Примечание.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ:
расширение машинного обучения Azure CLI версии 2 (текущее)
Расширение ml Azure CLI — это расширенный интерфейс для Машинное обучение Azure. Он позволяет обучать и развертывать модели из командной строки с помощью функций, которые ускоряют увеличение масштаба при обработке и анализе данных и помогают отслеживать жизненный цикл модели.
Необходимые компоненты
- Для использования интерфейса командной строки необходима подписка Azure. Если у вас нет подписки Azure, создайте бесплатную учетную запись, прежде чем приступить к работе. Опробуйте бесплатную или платную версию Машинного обучения Azure уже сегодня.
- Чтобы выполнять приведенные в этом документе команды CLI в локальной среде, вам потребуется Azure CLI.
Установка
Для нового расширения для Машинного обучения необходима версия Azure CLI >=2.38.0. Убедитесь, что это требование выполняется:
az version
В противном случае обновите Azure CLI.
Проверьте установленные расширения Azure CLI:
az extension list
Удалите любую существующую установку ml расширения, а также расширение CLI версии 1 azure-cli-ml :
az extension remove -n azure-cli-ml
az extension remove -n ml
Теперь установите расширение ml:
az extension add -n ml
Выполните команду help, чтобы проверить установку и просмотреть доступные подкоманды:
az ml -h
Вы можете обновить расширение до последней версии:
az extension update -n ml
Установка в Linux
Если вы используете Debian или Ubuntu, самый быстрый способ установить необходимую версию CLI и расширение Машинное обучение:
curl -sL https://aka.ms/InstallAzureCLIDeb | sudo bash
az extension add -n ml -y
Дополнительные сведения об установке в других дистрибутивах Linux см. в статье "Установка Azure CLI для Linux".
Настройка
Вход.
az login
Если у вас есть доступ к нескольким подпискам Azure, вы можете установить активную подписку:
az account set -s "<YOUR_SUBSCRIPTION_NAME_OR_ID>"
При необходимости настройте общие переменные в оболочке для использования в последующих командах:
GROUP="azureml-examples"
LOCATION="eastus"
WORKSPACE="main"
Предупреждение
Для задания переменных используется синтаксис Bash. Настройте по мере необходимости для оболочки. Можно также заменить значения в командах в следующих примерах, а не с помощью переменных.
Вы можете создать группу ресурсов Azure, если ее еще не существует.
az group create -n $GROUP -l $LOCATION
Также создайте рабочую область машинного обучения:
az ml workspace create -n $WORKSPACE -g $GROUP -l $LOCATION
В подкомандах машинного обучения используются параметры --workspace/-w и --resource-group/-g. Чтобы не вводить их повторно, настройте значения по умолчанию:
az configure --defaults group=$GROUP workspace=$WORKSPACE location=$LOCATION
Совет
В большинстве примеров кода предполагается, что вы задали рабочую область и группу ресурсов по умолчанию. Их можно переопределить в командной строке.
Чтобы отобразить значения по умолчанию, укажите параметр --list-defaults/-l:
az configure -l -o table
Совет
Одновременное указание параметра --output/-o позволяет сделать формат выходных данных более удобным.
Безопасное соединение
Расширение CLI ml (иногда называемое "CLI версии 2") для Машинного обучения Azure отправляет рабочие данные (параметры и метаданные YAML) через общедоступный интернет. Все команды расширения CLI ml обмениваются данными с Azure Resource Manager. Этот обмен данными защищается с использованием протоколов HTTPS/TLS 1.2.
Данные в хранилище данных, защищенном в виртуальной сети, t_ отправляются через общедоступный Интернет. Например, это справедливо в том случае, если данные для обучения находятся в учетной записи хранения по умолчанию для рабочей области и учетная запись хранения находится в виртуальной сети.
Примечание.
При использовании предыдущего расширения azure-cli-ml, иногда называемого CLI версии 1, только некоторые команды взаимодействуют с Azure Resource Manager. В частности, это команды для создания, обновления, удаления, перечисления и отображения ресурсов Azure. Такие операции, как отправка задания обучения напрямую взаимодействуют с рабочей областью Машинного обучения Azure. Если рабочая область защищена частной конечной точкой, этого достаточно для защиты команд, предоставляемых расширением azure-cli-ml.
Если рабочая область Машинного обучения Azure является общедоступной (то есть не скрыта за виртуальной сетью), дополнительная настройка не требуется. Обмен данными защищен с помощью протоколов HTTPS/TLS 1.2.