az ml online-deployment

Заметка

Эта ссылка является частью расширения машинного обучения для Azure CLI (версия 2.15.0 или более поздней). Расширение будет автоматически устанавливаться при первом запуске команды az ml online-deployment. Узнайте больше о расширениях.

Управление развертываниями Azure ML в Интернете.

Развертывания машинного обучения Azure предоставляют простой интерфейс для создания развертываний моделей и управления ими.

Команды

Имя	Описание	Тип	Состояние
az ml online-deployment create	Создайте развертывание. Если развертывание уже существует, он завершится ошибкой. Если вы хотите обновить существующее развертывание, используйте az ml online-deployment update.	Расширение	ГА
az ml online-deployment delete	Удаление развертывания.	Расширение	ГА
az ml online-deployment get-logs	Получите журналы контейнеров для сетевого развертывания.	Расширение	ГА
az ml online-deployment list	Вывод списка развертываний.	Расширение	ГА
az ml online-deployment show	Отображение развертывания.	Расширение	ГА
az ml online-deployment update	Обновление развертывания.	Расширение	ГА

az ml online-deployment create

Создайте развертывание. Если развертывание уже существует, он завершится ошибкой. Если вы хотите обновить существующее развертывание, используйте az ml online-deployment update.

Минимальный рекомендуемый номер SKU вычислений — Standard_DS3_v2 для конечных точек общего назначения. Дополнительные сведения об номерах SKU см. здесь: 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]

Примеры

Создание развертывания из файла спецификации YAML

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

Обязательные параметры

--file -f

Локальный путь к YAML-файлу, содержаму спецификацию онлайн-развертывания Azure ML. Справочные документы YAML для онлайн-развертывания можно найти по адресу: https://aka.ms/ml-cli-v2-deployment-managed-online-yaml-reference, https://aka.ms/ml-cli-v2-deployment-kubernetes-online-yaml-reference.

--resource-group -g

Имя группы ресурсов. Группу по умолчанию можно настроить с помощью az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Имя рабочей области Машинного обучения Azure. Вы можете настроить рабочую область по умолчанию с помощью az configure --defaults workspace=<name>.

Необязательные параметры

--all-traffic

Задает трафик конечной точки 100% для этого развертывания после успешного создания, не работает с --no-wait.

Default value: False

--endpoint-name -e

Имя веб-конечной точки.

--local

Создание развертывания локально с помощью Docker. Разрешено только одно развертывание на конечную точку. Примечание. Если указанная конечная точка не существует, она будет создана.

Допустимые значения: false, true

Default value: False

--local-enable-gpu

Включите GPU для локального развертывания.

Допустимые значения: false, true

Default value: False

--name -n

Имя развертывания.

--no-wait

Не дождитесь завершения длительной операции.

Default value: False

--package-model

[ЭТО ДОСТУПНО В ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЙ ВЕРСИИ] Создайте упаковаемую среду из yaml развертывания и используйте упаковаемую среду для развертывания.

Default value: False

--set

Обновите объект, указав путь к свойству и значение для задания. Пример: --set property1.property2=value.

--skip-script-validation

Позволяет пользователю обойти проверку скрипта оценки развертывания.

Default value: False

--vscode-debug

Создайте локальную конечную точку и подключите отладчик VSCode. Работает только с флагом --local.

Допустимые значения: false, true

Default value: False

--web

Отображение сведений о развертывании в студии машинного обучения Azure в веб-браузере.

Default value: False

Глобальные параметры

--debug

Увеличьте детализацию ведения журнала, чтобы отобразить все журналы отладки.

--help -h

Отображение этого сообщения справки и выхода.

--only-show-errors

Отображаются только ошибки, подавляющие предупреждения.

--output -o

Формат вывода.

Допустимые значения: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

Default value: json

--query

Строка запроса JMESPath. Дополнительные сведения и примеры см. в http://jmespath.org/.

--subscription

Имя или идентификатор подписки. Подписку по умолчанию можно настроить с помощью az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Увеличьте детализацию ведения журнала. Используйте --debug для полных журналов отладки.

az ml online-deployment delete

Удаление развертывания.

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

Примеры

Удаление развертывания с подтверждением

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

Обязательные параметры

--endpoint-name -e

Имя веб-конечной точки.

--name -n

Имя развертывания.

--resource-group -g

Имя группы ресурсов. Группу по умолчанию можно настроить с помощью az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Имя рабочей области Машинного обучения Azure. Вы можете настроить рабочую область по умолчанию с помощью az configure --defaults workspace=<name>.

Необязательные параметры

--local

Удаление локального развертывания из среды Docker.

Допустимые значения: false, true

Default value: False

--no-wait

Не дождитесь завершения длительной операции.

Default value: False

--yes -y

Не запрашивайте подтверждение.

Default value: False

Глобальные параметры

--debug

Увеличьте детализацию ведения журнала, чтобы отобразить все журналы отладки.

--help -h

Отображение этого сообщения справки и выхода.

--only-show-errors

Отображаются только ошибки, подавляющие предупреждения.

--output -o

Формат вывода.

Допустимые значения: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

Default value: json

--query

Строка запроса JMESPath. Дополнительные сведения и примеры см. в http://jmespath.org/.

--subscription

Имя или идентификатор подписки. Подписку по умолчанию можно настроить с помощью az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Увеличьте детализацию ведения журнала. Используйте --debug для полных журналов отладки.

az ml online-deployment get-logs

Получите журналы контейнеров для сетевого развертывания.

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

Примеры

Получение журналов контейнеров для сетевого развертывания

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

Обязательные параметры

--endpoint-name -e

Имя веб-конечной точки.

--name -n

Имя развертывания.

--resource-group -g

Имя группы ресурсов. Группу по умолчанию можно настроить с помощью az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Имя рабочей области Машинного обучения Azure. Вы можете настроить рабочую область по умолчанию с помощью az configure --defaults workspace=<name>.

Необязательные параметры

--container -c

Тип контейнера, из которого необходимо получить журналы. Допустимые значения: вывод-сервер, инициализатор хранилища.

--lines -l

Максимальное число строк к хвосту.

Default value: 5000

--local

Получение журналов из локального развертывания в среде Docker.

Допустимые значения: false, true

Default value: False

Глобальные параметры

--debug

Увеличьте детализацию ведения журнала, чтобы отобразить все журналы отладки.

--help -h

Отображение этого сообщения справки и выхода.

--only-show-errors

Отображаются только ошибки, подавляющие предупреждения.

--output -o

Формат вывода.

Допустимые значения: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

Default value: json

--query

Строка запроса JMESPath. Дополнительные сведения и примеры см. в http://jmespath.org/.

--subscription

Имя или идентификатор подписки. Подписку по умолчанию можно настроить с помощью az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Увеличьте детализацию ведения журнала. Используйте --debug для полных журналов отладки.

az ml online-deployment list

Вывод списка развертываний.

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

Примеры

Перечисление развертывания в конечной точке

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

Обязательные параметры

--endpoint-name -e

Имя конечной точки.

--resource-group -g

Имя группы ресурсов. Группу по умолчанию можно настроить с помощью az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Имя рабочей области Машинного обучения Azure. Вы можете настроить рабочую область по умолчанию с помощью az configure --defaults workspace=<name>.

Необязательные параметры

--local

Перечислите локальное развертывание в этой локальной конечной точке.

Допустимые значения: false, true

Default value: False

Глобальные параметры

--debug

Увеличьте детализацию ведения журнала, чтобы отобразить все журналы отладки.

--help -h

Отображение этого сообщения справки и выхода.

--only-show-errors

Отображаются только ошибки, подавляющие предупреждения.

--output -o

Формат вывода.

Допустимые значения: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

Default value: json

--query

Строка запроса JMESPath. Дополнительные сведения и примеры см. в http://jmespath.org/.

--subscription

Имя или идентификатор подписки. Подписку по умолчанию можно настроить с помощью az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Увеличьте детализацию ведения журнала. Используйте --debug для полных журналов отладки.

az ml online-deployment show

Отображение развертывания.

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

Примеры

Отображение развертывания

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

Обязательные параметры

--endpoint-name -e

Имя веб-конечной точки.

--name -n

Имя развертывания.

--resource-group -g

Имя группы ресурсов. Группу по умолчанию можно настроить с помощью az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Имя рабочей области Машинного обучения Azure. Вы можете настроить рабочую область по умолчанию с помощью az configure --defaults workspace=<name>.

Необязательные параметры

--local

Отображение локального развертывания из среды Docker.

Допустимые значения: false, true

Default value: False

--web

Отображение сведений о развертывании в студии машинного обучения Azure в веб-браузере.

Default value: False

Глобальные параметры

--debug

Увеличьте детализацию ведения журнала, чтобы отобразить все журналы отладки.

--help -h

Отображение этого сообщения справки и выхода.

--only-show-errors

Отображаются только ошибки, подавляющие предупреждения.

--output -o

Формат вывода.

Допустимые значения: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

Default value: json

--query

Строка запроса JMESPath. Дополнительные сведения и примеры см. в http://jmespath.org/.

--subscription

Имя или идентификатор подписки. Подписку по умолчанию можно настроить с помощью az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Увеличьте детализацию ведения журнала. Используйте --debug для полных журналов отладки.

az ml online-deployment update

Обновление развертывания.

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]

Примеры

Обновление развертывания из файла спецификации YAML

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

Обязательные параметры

--resource-group -g

Имя группы ресурсов. Группу по умолчанию можно настроить с помощью az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Имя рабочей области Машинного обучения Azure. Вы можете настроить рабочую область по умолчанию с помощью az configure --defaults workspace=<name>.

Необязательные параметры

--add

Добавьте объект в список объектов, указав пары пути и значения ключа. Пример: --add property.listProperty <key=value, string or JSON string>.

Default value: []

--endpoint-name -e

Имя веб-конечной точки.

--file -f

Локальный путь к YAML-файлу, содержаму спецификацию онлайн-развертывания Azure ML. Справочные документы YAML для онлайн-развертывания можно найти по адресу: https://aka.ms/ml-cli-v2-deployment-managed-online-yaml-reference, https://aka.ms/ml-cli-v2-deployment-kubernetes-online-yaml-reference.

--force-string

При использовании "set" или "add" сохраняйте строковые литералы вместо попытки преобразовать в JSON.

Default value: False

--local

Обновление локального развертывания в среде Docker.

Допустимые значения: false, true

Default value: False

--local-enable-gpu

Включите GPU для локального развертывания.

Допустимые значения: false, true

Default value: False

--name -n

Имя развертывания.

--no-wait

Не дождитесь завершения длительной операции.

Default value: False

--remove

Удалите свойство или элемент из списка. Пример: --remove property.list <indexToRemove> ИЛИ --remove propertyToRemove.

Default value: []

--set

Обновите объект, указав путь к свойству и значение для задания. Пример: --set property1.property2=<value>.

Default value: []

--skip-script-validation

Позволяет пользователю обойти проверку скрипта оценки развертывания.

Default value: False

--vscode-debug

Обновите локальную конечную точку и повторно подключите отладчик VSCode. Работает только с флагом --local.

Допустимые значения: false, true

Default value: False

--web

Отображение сведений о развертывании в студии машинного обучения Azure в веб-браузере.

Default value: False

Глобальные параметры

--debug

Увеличьте детализацию ведения журнала, чтобы отобразить все журналы отладки.

--help -h

Отображение этого сообщения справки и выхода.

--only-show-errors

Отображаются только ошибки, подавляющие предупреждения.

--output -o

Формат вывода.

Допустимые значения: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

Default value: json

--query

Строка запроса JMESPath. Дополнительные сведения и примеры см. в http://jmespath.org/.

--subscription

Имя или идентификатор подписки. Подписку по умолчанию можно настроить с помощью az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Увеличьте детализацию ведения журнала. Используйте --debug для полных журналов отладки.