Поделиться через

az ml model

  • Ссылка

Примечание.

Эта ссылка является частью расширения azure-cli-ml для Azure CLI (версия 2.0.28 или выше). Расширение автоматически установит первый раз, когда вы запускаете команду az ml model. Подробнее о расширениях.

Управление моделями машинного обучения.

Команды

Имя Описание Тип Состояние
az ml model delete

Удалите модель из рабочей области.

 Расширение ГА
az ml model deploy

Развертывание моделей из рабочей области.

 Расширение ГА
az ml model download

Скачайте модель из рабочей области.

 Расширение ГА
az ml model list

Вывод списка моделей в рабочей области.

 Расширение ГА
az ml model package

Упаковав модель в рабочую область.

 Расширение ГА
az ml model profile

Модели профилей в рабочей области.

 Расширение ГА
az ml model register

Зарегистрируйте модель в рабочей области.

 Расширение ГА
az ml model show

Отображение модели в рабочей области.

 Расширение ГА
az ml model update

Обновите модель в рабочей области.

 Расширение ГА

az ml model delete

Удалите модель из рабочей области.

az ml model delete --model-id
                   [--path]
                   [--resource-group]
                   [--subscription-id]
                   [--workspace-name]
                   [-v]

Обязательные параметры

--model-id -i

Идентификатор модели для удаления.

Необязательные параметры

--path

Путь к папке проекта. По умолчанию: текущий каталог.

--resource-group -g

Группа ресурсов, соответствующая предоставленной рабочей области.

--subscription-id

Указывает идентификатор подписки.

--workspace-name -w

Имя рабочей области.

-v

Флаг детализации.

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 model deploy

Развертывание моделей из рабочей области.

az ml model deploy --name
                   [--ae]
                   [--ai]
                   [--ar]
                   [--as]
                   [--at]
                   [--autoscale-max-replicas]
                   [--autoscale-min-replicas]
                   [--base-image]
                   [--base-image-registry]
                   [--cc]
                   [--ccl]
                   [--cf]
                   [--collect-model-data]
                   [--compute-target]
                   [--compute-type]
                   [--cuda-version]
                   [--dc]
                   [--description]
                   [--dn]
                   [--ds]
                   [--ed]
                   [--eg]
                   [--entry-script]
                   [--environment-name]
                   [--environment-version]
                   [--failure-threshold]
                   [--gb]
                   [--gbl]
                   [--gc]
                   [--ic]
                   [--id]
                   [--key-name]
                   [--key-version]
                   [--kp]
                   [--ks]
                   [--lo]
                   [--max-request-wait-time]
                   [--model]
                   [--model-metadata-file]
                   [--namespace]
                   [--no-wait]
                   [--nr]
                   [--overwrite]
                   [--path]
                   [--period-seconds]
                   [--pi]
                   [--po]
                   [--property]
                   [--replica-max-concurrent-requests]
                   [--resource-group]
                   [--rt]
                   [--sc]
                   [--scoring-timeout-ms]
                   [--sd]
                   [--se]
                   [--sk]
                   [--sp]
                   [--st]
                   [--subnet-name]
                   [--subscription-id]
                   [--tag]
                   [--timeout-seconds]
                   [--token-auth-enabled]
                   [--tp]
                   [--vault-base-url]
                   [--version-name]
                   [--vnet-name]
                   [--workspace-name]
                   [-v]

Обязательные параметры

--name -n

Имя развернутой службы.

Необязательные параметры

--ae --auth-enabled

Следует ли включить проверку подлинности ключа для этой веб-службы. По умолчанию False.

--ai --enable-app-insights

Следует ли включить AppInsights для этой веб-службы. По умолчанию False.

--ar --autoscale-refresh-seconds

Как часто автомасштабирование должно пытаться масштабировать эту веб-службу. Значение по умолчанию — 1.

--as --autoscale-enabled

Следует ли включить автоматическое масштабирование для этой веб-службы. По умолчанию значение True, если num_replicas — Нет.

--at --autoscale-target-utilization

Целевое использование (в процентах от 100) автомасштабирование должно попытаться сохранить для этой веб-службы. Значение по умолчанию — 70.

--autoscale-max-replicas --ma

Максимальное количество контейнеров, используемых при автомасштабировании этой веб-службы. Значение по умолчанию равно 10.

--autoscale-min-replicas --mi

Минимальное количество контейнеров, используемых при автомасштабировании этой веб-службы. Значение по умолчанию — 1.

--base-image --bi

Пользовательский образ, используемый в качестве базового образа. Если базовый образ не указан, базовый образ будет использоваться на основе заданного параметра среды выполнения.

--base-image-registry --ir

Реестр образов, содержащий базовый образ.

--cc --cpu-cores

Количество ядер ЦП, выделяемых для этой веб-службы. Может быть десятичным. Значение по умолчанию — 0.1.

--ccl --cpu-cores-limit

Максимальное количество ядер ЦП, которые могут использоваться веб-службой. Может быть десятичным.

--cf --conda-file

Путь к локальному файлу с определением среды conda для использования для образа.

--collect-model-data --md

Следует ли включить сбор данных модели для этой веб-службы. По умолчанию False.

--compute-target --ct

Имя целевого объекта вычислений. Применимо только при развертывании в AKS.

--compute-type --cp

Тип вычислительной службы для развертывания.

--cuda-version --cv

Версия CUDA для установки образов, которым требуется поддержка GPU. Образ GPU должен использоваться в службах Microsoft Azure, таких как экземпляры контейнеров Azure, вычисления машинного обучения Azure, виртуальные машины Azure и Служба Azure Kubernetes. Поддерживаемые версии: 9.0, 9.1 и 10.0. Если задано значение "enable_gpu", значение по умолчанию равно "9.1".

--dc --deploy-config-file

Путь к JSON или YAML-файлу, содержаму метаданные развертывания.

--description

Описание развернутой службы.

--dn --dns-name-label

Dns-имя для этой веб-службы.

--ds --extra-docker-file-steps

Путь к локальному файлу с дополнительными шагами Docker для запуска при настройке образа.

--ed --environment-directory

Каталог для среды машинного обучения Azure для развертывания. Это тот же путь к каталогу, что и в команде az ml environment scaffold.

--eg --enable-gpu

Следует ли включить поддержку GPU на изображении. Образ GPU должен использоваться в службах Microsoft Azure, таких как экземпляры контейнеров Azure, вычисления машинного обучения Azure, виртуальные машины Azure и Служба Azure Kubernetes. По умолчанию False.

--entry-script --es

Путь к локальному файлу, который содержит код для запуска службы (относительный путь от source_directory, если он указан).

--environment-name -e

Имя среды машинного обучения Azure для развертывания.

--environment-version --ev

Версия существующей среды машинного обучения Azure для развертывания.

--failure-threshold --ft

Когда модуль Pod запускается и проба активности завершается ошибкой, Kubernetes будет пытаться --failure-пороговое время, прежде чем отказаться. По умолчанию — 3. Минимальное значение равно 1.

--gb --memory-gb

Объем памяти (в ГБ) для этой веб-службы. Может быть десятичным.

--gbl --memory-gb-limit

Максимальный объем памяти (в ГБ) этой веб-службы разрешено использовать. Может быть десятичным.

--gc --gpu-cores

Количество ядер gpu, выделяемых для этой веб-службы. По умолчанию 1.

--ic --inference-config-file

Путь к JSON-файлу или YAML, содержанию конфигурации вывода.

--id --initial-delay-seconds

Количество секунд после запуска контейнера до запуска проб активности. Значение по умолчанию — 310.

--key-name

Имя ключа для свойств шифрования в ключах, управляемых клиентом (CMK) для ACI.

--key-version

Версия ключа для свойств шифрования в ключах, управляемых клиентом (CMK) для ACI.

--kp --primary-key

Первичный ключ проверки подлинности, используемый для этой веб-службы.

--ks --secondary-key

Дополнительный ключ проверки подлинности, используемый для этой веб-службы.

--lo --location

Регион Azure для развертывания этой веб-службы. Если не указать, будет использоваться расположение рабочей области. Дополнительные сведения о доступных регионах можно найти здесь: https://azure.microsoft.com/en-us/global-infrastructure/services/?regions=all&p roducts=container-instances.

--max-request-wait-time --mr

Максимальное время, когда запрос останется в очереди (в миллисекундах), прежде чем возвращать ошибку 503. Значение по умолчанию — 500.

--model -m

Идентификатор развернутой модели. Можно указать несколько моделей с дополнительными аргументами -m. Сначала необходимо зарегистрировать модели.

Default value: []
--model-metadata-file -f

Путь к JSON-файлу с метаданными регистрации модели. Несколько моделей можно предоставить с помощью нескольких -f параметров.

Default value: []
--namespace

Пространство имен Kubernetes, в котором развертывается служба: до 63 строчных буквенно-цифровых символов ('a'z', '0'-'9') и дефиса ('-'). Первые и последние символы не могут быть дефисами. Применимо только при развертывании в AKS.

--no-wait

Пометка, чтобы не ожидать асинхронных вызовов.

--nr --num-replicas

Количество контейнеров, выделяемых для этой веб-службы. Значение по умолчанию, если этот параметр не задан, автомасштабирование включается по умолчанию.

--overwrite

Перезаписать существующую службу, если конфликты имен.

--path

Путь к папке проекта. По умолчанию: текущий каталог.

--period-seconds --ps

Частота (в секундах) выполнения пробы активности. По умолчанию — 10 секунд. Минимальное значение равно 1.

--pi --profile-input

Путь к JSON-файлу, содержащем результаты профилирования.

--po --port

Локальный порт, на который будет предоставляться конечная точка HTTP службы.

--property

Свойство key/value для добавления (e.g. key=value). Можно указать несколько свойств с несколькими параметрами --property.

Default value: []
--replica-max-concurrent-requests --rm

Количество одновременных запросов на узел, разрешающих эту веб-службу. Значение по умолчанию — 1.

--resource-group -g

Группа ресурсов, соответствующая предоставленной рабочей области.

--rt --runtime

Какая среда выполнения используется для образа. Текущие поддерживаемые среды выполнения: spark-py и python-py|python|python|slim.

--sc --ssl-cname

Имя cname, если протокол SSL включен.

--scoring-timeout-ms --tm

Время ожидания для принудительного применения вызовов оценки для этой веб-службы. По умолчанию — 60000.

--sd --source-directory

Путь к папкам, содержащим все файлы для создания образа.

--se --ssl-enabled

Следует ли включить SSL для этой веб-службы. По умолчанию False.

--sk --ssl-key-pem-file

Файл ключа, необходимый для включения SSL.

--sp --ssl-cert-pem-file

Файл сертификата, необходимый, если включен ПРОТОКОЛ SSL.

--st --success-threshold

Минимальное число последовательных успешных попыток пробы активности после сбоя, после которых проба будет считаться успешной. Значение по умолчанию — 1. Минимальное значение равно 1.

--subnet-name

Имя подсети внутри виртуальной сети.

--subscription-id

Указывает идентификатор подписки.

--tag

Тег ключа и значения для добавления (e.g. key=value). Несколько тегов можно указать с несколькими параметрами --tag.

Default value: []
--timeout-seconds --ts

Количество секунд, после которого время ожидания пробы активности истекает. Значение по умолчанию — 2 секунды. Минимальное значение равно 1.

--token-auth-enabled

Следует ли включить проверку подлинности маркеров для этой веб-службы. Игнорируется, если развертывание не выполняется в AKS. По умолчанию False.

--tp --traffic-percentile

Объем трафика, который принимает версия в конечной точке. Может быть десятичным. Значение по умолчанию — 0.

--vault-base-url

Базовый URL-адрес хранилища для свойств шифрования в ключах, управляемых клиентом (CMK) для ACI.

--version-name --vn

Имя версии в конечной точке. По умолчанию используется имя конечной точки для первой версии.

--vnet-name

Имя виртуальной сети.

--workspace-name -w

Имя рабочей области.

-v

Флаг детализации.

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 model download

Скачайте модель из рабочей области.

az ml model download --model-id
                     --target-dir
                     [--overwrite]
                     [--path]
                     [--resource-group]
                     [--subscription-id]
                     [--workspace-name]
                     [-v]

Обязательные параметры

--model-id -i

Идентификатор модели.

--target-dir -t

Целевой каталог для скачивания файла модели в.

Необязательные параметры

--overwrite

Перезапись, если тот же файл имени существует в целевом каталоге.

--path

Путь к папке проекта. По умолчанию: текущий каталог.

--resource-group -g

Группа ресурсов, соответствующая предоставленной рабочей области.

--subscription-id

Указывает идентификатор подписки.

--workspace-name -w

Имя рабочей области, содержащей модель для отображения.

-v

Флаг детализации.

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 model list

Вывод списка моделей в рабочей области.

az ml model list [--dataset-id]
                 [--latest]
                 [--model-name]
                 [--path]
                 [--property]
                 [--resource-group]
                 [--run-id]
                 [--subscription-id]
                 [--tag]
                 [--workspace-name]
                 [-v]

Необязательные параметры

--dataset-id

При условии отображаются только модели с указанным идентификатором набора данных.

--latest -l

При условии возвращает только модели с последней версией.

--model-name -n

Необязательное имя модели для фильтрации списка по.

--path

Путь к папке проекта. По умолчанию: текущий каталог.

--property

Свойство key/value для добавления (e.g. key=value). Можно указать несколько свойств с несколькими параметрами --property.

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

Группа ресурсов, соответствующая предоставленной рабочей области.

--run-id

Если задано, будет отображаться только модели с указанным идентификатором запуска.

--subscription-id

Указывает идентификатор подписки.

--tag

Тег ключа и значения для добавления (e.g. key=value). Несколько тегов можно указать с несколькими параметрами --tag.

Default value: []
--workspace-name -w

Имя рабочей области, содержащей модели для списка.

-v

Флаг детализации.

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 model package

Упаковав модель в рабочую область.

az ml model package [--cf]
                    [--ed]
                    [--entry-script]
                    [--environment-name]
                    [--environment-version]
                    [--ic]
                    [--il]
                    [--image-name]
                    [--model]
                    [--model-metadata-file]
                    [--no-wait]
                    [--output-path]
                    [--path]
                    [--resource-group]
                    [--rt]
                    [--sd]
                    [--subscription-id]
                    [--workspace-name]
                    [-v]

Необязательные параметры

--cf --conda-file

Путь к локальному файлу с определением среды conda для использования для пакета.

--ed --environment-directory

Каталог для среды машинного обучения Azure для упаковки. Это тот же путь к каталогу, что и в команде az ml environment scaffold.

--entry-script --es

Путь к локальному файлу, который содержит код для запуска службы (относительный путь от source_directory, если он указан).

--environment-name -e

Имя среды машинного обучения Azure для упаковки.

--environment-version --ev

Версия существующей среды машинного обучения Azure для упаковки.

--ic --inference-config-file

Путь к JSON-файлу или YAML, содержанию конфигурации вывода.

--il --image-label

Метка для предоставления созданного образа пакета.

--image-name --in

Имя для предоставления созданного образа пакета.

--model -m

Идентификатор упаковаемой модели. Можно указать несколько моделей с дополнительными аргументами -m. Сначала необходимо зарегистрировать модели.

Default value: []
--model-metadata-file -f

Путь к JSON-файлу с метаданными регистрации модели. Несколько моделей можно предоставить с помощью нескольких -f параметров.

Default value: []
--no-wait

Пометка, чтобы не ожидать асинхронных вызовов.

--output-path

Путь вывода для контекста Docker. Если выходной путь передается, вместо создания образа в ACR рабочей области файл dockerfile и необходимый контекст сборки будет записан в этот путь.

--path

Путь к папке проекта. По умолчанию: текущий каталог.

--resource-group -g

Группа ресурсов, соответствующая предоставленной рабочей области.

--rt --runtime

Какая среда выполнения используется для пакета. Текущие поддерживаемые среды выполнения: spark-py и python-py|python|python|slim.

--sd --source-directory

Путь к папкам, содержащим все файлы для создания образа.

--subscription-id

Указывает идентификатор подписки.

--workspace-name -w

Имя рабочей области.

-v

Флаг детализации.

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 model profile

Модели профилей в рабочей области.

az ml model profile --name
                    [--base-image]
                    [--base-image-registry]
                    [--cc]
                    [--cf]
                    [--description]
                    [--ed]
                    [--entry-script]
                    [--environment-name]
                    [--environment-version]
                    [--gb]
                    [--ic]
                    [--idi]
                    [--model]
                    [--model-metadata-file]
                    [--output-metadata-file]
                    [--resource-group]
                    [--sd]
                    [--subscription-id]
                    [--workspace-name]
                    [-v]

Обязательные параметры

--name -n

Имя профиля модели.

Необязательные параметры

--base-image --bi

Пользовательский образ, используемый в качестве базового образа. Если базовый образ не указан, базовый образ будет использоваться на основе заданного параметра среды выполнения.

--base-image-registry --ir

Реестр образов, содержащий базовый образ.

--cc --cpu-cores

Двойное значение максимального ЦП, используемого при профилировании.

--cf --conda-file

Путь к локальному файлу с определением среды conda для использования для образа.

--description

Описание профиля модели.

--ed --environment-directory

Каталог для среды машинного обучения Azure для развертывания. Это тот же путь к каталогу, что и в команде az ml environment scaffold.

--entry-script --es

Путь к локальному файлу, который содержит код для запуска службы (относительный путь от source_directory, если он указан).

--environment-name -e

Имя среды машинного обучения Azure для развертывания.

--environment-version --ev

Версия существующей среды машинного обучения Azure для развертывания.

--gb --memory-in-gb

Двойное значение для максимальной памяти, используемой при профилировании.

--ic --inference-config-file

Путь к JSON-файлу или YAML, содержанию конфигурации вывода.

--idi --input-dataset-id

Идентификатор табличного набора данных, который будет использоваться в качестве входных данных для профиля.

--model -m

Идентификатор развернутой модели. Можно указать несколько моделей с дополнительными аргументами -m. Сначала необходимо зарегистрировать модели.

Default value: []
--model-metadata-file -f

Путь к JSON-файлу с метаданными регистрации модели. Несколько моделей можно предоставить с помощью нескольких -f параметров.

Default value: []
--output-metadata-file -t

Путь к JSON-файлу, в котором будут записываться метаданные результатов профиля. Используется в качестве входных данных для развертывания модели.

--resource-group -g

Группа ресурсов, соответствующая предоставленной рабочей области.

--sd --source-directory

Путь к папкам, содержащим все файлы для создания образа.

--subscription-id

Указывает идентификатор подписки.

--workspace-name -w

Имя рабочей области.

-v

Флаг детализации.

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 model register

Зарегистрируйте модель в рабочей области.

az ml model register --name
                     [--asset-path]
                     [--cc]
                     [--description]
                     [--experiment-name]
                     [--gb]
                     [--gc]
                     [--model-framework]
                     [--model-framework-version]
                     [--model-path]
                     [--output-metadata-file]
                     [--path]
                     [--property]
                     [--resource-group]
                     [--run-id]
                     [--run-metadata-file]
                     [--sample-input-dataset-id]
                     [--sample-output-dataset-id]
                     [--subscription-id]
                     [--tag]
                     [--workspace-name]
                     [-v]

Обязательные параметры

--name -n

Имя модели для регистрации.

Необязательные параметры

--asset-path

Путь к облаку, в котором выполняется экстеримент, хранит файл модели.

--cc --cpu-cores

Число ядер ЦП по умолчанию, выделяемых для этой модели. Может быть десятичным.

--description -d

Описание модели.

--experiment-name

Имя эксперимента.

--gb --memory-gb

Объем памяти по умолчанию (в ГБ), выделяемый для этой модели. Может быть десятичным.

--gc --gpu-cores

Число графических процессоров по умолчанию, выделяемых для этой модели.

--model-framework

Платформа модели для регистрации. В настоящее время поддерживаются платформы TensorFlow, ScikitLearn, Onnx, Custom, Multi.

--model-framework-version

Версия модели для регистрации (например, 1.0.0, 2.4.1).

--model-path -p

Полный путь к файлу модели для регистрации.

--output-metadata-file -t

Путь к JSON-файлу, в котором будут записаны метаданные регистрации модели. Используется в качестве входных данных для развертывания модели.

--path

Путь к папке проекта. По умолчанию: текущий каталог.

--property

Свойство key/value для добавления (e.g. key=value). Можно указать несколько свойств с несколькими параметрами --property.

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

Группа ресурсов, соответствующая предоставленной рабочей области.

--run-id -r

Идентификатор запуска эксперимента, из которого зарегистрирована модель.

--run-metadata-file -f

Путь к JSON-файлу с метаданными запуска экстеримента.

--sample-input-dataset-id

Идентификатор примера входного набора данных.

--sample-output-dataset-id

Идентификатор для примера выходного набора данных.

--subscription-id

Указывает идентификатор подписки.

--tag

Тег ключа и значения для добавления (e.g. key=value). Несколько тегов можно указать с несколькими параметрами --tag.

Default value: []
--workspace-name -w

Имя рабочей области для регистрации этой модели.

-v

Флаг детализации.

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 model show

Отображение модели в рабочей области.

az ml model show [--model-id]
                 [--model-name]
                 [--path]
                 [--resource-group]
                 [--run-id]
                 [--subscription-id]
                 [--version]
                 [--workspace-name]
                 [-v]

Необязательные параметры

--model-id -i

Идентификатор модели для отображения.

--model-name -n

Имя модели для отображения.

--path

Путь к папке проекта. По умолчанию: текущий каталог.

--resource-group -g

Группа ресурсов, соответствующая предоставленной рабочей области.

--run-id

Если задано, будет отображаться только модели с указанным идентификатором запуска.

--subscription-id

Указывает идентификатор подписки.

--version

Если задано, отображаются только модели с указанным именем и версией.

--workspace-name -w

Имя рабочей области, содержащей модель для отображения.

-v

Флаг детализации.

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 model update

Обновите модель в рабочей области.

az ml model update --model-id
                   [--add-property]
                   [--add-tag]
                   [--cc]
                   [--description]
                   [--gb]
                   [--gc]
                   [--path]
                   [--remove-tag]
                   [--resource-group]
                   [--sample-input-dataset-id]
                   [--sample-output-dataset-id]
                   [--subscription-id]
                   [--workspace-name]
                   [-v]

Обязательные параметры

--model-id -i

Идентификатор модели.

Необязательные параметры

--add-property

Свойство key/value для добавления (e.g. key=value). Можно указать несколько свойств с несколькими параметрами свойств --add-.

Default value: []
--add-tag

Тег ключа и значения для добавления (e.g. key=value). Несколько тегов можно указать с несколькими параметрами тегов --add-tag.

Default value: []
--cc --cpu-cores

Число ядер ЦП по умолчанию, выделяемых для этой модели. Может быть десятичным.

--description

Описание обновления модели с помощью. Заменит текущее описание.

--gb --memory-gb

Объем памяти по умолчанию (в ГБ), выделяемый для этой модели. Может быть десятичным.

--gc --gpu-cores

Число графических процессоров по умолчанию, выделяемых для этой модели.

--path

Путь к папке проекта. По умолчанию: текущий каталог.

--remove-tag

Ключ тега для удаления. Несколько тегов можно указать с несколькими параметрами тегов --remove-tag.

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

Группа ресурсов, соответствующая предоставленной рабочей области.

--sample-input-dataset-id

Идентификатор примера входного набора данных.

--sample-output-dataset-id

Идентификатор для примера выходного набора данных.

--subscription-id

Указывает идентификатор подписки.

--workspace-name -w

Имя рабочей области.

-v

Флаг детализации.

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.