Поделиться через

az ml environment

  • Ссылка

Примечание.

Эта ссылка является частью расширения ml для Azure CLI (версия 2.15.0 или более поздней). Расширение автоматически установит первый раз, когда вы запускаете команду az ml environment. Подробнее о расширениях.

Управление средами Машинного обучения Azure.

Среды машинного обучения Azure определяют среду выполнения для заданий и развертываний конечных точек, инкапсулируя зависимости для обучения и вывода. Эти определения среды встроены в образы Docker.

Команды

Имя Описание Тип Состояние
az ml environment archive

Архивируйте среду.

 Расширение ГА
az ml environment create

Создайте среду.

 Расширение ГА
az ml environment list

Вывод списка сред в рабочей области.

 Расширение ГА
az ml environment restore

Восстановление архивной среды.

 Расширение ГА
az ml environment share

Предоставление общего доступа к определенной среде из рабочей области в реестр.

 Расширение ГА
az ml environment show

Отображение сведений о среде.

 Расширение ГА
az ml environment update

Обновление среды.

 Расширение ГА

az ml environment archive

Архивируйте среду.

Среда, для которой выполнена архивация, по умолчанию не будет включаться в результаты запросов на получение списка (az ml environment list). Вы можете по-прежнему указывать прямые ссылки на архивную среду и использовать ее в рабочих процессах. Вы можете архивировать контейнер среды или конкретную версию среды. Если архивируется контейнер среды, будут архивированы все версии среды с указанным именем. Архивная среда можно восстановить с помощью az ml environment restore. Если весь контейнер среды архивирован, вы не сможете восстановить отдельные версии среды. Необходимо восстановить контейнер среды.

az ml environment archive --name
                          [--label]
                          [--registry-name]
                          [--resource-group]
                          [--version]
                          [--workspace-name]

Примеры

Архивируйте контейнер среды (архивирует все версии этой среды)

az ml environment archive --name my-env --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Архивация конкретной версии среды

az ml environment archive --name my-env --version 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Обязательные параметры

--name -n

Имя среды.

Необязательные параметры

--label -l

Метка среды.

--registry-name

Если это указано, команда будет нацелена на реестр вместо рабочей области. Поэтому не требуется группа ресурсов и рабочая область.

--resource-group -g

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

--version -v

Версия среды.

--workspace-name -w

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

Глобальные параметры
--debug

Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.

--help -h

Показать это сообщение справки и выйти.

--only-show-errors

Отображать только ошибки, не показывая 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 разделе http://jmespath.org/.

--subscription

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

--verbose

Увеличьте уровень детализации ведения журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.

az ml environment create

Создайте среду.

Среды можно определить из образа Docker, Dockerfile или файла Conda. Машинное обучение Azure поддерживает набор образов ЦП и GPU Docker, которые можно использовать в качестве базовых образов. Дополнительные сведения об этих изображениях см. в статье https://github.com/Azure/AzureML-Containers.

Созданная среда будет отслеживаться в рабочей области под указанным именем и версией.

az ml environment create [--build-context]
                         [--conda-file]
                         [--datastore]
                         [--description]
                         [--dockerfile-path]
                         [--file]
                         [--image]
                         [--name]
                         [--no-wait]
                         [--os-type]
                         [--registry-name]
                         [--resource-group]
                         [--set]
                         [--tags]
                         [--version]
                         [--workspace-name]

Примеры

Создание среды из файла спецификации YAML

az ml environment create --file my_env.yml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Создание среды из образа Docker

az ml environment create --name my-env --version 1 --file my_env.yml  --image pytorch/pytorch --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Создание среды из контекста сборки

az ml environment create --name my-env --version 1 --file my_env.yml  --build-context envs/context/ --dockerfile-path Dockerfile --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Создание среды из спецификации conda

az ml environment create --name my-env --version 1 --file my_env.yml  --conda-file conda_dep.yml --image mcr.microsoft.com/azureml/openmpi3.1.2-ubuntu18.04 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Создание среды в реестре из файла спецификации YAML

az ml environment create --file my_env.yml --registry-name my-registry-name --resource-group my-resource-group

Необязательные параметры

--build-context -b

Локальный путь к каталогу для использования в качестве контекста сборки Docker. --build-context/-b и --image/-i являются взаимоисключающими аргументами.

--conda-file -c

Локальный путь к файлу спецификации conda. --image/-i также необходимо указать, если этот аргумент используется.

--datastore

Хранилище данных для отправки локального артефакта в.

--description

Описание среды.

--dockerfile-path -d

Относительный путь к Dockerfile в каталоге, указанном в --build-context/-b. Если опущено, используется файл ./Dockerfile.

Default value: /Dockerfile
--file -f

Локальный путь к YAML-файлу, содержаму спецификацию среды Машинного обучения Azure. Справочные документы YAML для среды можно найти по адресу: https://aka.ms/ml-cli-v2-environment-yaml-reference.

--image -i

Образ Docker. --image/-i и --build-context/-b являются взаимоисключающими аргументами.

--name -n

Имя среды.

--no-wait

Не ожидать завершения длительной операции.

Default value: False
--os-type

Тип операционной системы. Допустимые значения: linux, windows. По умолчанию: Linux.

--registry-name

Если это указано, команда будет нацелена на реестр вместо рабочей области. Поэтому не требуется группа ресурсов и рабочая область.

--resource-group -g

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

--set

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

--tags

Пары "ключ-значение", разделенные пробелами, для тегов объекта.

--version -v

Версия среды.

--workspace-name -w

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

Глобальные параметры
--debug

Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.

--help -h

Показать это сообщение справки и выйти.

--only-show-errors

Отображать только ошибки, не показывая 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 разделе http://jmespath.org/.

--subscription

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

--verbose

Увеличьте уровень детализации ведения журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.

az ml environment list

Вывод списка сред в рабочей области.

az ml environment list [--archived-only]
                       [--include-archived]
                       [--max-results]
                       [--name]
                       [--registry-name]
                       [--resource-group]
                       [--workspace-name]

Примеры

Вывод списка всех сред в рабочей области

az ml environment list --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Вывод списка всех версий среды для указанного имени в рабочей области

az ml environment list --name my-env --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Вывод списка всех сред в рабочей области с помощью аргумента --query для выполнения запроса JMESPath в результатах команд.

az ml environment list --query "[].{Name:name}"  --output table --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Перечисление всех сред в реестре

az ml environment list --registry-name my-registry-name --resource-group my-resource-group

Список всех версий среды для указанного имени в реестре

az ml environment list --name my-env --registry-name my-registry-name --resource-group my-resource-group

Необязательные параметры

--archived-only

Список только архивных сред.

Default value: False
--include-archived

Вывод списка архивированных сред и активных сред.

Default value: False
--max-results -r

Максимальное количество возвращаемых результатов.

--name -n

Имя среды. Если указано, будут возвращены все версии среды под этим именем.

--registry-name

Если это указано, команда будет нацелена на реестр вместо рабочей области. Поэтому не требуется группа ресурсов и рабочая область.

--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>.

Глобальные параметры
--debug

Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.

--help -h

Показать это сообщение справки и выйти.

--only-show-errors

Отображать только ошибки, не показывая 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 разделе http://jmespath.org/.

--subscription

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

--verbose

Увеличьте уровень детализации ведения журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.

az ml environment restore

Восстановление архивной среды.

Когда архивная среда восстанавливается, она больше не будет скрыта из запросов списка (az ml environment list). Если вы архивировали весь контейнер среды, его можно восстановить только целиком. При этом будут восстановлены все версии среды под этим именем. Вы не можете восстановить одну определенную версию среды, если весь контейнер среды считается архивным. ДЛя этого придется восстановить весь контейнер. Если архивирована только отдельная версия среды, можно восстановить эту конкретную версию.

az ml environment restore --name
                          [--label]
                          [--registry-name]
                          [--resource-group]
                          [--version]
                          [--workspace-name]

Примеры

Восстановление архивированного контейнера среды (восстанавливает все версии этой среды)

az ml environment restore --name my-env --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Восстановление определенной архивной версии среды

az ml environment restore --name my-env --version 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Обязательные параметры

--name -n

Имя среды.

Необязательные параметры

--label -l

Метка среды.

--registry-name

Если это указано, команда будет нацелена на реестр вместо рабочей области. Поэтому не требуется группа ресурсов и рабочая область.

--resource-group -g

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

--version -v

Версия среды.

--workspace-name -w

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

Глобальные параметры
--debug

Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.

--help -h

Показать это сообщение справки и выйти.

--only-show-errors

Отображать только ошибки, не показывая 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 разделе http://jmespath.org/.

--subscription

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

--verbose

Увеличьте уровень детализации ведения журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.

az ml environment share

Предоставление общего доступа к определенной среде из рабочей области в реестр.

Скопируйте существующую среду из рабочей области в реестр для повторного использования нескольких рабочих областей.

az ml environment share --name
                        --registry-name
                        --share-with-name
                        --share-with-version
                        --version
                        [--resource-group]
                        [--workspace-name]

Примеры

Предоставление общего доступа к существующей среде из рабочей области в реестр

az ml environment share --name my-environment --version my-version --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace --share-with-name new-name-in-registry --share-with-version new-version-in-registry --registry-name my-registry

Обязательные параметры

--name -n

Имя среды.

--registry-name

Целевой реестр.

--share-with-name

Имя создаваемой среды.

--share-with-version

Версия среды, с которой нужно создать.

--version -v

Версия среды.

Необязательные 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>.

Глобальные параметры
--debug

Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.

--help -h

Показать это сообщение справки и выйти.

--only-show-errors

Отображать только ошибки, не показывая 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 разделе http://jmespath.org/.

--subscription

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

--verbose

Увеличьте уровень детализации ведения журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.

az ml environment show

Отображение сведений о среде.

az ml environment show --name
                       [--label]
                       [--registry-name]
                       [--resource-group]
                       [--version]
                       [--workspace-name]

Примеры

Отображение сведений о среде с указанным именем и версией

az ml environment show --name my-env --version 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Отображение сведений о среде в реестре с указанным именем и версией

az ml environment show --name my-env --version 1 --registry-name my-registry-name --resource-group my-resource-group

Обязательные параметры

--name -n

Имя среды.

Необязательные параметры

--label -l

Метка среды.

--registry-name

Если это указано, команда будет нацелена на реестр вместо рабочей области. Поэтому не требуется группа ресурсов и рабочая область.

--resource-group -g

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

--version -v

Версия среды.

--workspace-name -w

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

Глобальные параметры
--debug

Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.

--help -h

Показать это сообщение справки и выйти.

--only-show-errors

Отображать только ошибки, не показывая 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 разделе http://jmespath.org/.

--subscription

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

--verbose

Увеличьте уровень детализации ведения журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.

az ml environment update

Обновление среды.

Можно обновить только свойства description и tags.

az ml environment update --name
                         [--add]
                         [--force-string]
                         [--label]
                         [--registry-name]
                         [--remove]
                         [--resource-group]
                         [--set]
                         [--version]
                         [--workspace-name]

Обязательные параметры

--name -n

Имя среды.

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: []
--force-string

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

Default value: False
--label -l

Метка среды.

--registry-name

Если это указано, команда будет нацелена на реестр вместо рабочей области. Поэтому не требуется группа ресурсов и рабочая область.

--remove

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

Default value: []
--resource-group -g

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

--set

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

Default value: []
--version -v

Версия среды.

--workspace-name -w

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

Глобальные параметры
--debug

Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.

--help -h

Показать это сообщение справки и выйти.

--only-show-errors

Отображать только ошибки, не показывая 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 разделе http://jmespath.org/.

--subscription

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

--verbose

Увеличьте уровень детализации ведения журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.