Создание и использование сред программного обеспечения в Машинное обучение Azure с помощью CLI версии 1

ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ: расширение машинного обучения Azure CLI версии 1

В этой статье вы узнаете, как создавать среды Машинного обучения Azure и управлять ими с помощью CLI версии 1. Используйте среды для мониторинга и воспроизведения зависимостей программного обеспечения проектов по мере их развития. Интерфейс командной строки Машинного обучения Azure версии 1 содержит большую часть функций пакета SDK для Python версии 1. С его помощью можно создавать среды и управлять ими.

Управление зависимостями программного обеспечения — это распространенная задача для разработчиков. Необходимо обеспечить воспроизводимость сборок без обширной ручной настройки программного обеспечения. Класс машинного обучения Azure Environment включает локальные решения разработки, такие как PIP и Conda и распределенное облачное развертывание с помощью возможностей Docker.

Общие сведения о работе сред в Машинное обучение Azure см. в статье "Что такое среды машинного обучения"? Сведения об управлении средами в Студия машинного обучения Azure см. в статье "Управление средами в студии". Сведения о настройке сред разработки см. в статье "Настройка среды разработки Python для Машинное обучение Azure".

Необходимые компоненты

• Рабочая область Машинного обучения Azure

Внимание

Для использования некоторых команд Azure CLI, приведенных в этой статье, используйте расширение azure-cli-ml (версия 1) для Машинного обучения Azure. Поддержка расширения версии 1 будет прекращена 30 сентября 2025 г. Вы можете установить и использовать расширение версии 1 до этой даты.

Рекомендуется перейти на расширение ml (версия 2) до 30 сентября 2025 г. Дополнительные сведения о расширении версии 2 см. на странице расширения CLI для Azure ML и пакета SDK для Python версии 2.

Формирование шаблонов среды

Следующая команда формирует шаблоны файлов для определения среды по умолчанию в указанном каталоге. Эти файлы являются файлами JSON. Они работают аналогично соответствующему классу в пакете SDK. Эти файлы можно использовать для создания новых сред с пользовательскими параметрами.

az ml environment scaffold -n myenv -d myenvdir

Регистрация среды

Выполните следующую команду, чтобы зарегистрировать среду из указанного каталога:

az ml environment register -d myenvdir

Создание списка сред

Выполните следующую команду, чтобы вывести список всех зарегистрированных сред:

az ml environment list

Скачивание среды

Чтобы скачать зарегистрированную среду, выполните следующую команду:

az ml environment download -n myenv -d downloaddir

Следующие шаги

• После обучения модели узнайте о том, как и где развертывать модели.
• См. справку SDK по классу Environment .