Delen via

az ml model

  • Referentie

Notitie

Deze verwijzing maakt deel uit van de ml-extensie voor de Azure CLI (versie 2.15.0 of hoger). De extensie installeert automatisch de eerste keer dat u een az ml-modelopdracht uitvoert. Meer informatie over extensies.

Azure ML-modellen beheren.

Azure ML-modellen bestaan uit de binaire bestanden die een machine learning-model en eventuele bijbehorende metagegevens vertegenwoordigen. Deze modellen kunnen worden gebruikt in eindpuntimplementaties voor realtime en batchdeductie.

Opdracht

Name Description Type Status
az ml model archive

Een model archiveren.

 Toestel GA
az ml model create

Maak een model.

 Toestel GA
az ml model download

Download alle modelgerelateerde bestanden.

 Toestel GA
az ml model list

Geef modellen weer in een werkruimte/register. Als u een register gebruikt, vervangt u deze door --workspace-name my-workspace de --registry-name <registry-name> optie.

 Toestel GA
az ml model package

Een model verpakken in een omgeving.

 Toestel Preview
az ml model restore

Een gearchiveerd model herstellen.

 Toestel GA
az ml model share

Deel een specifiek model van werkruimte naar register.

 Toestel GA
az ml model show

Details weergeven voor een model in een werkruimte/register. Als u een register gebruikt, vervangt u deze door --workspace-name my-workspace de --registry-name <registry-name> optie.

 Toestel GA
az ml model update

Een model bijwerken in een werkruimte/register.

 Toestel GA

az ml model archive

Een model archiveren.

Als u een model archivert, wordt het standaard verborgen voor lijstquery's (az ml model list). U kunt nog steeds verwijzen naar en een gearchiveerd model gebruiken in uw werkstromen. U kunt een modelcontainer of een specifieke modelversie archiveren. Als u een modelcontainer archiveert, worden alle versies van het model onder die naam gearchiveerd. U kunt een gearchiveerd model herstellen met behulp van az ml model restore. Als de hele modelcontainer is gearchiveerd, kunt u geen afzonderlijke versies van het model herstellen. U moet de modelcontainer herstellen.

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

Voorbeelden

Een modelcontainer archiveren (alle versies van dat model archiveren)

az ml model archive --name my-model --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Een specifieke modelversie archiveren

az ml model archive --name my-model --version 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Vereiste parameters

--name -n

Naam van het model.

Optionele parameters

--label -l

Label van het model.

--registry-name

Indien opgegeven, richt de opdracht zich op het register in plaats van op een werkruimte. Daarom zijn resourcegroep en werkruimte niet vereist.

--resource-group -g

De naam van de resourcegroep. U kunt de standaardgroep configureren met behulp van az configure --defaults group=<name>.

--version -v

Versie van het model.

--workspace-name -w

Naam van de Azure ML-werkruimte. U kunt de standaardwerkruimte configureren met behulp van az configure --defaults workspace=<name>.

Globale parameters
--debug

Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.

--help -h

Dit Help-bericht weergeven en afsluiten.

--only-show-errors

Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.

--output -o

Uitvoerindeling.

Geaccepteerde waarden: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
Default value: json
--query

JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.

--subscription

Naam of id van het abonnement. U kunt het standaardabonnement configureren met behulp van az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie. Gebruik --debug voor volledige foutopsporingslogboeken.

az ml model create

Maak een model.

Modellen kunnen worden gemaakt op basis van een lokaal bestand, lokale map, gegevensarchief of taakuitvoer. Het gemaakte model wordt bijgehouden in de werkruimte/het register onder de opgegeven naam en versie. Als u een register gebruikt, vervangt u deze door --workspace-name my-workspace de --registry-name <registry-name> optie.

az ml model create [--datastore]
                   [--description]
                   [--file]
                   [--name]
                   [--no-wait]
                   [--path]
                   [--registry-name]
                   [--resource-group]
                   [--set]
                   [--stage]
                   [--tags]
                   [--type]
                   [--version]
                   [--workspace-name]

Voorbeelden

Een model maken op basis van een YAML-specificatiebestand

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

Een model maken vanuit een lokale map met behulp van opdrachtopties

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

Een model maken met de URI-indeling 'runs:/<run-id><path-to-model-relative-to-the-root-of-the-artifact-location>/' en opdrachtopties voor mlflow-run

az ml model create --name my-model --version 1 --path runs:/c42d2507-4953-4a7c-a4c1-2b5bfe0ac64e/model/ --type mlflow_model --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Maak een model op basis van een benoemde taakuitvoer met behulp van de azureml-taak-URI-indeling 'azureml://jobs/<job-name>/outputs//<named-output>paths/<path-to-model-relative-to-the-named-output-location>' en opdrachtopties. De standaard benoemde uitvoer is artefacten

az ml model create --name my-model --version 1 --path azureml://jobs/c42d2507-4953-4a7c-a4c1-2b5bfe0ac64e/outputs/artifacts/paths/model/ --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Een model maken vanuit een gegevensarchief 'azureml://datastores/<datastore-name>/paths/<path-to-model-relative-to-the-root-of-the-datastore-location>' met behulp van opdrachtopties

az ml model create --name my-model --version 1 --path azureml://datastores/myblobstore/paths/models/cifar10/cifar.pt --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Optionele parameters

--datastore

Het gegevensarchief waar het lokale artefact naar moet worden geüpload.

--description

Beschrijving van het model.

--file -f

Lokaal pad naar het YAML-bestand met de Specificatie van het Azure ML-model. De YAML-referentiedocumenten voor het model vindt u op: https://aka.ms/ml-cli-v2-model-yaml-reference.

--name -n

Naam van het model.

--no-wait

Wacht niet totdat de langdurige bewerking is voltooid.

Default value: False
--path -p

Pad naar het modelbestand(en). Dit kan een lokale of externe locatie zijn. Indien opgegeven, moeten --name/-n en --version/-v ook worden opgegeven.

--registry-name

Indien opgegeven, richt de opdracht zich op het register in plaats van op een werkruimte. Daarom zijn resourcegroep en werkruimte niet vereist.

--resource-group -g

De naam van de resourcegroep. U kunt de standaardgroep configureren met behulp van az configure --defaults group=<name>.

--set

Werk een object bij door een eigenschapspad en waarde op te geven die u wilt instellen. Voorbeeld: --set property1.property2=.

--stage -s

Fase van het model.

--tags

Door spaties gescheiden sleutel-waardeparen voor de tags van het object.

--type -t

Het type model, toegestane waarden zijn custom_model, mlflow_model en triton_model. Het standaardtype is custom_model.

--version -v

Versie van het model.

--workspace-name -w

Naam van de Azure ML-werkruimte. U kunt de standaardwerkruimte configureren met behulp van az configure --defaults workspace=<name>.

Globale parameters
--debug

Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.

--help -h

Dit Help-bericht weergeven en afsluiten.

--only-show-errors

Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.

--output -o

Uitvoerindeling.

Geaccepteerde waarden: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
Default value: json
--query

JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.

--subscription

Naam of id van het abonnement. U kunt het standaardabonnement configureren met behulp van az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie. Gebruik --debug voor volledige foutopsporingslogboeken.

az ml model download

Download alle modelgerelateerde bestanden.

De bestanden worden gedownload naar een map met de naam van het model. Als u een register gebruikt, vervangt u deze door --workspace-name my-workspace de --registry-name <registry-name> optie.

az ml model download --name
                     --version
                     [--download-path]
                     [--registry-name]
                     [--resource-group]
                     [--workspace-name]

Voorbeelden

Een model met de opgegeven naam en versie downloaden

az ml model download --name my-model --version 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Een model met de opgegeven naam en versie downloaden naar een opgegeven lokaal pad

az ml model download --name my-model --version 1  --download-path local_path --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Vereiste parameters

--name -n

Naam van het model.

--version -v

Versie van het model.

Optionele parameters

--download-path -p

Pad om de modelbestanden te downloaden, wordt standaard ingesteld op de huidige werkmap.

--registry-name

Indien opgegeven, richt de opdracht zich op het register in plaats van op een werkruimte. Daarom zijn resourcegroep en werkruimte niet vereist.

--resource-group -g

De naam van de resourcegroep. U kunt de standaardgroep configureren met behulp van az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Naam van de Azure ML-werkruimte. U kunt de standaardwerkruimte configureren met behulp van az configure --defaults workspace=<name>.

Globale parameters
--debug

Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.

--help -h

Dit Help-bericht weergeven en afsluiten.

--only-show-errors

Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.

--output -o

Uitvoerindeling.

Geaccepteerde waarden: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
Default value: json
--query

JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.

--subscription

Naam of id van het abonnement. U kunt het standaardabonnement configureren met behulp van az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie. Gebruik --debug voor volledige foutopsporingslogboeken.

az ml model list

Geef modellen weer in een werkruimte/register. Als u een register gebruikt, vervangt u deze door --workspace-name my-workspace de --registry-name <registry-name> optie.

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

Voorbeelden

Alle modellen in een werkruimte weergeven

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

Een lijst weergeven van alle modelversies voor de opgegeven naam in een werkruimte

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

Geef alle modellen in een werkruimte weer met behulp van het argument --query om een JMESPath-query uit te voeren op de resultaten van opdrachten.

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

Optionele parameters

--archived-only

Alleen gearchiveerde modellen weergeven.

Default value: False
--include-archived

Gearchiveerde modellen en actieve modellen weergeven.

Default value: False
--max-results -r

Maximum aantal resultaten dat moet worden geretourneerd.

--name -n

Naam van het model. Indien opgegeven, worden alle modelversies onder deze naam geretourneerd.

--registry-name

Indien opgegeven, richt de opdracht zich op het register in plaats van op een werkruimte. Daarom zijn resourcegroep en werkruimte niet vereist.

--resource-group -g

De naam van de resourcegroep. U kunt de standaardgroep configureren met behulp van az configure --defaults group=<name>.

--stage -s

Fase van het model.

--workspace-name -w

Naam van de Azure ML-werkruimte. U kunt de standaardwerkruimte configureren met behulp van az configure --defaults workspace=<name>.

Globale parameters
--debug

Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.

--help -h

Dit Help-bericht weergeven en afsluiten.

--only-show-errors

Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.

--output -o

Uitvoerindeling.

Geaccepteerde waarden: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
Default value: json
--query

JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.

--subscription

Naam of id van het abonnement. U kunt het standaardabonnement configureren met behulp van az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie. Gebruik --debug voor volledige foutopsporingslogboeken.

az ml model package

Preview

Deze opdracht is in preview en in ontwikkeling. Referentie- en ondersteuningsniveaus: https://aka.ms/CLI_refstatus

Een model verpakken in een omgeving.

Wanneer een model is verpakt, wordt er een omgeving met alle afhankelijkheden gemaakt.

az ml model package --file
                    --name
                    --version
                    [--registry-name]
                    [--resource-group]
                    [--workspace-name]

Voorbeelden

Een model verpakken met de opgegeven naam en versie

az ml model package --name my-model --version my-version --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace --file my-package.yml

Vereiste parameters

--file -f

Lokaal pad naar het YAML-bestand met de definitie van het modelpakket.

--name -n

Naam van het model.

--version -v

Versie van het model.

Optionele parameters

--registry-name

Indien opgegeven, richt de opdracht zich op het register in plaats van op een werkruimte. Daarom zijn resourcegroep en werkruimte niet vereist.

--resource-group -g

De naam van de resourcegroep. U kunt de standaardgroep configureren met behulp van az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Naam van de Azure ML-werkruimte. U kunt de standaardwerkruimte configureren met behulp van az configure --defaults workspace=<name>.

Globale parameters
--debug

Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.

--help -h

Dit Help-bericht weergeven en afsluiten.

--only-show-errors

Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.

--output -o

Uitvoerindeling.

Geaccepteerde waarden: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
Default value: json
--query

JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.

--subscription

Naam of id van het abonnement. U kunt het standaardabonnement configureren met behulp van az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie. Gebruik --debug voor volledige foutopsporingslogboeken.

az ml model restore

Een gearchiveerd model herstellen.

Wanneer een gearchiveerd model wordt hersteld, wordt het niet meer verborgen voor lijstquery's (az ml model list). Als een volledige modelcontainer is gearchiveerd, kunt u die gearchiveerde container herstellen. Hiermee worden alle versies van het model onder die naam hersteld. U kunt alleen een specifieke modelversie herstellen als de hele modelcontainer is gearchiveerd. U moet de hele container herstellen. Als alleen een afzonderlijke modelversie is gearchiveerd, kunt u die specifieke versie herstellen.

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

Voorbeelden

Een gearchiveerde modelcontainer herstellen (herstelt alle versies van dat model)

az ml model restore --name my-model --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Een specifieke gearchiveerde modelversie herstellen

az ml model restore --name my-model --version 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Vereiste parameters

--name -n

Naam van het model.

Optionele parameters

--label -l

Label van het model.

--registry-name

Indien opgegeven, richt de opdracht zich op het register in plaats van op een werkruimte. Daarom zijn resourcegroep en werkruimte niet vereist.

--resource-group -g

De naam van de resourcegroep. U kunt de standaardgroep configureren met behulp van az configure --defaults group=<name>.

--version -v

Versie van het model.

--workspace-name -w

Naam van de Azure ML-werkruimte. U kunt de standaardwerkruimte configureren met behulp van az configure --defaults workspace=<name>.

Globale parameters
--debug

Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.

--help -h

Dit Help-bericht weergeven en afsluiten.

--only-show-errors

Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.

--output -o

Uitvoerindeling.

Geaccepteerde waarden: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
Default value: json
--query

JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.

--subscription

Naam of id van het abonnement. U kunt het standaardabonnement configureren met behulp van az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie. Gebruik --debug voor volledige foutopsporingslogboeken.

az ml model share

Deel een specifiek model van werkruimte naar register.

Kopieer een bestaand model van een werkruimte naar een register voor hergebruik tussen werkruimten.

az ml model share --name
                  --registry-name
                  --share-with-name
                  --share-with-version
                  --version
                  [--resource-group]
                  [--workspace-name]

Voorbeelden

Een bestaande omgeving delen van werkruimte naar register

az ml model share --name my-model --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

Vereiste parameters

--name -n

Naam van het model.

--registry-name

Doelregister.

--share-with-name

De naam van het model waarmee moet worden gemaakt.

--share-with-version

De versie van het model waarmee moet worden gemaakt.

--version -v

Versie van het model.

Optionele parameters

--resource-group -g

De naam van de resourcegroep. U kunt de standaardgroep configureren met behulp van az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Naam van de Azure ML-werkruimte. U kunt de standaardwerkruimte configureren met behulp van az configure --defaults workspace=<name>.

Globale parameters
--debug

Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.

--help -h

Dit Help-bericht weergeven en afsluiten.

--only-show-errors

Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.

--output -o

Uitvoerindeling.

Geaccepteerde waarden: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
Default value: json
--query

JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.

--subscription

Naam of id van het abonnement. U kunt het standaardabonnement configureren met behulp van az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie. Gebruik --debug voor volledige foutopsporingslogboeken.

az ml model show

Details weergeven voor een model in een werkruimte/register. Als u een register gebruikt, vervangt u deze door --workspace-name my-workspace de --registry-name <registry-name> optie.

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

Voorbeelden

Details weergeven voor een model met de opgegeven naam en versie

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

Vereiste parameters

--name -n

Naam van het model.

Optionele parameters

--label -l

Label van het model.

--registry-name

Indien opgegeven, richt de opdracht zich op het register in plaats van op een werkruimte. Daarom zijn resourcegroep en werkruimte niet vereist.

--resource-group -g

De naam van de resourcegroep. U kunt de standaardgroep configureren met behulp van az configure --defaults group=<name>.

--version -v

Versie van het model.

--workspace-name -w

Naam van de Azure ML-werkruimte. U kunt de standaardwerkruimte configureren met behulp van az configure --defaults workspace=<name>.

Globale parameters
--debug

Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.

--help -h

Dit Help-bericht weergeven en afsluiten.

--only-show-errors

Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.

--output -o

Uitvoerindeling.

Geaccepteerde waarden: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
Default value: json
--query

JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.

--subscription

Naam of id van het abonnement. U kunt het standaardabonnement configureren met behulp van az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie. Gebruik --debug voor volledige foutopsporingslogboeken.

az ml model update

Een model bijwerken in een werkruimte/register.

De eigenschappen 'description' en 'tags' kunnen worden bijgewerkt. Als u een register gebruikt, vervangt u deze door --workspace-name my-workspace de --registry-name <registry-name> optie.

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

Voorbeelden

De smaken van een model bijwerken

az ml model update --name my-model --version 1 --set flavors.python_function.python_version=3.8 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Vereiste parameters

--name -n

Naam van het model.

--resource-group -g

De naam van de resourcegroep. U kunt de standaardgroep configureren met behulp van az configure --defaults group=<name>.

Optionele parameters

--add

Voeg een object toe aan een lijst met objecten door een pad- en sleutelwaardeparen op te geven. Voorbeeld: --add property.listProperty <key=value, string or JSON string>.

Default value: []
--force-string

Wanneer u 'set' of 'toevoegen' gebruikt, behoudt u letterlijke tekenreeksen in plaats van te converteren naar JSON.

Default value: False
--label -l

Label van het model.

--registry-name

Indien opgegeven, richt de opdracht zich op het register in plaats van op een werkruimte. Daarom zijn resourcegroep en werkruimte niet vereist.

--remove

Een eigenschap of element uit een lijst verwijderen. Voorbeeld: --remove property.list <indexToRemove> OF --remove propertyToRemove.

Default value: []
--set

Werk een object bij door een eigenschapspad en waarde op te geven die u wilt instellen. Voorbeeld: --set property1.property2=<value>.

Default value: []
--stage -s

Fase van het model.

--version -v

Versie van het model.

--workspace-name -w

Naam van de Azure ML-werkruimte. U kunt de standaardwerkruimte configureren met behulp van az configure --defaults workspace=<name>.

Globale parameters
--debug

Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.

--help -h

Dit Help-bericht weergeven en afsluiten.

--only-show-errors

Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.

--output -o

Uitvoerindeling.

Geaccepteerde waarden: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
Default value: json
--query

JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.

--subscription

Naam of id van het abonnement. U kunt het standaardabonnement configureren met behulp van az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie. Gebruik --debug voor volledige foutopsporingslogboeken.