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az ml batch-endpoint

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Nota:

Esta referencia forma parte de la extensión ml para la CLI de Azure (versión 2.15.0 o posterior). La extensión instalará automáticamente la primera vez que ejecute un comando az ml batch-endpoint . Obtenga más información sobre las extensiones.

Administración de puntos de conexión por lotes de Azure ML.

Los puntos de conexión de Azure ML proporcionan una interfaz sencilla para crear y administrar implementaciones de modelos. Cada punto de conexión puede tener una o varias implementaciones. Los puntos de conexión de Batch se usan para la puntuación por lotes sin conexión.

Comandos

Nombre Description Tipo Estado
az ml batch-endpoint create

Cree un punto de conexión.

 Extensión GA
az ml batch-endpoint delete

Elimine un punto de conexión.

 Extensión GA
az ml batch-endpoint invoke

Invoque un punto de conexión.

 Extensión GA
az ml batch-endpoint list

Enumerar los puntos de conexión de un área de trabajo.

 Extensión GA
az ml batch-endpoint list-jobs

Enumere los trabajos de puntuación por lotes para un punto de conexión por lotes.

 Extensión GA
az ml batch-endpoint show

Mostrar los detalles de un punto de conexión.

 Extensión GA
az ml batch-endpoint update

Actualice un punto de conexión.

 Extensión GA

az ml batch-endpoint create

Cree un punto de conexión.

Para crear un punto de conexión, proporcione un archivo YAML con una configuración de punto de conexión por lotes. Si el punto de conexión ya existe, se sobreescribirá con la nueva configuración.

az ml batch-endpoint create --resource-group
                            --workspace-name
                            [--file]
                            [--name]
                            [--no-wait]
                            [--set]

Ejemplos

Creación de un punto de conexión a partir de un archivo de especificación de YAML

az ml batch-endpoint create --file endpoint.yml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Creación de un punto de conexión con el nombre

az ml batch-endpoint create --name endpointname --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parámetros requeridos

--resource-group -g

Nombre del grupo de recursos. Puede configurar el grupo predeterminado mediante az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nombre del área de trabajo de Azure ML. Puede configurar el área de trabajo predeterminada mediante az configure --defaults workspace=<name>.

Parámetros opcionales

--file -f

Ruta de acceso local al archivo YAML que contiene la especificación de punto de conexión por lotes de Azure ML. Los documentos de referencia de YAML para batch-endpoint se pueden encontrar en: https://aka.ms/ml-cli-v2-endpoint-batch-yaml-reference.

--name -n

Nombre del punto de conexión por lotes.

--no-wait

No espere a que finalice la operación de ejecución prolongada. El valor predeterminado es False.

valor predeterminado: False
--set

Actualice un objeto especificando una ruta de acceso de propiedad y un valor que se va a establecer. Ejemplo: --set property1.property2=.

Parámetros globales
--debug

Aumente el nivel de detalle de registro para mostrar todos los registros de depuración.

--help -h

Muestre este mensaje de ayuda y salga.

--only-show-errors

Mostrar solo los errores y suprimir las advertencias.

--output -o

Formato de salida.

valores aceptados: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valor predeterminado: json
--query

Cadena de consulta de JMESPath. Para más información y ejemplos, consulte http://jmespath.org/.

--subscription

Nombre o identificador de la suscripción Puede configurar la suscripción predeterminada mediante az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumente el nivel de detalle de registro. Use --debug para obtener registros de depuración completos.

az ml batch-endpoint delete

Elimine un punto de conexión.

az ml batch-endpoint delete --name
                            --resource-group
                            --workspace-name
                            [--no-wait]
                            [--yes]

Ejemplos

Eliminación de un punto de conexión por lotes, incluidas todas sus implementaciones

az ml batch-endpoint delete --name my-batch-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parámetros requeridos

--name -n

Nombre del punto de conexión por lotes.

--resource-group -g

Nombre del grupo de recursos. Puede configurar el grupo predeterminado mediante az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nombre del área de trabajo de Azure ML. Puede configurar el área de trabajo predeterminada mediante az configure --defaults workspace=<name>.

Parámetros opcionales

--no-wait

No espere a que finalice la operación de ejecución prolongada. El valor predeterminado es False.

valor predeterminado: False
--yes -y

No solicita confirmación.

valor predeterminado: False
Parámetros globales
--debug

Aumente el nivel de detalle de registro para mostrar todos los registros de depuración.

--help -h

Muestre este mensaje de ayuda y salga.

--only-show-errors

Mostrar solo los errores y suprimir las advertencias.

--output -o

Formato de salida.

valores aceptados: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valor predeterminado: json
--query

Cadena de consulta de JMESPath. Para más información y ejemplos, consulte http://jmespath.org/.

--subscription

Nombre o identificador de la suscripción Puede configurar la suscripción predeterminada mediante az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumente el nivel de detalle de registro. Use --debug para obtener registros de depuración completos.

az ml batch-endpoint invoke

Invoque un punto de conexión.

Puede iniciar la ejecución de la inferencia por lotes invocando el punto de conexión con algunos datos. En el caso de los puntos de conexión por lotes, la invocación desencadenará un trabajo de puntuación por lotes asincrónica.

az ml batch-endpoint invoke --name
                            --resource-group
                            --workspace-name
                            [--deployment-name]
                            [--experiment-name]
                            [--file]
                            [--input]
                            [--input-type]
                            [--inputs]
                            [--instance-count]
                            [--job-name]
                            [--mini-batch-size]
                            [--output-path]
                            [--outputs]
                            [--set]

Ejemplos

Invocación de un punto de conexión por lotes con datos de entrada de un recurso de datos de Azure ML registrado e invalidación de la configuración de implementación predeterminada para mini_batch_size

az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input azureml:my-dataset:1 --mini-batch-size 64 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Invocación de un punto de conexión por lotes con un archivo de entrada desde un URI público

az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input-type uri_file --input https://pipelinedata.blob.core.windows.net/sampledata/mnist/0.png --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Invocación de un punto de conexión por lotes con un archivo de entrada desde un almacén de datos registrado

az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input-type uri_file --input azureml://datastores/workspaceblobstore/paths/{path_to_data}/mnist/0.png --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Invocación de un punto de conexión por lotes con la carpeta de entrada desde un URI público

az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input-type uri_folder --input https://pipelinedata.blob.core.windows.net/sampledata/mnist --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Invocación de un punto de conexión por lotes con la carpeta de entrada de un almacén de datos registrado

az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input-type uri_folder --input azureml://datastores/workspaceblobstore/paths/{path_to_data}/mnist --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Invocación de un punto de conexión por lotes con archivos en una carpeta local

az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input ./mnist_folder --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Invocación de un punto de conexión por lotes con una carpeta local como ruta de acceso de entrada y salida y sobrescribir algunas opciones de implementación por lotes durante la invocación del punto de conexión

az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input ./mnist_folder --instance-count 2 --mini-batch-size 5 --output-path azureml://datastores/workspaceblobstore/paths/tests/output --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parámetros requeridos

--name -n

Nombre del punto de conexión por lotes.

--resource-group -g

Nombre del grupo de recursos. Puede configurar el grupo predeterminado mediante az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nombre del área de trabajo de Azure ML. Puede configurar el área de trabajo predeterminada mediante az configure --defaults workspace=<name>.

Parámetros opcionales

--deployment-name -d

Nombre de la implementación a destino.

--experiment-name

Nombre del experimento para la implementación de componentes de canalización.

--file -f

Nombre del archivo usado para la invocación por lotes.

--input

Referencia a los datos de entrada que se van a usar para la inferencia por lotes. Puede ser una ruta de acceso en el almacén de datos, el URI público, un recurso de datos registrado o una ruta de acceso de carpeta local.

--input-type

Tipo de entrada, especificando si es un archivo o una carpeta. Úselo cuando use una ruta de acceso en el almacén de datos o en el URI público. Valores admitidos: uri_folder, uri_file.

--inputs

Diccionario de entradas de trabajos de invocación.

--instance-count -c

Número de instancias en las que se ejecutará la predicción.

--job-name

Nombre del trabajo para la invocación por lotes.

--mini-batch-size -m

Tamaño de cada mini lote en el que se dividirán los datos de entrada para la predicción.

--output-path

Ruta de acceso en el almacén de datos donde se cargarán los archivos de salida.

--outputs

Diccionario para especificar dónde almacenar los resultados.

--set

Actualice un objeto especificando una ruta de acceso de propiedad y un valor que se va a establecer. Ejemplo: --set property1.property2=.

Parámetros globales
--debug

Aumente el nivel de detalle de registro para mostrar todos los registros de depuración.

--help -h

Muestre este mensaje de ayuda y salga.

--only-show-errors

Mostrar solo los errores y suprimir las advertencias.

--output -o

Formato de salida.

valores aceptados: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valor predeterminado: json
--query

Cadena de consulta de JMESPath. Para más información y ejemplos, consulte http://jmespath.org/.

--subscription

Nombre o identificador de la suscripción Puede configurar la suscripción predeterminada mediante az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumente el nivel de detalle de registro. Use --debug para obtener registros de depuración completos.

az ml batch-endpoint list

Enumerar los puntos de conexión de un área de trabajo.

az ml batch-endpoint list --resource-group
                          --workspace-name

Ejemplos

Enumeración de todos los puntos de conexión por lotes de un área de trabajo

az ml batch-endpoint list --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Enumeración de todos los puntos de conexión por lotes de un área de trabajo

az ml batch-endpoint list  --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Enumere todos los puntos de conexión por lotes de un área de trabajo mediante el argumento --query para ejecutar una consulta JMESPath en los resultados de los comandos.

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

Parámetros requeridos

--resource-group -g

Nombre del grupo de recursos. Puede configurar el grupo predeterminado mediante az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nombre del área de trabajo de Azure ML. Puede configurar el área de trabajo predeterminada mediante az configure --defaults workspace=<name>.

Parámetros globales
--debug

Aumente el nivel de detalle de registro para mostrar todos los registros de depuración.

--help -h

Muestre este mensaje de ayuda y salga.

--only-show-errors

Mostrar solo los errores y suprimir las advertencias.

--output -o

Formato de salida.

valores aceptados: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valor predeterminado: json
--query

Cadena de consulta de JMESPath. Para más información y ejemplos, consulte http://jmespath.org/.

--subscription

Nombre o identificador de la suscripción Puede configurar la suscripción predeterminada mediante az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumente el nivel de detalle de registro. Use --debug para obtener registros de depuración completos.

az ml batch-endpoint list-jobs

Enumere los trabajos de puntuación por lotes para un punto de conexión por lotes.

az ml batch-endpoint list-jobs --name
                               --resource-group
                               --workspace-name

Ejemplos

Enumeración de todos los trabajos de puntuación por lotes para un punto de conexión

az ml batch-endpoint list-jobs --name my-batch-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parámetros requeridos

--name -n

Nombre del punto de conexión por lotes.

--resource-group -g

Nombre del grupo de recursos. Puede configurar el grupo predeterminado mediante az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nombre del área de trabajo de Azure ML. Puede configurar el área de trabajo predeterminada mediante az configure --defaults workspace=<name>.

Parámetros globales
--debug

Aumente el nivel de detalle de registro para mostrar todos los registros de depuración.

--help -h

Muestre este mensaje de ayuda y salga.

--only-show-errors

Mostrar solo los errores y suprimir las advertencias.

--output -o

Formato de salida.

valores aceptados: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valor predeterminado: json
--query

Cadena de consulta de JMESPath. Para más información y ejemplos, consulte http://jmespath.org/.

--subscription

Nombre o identificador de la suscripción Puede configurar la suscripción predeterminada mediante az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumente el nivel de detalle de registro. Use --debug para obtener registros de depuración completos.

az ml batch-endpoint show

Mostrar los detalles de un punto de conexión.

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

Ejemplos

Mostrar los detalles de un punto de conexión por lotes

az ml batch-endpoint show --name my-batch-endpoint  --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Muestre el estado de aprovisionamiento de un punto de conexión mediante el argumento --query para ejecutar una consulta JMESPath en los resultados de los comandos.

az ml batch-endpoint show -n my-endpoint --query "{Name:name,State:provisioning_state}"  --output table --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parámetros requeridos

--name -n

Nombre del punto de conexión por lotes.

--resource-group -g

Nombre del grupo de recursos. Puede configurar el grupo predeterminado mediante az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nombre del área de trabajo de Azure ML. Puede configurar el área de trabajo predeterminada mediante az configure --defaults workspace=<name>.

Parámetros globales
--debug

Aumente el nivel de detalle de registro para mostrar todos los registros de depuración.

--help -h

Muestre este mensaje de ayuda y salga.

--only-show-errors

Mostrar solo los errores y suprimir las advertencias.

--output -o

Formato de salida.

valores aceptados: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valor predeterminado: json
--query

Cadena de consulta de JMESPath. Para más información y ejemplos, consulte http://jmespath.org/.

--subscription

Nombre o identificador de la suscripción Puede configurar la suscripción predeterminada mediante az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumente el nivel de detalle de registro. Use --debug para obtener registros de depuración completos.

az ml batch-endpoint update

Actualice un punto de conexión.

Se pueden actualizar las propiedades "description", "tags" y "defaults" de un punto de conexión. Además, se pueden agregar nuevas implementaciones a un punto de conexión y se pueden actualizar las implementaciones existentes.

az ml batch-endpoint update --resource-group
                            --workspace-name
                            [--add]
                            [--defaults]
                            [--file]
                            [--force-string]
                            [--name]
                            [--no-wait]
                            [--remove]
                            [--set]

Ejemplos

Actualización de un punto de conexión desde un archivo de especificación de YAML

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

Adición de una nueva implementación a un punto de conexión existente

az ml batch-endpoint update --name my-batch-endpoint  --set defaults.deployment_name=depname  --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parámetros requeridos

--resource-group -g

Nombre del grupo de recursos. Puede configurar el grupo predeterminado mediante az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nombre del área de trabajo de Azure ML. Puede configurar el área de trabajo predeterminada mediante az configure --defaults workspace=<name>.

Parámetros opcionales

--add

Agregue un objeto a una lista de objetos especificando una ruta de acceso y pares clave-valor. Ejemplo: --add property.listProperty <key=value, string or JSON string>.

valor predeterminado: []
--defaults

Actualice deployment_name dentro de la configuración predeterminada para la invocación del punto de conexión.

--file -f

Ruta de acceso local al archivo YAML que contiene la especificación de punto de conexión por lotes de Azure ML. Los documentos de referencia de YAML para batch-endpoint se pueden encontrar en: https://aka.ms/ml-cli-v2-endpoint-batch-yaml-reference.

--force-string

Al usar 'set' o 'add', conserve los literales de cadena en lugar de intentar convertir en JSON.

valor predeterminado: False
--name -n

Nombre del punto de conexión por lotes.

--no-wait

No espere a que finalice la operación de ejecución prolongada. El valor predeterminado es False.

valor predeterminado: False
--remove

Quite una propiedad o un elemento de una lista. Ejemplo: --remove property.list <indexToRemove> O --remove propertyToRemove.

valor predeterminado: []
--set

Actualice un objeto especificando una ruta de acceso de propiedad y un valor que se va a establecer. Ejemplo: --set property1.property2=<value>.

valor predeterminado: []
Parámetros globales
--debug

Aumente el nivel de detalle de registro para mostrar todos los registros de depuración.

--help -h

Muestre este mensaje de ayuda y salga.

--only-show-errors

Mostrar solo los errores y suprimir las advertencias.

--output -o

Formato de salida.

valores aceptados: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valor predeterminado: json
--query

Cadena de consulta de JMESPath. Para más información y ejemplos, consulte http://jmespath.org/.

--subscription

Nombre o identificador de la suscripción Puede configurar la suscripción predeterminada mediante az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumente el nivel de detalle de registro. Use --debug para obtener registros de depuración completos.