az ml batch-endpoint

참고 항목

이 참조는 Azure CLI(버전 2.15.0 이상)에 대한 ml 확장의 일부입니다. az ml batch-endpoint 명령을 처음 실행할 때 확장이 자동으로 설치됩니다. 확장 프로그램에 대해 자세히 알아보세요.

Azure ML 일괄 처리 엔드포인트를 관리합니다.

Azure ML 엔드포인트는 모델 배포를 만들고 관리하기 위한 간단한 인터페이스를 제공합니다. 각 엔드포인트에는 하나 이상의 배포가 있을 수 있습니다. 일괄 처리 엔드포인트는 오프라인 일괄 처리 채점에 사용됩니다.

명령

Name	Description	형식	상태
az ml batch-endpoint create	엔드포인트를 만듭니다.	내선 번호	GA
az ml batch-endpoint delete	엔드포인트를 삭제합니다.	내선 번호	GA
az ml batch-endpoint invoke	엔드포인트를 호출합니다.	내선 번호	GA
az ml batch-endpoint list	작업 영역의 엔드포인트를 나열합니다.	내선 번호	GA
az ml batch-endpoint list-jobs	일괄 처리 엔드포인트에 대한 일괄 처리 점수 매기기 작업을 나열합니다.	내선 번호	GA
az ml batch-endpoint show	엔드포인트에 대한 세부 정보를 표시합니다.	내선 번호	GA
az ml batch-endpoint update	엔드포인트를 업데이트합니다.	내선 번호	GA

az ml batch-endpoint create

엔드포인트를 만듭니다.

엔드포인트를 만들려면 YAML 파일에 일괄 처리 엔드포인트 구성을 제공합니다. 엔드포인트가 이미 있는 경우 새 설정으로 과도하게 작성됩니다.

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

예제

YAML 사양 파일에서 엔드포인트 만들기

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

이름으로 엔드포인트 만들기

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

필수 매개 변수

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. 를 사용하여 az configure --defaults workspace=<name>기본 작업 영역을 구성할 수 있습니다.

선택적 매개 변수

--file -f

Azure ML 일괄 처리 엔드포인트 사양을 포함하는 YAML 파일의 로컬 경로입니다. 일괄 처리 엔드포인트에 대한 YAML 참조 문서는 다음 위치에서 https://aka.ms/ml-cli-v2-endpoint-batch-yaml-reference찾을 수 있습니다.

--name -n

일괄 처리 엔드포인트의 이름입니다.

--no-wait

장기 실행 작업이 완료되기를 기다리지 마세요. 기본값은 false입니다.

Default value: False

--set

설정할 속성 경로와 값을 지정하여 개체를 업데이트합니다. 예: --set property1.property2=.

전역 매개 변수

--debug

로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.

--help -h

이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.

--only-show-errors

오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.

--output -o

출력 형식입니다.

허용되는 값: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

Default value: json

--query

JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용과 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.

--subscription

구독의 이름 또는 ID입니다. az account set -s NAME_OR_ID를 사용하여 기본 위치를 구성할 수 있습니다.

--verbose

로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.

az ml batch-endpoint delete

엔드포인트를 삭제합니다.

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

예제

모든 배포를 포함하여 일괄 처리 엔드포인트 삭제

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

필수 매개 변수

--name -n

일괄 처리 엔드포인트의 이름입니다.

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. 를 사용하여 az configure --defaults workspace=<name>기본 작업 영역을 구성할 수 있습니다.

선택적 매개 변수

--no-wait

장기 실행 작업이 완료되기를 기다리지 마세요. 기본값은 false입니다.

Default value: False

--yes -y

확인을 묻는 메시지를 표시하지 마세요.

Default value: False

전역 매개 변수

--debug

로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.

--help -h

이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.

--only-show-errors

오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.

--output -o

출력 형식입니다.

허용되는 값: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

Default value: json

--query

JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용과 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.

--subscription

구독의 이름 또는 ID입니다. az account set -s NAME_OR_ID를 사용하여 기본 위치를 구성할 수 있습니다.

--verbose

로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.

az ml batch-endpoint invoke

엔드포인트를 호출합니다.

일부 데이터로 엔드포인트를 호출하여 일괄 처리 유추 실행을 시작할 수 있습니다. 일괄 처리 엔드포인트의 경우 호출은 비동기 일괄 처리 채점 작업을 트리거합니다.

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]

예제

등록된 Azure ML 데이터 자산의 입력 데이터를 사용하여 일괄 처리 엔드포인트를 호출하고 mini_batch_size 대한 기본 배포 설정을 재정의합니다.

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

공용 URI의 입력 파일을 사용하여 일괄 처리 엔드포인트 호출

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

등록된 데이터 저장소에서 입력 파일을 사용하여 일괄 처리 엔드포인트 호출

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

공용 URI에서 입력 폴더를 사용하여 일괄 처리 엔드포인트 호출

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

등록된 데이터 저장소에서 입력 폴더를 사용하여 일괄 처리 엔드포인트 호출

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

로컬 폴더에 파일이 있는 일괄 처리 엔드포인트 호출

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

로컬 폴더를 입력 및 출력 경로로 사용하여 일괄 처리 엔드포인트를 호출하고 엔드포인트를 호출하는 동안 일부 일괄 처리 배포 설정을 덮어씁니다.

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

필수 매개 변수

--name -n

일괄 처리 엔드포인트의 이름입니다.

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. 를 사용하여 az configure --defaults workspace=<name>기본 작업 영역을 구성할 수 있습니다.

선택적 매개 변수

--deployment-name -d

대상으로 지정할 배포의 이름입니다.

--experiment-name

파이프라인 구성 요소 배포를 위한 실험의 이름입니다.

--file -f

일괄 처리 호출에 사용되는 파일의 이름입니다.

--input

일괄 처리 추론에 사용할 입력 데이터에 대한 참조입니다. 데이터 저장소, 공용 URI, 등록된 데이터 자산 또는 로컬 폴더 경로의 경로일 수 있습니다.

--input-type

파일인지 폴더인지를 지정하는 입력 형식입니다. 데이터 저장소 또는 공용 URI의 경로를 사용할 때 사용합니다. 지원되는 값: uri_folder, uri_file.

--inputs

호출 작업의 입력 사전입니다.

--instance-count -c

예측이 실행될 인스턴스 수입니다.

--job-name

일괄 처리 호출에 대한 작업의 이름입니다.

--mini-batch-size -m

예측을 위해 입력 데이터를 분할할 각 미니 일괄 처리의 크기입니다.

--output-path

출력 파일을 업로드할 데이터 저장소의 경로입니다.

--outputs

결과를 저장할 위치를 지정하는 사전입니다.

--set

설정할 속성 경로와 값을 지정하여 개체를 업데이트합니다. 예: --set property1.property2=.

전역 매개 변수

--debug

로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.

--help -h

이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.

--only-show-errors

오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.

--output -o

출력 형식입니다.

허용되는 값: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

Default value: json

--query

JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용과 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.

--subscription

구독의 이름 또는 ID입니다. az account set -s NAME_OR_ID를 사용하여 기본 위치를 구성할 수 있습니다.

--verbose

로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.

az ml batch-endpoint list

작업 영역의 엔드포인트를 나열합니다.

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

예제

작업 영역의 모든 일괄 처리 엔드포인트 나열

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

작업 영역의 모든 일괄 처리 엔드포인트 나열

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

--query 인수를 사용하여 명령 결과에 대한 JMESPath 쿼리를 실행하여 작업 영역의 모든 일괄 처리 엔드포인트를 나열합니다.

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

필수 매개 변수

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. 를 사용하여 az configure --defaults workspace=<name>기본 작업 영역을 구성할 수 있습니다.

전역 매개 변수

--debug

로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.

--help -h

이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.

--only-show-errors

오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.

--output -o

출력 형식입니다.

허용되는 값: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

Default value: json

--query

JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용과 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.

--subscription

구독의 이름 또는 ID입니다. az account set -s NAME_OR_ID를 사용하여 기본 위치를 구성할 수 있습니다.

--verbose

로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.

az ml batch-endpoint list-jobs

일괄 처리 엔드포인트에 대한 일괄 처리 점수 매기기 작업을 나열합니다.

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

예제

엔드포인트에 대한 모든 일괄 처리 채점 작업 나열

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

필수 매개 변수

--name -n

일괄 처리 엔드포인트의 이름입니다.

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. 를 사용하여 az configure --defaults workspace=<name>기본 작업 영역을 구성할 수 있습니다.

전역 매개 변수

--debug

로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.

--help -h

이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.

--only-show-errors

오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.

--output -o

출력 형식입니다.

허용되는 값: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

Default value: json

--query

JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용과 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.

--subscription

구독의 이름 또는 ID입니다. az account set -s NAME_OR_ID를 사용하여 기본 위치를 구성할 수 있습니다.

--verbose

로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.

az ml batch-endpoint show

엔드포인트에 대한 세부 정보를 표시합니다.

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

예제

일괄 처리 엔드포인트에 대한 세부 정보 표시

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

--query 인수를 사용하여 명령 결과에 대한 JMESPath 쿼리를 실행하는 엔드포인트의 프로비저닝 상태를 표시합니다.

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

필수 매개 변수

--name -n

일괄 처리 엔드포인트의 이름입니다.

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. 를 사용하여 az configure --defaults workspace=<name>기본 작업 영역을 구성할 수 있습니다.

전역 매개 변수

--debug

로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.

--help -h

이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.

--only-show-errors

오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.

--output -o

출력 형식입니다.

허용되는 값: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

Default value: json

--query

JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용과 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.

--subscription

구독의 이름 또는 ID입니다. az account set -s NAME_OR_ID를 사용하여 기본 위치를 구성할 수 있습니다.

--verbose

로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.

az ml batch-endpoint update

엔드포인트를 업데이트합니다.

엔드포인트의 'description', 'tags' 및 'defaults' 속성을 업데이트할 수 있습니다. 또한 새 배포를 엔드포인트에 추가할 수 있으며 기존 배포를 업데이트할 수 있습니다.

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

예제

YAML 사양 파일에서 엔드포인트 업데이트

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

기존 엔드포인트에 새 배포 추가

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

필수 매개 변수

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. 를 사용하여 az configure --defaults workspace=<name>기본 작업 영역을 구성할 수 있습니다.

선택적 매개 변수

--add

경로 및 키 값 쌍을 지정하여 개체 목록에 개체를 추가합니다. 예: --add property.listProperty <key=value, string or JSON string>

Default value: []

--defaults

엔드포인트 호출에 대한 기본 설정 내에서 deployment_name 업데이트합니다.

--file -f

Azure ML 일괄 처리 엔드포인트 사양을 포함하는 YAML 파일의 로컬 경로입니다. 일괄 처리 엔드포인트에 대한 YAML 참조 문서는 다음 위치에서 https://aka.ms/ml-cli-v2-endpoint-batch-yaml-reference찾을 수 있습니다.

--force-string

'set' 또는 'add'를 사용하는 경우 JSON으로 변환하는 대신 문자열 리터럴을 유지합니다.

Default value: False

--name -n

일괄 처리 엔드포인트의 이름입니다.

--no-wait

장기 실행 작업이 완료되기를 기다리지 마세요. 기본값은 false입니다.

Default value: False

--remove

목록에서 속성 또는 요소를 제거합니다. 예: --remove property.list <indexToRemove> OR --remove propertyToRemove.

Default value: []

--set

설정할 속성 경로와 값을 지정하여 개체를 업데이트합니다. 예: --set property1.property2=<value>

Default value: []

전역 매개 변수

--debug

로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.

--help -h

이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.

--only-show-errors

오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.

--output -o

출력 형식입니다.

허용되는 값: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

Default value: json

--query

JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용과 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.

--subscription

구독의 이름 또는 ID입니다. az account set -s NAME_OR_ID를 사용하여 기본 위치를 구성할 수 있습니다.

--verbose

로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.