Compartilhar via

az ml folder

  • Referência

Observação

Essa referência faz parte da extensão azure-cli-ml para a CLI do Azure (versão 2.0.28 ou superior). A extensão será instalada automaticamente na primeira vez que você executar um comando az ml folder . Saiba mais sobre extensões.

Comandos de subgrupo de pasta.

Comandos

Nome Description Tipo Status
az ml folder attach

Anexe uma pasta a um espaço de trabalho do AzureML e, opcionalmente, um experimento específico a ser usado por padrão. Se o nome do experimento não for especificado, o padrão será o nome da pasta.

 Extensão GA

az ml folder attach

Anexe uma pasta a um espaço de trabalho do AzureML e, opcionalmente, um experimento específico a ser usado por padrão. Se o nome do experimento não for especificado, o padrão será o nome da pasta.

az ml folder attach [--experiment-name]
                    [--output-metadata-file]
                    [--path]
                    [--resource-group]
                    [--subscription-id]
                    [--workspace-name]

Parâmetros Opcionais

--experiment-name -e

Nome do experimento.

--output-metadata-file -t

Forneça um local de arquivo de saída opcional para a saída de objetos estruturados.

--path

Caminho para um diretório raiz para executar arquivos de configuração.

valor padrão: .
--resource-group -g

Nome do grupo de recursos.

--subscription-id

Especifica a ID da assinatura.

--workspace-name -w

Nome do espaço de trabalho.

Parâmetros Globais
--debug

Aumente o detalhamento do log para mostrar todos os logs de depuração.

--help -h

Mostrar esta mensagem de ajuda e sair.

--only-show-errors

Mostrar apenas erros, suprimindo avisos.

--output -o

Formato de saída.

valores aceitos: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valor padrão: json
--query

Cadeia de caracteres de consulta JMESPath. Consulte http://jmespath.org/ para obter mais informações e exemplos.

--subscription

Nome ou ID da assinatura. Você pode configurar a assinatura padrão usando az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumentar o detalhamento do log. Use --debug para logs de depuração completos.