az ml online-deployment
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 online-deployment . Подробнее 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 | Общедоступная версия |
az ml online-deployment delete |
Удаление развертывания. |
Расширение | Общедоступная версия |
az ml online-deployment get-logs |
Получите журналы контейнеров для сетевого развертывания. |
Расширение | Общедоступная версия |
az ml online-deployment list |
Перечисление развертываний. |
Расширение | Общедоступная версия |
az ml online-deployment show |
Отображение развертывания. |
Расширение | Общедоступная версия |
az ml online-deployment update |
Обновление развертывания. |
Расширение | Общедоступная версия |
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
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
Имя группы ресурсов. Вы можете настроить расположение по умолчанию с помощью az configure --defaults group=<name>
.
Имя рабочей области Машинного обучения Azure. Вы можете настроить рабочую область по умолчанию с помощью az configure --defaults workspace=<name>
.
Необязательные параметры
Задает трафик конечной точки 100 % для этого развертывания после успешного создания, не работает с --no-wait.
Имя веб-конечной точки.
Создание развертывания локально с помощью Docker. Разрешено только одно развертывание на конечную точку. Примечание. Если указанная конечная точка не существует, она будет создана.
Включите GPU для локального развертывания.
Имя развертывания.
Не ожидать завершения длительной операции.
[ЭТО ДОСТУПНО В ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЙ ВЕРСИИ] Создайте упаковаемую среду из yaml развертывания и используйте упаковаемую среду для развертывания.
Обновите объект, указав путь к свойству и значение для задания. Пример: --set property1.property2=.
Позволяет пользователю обойти проверку скрипта оценки развертывания.
Создайте локальную конечную точку и подключите отладчик VSCode. Работает только с флагом --local.
Отображение сведений о развертывании в студии машинного обучения Azure в веб-браузере.
Глобальные параметры
Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.
Отображение этого справочного сообщения и выход.
Показывать только ошибки, блокируя предупреждения.
Формат вывода.
Строка запроса JMESPath. Дополнительные сведения и примеры см. в разделе http://jmespath.org/.
Имя или идентификатор подписки Подписку по умолчанию можно настроить с помощью az account set -s NAME_OR_ID
.
Повышение уровня детализации журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.
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
Имя веб-конечной точки.
Имя развертывания.
Имя группы ресурсов. Вы можете настроить расположение по умолчанию с помощью az configure --defaults group=<name>
.
Имя рабочей области Машинного обучения Azure. Вы можете настроить рабочую область по умолчанию с помощью az configure --defaults workspace=<name>
.
Необязательные параметры
Удаление локального развертывания из среды Docker.
Не ожидать завершения длительной операции.
Не запрашивать подтверждение.
Глобальные параметры
Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.
Отображение этого справочного сообщения и выход.
Показывать только ошибки, блокируя предупреждения.
Формат вывода.
Строка запроса JMESPath. Дополнительные сведения и примеры см. в разделе http://jmespath.org/.
Имя или идентификатор подписки Подписку по умолчанию можно настроить с помощью az account set -s NAME_OR_ID
.
Повышение уровня детализации журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.
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
Имя веб-конечной точки.
Имя развертывания.
Имя группы ресурсов. Вы можете настроить расположение по умолчанию с помощью az configure --defaults group=<name>
.
Имя рабочей области Машинного обучения Azure. Вы можете настроить рабочую область по умолчанию с помощью az configure --defaults workspace=<name>
.
Необязательные параметры
Тип контейнера, из которого необходимо получить журналы. Допустимые значения: вывод-сервер, инициализатор хранилища.
Максимальное число строк к хвосту.
Получение журналов из локального развертывания в среде Docker.
Глобальные параметры
Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.
Отображение этого справочного сообщения и выход.
Показывать только ошибки, блокируя предупреждения.
Формат вывода.
Строка запроса JMESPath. Дополнительные сведения и примеры см. в разделе http://jmespath.org/.
Имя или идентификатор подписки Подписку по умолчанию можно настроить с помощью az account set -s NAME_OR_ID
.
Повышение уровня детализации журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.
az ml online-deployment list
Перечисление 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
Имя конечной точки.
Имя группы ресурсов. Вы можете настроить расположение по умолчанию с помощью az configure --defaults group=<name>
.
Имя рабочей области Машинного обучения Azure. Вы можете настроить рабочую область по умолчанию с помощью az configure --defaults workspace=<name>
.
Необязательные параметры
Перечислите локальное развертывание в этой локальной конечной точке.
Глобальные параметры
Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.
Отображение этого справочного сообщения и выход.
Показывать только ошибки, блокируя предупреждения.
Формат вывода.
Строка запроса JMESPath. Дополнительные сведения и примеры см. в разделе http://jmespath.org/.
Имя или идентификатор подписки Подписку по умолчанию можно настроить с помощью az account set -s NAME_OR_ID
.
Повышение уровня детализации журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.
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
Имя веб-конечной точки.
Имя развертывания.
Имя группы ресурсов. Вы можете настроить расположение по умолчанию с помощью az configure --defaults group=<name>
.
Имя рабочей области Машинного обучения Azure. Вы можете настроить рабочую область по умолчанию с помощью az configure --defaults workspace=<name>
.
Необязательные параметры
Отображение локального развертывания из среды Docker.
Отображение сведений о развертывании в студии машинного обучения Azure в веб-браузере.
Глобальные параметры
Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.
Отображение этого справочного сообщения и выход.
Показывать только ошибки, блокируя предупреждения.
Формат вывода.
Строка запроса JMESPath. Дополнительные сведения и примеры см. в разделе http://jmespath.org/.
Имя или идентификатор подписки Подписку по умолчанию можно настроить с помощью az account set -s NAME_OR_ID
.
Повышение уровня детализации журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.
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
Имя группы ресурсов. Вы можете настроить расположение по умолчанию с помощью az configure --defaults group=<name>
.
Имя рабочей области Машинного обучения Azure. Вы можете настроить рабочую область по умолчанию с помощью az configure --defaults workspace=<name>
.
Необязательные параметры
Добавьте объект в список объектов, указав пары пути и значения ключа. Пример: --add property.listProperty <key=value, string or JSON string>
.
Имя веб-конечной точки.
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
При использовании "set" или "add" сохраняйте строковые литералы вместо попытки преобразовать в JSON.
Обновление локального развертывания в среде Docker.
Включите GPU для локального развертывания.
Имя развертывания.
Не ожидать завершения длительной операции.
Удалите свойство или элемент из списка. Пример: --remove property.list <indexToRemove>
OR --remove propertyToRemove
.
Обновите объект, указав путь к свойству и значение для задания. Пример: --set property1.property2=<value>
.
Позволяет пользователю обойти проверку скрипта оценки развертывания.
Обновите локальную конечную точку и повторно подключите отладчик VSCode. Работает только с флагом --local.
Отображение сведений о развертывании в студии машинного обучения Azure в веб-браузере.
Глобальные параметры
Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.
Отображение этого справочного сообщения и выход.
Показывать только ошибки, блокируя предупреждения.
Формат вывода.
Строка запроса JMESPath. Дополнительные сведения и примеры см. в разделе http://jmespath.org/.
Имя или идентификатор подписки Подписку по умолчанию можно настроить с помощью az account set -s NAME_OR_ID
.
Повышение уровня детализации журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.