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az ml data

  • リファレンス

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 data 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 データ資産を管理します。

Azure ML データ資産は、ストレージ サービスまたはパブリック URL 内のファイルと、対応するメタデータへの参照です。 これらはデータのコピーではありません。 これらのデータ資産を使用して、モデルのトレーニング中に関連するデータにアクセスし、参照されるデータをコンピューティング ターゲットにマウントまたはダウンロードできます。

コマンド

名前 説明 型 状態
az ml data archive

データ資産をアーカイブします。

 延長 ジョージア 州
az ml data create

ワークスペース/レジストリにデータ資産を作成します。 レジストリを使用している場合は、--workspace-name my-workspace を --registry-name <registry-name> オプションに置き換えます。

 延長 ジョージア 州
az ml data import

データをインポートし、データ資産を作成します。

 延長 プレビュー
az ml data list

ワークスペース/レジストリ内のデータ資産を一覧表示します。 レジストリを使用している場合は、--workspace-name my-workspace を --registry-name <registry-name> オプションに置き換えます。

 延長 ジョージア 州
az ml data list-materialization-status

データ資産のバージョンを作成するデータ インポート具体化ジョブの一覧の状態を表示します。

 延長 プレビュー
az ml data mount

特定のデータ資産をローカル パスにマウントします。 現時点では、Linux のみがサポートされています。

 延長 プレビュー
az ml data restore

アーカイブされたデータ資産を復元します。

 延長 ジョージア 州
az ml data share

ワークスペースからレジストリに特定のデータ資産を共有します。

 延長 プレビュー
az ml data show

ワークスペース/レジストリ内のデータ資産の詳細を表示します。 レジストリを使用している場合は、--workspace-name my-workspace を --registry-name <registry-name> オプションに置き換えます。

 延長 ジョージア 州
az ml data update

データ資産を更新します。

 延長 ジョージア 州

az ml data archive

データ資産をアーカイブします。

データ資産をアーカイブすると、既定ではリスト クエリ (az ml data list) から非表示になります。 引き続き、ワークフローでアーカイブされたデータ資産を参照して使用できます。 データ資産コンテナーまたは特定のデータ資産バージョンをアーカイブできます。 データ資産コンテナーをアーカイブすると、その名前でデータ資産のすべてのバージョンがアーカイブされます。 az ml data restoreを使用して、アーカイブされたデータ資産を復元できます。 データ資産コンテナー全体がアーカイブされている場合、データ資産の個々のバージョンを復元することはできません。データ資産コンテナーを復元する必要があります。

az ml data archive --name
                   [--label]
                   [--resource-group]
                   [--version]
                   [--workspace-name]

例

データ資産コンテナーをアーカイブする (そのデータ資産のすべてのバージョンをアーカイブする)

az ml data archive --name my-env --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

特定のデータ資産バージョンをアーカイブする

az ml data archive --name my-env --version 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

必須のパラメーター

--name -n

データ資産の名前。

省略可能のパラメーター

--label -l

データ資産のラベル。 バージョンと相互に排他的です。

--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。

--version -v

データ資産のバージョン。 ラベルと相互に排他的です。

--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 data create

ワークスペース/レジストリにデータ資産を作成します。 レジストリを使用している場合は、--workspace-name my-workspace を --registry-name <registry-name> オプションに置き換えます。

データ資産は、ローカル コンピューター上のファイルから、またはクラウド ストレージ内のファイルへの参照として定義できます。 作成されたデータ資産は、指定された名前とバージョンでワークスペース/レジストリで追跡されます。

ローカル コンピューター上のファイルからデータ資産を作成するには、YAML 構成で "path" フィールドを指定します。Azure ML は、ワークスペースの既定のデータストア ("workspaceblobstore" という名前) をバックアップする BLOB コンテナーにこれらのファイルをアップロードします。 作成されたデータ資産は、そのアップロードされたデータを指します。

クラウド ストレージ内のファイルを参照するデータ資産を作成するには、YAML 構成のストレージ内のファイルへの "パス" を指定します。

ストレージ URL またはパブリック URL から直接データ資産を作成することもできます。 これを行うには、YAML 構成の 'path' フィールドの URL を指定します。レジストリを使用している場合は、--workspace-name my-workspace を --registry-name <my-registry-name> オプションに置き換えます。

az ml data create [--datastore]
                  [--description]
                  [--file]
                  [--name]
                  [--no-wait]
                  [--path]
                  [--registry-name]
                  [--resource-group]
                  [--set]
                  [--skip-validation]
                  [--type {mltable, uri_file, uri_folder}]
                  [--version]
                  [--workspace-name]

例

ワークスペース内の YAML 仕様ファイルからデータ資産を作成する

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

レジストリ内の YAML 仕様ファイルからデータ資産を作成する

az ml data create --file data.yml --registry-name my-registry-name

ワークスペースで YAML 仕様ファイルを使用せずにデータ資産を作成する

az ml data create --name my-data --version 1 --path ./my-data.csv --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

レジストリで YAML 仕様ファイルを使用せずにデータ資産を作成する

az ml data create --name my-data --version 1 --path ./my-data.csv --registry-name my-registry-name

省略可能のパラメーター

--datastore

ローカル成果物をアップロードするデータストア。

--description -d

データ資産の説明。

--file -f

Azure ML データ仕様を含む YAML ファイルへのローカル パス。 データの YAML リファレンス ドキュメントは、https://aka.ms/ml-cli-v2-data-yaml-referenceにあります。

--name -n

データ資産の名前。 --registry-name が指定されている場合は必須。

--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
--path -p

データ資産へのパスは、ローカルまたはリモートにすることができます。

--registry-name

指定した場合、コマンドはワークスペースではなくレジストリを対象とします。 そのため、リソース グループとワークスペースは必要ありません。 --workspace-name と --resource-group が指定されていない場合は、指定する必要があります。

--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。

--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。

--skip-validation

型が MLTable の場合、MLTable メタデータの検証をスキップします。

規定値: False
--type -t

データ資産の種類。

指定可能な値: mltable, uri_file, uri_folder
--version -v

データ資産のバージョン。 --registry-name が指定されている場合は必須。

--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 data import

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

データをインポートし、データ資産を作成します。

データ資産は、最初にデータベースまたはファイルシステムからクラウド ストレージにデータをインポートすることによって作成できます。 作成されたデータ資産は、指定された名前とバージョンでワークスペースで追跡されます。

YAML 構成のファイルシステム フィールドにデータベース テーブルの 'query' または 'path' を指定します。Azure ML は、最初にクラウド ストレージにデータをコピーするジョブを実行します。

az ml data import --resource-group
                  --workspace-name
                  [--datastore]
                  [--description]
                  [--file]
                  [--name]
                  [--path]
                  [--set]
                  [--skip-validation]
                  [--type {mltable, uri_file, uri_folder}]
                  [--version]

例

YAML 仕様ファイルからデータ資産をインポートする

az ml data import --file dataimport.yml --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

--datastore

ローカル成果物をアップロードするデータストア。

--description -d

データ資産の説明。

--file -f

Azure ML データ仕様を含む YAML ファイルへのローカル パス。 データの YAML リファレンス ドキュメントは、https://aka.ms/ml-cli-v2-data-yaml-referenceにあります。

--name -n

データ資産の名前。

--path -p

クラウド ストレージ上のデータ資産へのパス。

--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。

--skip-validation

基になるデータ インポート具体化ジョブによって参照されるコンピューティング リソースの検証をスキップします。

規定値: False
--type -t

データ資産の種類。

指定可能な値: mltable, uri_file, uri_folder
--version -v

データ資産のバージョン。

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 data list

ワークスペース/レジストリ内のデータ資産を一覧表示します。 レジストリを使用している場合は、--workspace-name my-workspace を --registry-name <registry-name> オプションに置き換えます。

az ml data list [--archived-only]
                [--include-archived]
                [--max-results]
                [--name]
                [--registry-name]
                [--resource-group]
                [--workspace-name]

例

ワークスペース内のすべてのデータ資産を一覧表示する

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

ワークスペース内の指定した名前のすべてのデータ資産バージョンを一覧表示する

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

--query 引数を使用してワークスペース内のすべてのデータ資産を一覧表示し、コマンドの結果に対して JMESPath クエリを実行します。

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

レジストリ内のすべてのデータ資産を一覧表示する

az ml data list --registry-name my-registry-name

レジストリ内の指定した名前のすべてのデータ資産バージョンを一覧表示する

az ml data list --name my-data --registry-name my-registry-name

省略可能のパラメーター

--archived-only

アーカイブされたデータ資産のみを一覧表示します。

規定値: False
--include-archived

アーカイブされたデータ資産とアクティブなデータ資産を一覧表示します。

規定値: False
--max-results -r

返される結果の最大数。

--name -n

データ資産の名前。 指定した場合、この名前のすべてのデータ バージョンが返されます。

--registry-name

指定した場合、コマンドはワークスペースではなくレジストリを対象とします。 そのため、リソース グループとワークスペースは必要ありません。 --workspace-name と --resource-group が指定されていない場合は、指定する必要があります。

--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 data list-materialization-status

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

データ資産のバージョンを作成するデータ インポート具体化ジョブの一覧の状態を表示します。

az ml data list-materialization-status --resource-group
                                       --workspace-name
                                       [--all-results {false, true}]
                                       [--archived-only]
                                       [--include-archived]
                                       [--max-results]
                                       [--name]

例

YAML 仕様ファイルからのデータ資産の具体化状態を表示する

az ml data list-materialization-status --name asset-name --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

--all-results

すべての結果を返します。

指定可能な値: false, true
規定値: False
--archived-only

アーカイブされたジョブのみを一覧表示します。

規定値: False
--include-archived

アーカイブされたジョブとアクティブなジョブを一覧表示します。

規定値: False
--max-results -r

返される結果の最大数。 既定値は 50 です。

規定値: 50
--name -p

資産の名前。 指定された名前に一致する資産のバージョンを作成するすべての具体化ジョブを一覧表示します。

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。

az ml data mount

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

特定のデータ資産をローカル パスにマウントします。 現時点では、Linux のみがサポートされています。

az ml data mount --path
                 [--mode]
                 [--mount-point]
                 [--persistent]
                 [--resource-group]
                 [--workspace-name]

例

名前付き資産 URI を使用してデータ資産バージョンをマウントする

az ml data mount --mount-point /mnt/my-data --mode ro_mount --path azureml:my_urifolder:1

AzureML の完全な URI を使用してデータ資産バージョンをマウントする

az ml data mount --mount-point /mnt/my-data --mode ro_mount --path azureml://subscriptions/my-sub-id/resourcegroups/my-rg/workspaces/myworkspace/data/some_data/versions/5

名前付き資産 URI を使用してデータ資産のすべてのバージョンをマウントする

az ml data mount --mount-point /mnt/my-data --mode ro_mount --path azureml:my_urifolder

AzureML フル URI を使用してデータ資産のすべてのバージョンをマウントする

az ml data mount --mount-point /mnt/my-data --mode ro_mount --path azureml://subscriptions/my-sub-id/resourcegroups/my-rg/workspaces/myworkspace/data/some_data

URL を使用してパブリック HTTP サーバーにデータをマウントする

az ml data mount --mount-point /mnt/my-data --mode ro_mount --path https://raw.githubusercontent.com/pandas-dev/pandas/main/doc/data/titanic.csv

Azure Blob Storage URL を使用して Azure にデータをマウントする

az ml data mount --mount-point /mnt/my-data --mode ro_mount --path https://<account_name>.blob.core.windows.net/<container_name>/<path>

Azure Data Lake Storage Gen 2 URL によって Azure にデータをマウントする

az ml data mount --mount-point /mnt/my-data --mode ro_mount --path abfss://<file_system>@<account_name>.dfs.core.windows.net/<path>

必須のパラメーター

--path

azureml:<name> または azureml:<name>:<version>の形式でマウントするデータ資産パス。

省略可能のパラメーター

--mode

マウント モード。 データ資産のマウントでは、ro_mount (読み取り専用) のみがサポートされます。

規定値: ro_mount
--mount-point

マウント ポイントとして使用されるローカル パス。

規定値: /home/azureuser/mount/data
--persistent

再起動後もマウントを保持します。 コンピューティング インスタンスでのみサポートされます。

規定値: False
--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 data restore

アーカイブされたデータ資産を復元します。

アーカイブされたデータ資産が復元されると、リスト クエリ (az ml data list) から非表示にされなくなります。 データ資産コンテナー全体がアーカイブされている場合は、そのアーカイブされたコンテナーを復元できます。 これにより、指定された名前のデータ資産のすべてのバージョンが復元されます。 データ資産コンテナー全体がアーカイブされている場合、特定のデータ資産バージョンのみを復元することはできません。コンテナー全体を復元する必要があります。 個々のデータ資産バージョンのみがアーカイブされた場合は、その特定のバージョンを復元できます。

az ml data restore --name
                   [--label]
                   [--resource-group]
                   [--version]
                   [--workspace-name]

例

アーカイブされたデータ資産コンテナーを復元する (そのデータ資産のすべてのバージョンを復元します)

az ml data restore --name my-env --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

アーカイブされた特定のデータ資産バージョンを復元する

az ml data restore --name my-env --version 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

必須のパラメーター

--name -n

データ資産の名前。

省略可能のパラメーター

--label -l

データ資産のラベル。 バージョンと相互に排他的です。

--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。

--version -v

データ資産のバージョン。 ラベルと相互に排他的です。

--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 data share

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

ワークスペースからレジストリに特定のデータ資産を共有します。

ワークスペース間で再利用するために、ワークスペースからレジストリに既存のデータ資産をコピーします。

az ml data share --name
                 --registry-name
                 --resource-group
                 --share-with-name
                 --share-with-version
                 --version
                 --workspace-name

例

ワークスペースからレジストリに既存のデータ資産を共有する

az ml data share --name my-data --version my-version --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace --share-with-name new-name-in-registry --share-with-version new-version-in-registry --registry-name my-registry

必須のパラメーター

--name -n

データ資産の名前。

--registry-name

移行先のレジストリ。

--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。

--share-with-name

作成するデータ資産の名前。

--share-with-version

作成するデータ資産のバージョン。

--version -v

データ資産のバージョン。

--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 data show

ワークスペース/レジストリ内のデータ資産の詳細を表示します。 レジストリを使用している場合は、--workspace-name my-workspace を --registry-name <registry-name> オプションに置き換えます。

az ml data show --name
                [--label]
                [--registry-name]
                [--resource-group]
                [--version]
                [--workspace-name]

例

ワークスペース内の指定した名前とバージョンを持つデータ資産の詳細を表示する

az ml data show --name my-data --version 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

指定した名前とラベルを持つデータ資産の詳細を表示する

az ml data show --name my-data --label latest --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

レジストリ内の指定した名前とバージョンを持つデータ資産の詳細を表示する

az ml data show --name my-data --version 1 --registry-name my-registry-name

必須のパラメーター

--name -n

データ資産の名前。

省略可能のパラメーター

--label -l

データ資産のラベル。 バージョンが指定されていない場合は、指定する必要があります。 バージョンと相互に排他的です。

--registry-name

指定した場合、コマンドはワークスペースではなくレジストリを対象とします。 そのため、リソース グループとワークスペースは必要ありません。 --workspace-name と --resource-group が指定されていない場合は、指定する必要があります。

--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。

--version -v

データ資産のバージョン。 ラベルが指定されていない場合は、指定する必要があります。 ラベルと相互に排他的です。

--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 data update

データ資産を更新します。

'description' プロパティと 'tags' プロパティのみを更新できます。

az ml data update --name
                  --resource-group
                  --workspace-name
                  [--add]
                  [--force-string]
                  [--label]
                  [--registry-name]
                  [--remove]
                  [--set]
                  [--version]

必須のパラメーター

--name -n

データ資産の名前。

--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
--label -l

データ資産のラベル。 バージョンが指定されていない場合は、指定する必要があります。 バージョンと相互に排他的です。

--registry-name

指定した場合、コマンドはワークスペースではなくレジストリを対象とします。 そのため、リソース グループとワークスペースは必要ありません。 --workspace-name と --resource-group が指定されていない場合は、指定する必要があります。

--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: []
--version -v

データ資産のバージョン。 ラベルが指定されていない場合は、指定する必要があります。 ラベルと相互に排他的です。

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。