az ml compute

手記

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。 拡張機能の詳細については、 を参照してください。

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。	延長	ジョージア 州
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。	延長	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。	延長	ジョージア 州
az ml compute delete	コンピューティング 先を削除します。	延長	ジョージア 州
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。	延長	ジョージア 州
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。	延長	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。	延長	ジョージア 州
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。	延長	ジョージア 州
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。	延長	ジョージア 州
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。	延長	ジョージア 州
az ml compute restart	ComputeInstance ターゲットを再起動します。	延長	ジョージア 州
az ml compute show	コンピューティング 先の詳細を表示します。	延長	ジョージア 州
az ml compute start	ComputeInstance ターゲットを開始します。	延長	ジョージア 州
az ml compute stop	ComputeInstance ターゲットを停止します。	延長	ジョージア 州
az ml compute update	コンピューティング 先を更新します。	延長	ジョージア 州

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。 az configure --defaults workspace=<name>を使用して既定のワークスペースを構成できます。

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 の名前空間。

--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。

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

ログの詳細度を上げて、すべてのデバッグ ログを表示します。

--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、警告を抑制します。

--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/ を参照してください。

--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

ログの詳細度を高める。 完全なデバッグ ログには --debug を使用します。

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。 az configure --defaults workspace=<name>を使用して既定のワークスペースを構成できます。

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

ログの詳細度を上げて、すべてのデバッグ ログを表示します。

--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、警告を抑制します。

--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/ を参照してください。

--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

ログの詳細度を高める。 完全なデバッグ ログには --debug を使用します。

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。 az configure --defaults workspace=<name>を使用して既定のワークスペースを構成できます。

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 (秒単位)。 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。 既定値: 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=value。

--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、以下を参照してください: https://aka.ms/azureml-vm-details.

--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。 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、<ResourceID1>,<ResourceID2>) で区切られた入力リソース ID を設定します。

--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

ログの詳細度を上げて、すべてのデバッグ ログを表示します。

--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、警告を抑制します。

--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/ を参照してください。

--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

ログの詳細度を高める。 完全なデバッグ ログには --debug を使用します。

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。 az configure --defaults workspace=<name>を使用して既定のワークスペースを構成できます。

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

確認を求めないでください。

規定値: False

グローバル パラメーター

--debug

ログの詳細度を上げて、すべてのデバッグ ログを表示します。

--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、警告を抑制します。

--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/ を参照してください。

--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

ログの詳細度を高める。 完全なデバッグ ログには --debug を使用します。

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。 az configure --defaults workspace=<name>を使用して既定のワークスペースを構成できます。

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。

規定値: False

--yes -y

確認を求めないでください。

規定値: False

グローバル パラメーター

--debug

ログの詳細度を上げて、すべてのデバッグ ログを表示します。

--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、警告を抑制します。

--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/ を参照してください。

--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

ログの詳細度を高める。 完全なデバッグ ログには --debug を使用します。

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。 az configure --defaults workspace=<name>を使用して既定のワークスペースを構成できます。

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: False。

規定値: False

グローバル パラメーター

--debug

ログの詳細度を上げて、すべてのデバッグ ログを表示します。

--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、警告を抑制します。

--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/ を参照してください。

--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

ログの詳細度を高める。 完全なデバッグ ログには --debug を使用します。

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。 az configure --defaults workspace=<name>を使用して既定のワークスペースを構成できます。

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

ログの詳細度を上げて、すべてのデバッグ ログを表示します。

--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、警告を抑制します。

--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/ を参照してください。

--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

ログの詳細度を高める。 完全なデバッグ ログには --debug を使用します。

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。 az configure --defaults workspace=<name>を使用して既定のワークスペースを構成できます。

グローバル パラメーター

--debug

ログの詳細度を上げて、すべてのデバッグ ログを表示します。

--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、警告を抑制します。

--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/ を参照してください。

--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

ログの詳細度を高める。 完全なデバッグ ログには --debug を使用します。

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。 az configure --defaults workspace=<name>を使用して既定のワークスペースを構成できます。

省略可能のパラメーター

--location -l

場所。 値の取得場所: 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

ログの詳細度を上げて、すべてのデバッグ ログを表示します。

--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、警告を抑制します。

--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/ を参照してください。

--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

ログの詳細度を高める。 完全なデバッグ ログには --debug を使用します。

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。 az configure --defaults workspace=<name>を使用して既定のワークスペースを構成できます。

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

ログの詳細度を上げて、すべてのデバッグ ログを表示します。

--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、警告を抑制します。

--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/ を参照してください。

--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

ログの詳細度を高める。 完全なデバッグ ログには --debug を使用します。

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。 az configure --defaults workspace=<name>を使用して既定のワークスペースを構成できます。

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

ログの詳細度を上げて、すべてのデバッグ ログを表示します。

--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、警告を抑制します。

--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/ を参照してください。

--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

ログの詳細度を高める。 完全なデバッグ ログには --debug を使用します。

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。 az configure --defaults workspace=<name>を使用して既定のワークスペースを構成できます。

グローバル パラメーター

--debug

ログの詳細度を上げて、すべてのデバッグ ログを表示します。

--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、警告を抑制します。

--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/ を参照してください。

--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

ログの詳細度を高める。 完全なデバッグ ログには --debug を使用します。

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。 az configure --defaults workspace=<name>を使用して既定のワークスペースを構成できます。

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

ログの詳細度を上げて、すべてのデバッグ ログを表示します。

--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、警告を抑制します。

--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/ を参照してください。

--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

ログの詳細度を高める。 完全なデバッグ ログには --debug を使用します。

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。 az configure --defaults workspace=<name>を使用して既定のワークスペースを構成できます。

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

ログの詳細度を上げて、すべてのデバッグ ログを表示します。

--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、警告を抑制します。

--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/ を参照してください。

--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

ログの詳細度を高める。 完全なデバッグ ログには --debug を使用します。

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。 az configure --defaults workspace=<name>を使用して既定のワークスペースを構成できます。

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 (秒単位)。 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。 既定値: 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、<ResourceID1>,<ResourceID2>) で区切られた入力リソース ID を設定します。

グローバル パラメーター

--debug

ログの詳細度を上げて、すべてのデバッグ ログを表示します。

--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、警告を抑制します。

--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/ を参照してください。

--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

ログの詳細度を高める。 完全なデバッグ ログには --debug を使用します。