí hodnota je false, pokud není zadána, ale lze ji později povolit spuštěním tohoto příkazu znovu s tímto příznakem. Jakmile ho povolíte, nelze ho zakázat.

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

Příklady

zřídit spravovanou síť.

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

Povinné parametry

--name -n

Název pracovního prostoru Azure ML Výchozí pracovní prostor můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults workspace=<name>.

--resource-group -g

Název skupiny prostředků. Výchozí skupinu můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults group=<name>.

Volitelné parametry

--include-spark

Logická hodnota [true/false] pro to, jestli má být spravovaná síť zřízená pro účty pro úlohy Sparku. Výchozí hodnota je false, pokud není nastaven příznak. Později ho můžete povolit opětovným spuštěním tohoto příkazu s tímto příznakem.

výchozí hodnota: False
--no-wait

Nečekejte na dokončení dlouhotrvající operace. Výchozí hodnota je False.

výchozí hodnota: False
Globální parametry
--debug

Zvyšte úroveň podrobností protokolování, aby se zobrazily všechny protokoly ladění.

--help -h

Zobrazte tuto zprávu nápovědy a ukončete ji.

--only-show-errors

Zobrazují se pouze chyby, potlačení upozornění.

--output -o

Výstupní formát

přijímané hodnoty: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
výchozí hodnota: json
--query

Řetězec dotazu JMESPath Další http://jmespath.org/ informace a příklady najdete v tématu.

--subscription

Název nebo ID předplatného. Výchozí předplatné můžete nakonfigurovat pomocí az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zvyšte úroveň podrobností protokolování. K úplnému ladění protokolů použijte příkaz --debug.

az ml workspace show

Zobrazení podrobností pracovního prostoru

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

Povinné parametry

--name -n

Název pracovního prostoru Azure ML Výchozí pracovní prostor můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults workspace=<name>.

--resource-group -g

Název skupiny prostředků. Výchozí skupinu můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults group=<name>.

Globální parametry
--debug

Zvyšte úroveň podrobností protokolování, aby se zobrazily všechny protokoly ladění.

--help -h

Zobrazte tuto zprávu nápovědy a ukončete ji.

--only-show-errors

Zobrazují se pouze chyby, potlačení upozornění.

--output -o

Výstupní formát

přijímané hodnoty: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
výchozí hodnota: json
--query

Řetězec dotazu JMESPath Další http://jmespath.org/ informace a příklady najdete v tématu.

--subscription

Název nebo ID předplatného. Výchozí předplatné můžete nakonfigurovat pomocí az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zvyšte úroveň podrobností protokolování. K úplnému ladění protokolů použijte příkaz --debug.

az ml workspace sync-keys

Synchronizujte klíče pracovního prostoru pro závislé prostředky, jako jsou Azure Storage, Azure Container Registry a Aplikace Azure lication Insights.

Pokud se klíče pro jakýkoli prostředek v pracovním prostoru změní, může trvat přibližně hodinu, než se automaticky aktualizují. Tento příkaz aktivuje pracovní prostor pro okamžitou synchronizaci klíčů. Možný scénář vyžaduje okamžitý přístup k úložišti po opětovném vygenerování klíčů úložiště.

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

Povinné parametry

--name -n

Název pracovního prostoru Azure ML Výchozí pracovní prostor můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults workspace=<name>.

--resource-group -g

Název skupiny prostředků. Výchozí skupinu můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults group=<name>.

Volitelné parametry

--no-wait

Nečekejte na dokončení dlouhotrvající operace. Výchozí hodnota je False.

výchozí hodnota: False
Globální parametry
--debug

Zvyšte úroveň podrobností protokolování, aby se zobrazily všechny protokoly ladění.

--help -h

Zobrazte tuto zprávu nápovědy a ukončete ji.

--only-show-errors

Zobrazují se pouze chyby, potlačení upozornění.

--output -o

Výstupní formát

přijímané hodnoty: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
výchozí hodnota: json
--query

Řetězec dotazu JMESPath Další http://jmespath.org/ informace a příklady najdete v tématu.

--subscription

Název nebo ID předplatného. Výchozí předplatné můžete nakonfigurovat pomocí az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zvyšte úroveň podrobností protokolování. K úplnému ladění protokolů použijte příkaz --debug.

az ml workspace update

Aktualizujte pracovní prostor.

Vlastnosti description, tags a friendly_name je možné aktualizovat.

az ml workspace update --name
                       --resource-group
                       [--add]
                       [--allow-roleassignment-on-rg]
                       [--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]
                       [--system-datastores-auth-mode]
                       [--update-dependent-resources]

Příklady

aktualizujte pracovní prostor ze souboru specifikace YAML.

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

Povinné parametry

--name -n

Název pracovního prostoru Azure ML Výchozí pracovní prostor můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults workspace=<name>.

--resource-group -g

Název skupiny prostředků. Výchozí skupinu můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults group=<name>.

Volitelné parametry

--add

Přidejte objekt do seznamu objektů zadáním párů cest a klíč-hodnota. Příklad: --add property.listProperty <key=value, string or JSON string>.

výchozí hodnota: []
--allow-roleassignment-on-rg -r
Preview

Příznak, který určuje, jestli může mít pracovní prostor přiřazení rolí na úrovni skupiny prostředků.

--application-insights -a

ID ARM přehledů aplikací přidružených k tomuto pracovnímu prostoru

--container-registry -c

ID ARM registru kontejneru přidruženého k tomuto pracovnímu prostoru

--description

Popis pracovního prostoru Azure ML

--display-name

Zobrazovaný název pracovního prostoru

--file -f

Místní cesta k souboru YAML obsahujícímu specifikaci pracovního prostoru Azure ML. Referenční dokumenty YAML pro pracovní prostor najdete tady: https://aka.ms/ml-cli-v2-workspace-yaml-reference.

--force-string

Při použití set nebo add zachovávejte řetězcové literály místo pokusu o převod na JSON.

výchozí hodnota: False
--image-build-compute -i

Název cílového výpočetního prostředí, který se má použít pro vytváření imagí Dockeru, když je registr kontejneru za virtuální sítí.

--managed-network -m
Preview

Spravovaný režim izolace sítě pro pracovní prostor

--no-wait

Nečekejte na dokončení dlouhotrvající operace. Výchozí hodnota je False.

výchozí hodnota: False
--primary-user-assigned-identity -p

ID ARM primární identity přiřazené uživatelem přidružené k tomuto pracovnímu prostoru

--public-network-access

Povolte připojení veřejného koncového bodu, pokud je povolený privátní propojení pracovního prostoru.

--remove

Odeberte vlastnost nebo prvek ze seznamu. Příklad: --remove property.list <indexToRemove> OR --remove propertyToRemove.

výchozí hodnota: []
--set

Aktualizujte objekt zadáním cesty vlastnosti a hodnoty, která se má nastavit. Příklad: --set property1.property2=<value>.

výchozí hodnota: []
--system-datastores-auth-mode -d
Preview

Určuje režim ověřování pro systémová úložiště dat. Platné režimy jsou: přístupový klíč a identita.

--update-dependent-resources -u

Zadáním parametru --update_dependent_resources udělíte souhlas s aktualizací závislých prostředků pracovního prostoru. Aktualizace prostředku Azure Container Registry nebo Application Insights připojeného k pracovnímu prostoru může narušit rodokmen předchozích úloh, nasazené koncové body odvozování nebo možnost opětovného spuštění předchozích úloh v tomto pracovním prostoru.

výchozí hodnota: False
Globální parametry
--debug

Zvyšte úroveň podrobností protokolování, aby se zobrazily všechny protokoly ladění.

--help -h

Zobrazte tuto zprávu nápovědy a ukončete ji.

--only-show-errors

Zobrazují se pouze chyby, potlačení upozornění.

--output -o

Výstupní formát

přijímané hodnoty: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
výchozí hodnota: json
--query

Řetězec dotazu JMESPath Další http://jmespath.org/ informace a příklady najdete v tématu.

--subscription

Název nebo ID předplatného. Výchozí předplatné můžete nakonfigurovat pomocí az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zvyšte úroveň podrobností protokolování. K úplnému ladění protokolů použijte příkaz --debug.