az ml compute

Note

このリファレンスは、Azure CLI (バージョン 2.15.0 以降) の ml 拡張機能の一部です。 拡張機能は、 az ml compute コマンドを初めて実行するときに自動的にインストールされます。 拡張機能の詳細をご覧ください。

Azure ML コンピューティング リソースを管理します。

Azure ML コンピューティング ターゲットは、トレーニングのためにジョブを実行したり、推論のためにモデルをデプロイしたりできる、指定されたコンピューティング リソースです。

コマンド

名前	説明	型	状態
az ml compute attach	既存のコンピューティング リソースをワークスペースにアタッチします。	拡張子	GA
az ml compute connect-ssh	コンピューティング インスタンスへの SSH 接続を設定します。	拡張子	プレビュー
az ml compute create	コンピューティング先を作成します。	拡張子	GA
az ml compute delete	コンピューティング 先を削除します。	拡張子	GA
az ml compute detach	以前にアタッチされたコンピューティング リソースをワークスペースからデタッチします。	拡張子	GA
az ml compute enable-sso	Compute Instance でシングル サインオンを有効または無効にします。	拡張子	プレビュー
az ml compute list	ワークスペース内のコンピューティング 先を一覧表示します。	拡張子	GA
az ml compute list-nodes	コンピューティング 先のノードの詳細を一覧表示します。 このコマンドでサポートされているコンピューティングの種類は、AML コンピューティングのみです。	拡張子	GA
az ml compute list-sizes	場所別に使用可能な VM サイズを一覧表示します。	拡張子	GA
az ml compute list-usage	VM で使用可能な使用状況リソースを一覧表示します。	拡張子	GA
az ml compute restart	ComputeInstance ターゲットを再起動します。	拡張子	GA
az ml compute show	コンピューティング 先の詳細を表示します。	拡張子	GA
az ml compute start	ComputeInstance ターゲットを開始します。	拡張子	GA
az ml compute stop	ComputeInstance ターゲットを停止します。	拡張子	GA
az ml compute update	コンピューティング 先を更新します。	拡張子	GA

az ml compute attach

既存のコンピューティング リソースをワークスペースにアタッチします。

Kubernetes クラスターとリモート VM は、コンピューティング ターゲットとしてアタッチできます。

az ml compute attach --resource-group
                     --workspace-name
                     [--admin-password]
                     [--admin-username]
                     [--file]
                     [--identity-type]
                     [--name]
                     [--namespace]
                     [--no-wait]
                     [--resource-id]
                     [--ssh-port]
                     [--ssh-private-key-file]
                     [--type]
                     [--user-assigned-identities]

必須のパラメーター

--resource-group -g

リソース グループの名前。 az configure --defaults group=<name> を使用して、既定のグループを構成できます。

--workspace-name -w

Azure ML ワークスペースの名前。 既定のワークスペースは、 az configure --defaults workspace=<name>を使用して構成できます。

省略可能のパラメーター

--admin-password

ノードへの SSH 接続に使用できる管理者ユーザー パスワード。

--admin-username

ノードへの SSH 接続に使用できる管理者ユーザー アカウントの名前。

--file -f

Azure ML コンピューティング仕様を含む YAML ファイルへのローカル パス。

--identity-type

管理 ID の種類。 使用できる値: SystemAssigned、UserAssigned。

--name -n

コンピューティング 先の名前 (yaml ファイルで指定されていない場合は必須)。

--namespace

KubernetesCompute のNamespace。

--no-wait

実行時間の長い操作の終了を待機しません。

規定値: False

--resource-id

リソース名とリソースの種類を含むリソースの完全修飾 ID (yaml ファイルで指定されていない場合は必須)。

--ssh-port

ノードへの SSH 接続に使用できるポート番号。 指定しない場合は、既定値 (ポート 22) が使用されます。

--ssh-private-key-file

管理者ユーザー アカウントの SSH 秘密キーを含むファイル。

--type -t

コンピューティング 先の種類。 使用できる値: virtualmachine、Kubernetes。

--user-assigned-identities -i

--identity_type=UserAssigned に必要な、ユーザー割り当て ID のリソース ID。

グローバル パラメーター

--debug

すべてのデバッグ ログを表示するようにログの詳細レベルを上げます。

--help -h

このヘルプ メッセージを表示して終了します。

--only-show-errors

エラーのみを表示し、警告は抑制します。

--output -o

出力形式。

指定可能な値: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

規定値: json

--query

JMESPath クエリ文字列。 詳細と例については、http://jmespath.org/ をご覧ください。

--subscription

サブスクリプションの名前または ID。 az account set -s NAME_OR_ID を使用して、既定のサブスクリプションを構成できます。

--verbose

ログの詳細レベルを上げます。 詳細なデバッグ ログを表示するには --debug を使います。

az ml compute connect-ssh

プレビュー

このコマンドはプレビュー段階であり、開発中です。 参照レベルとサポート レベル: https://aka.ms/CLI_refstatus

コンピューティング インスタンスへの SSH 接続を設定します。

az ml compute connect-ssh --name
                          --resource-group
                          --workspace-name
                          [--private-key-file-path]

例

SSH 経由でコンピューティング インスタンスに接続する

az ml compute connect-ssh --name ci1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace --private-key-file-path sshkey.pem

必須のパラメーター

--name -n

コンピューティング 先の名前。 必須。

--resource-group -g

リソース グループの名前。 az configure --defaults group=<name> を使用して、既定のグループを構成できます。

--workspace-name -w

Azure ML ワークスペースの名前。 既定のワークスペースは、 az configure --defaults workspace=<name>を使用して構成できます。

省略可能のパラメーター

--private-key-file-path -f

秘密キー ファイルファイルへのパス。

グローバル パラメーター

--debug

すべてのデバッグ ログを表示するようにログの詳細レベルを上げます。

--help -h

このヘルプ メッセージを表示して終了します。

--only-show-errors

エラーのみを表示し、警告は抑制します。

--output -o

出力形式。

指定可能な値: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

規定値: json

--query

JMESPath クエリ文字列。 詳細と例については、http://jmespath.org/ をご覧ください。

--subscription

サブスクリプションの名前または ID。 az account set -s NAME_OR_ID を使用して、既定のサブスクリプションを構成できます。

--verbose

ログの詳細レベルを上げます。 詳細なデバッグ ログを表示するには --debug を使います。

az ml compute create

コンピューティング先を作成します。

Azure ML のマネージド コンピューティング インフラストラクチャである AmlCompute クラスター、またはマネージド クラウドベースワークステーションであるコンピューティング インスタンスを作成できます。

az ml compute create --resource-group
                     --workspace-name
                     [--admin-password]
                     [--admin-username]
                     [--description]
                     [--enable-node-public-ip]
                     [--file]
                     [--identity-type]
                     [--idle-time-before-scale-down]
                     [--location]
                     [--max-instances]
                     [--min-instances]
                     [--name]
                     [--no-wait]
                     [--set]
                     [--size]
                     [--ssh-key-value]
                     [--ssh-public-access-enabled]
                     [--subnet]
                     [--tags]
                     [--tier]
                     [--type]
                     [--user-assigned-identities]
                     [--user-object-id]
                     [--user-tenant-id]
                     [--vnet-name]

例

YAML 仕様ファイルからコンピューティング 先を作成する

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

コマンド オプションを使用して AmlCompute ターゲットを作成する

az ml compute create --name nc6-cluster --size Standard_NC6 --min-instances 0 --max-instances 5 --type AmlCompute --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

必須のパラメーター

--resource-group -g

リソース グループの名前。 az configure --defaults group=<name> を使用して、既定のグループを構成できます。

--workspace-name -w

Azure ML ワークスペースの名前。 既定のワークスペースは、 az configure --defaults workspace=<name>を使用して構成できます。

省略可能のパラメーター

--admin-password

認証の種類が "パスワード" の場合の管理者ユーザー アカウントのパスワード。

--admin-username

ノードへの SSH 接続に使用できる管理者ユーザー アカウントの名前。

--description

コンピューティング 先の説明。

--enable-node-public-ip

パブリック IP が有効かどうかを示します。 既定値: True。

--file -f

Azure ML コンピューティング仕様を含む YAML ファイルへのローカル パス。 コンピューティングの YAML リファレンス ドキュメントは、 https://aka.ms/ml-cli-v2-compute-aml-yaml-reference、 https://aka.ms/ml-cli-v2-compute-instance-yaml-reference、 https://aka.ms/ml-cli-v2-compute-vm-yaml-referenceにあります。

--identity-type

マネージド ID の種類。 使用できる値: SystemAssigned、UserAssigned。

--idle-time-before-scale-down -d

クラスターをスケールダウンするまでのノードのアイドル時間 (秒)。 既定値: 120。

--location -l

コンピューティングの場所。 指定しない場合、既定でワークスペースの場所が設定されます。

--max-instances

クラスターで使用するノードの最大数。 既定値: 4。

--min-instances

クラスターで使用するノードの最小数。 既定: 0

--name -n

コンピューティング 先の名前。 --file/-f が指定されていない場合は必須。

--no-wait

実行時間の長い操作が完了するまで待つ必要はありません。 既定値は False です。

規定値: False

--set

設定するプロパティ パスと値を指定して、オブジェクトを更新します。 例: --set property1.property2=。

--size

コンピューティング 先に使用する VM サイズ。 詳細については、https://aka.ms/azureml-vm-details を参照してください。

--ssh-key-value

管理者ユーザー アカウントの SSH 公開キー。

--ssh-public-access-enabled -p

パブリック SSH ポートが有効かどうかを示します。

--subnet

サブネットの名前です。 名前ではなく ID で既存の vnet 内のサブネットを参照することもできます。 サブネット ID が指定されている場合、vnet-name は無視されます。 サブネット ID は、完全修飾サブネット ID を指定することで、別の RG 内の vnet/サブネットを参照できます。 vnet 名が指定されている場合に必要です。

--tags

オブジェクトのタグのスペース区切りのキーと値のペア。

--tier

VM 優先度レベル。 使用できる値: dedicated、low_priority。

--type -t

コンピューティング 先の種類。 --file/-f が指定されていない場合は必須。 使用できる値: AmlCompute、ComputeInstance。

--user-assigned-identities -i

'[system]' を使用して、システム割り当て ID を設定します。ユーザー割り当て ID を設定するには、コンマ (つまり) で区切られた入力リソース ID を入力します。

--user-object-id

割り当てられたユーザーの AAD オブジェクト ID。

--user-tenant-id

割り当てられたユーザーの AAD テナント ID。

--vnet-name

仮想ネットワークの名前。

グローバル パラメーター

--debug

すべてのデバッグ ログを表示するようにログの詳細レベルを上げます。

--help -h

このヘルプ メッセージを表示して終了します。

--only-show-errors

エラーのみを表示し、警告は抑制します。

--output -o

出力形式。

指定可能な値: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

規定値: json

--query

JMESPath クエリ文字列。 詳細と例については、http://jmespath.org/ をご覧ください。

--subscription

サブスクリプションの名前または ID。 az account set -s NAME_OR_ID を使用して、既定のサブスクリプションを構成できます。

--verbose

ログの詳細レベルを上げます。 詳細なデバッグ ログを表示するには --debug を使います。

az ml compute delete

コンピューティング 先を削除します。

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

必須のパラメーター

--name -n

コンピューティング 先の名前 (yaml ファイルで指定されていない場合は必須)。

--resource-group -g

リソース グループの名前。 az configure --defaults group=<name> を使用して、既定のグループを構成できます。

--workspace-name -w

Azure ML ワークスペースの名前。 既定のワークスペースは、 az configure --defaults workspace=<name>を使用して構成できます。

省略可能のパラメーター

--no-wait

実行時間の長い操作が完了するまで待つ必要はありません。 既定値は False です。

規定値: False

--yes -y

確認のダイアログを表示しません。

規定値: False

グローバル パラメーター

--debug

すべてのデバッグ ログを表示するようにログの詳細レベルを上げます。

--help -h

このヘルプ メッセージを表示して終了します。

--only-show-errors

エラーのみを表示し、警告は抑制します。

--output -o

出力形式。

指定可能な値: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

規定値: json

--query

JMESPath クエリ文字列。 詳細と例については、http://jmespath.org/ をご覧ください。

--subscription

サブスクリプションの名前または ID。 az account set -s NAME_OR_ID を使用して、既定のサブスクリプションを構成できます。

--verbose

ログの詳細レベルを上げます。 詳細なデバッグ ログを表示するには --debug を使います。

az ml compute detach

以前にアタッチされたコンピューティング リソースをワークスペースからデタッチします。

az ml compute detach --name
                     --resource-group
                     --workspace-name
                     [--no-wait]
                     [--yes]

必須のパラメーター

--name -n

コンピューティング 先の名前 (yaml ファイルで指定されていない場合は必須)。

--resource-group -g

リソース グループの名前。 az configure --defaults group=<name> を使用して、既定のグループを構成できます。

--workspace-name -w

Azure ML ワークスペースの名前。 既定のワークスペースは、 az configure --defaults workspace=<name>を使用して構成できます。

省略可能のパラメーター

--no-wait

実行時間の長い操作の終了を待機しません。

規定値: False

--yes -y

確認のダイアログを表示しません。

規定値: False

グローバル パラメーター

--debug

すべてのデバッグ ログを表示するようにログの詳細レベルを上げます。

--help -h

このヘルプ メッセージを表示して終了します。

--only-show-errors

エラーのみを表示し、警告は抑制します。

--output -o

出力形式。

指定可能な値: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

規定値: json

--query

JMESPath クエリ文字列。 詳細と例については、http://jmespath.org/ をご覧ください。

--subscription

サブスクリプションの名前または ID。 az account set -s NAME_OR_ID を使用して、既定のサブスクリプションを構成できます。

--verbose

ログの詳細レベルを上げます。 詳細なデバッグ ログを表示するには --debug を使います。

az ml compute enable-sso

プレビュー

このコマンドはプレビュー段階であり、開発中です。 参照レベルとサポート レベル: https://aka.ms/CLI_refstatus

Compute Instance でシングル サインオンを有効または無効にします。

az ml compute enable-sso --name
                         --resource-group
                         --workspace-name
                         [--disable]

例

コンピューティング インスタンスでシングル サインオンを有効にする

az ml compute enable-sso --name ci1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

コンピューティング インスタンスのシングル サインオンを無効にする

az ml compute enable-sso --name ci1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace --disable

必須のパラメーター

--name -n

コンピューティング 先の名前 (yaml ファイルで指定されていない場合は必須)。

--resource-group -g

リソース グループの名前。 az configure --defaults group=<name> を使用して、既定のグループを構成できます。

--workspace-name -w

Azure ML ワークスペースの名前。 既定のワークスペースは、 az configure --defaults workspace=<name>を使用して構成できます。

省略可能のパラメーター

--disable

シングル サインオンを無効にします。 既定値は False です。

規定値: False

グローバル パラメーター

--debug

すべてのデバッグ ログを表示するようにログの詳細レベルを上げます。

--help -h

このヘルプ メッセージを表示して終了します。

--only-show-errors

エラーのみを表示し、警告は抑制します。

--output -o

出力形式。

指定可能な値: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

規定値: json

--query

JMESPath クエリ文字列。 詳細と例については、http://jmespath.org/ をご覧ください。

--subscription

サブスクリプションの名前または ID。 az account set -s NAME_OR_ID を使用して、既定のサブスクリプションを構成できます。

--verbose

ログの詳細レベルを上げます。 詳細なデバッグ ログを表示するには --debug を使います。

az ml compute list

ワークスペース内のコンピューティング 先を一覧表示します。

az ml compute list --resource-group
                   --workspace-name
                   [--max-results]
                   [--type]

例

--query 引数を使用してワークスペース内のすべてのコンピューティング 先を一覧表示し、コマンドの結果に対して JMESPath クエリを実行します。

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

必須のパラメーター

--resource-group -g

リソース グループの名前。 az configure --defaults group=<name> を使用して、既定のグループを構成できます。

--workspace-name -w

Azure ML ワークスペースの名前。 既定のワークスペースは、 az configure --defaults workspace=<name>を使用して構成できます。

省略可能のパラメーター

--max-results -r

返される結果の最大数。

--type

コンピューティング 先の種類。 使用できる値: AmlCompute、ComputeInstance、Kubernetes。

グローバル パラメーター

--debug

すべてのデバッグ ログを表示するようにログの詳細レベルを上げます。

--help -h

このヘルプ メッセージを表示して終了します。

--only-show-errors

エラーのみを表示し、警告は抑制します。

--output -o

出力形式。

指定可能な値: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

規定値: json

--query

JMESPath クエリ文字列。 詳細と例については、http://jmespath.org/ をご覧ください。

--subscription

サブスクリプションの名前または ID。 az account set -s NAME_OR_ID を使用して、既定のサブスクリプションを構成できます。

--verbose

ログの詳細レベルを上げます。 詳細なデバッグ ログを表示するには --debug を使います。

az ml compute list-nodes

コンピューティング 先のノードの詳細を一覧表示します。 このコマンドでサポートされているコンピューティングの種類は、AML コンピューティングのみです。

az ml compute list-nodes --name
                         --resource-group
                         --workspace-name

例

AML コンピューティング ターゲットのノードの詳細を一覧表示する

az ml compute list-nodes --name nc6-cluster --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

必須のパラメーター

--name -n

コンピューティング 先の名前 (yaml ファイルで指定されていない場合は必須)。

--resource-group -g

リソース グループの名前。 az configure --defaults group=<name> を使用して、既定のグループを構成できます。

--workspace-name -w

Azure ML ワークスペースの名前。 既定のワークスペースは、 az configure --defaults workspace=<name>を使用して構成できます。

グローバル パラメーター

--debug

すべてのデバッグ ログを表示するようにログの詳細レベルを上げます。

--help -h

このヘルプ メッセージを表示して終了します。

--only-show-errors

エラーのみを表示し、警告は抑制します。

--output -o

出力形式。

指定可能な値: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

規定値: json

--query

JMESPath クエリ文字列。 詳細と例については、http://jmespath.org/ をご覧ください。

--subscription

サブスクリプションの名前または ID。 az account set -s NAME_OR_ID を使用して、既定のサブスクリプションを構成できます。

--verbose

ログの詳細レベルを上げます。 詳細なデバッグ ログを表示するには --debug を使います。

az ml compute list-sizes

場所別に使用可能な VM サイズを一覧表示します。

az ml compute list-sizes --resource-group
                         --workspace-name
                         [--location]
                         [--type]

必須のパラメーター

--resource-group -g

リソース グループの名前。 az configure --defaults group=<name> を使用して、既定のグループを構成できます。

--workspace-name -w

Azure ML ワークスペースの名前。 既定のワークスペースは、 az configure --defaults workspace=<name>を使用して構成できます。

省略可能のパラメーター

--location -l

Location。 値のソース: az account list-locations az configure --defaults location=<location> を使用して、既定の場所を構成できます。

--type -t

コンピューティング 先の種類。 使用できる値: AmlCompute、ComputeInstance。

グローバル パラメーター

--debug

すべてのデバッグ ログを表示するようにログの詳細レベルを上げます。

--help -h

このヘルプ メッセージを表示して終了します。

--only-show-errors

エラーのみを表示し、警告は抑制します。

--output -o

出力形式。

指定可能な値: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

規定値: json

--query

JMESPath クエリ文字列。 詳細と例については、http://jmespath.org/ をご覧ください。

--subscription

サブスクリプションの名前または ID。 az account set -s NAME_OR_ID を使用して、既定のサブスクリプションを構成できます。

--verbose

ログの詳細レベルを上げます。 詳細なデバッグ ログを表示するには --debug を使います。

az ml compute list-usage

VM で使用可能な使用状況リソースを一覧表示します。

az ml compute list-usage --resource-group
                         --workspace-name
                         [--location]

必須のパラメーター

--resource-group -g

リソース グループの名前。 az configure --defaults group=<name> を使用して、既定のグループを構成できます。

--workspace-name -w

Azure ML ワークスペースの名前。 既定のワークスペースは、 az configure --defaults workspace=<name>を使用して構成できます。

省略可能のパラメーター

--location -l

既定値はワークスペースの場所です。

グローバル パラメーター

--debug

すべてのデバッグ ログを表示するようにログの詳細レベルを上げます。

--help -h

このヘルプ メッセージを表示して終了します。

--only-show-errors

エラーのみを表示し、警告は抑制します。

--output -o

出力形式。

指定可能な値: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

規定値: json

--query

JMESPath クエリ文字列。 詳細と例については、http://jmespath.org/ をご覧ください。

--subscription

サブスクリプションの名前または ID。 az account set -s NAME_OR_ID を使用して、既定のサブスクリプションを構成できます。

--verbose

ログの詳細レベルを上げます。 詳細なデバッグ ログを表示するには --debug を使います。

az ml compute restart

ComputeInstance ターゲットを再起動します。

--no-wait オプションをお勧めします。

az ml compute restart --name
                      --resource-group
                      --workspace-name
                      [--no-wait]

必須のパラメーター

--name -n

コンピューティング 先の名前 (yaml ファイルで指定されていない場合は必須)。

--resource-group -g

リソース グループの名前。 az configure --defaults group=<name> を使用して、既定のグループを構成できます。

--workspace-name -w

Azure ML ワークスペースの名前。 既定のワークスペースは、 az configure --defaults workspace=<name>を使用して構成できます。

省略可能のパラメーター

--no-wait

実行時間の長い操作が完了するまで待つ必要はありません。 既定値は False です。

規定値: False

グローバル パラメーター

--debug

すべてのデバッグ ログを表示するようにログの詳細レベルを上げます。

--help -h

このヘルプ メッセージを表示して終了します。

--only-show-errors

エラーのみを表示し、警告は抑制します。

--output -o

出力形式。

指定可能な値: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

規定値: json

--query

JMESPath クエリ文字列。 詳細と例については、http://jmespath.org/ をご覧ください。

--subscription

サブスクリプションの名前または ID。 az account set -s NAME_OR_ID を使用して、既定のサブスクリプションを構成できます。

--verbose

ログの詳細レベルを上げます。 詳細なデバッグ ログを表示するには --debug を使います。

az ml compute show

コンピューティング 先の詳細を表示します。

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

例

コンピューティング 先の詳細を表示する

az ml compute show --name nc6-cluster --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

必須のパラメーター

--name -n

コンピューティング 先の名前 (yaml ファイルで指定されていない場合は必須)。

--resource-group -g

リソース グループの名前。 az configure --defaults group=<name> を使用して、既定のグループを構成できます。

--workspace-name -w

Azure ML ワークスペースの名前。 既定のワークスペースは、 az configure --defaults workspace=<name>を使用して構成できます。

グローバル パラメーター

--debug

すべてのデバッグ ログを表示するようにログの詳細レベルを上げます。

--help -h

このヘルプ メッセージを表示して終了します。

--only-show-errors

エラーのみを表示し、警告は抑制します。

--output -o

出力形式。

指定可能な値: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

規定値: json

--query

JMESPath クエリ文字列。 詳細と例については、http://jmespath.org/ をご覧ください。

--subscription

サブスクリプションの名前または ID。 az account set -s NAME_OR_ID を使用して、既定のサブスクリプションを構成できます。

--verbose

ログの詳細レベルを上げます。 詳細なデバッグ ログを表示するには --debug を使います。

az ml compute start

ComputeInstance ターゲットを開始します。

--no-wait オプションをお勧めします。

az ml compute start --name
                    --resource-group
                    --workspace-name
                    [--no-wait]

必須のパラメーター

--name -n

コンピューティング 先の名前 (yaml ファイルで指定されていない場合は必須)。

--resource-group -g

リソース グループの名前。 az configure --defaults group=<name> を使用して、既定のグループを構成できます。

--workspace-name -w

Azure ML ワークスペースの名前。 既定のワークスペースは、 az configure --defaults workspace=<name>を使用して構成できます。

省略可能のパラメーター

--no-wait

実行時間の長い操作が完了するまで待つ必要はありません。 既定値は False です。

規定値: False

グローバル パラメーター

--debug

すべてのデバッグ ログを表示するようにログの詳細レベルを上げます。

--help -h

このヘルプ メッセージを表示して終了します。

--only-show-errors

エラーのみを表示し、警告は抑制します。

--output -o

出力形式。

指定可能な値: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

規定値: json

--query

JMESPath クエリ文字列。 詳細と例については、http://jmespath.org/ をご覧ください。

--subscription

サブスクリプションの名前または ID。 az account set -s NAME_OR_ID を使用して、既定のサブスクリプションを構成できます。

--verbose

ログの詳細レベルを上げます。 詳細なデバッグ ログを表示するには --debug を使います。

az ml compute stop

ComputeInstance ターゲットを停止します。

--no-wait オプションをお勧めします。

az ml compute stop --name
                   --resource-group
                   --workspace-name
                   [--no-wait]

必須のパラメーター

--name -n

コンピューティング 先の名前 (yaml ファイルで指定されていない場合は必須)。

--resource-group -g

リソース グループの名前。 az configure --defaults group=<name> を使用して、既定のグループを構成できます。

--workspace-name -w

Azure ML ワークスペースの名前。 既定のワークスペースは、 az configure --defaults workspace=<name>を使用して構成できます。

省略可能のパラメーター

--no-wait

実行時間の長い操作が完了するまで待つ必要はありません。 既定値は False です。

規定値: False

グローバル パラメーター

--debug

すべてのデバッグ ログを表示するようにログの詳細レベルを上げます。

--help -h

このヘルプ メッセージを表示して終了します。

--only-show-errors

エラーのみを表示し、警告は抑制します。

--output -o

出力形式。

指定可能な値: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

規定値: json

--query

JMESPath クエリ文字列。 詳細と例については、http://jmespath.org/ をご覧ください。

--subscription

サブスクリプションの名前または ID。 az account set -s NAME_OR_ID を使用して、既定のサブスクリプションを構成できます。

--verbose

ログの詳細レベルを上げます。 詳細なデバッグ ログを表示するには --debug を使います。

az ml compute update

コンピューティング 先を更新します。

'tags'、'max_instances'、'min_instances'、'idle_time_before_scale_down'、'identity_type'、および 'user_assigned_identities' のプロパティを更新できます。

az ml compute update --name
                     --resource-group
                     --workspace-name
                     [--add]
                     [--force-string]
                     [--identity-type]
                     [--idle-time-before-scale-down]
                     [--max-instances]
                     [--min-instances]
                     [--no-wait]
                     [--remove]
                     [--set]
                     [--tags]
                     [--user-assigned-identities]

例

AmlCompute クラスターのノードの最小数を更新する

az ml compute update --name nc6-cluster --min-instances 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

AmlCompute クラスターの既存のタグを更新するか、新しいタグを追加する

az ml compute update --name nc6-cluster --tags key1=value1 key2=value2 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

必須のパラメーター

--name -n

コンピューティング 先の名前 (yaml ファイルで指定されていない場合は必須)。

--resource-group -g

リソース グループの名前。 az configure --defaults group=<name> を使用して、既定のグループを構成できます。

--workspace-name -w

Azure ML ワークスペースの名前。 既定のワークスペースは、 az configure --defaults workspace=<name>を使用して構成できます。

省略可能のパラメーター

--add

パスとキー値のペアを指定して、オブジェクトの一覧にオブジェクトを追加します。 例: --add property.listProperty <key=value, string or JSON string>。

規定値: []

--force-string

'set' または 'add' を使用する場合は、JSON に変換するのではなく、文字列リテラルを保持します。

規定値: False

--identity-type

マネージド ID の種類。 使用できる値: SystemAssigned、UserAssigned。

--idle-time-before-scale-down -d

クラスターをスケールダウンするまでのノードのアイドル時間 (秒)。 既定値: 120。

--max-instances

使用するノードの最大数。 既定値: 4。

--min-instances

使用するノードの最小数。 既定: 0

--no-wait

実行時間の長い操作が完了するまで待つ必要はありません。 既定値は False です。

規定値: False

--remove

リストからプロパティまたは要素を削除します。 例: --remove property.list <indexToRemove> OR --remove propertyToRemove。

規定値: []

--set

設定するプロパティ パスと値を指定して、オブジェクトを更新します。 例: --set property1.property2=<value>。

規定値: []

--tags

オブジェクトのタグのスペース区切りのキーと値のペア。

--user-assigned-identities -i

'[system]' を使用して、システム割り当て ID を設定します。ユーザー割り当て ID を設定するには、コンマ (つまり) で区切られた入力リソース ID を入力します。

グローバル パラメーター

--debug

すべてのデバッグ ログを表示するようにログの詳細レベルを上げます。

--help -h

このヘルプ メッセージを表示して終了します。

--only-show-errors

エラーのみを表示し、警告は抑制します。

--output -o

出力形式。

指定可能な値: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

規定値: json

--query

JMESPath クエリ文字列。 詳細と例については、http://jmespath.org/ をご覧ください。

--subscription

サブスクリプションの名前または ID。 az account set -s NAME_OR_ID を使用して、既定のサブスクリプションを構成できます。

--verbose

ログの詳細レベルを上げます。 詳細なデバッグ ログを表示するには --debug を使います。