az ml online-deployment

참고 항목

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

Azure ML 온라인 배포를 관리합니다.

Azure ML 배포는 모델 배포를 만들고 관리하기 위한 간단한 인터페이스를 제공합니다.

명령

Name	Description	형식	상태
az ml online-deployment create	배포를 만듭니다. 배포가 이미 있는 경우 실패합니다. 기존 배포를 업데이트하려면 az ml online-deployment update를 사용합니다.	내선 번호	GA
az ml online-deployment delete	배포를 삭제합니다.	내선 번호	GA
az ml online-deployment get-logs	온라인 배포에 대한 컨테이너 로그를 가져옵니다.	내선 번호	GA
az ml online-deployment list	배포를 나열합니다.	내선 번호	GA
az ml online-deployment show	배포를 표시합니다.	내선 번호	GA
az ml online-deployment update	배포를 업데이트합니다.	내선 번호	GA

az ml online-deployment create

배포를 만듭니다. 배포가 이미 있는 경우 실패합니다. 기존 배포를 업데이트하려면 az ml online-deployment update를 사용합니다.

권장되는 최소 컴퓨팅 SKU는 범용 엔드포인트에 Standard_DS3_v2. SKU에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요 https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/reference-managed-online-endpoints-vm-sku-list.

az ml online-deployment create --file
                               --resource-group
                               --workspace-name
                               [--all-traffic]
                               [--endpoint-name]
                               [--local {false, true}]
                               [--local-enable-gpu {false, true}]
                               [--name]
                               [--no-wait]
                               [--package-model]
                               [--set]
                               [--skip-script-validation]
                               [--vscode-debug {false, true}]
                               [--web]

예제

YAML 사양 파일에서 배포 만들기

az ml online-deployment create --file deployment.yaml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

필수 매개 변수

--file -f

Azure ML 온라인 배포 사양을 포함하는 YAML 파일의 로컬 경로입니다. 온라인 배포에 대한 YAML 참조 문서는 다음에서 https://aka.ms/ml-cli-v2-deployment-managed-online-yaml-referencehttps://aka.ms/ml-cli-v2-deployment-kubernetes-online-yaml-reference찾을 수 있습니다.

--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

--all-traffic

성공적으로 만든 후 엔드포인트 트래픽을 이 배포로 100% 설정합니다. --no-wait에서는 작동하지 않습니다.

Default value: False

--endpoint-name -e

온라인 엔드포인트의 이름입니다.

--local

Docker를 사용하여 로컬로 배포를 만듭니다. 엔드포인트당 하나의 배포만 허용됩니다. 참고: 지정된 엔드포인트가 없으면 생성됩니다.

허용되는 값: false, true

Default value: False

--local-enable-gpu

로컬 배포에 GPU를 사용하도록 설정합니다.

허용되는 값: false, true

Default value: False

--name -n

배포의 이름입니다.

--no-wait

장기 실행 작업이 완료되기를 기다리지 마세요.

Default value: False

--package-model

[미리 보기 상태] 배포 yaml에서 패키지된 환경을 만들고 배포에 패키지된 환경을 사용합니다.

Default value: False

--set

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

--skip-script-validation

사용자가 배포 점수 매기기 스크립트 유효성 검사를 무시할 수 있습니다.

Default value: False

--vscode-debug

로컬 엔드포인트를 만들고 VSCode 디버거를 연결합니다. --local 플래그에서만 작동합니다.

허용되는 값: false, true

Default value: False

--web

웹 브라우저의 Azure ML Studio에서 배포 세부 정보를 표시합니다.

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 online-deployment delete

배포를 삭제합니다.

az ml online-deployment delete --endpoint-name
                               --name
                               --resource-group
                               --workspace-name
                               [--local {false, true}]
                               [--no-wait]
                               [--yes]

예제

확인이 포함된 배포 삭제

az ml online-deployment delete --name my-deployment --endpoint-name my-endpoint --yes --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

필수 매개 변수

--endpoint-name -e

온라인 엔드포인트의 이름입니다.

--name -n

배포의 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

--local

Docker 환경에서 로컬 배포를 삭제합니다.

허용되는 값: false, true

Default value: False

--no-wait

장기 실행 작업이 완료되기를 기다리지 마세요.

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 online-deployment get-logs

온라인 배포에 대한 컨테이너 로그를 가져옵니다.

az ml online-deployment get-logs --endpoint-name
                                 --name
                                 --resource-group
                                 --workspace-name
                                 [--container]
                                 [--lines]
                                 [--local {false, true}]

예제

온라인 배포에 대한 컨테이너 로그 가져오기

az ml online-deployment get-logs --name my-deployment --endpoint-name my-endpoint --lines 100 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

필수 매개 변수

--endpoint-name -e

온라인 엔드포인트의 이름입니다.

--name -n

배포의 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

--container -c

로그를 검색할 컨테이너의 형식입니다. 허용되는 값: 유추 서버, 스토리지 이니셜라이저.

--lines -l

꼬리까지 줄의 최대 수입니다.

Default value: 5000

--local

Docker 환경의 로컬 배포에서 로그를 가져옵니다.

허용되는 값: false, true

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 online-deployment list

배포를 나열합니다.

az ml online-deployment list --endpoint-name
                             --resource-group
                             --workspace-name
                             [--local {false, true}]

예제

엔드포인트의 배포 나열

az ml online-deployment list --endpoint-name my-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

필수 매개 변수

--endpoint-name -e

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

--local

이 로컬 엔드포인트 아래에 로컬 배포를 나열합니다.

허용되는 값: false, true

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 online-deployment show

배포를 표시합니다.

az ml online-deployment show --endpoint-name
                             --name
                             --resource-group
                             --workspace-name
                             [--local {false, true}]
                             [--web]

예제

배포 표시

az ml online-deployment show --name my-deployment --endpoint-name my-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

필수 매개 변수

--endpoint-name -e

온라인 엔드포인트의 이름입니다.

--name -n

배포의 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

--local

Docker 환경에서 로컬 배포를 표시합니다.

허용되는 값: false, true

Default value: False

--web

웹 브라우저의 Azure ML Studio에서 배포 세부 정보를 표시합니다.

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 online-deployment update

배포를 업데이트합니다.

az ml online-deployment update --resource-group
                               --workspace-name
                               [--add]
                               [--endpoint-name]
                               [--file]
                               [--force-string]
                               [--local {false, true}]
                               [--local-enable-gpu {false, true}]
                               [--name]
                               [--no-wait]
                               [--remove]
                               [--set]
                               [--skip-script-validation]
                               [--vscode-debug {false, true}]
                               [--web]

예제

YAML 사양 파일에서 배포 업데이트

az ml online-deployment update --file deployment.yaml --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: []

--endpoint-name -e

온라인 엔드포인트의 이름입니다.

--file -f

Azure ML 온라인 배포 사양을 포함하는 YAML 파일의 로컬 경로입니다. 온라인 배포에 대한 YAML 참조 문서는 다음에서 https://aka.ms/ml-cli-v2-deployment-managed-online-yaml-referencehttps://aka.ms/ml-cli-v2-deployment-kubernetes-online-yaml-reference찾을 수 있습니다.

--force-string

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

Default value: False

--local

Docker 환경에서 로컬 배포를 업데이트합니다.

허용되는 값: false, true

Default value: False

--local-enable-gpu

로컬 배포에 GPU를 사용하도록 설정합니다.

허용되는 값: false, true

Default value: False

--name -n

배포의 이름입니다.

--no-wait

장기 실행 작업이 완료되기를 기다리지 마세요.

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: []

--skip-script-validation

사용자가 배포 점수 매기기 스크립트 유효성 검사를 무시할 수 있습니다.

Default value: False

--vscode-debug

로컬 엔드포인트를 업데이트하고 VSCode 디버거를 다시 연결합니다. --local 플래그에서만 작동합니다.

허용되는 값: false, true

Default value: False

--web

웹 브라우저의 Azure ML Studio에서 배포 세부 정보를 표시합니다.

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.