Partilhar via

O que é a CLI do Azure Machine Learning e o SDK do Python v2?

  • Artigo

APLICA-SE A:Azure CLI ml extension v2 (current)Python SDK azure-ai-ml v2 (current)

A CLI do Azure Machine Learning v2 (CLI v2) e o SDK Python do Azure Machine Learning v2 (SDK v2) introduzem uma consistência de recursos e terminologia nas interfaces. Para criar essa consistência, a sintaxe dos comandos difere, em alguns casos significativamente, das primeiras versões (v1).

Não há diferenças na funcionalidade entre CLI v2 e SDK v2. A CLI baseada em linha de comando pode ser mais conveniente em cenários de tipos de MLOps CI/CD, enquanto o SDK pode ser mais conveniente para o desenvolvimento.

CLI do Azure Machine Learning v2

A CLI v2 do Azure Machine Learning é a extensão mais recente para a CLI do Azure. A CLI v2 fornece comandos no formato az ml <opções verbais<>> substantivos><para criar e manter ativos e fluxos de trabalho de Machine Learning. Os próprios ativos ou fluxos de trabalho são definidos usando um arquivo YAML. O arquivo YAML define a configuração do ativo ou fluxo de trabalho. Por exemplo, o que é e onde deve correr?

Alguns exemplos de comandos da CLI v2:

  • az ml job create --file my_job_definition.yaml
  • az ml environment update --name my-env --file my_updated_env_definition.yaml
  • az ml model list
  • az ml compute show --name my_compute

Casos de uso da CLI v2

A CLI v2 é útil nos seguintes cenários:

  • Integre o Machine Learning sem a necessidade de aprender uma linguagem de programação específica.

    O arquivo YAML define a configuração do ativo ou fluxo de trabalho, como o que é e onde deve ser executado? Qualquer lógica personalizada ou IP usado, por exemplo, preparação de dados, treinamento de modelo e pontuação de modelo, pode permanecer em arquivos de script. Esses arquivos são referidos no YAML, mas não fazem parte do YAML em si. O Machine Learning suporta arquivos de script em Python, R, Java, Julia ou C#. Tudo o que você precisa aprender é o formato YAML e linhas de comando para usar o Machine Learning. Você pode ficar com arquivos de script de sua escolha.

  • Aproveite a facilidade de implantação e automação.

    O uso da linha de comando para execução torna a implantação e a automação mais simples, pois você pode invocar fluxos de trabalho de qualquer oferta ou plataforma, o que permite que os usuários chamem a linha de comando.

  • Use implantações de inferência gerenciadas.

    O Machine Learning oferece pontos de extremidade para simplificar as implantações de modelo para implantações de inferência em tempo real e em lote. Esta funcionalidade apenas está disponível através da CLI v2 e do SDK v2.

  • Reutilizar componentes em pipelines.

    O Machine Learning introduz componentes para gerenciar e reutilizar a lógica comum entre pipelines. Esta funcionalidade apenas está disponível através da CLI v2 e do SDK v2.

SDK do Python do Azure Machine Learning v2

O SDK do Python do Azure Machine Learning v2 é um pacote SDK do Python atualizado, que permite aos usuários:

  • Apresentar trabalhos de formação.
  • Gerencie dados, modelos e ambientes.
  • Execute inferência gerenciada (em tempo real e em lote).
  • Combine várias tarefas e fluxos de trabalho de produção usando pipelines de Machine Learning.

O SDK v2 está no mesmo nível da funcionalidade da CLI v2 e é consistente em como os ativos (substantivos) e as ações (verbos) são usados entre o SDK e a CLI. Por exemplo, para listar um ativo, você pode usar a list ação no SDK e na CLI. Você pode usar a mesma list ação para listar uma computação, modelo, ambiente e assim por diante.

Casos de uso do SDK v2

O SDK v2 é útil nos seguintes cenários:

  • Use funções Python para construir uma única etapa ou um fluxo de trabalho complexo.

    O SDK v2 permite que você crie um único comando ou uma cadeia de comandos como funções Python. O comando tem um nome e parâmetros, espera entrada e retorna saída.

  • Mude de conceitos simples para conceitos complexos de forma incremental.

    O SDK v2 permite:

    • Construa um único comando.
    • Adicione uma varredura de hiperparâmetros sobre esse comando.
    • Adicione o comando com vários outros em um pipeline um após o outro.

    Essa construção é útil devido à natureza iterativa do aprendizado de máquina.

  • Reutilizar componentes em pipelines.

    O Machine Learning introduz componentes para gerenciar e reutilizar a lógica comum entre pipelines. Esta funcionalidade apenas está disponível através da CLI v2 e do SDK v2.

  • Use inferência gerenciada.

    O Machine Learning oferece pontos de extremidade para simplificar as implantações de modelo para implantações de inferência em tempo real e em lote. Esta funcionalidade apenas está disponível através da CLI v2 e do SDK v2.

Devo usar v1 ou v2?

O suporte para CLI v1 terminará em 30 de setembro de 2025.

Recomendamos que você migre seu código para CLI e SDK v1 para CLI e SDK v2. Para obter mais informações, consulte Atualizar para v2.

CLI v2

A CLI v1 do Azure Machine Learning foi preterida. O suporte para a extensão v1 terminará em 30 de setembro de 2025. Você poderá instalar e usar a extensão v1 até essa data.

Recomendamos que você faça a transição para a mlextensão , ou v2, antes de 30 de setembro de 2025.

SDK v2

O SDK do Python do Azure Machine Learning v1 não tem uma data de substituição planejada. Se você tiver investimentos significativos no Python SDK v1 e não precisar de nenhum novo recurso oferecido pelo SDK v2, poderá continuar a usar o SDK v1. No entanto, você deve considerar o uso do SDK v2 se:

  • Você deseja usar novos recursos, como componentes reutilizáveis e inferência gerenciada.
  • Você está iniciando um novo fluxo de trabalho ou pipeline. Todos os novos recursos e investimentos futuros serão introduzidos na v2.
  • Você deseja aproveitar a usabilidade aprimorada da capacidade do Python SDK v2 para compor trabalhos e pipelines usando funções Python, com fácil evolução de tarefas simples para complexas.

Conteúdos relacionados