az ml model
Note
Cette référence fait partie de l’extension azure-cli-ml pour Azure CLI (version 2.0.28 ou ultérieure). L’extension installe automatiquement la première fois que vous exécutez une az ml model commande. Apprenez-en davantage sur les extensions.
Gérer les modèles Machine Learning.
Commandes
| Nom | Description | Type | État |
|---|---|---|---|
| az ml model delete |
Supprimez un modèle de l’espace de travail. |
Extension | GA |
| az ml model deploy |
Déployez des modèles à partir de l’espace de travail. |
Extension | GA |
| az ml model download |
Téléchargez un modèle à partir de l’espace de travail. |
Extension | GA |
| az ml model list |
Répertorier les modèles dans l’espace de travail. |
Extension | GA |
| az ml model package |
Empaqueter un modèle dans l’espace de travail. |
Extension | GA |
| az ml model profile |
Modèle(s) de profil dans l’espace de travail. |
Extension | GA |
| az ml model register |
Inscrivez un modèle dans l’espace de travail. |
Extension | GA |
| az ml model show |
Afficher un modèle dans l’espace de travail. |
Extension | GA |
| az ml model update |
Mettez à jour un modèle dans l’espace de travail. |
Extension | GA |
az ml model delete
Supprimez un modèle de l’espace de travail.
az ml model delete --model-id
[--path]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
[]
Paramètres obligatoires
ID du modèle à supprimer.
Paramètres facultatifs
Les paramètres suivants sont facultatifs, mais en fonction du contexte, un ou plusieurs peuvent être nécessaires pour que la commande s’exécute correctement.
Chemin d’accès à un dossier de projet. Valeur par défaut : répertoire actif.
Groupe de ressources correspondant à l’espace de travail fourni.
Spécifie l’ID d’abonnement.
Nom de l’espace de travail.
Indicateur de détail.
Paramètres globaux
Augmentez la verbosité de la journalisation pour afficher tous les logs de débogage.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | False |
Affichez ce message d’aide et quittez.
Afficher uniquement les erreurs, en supprimant les avertissements.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | False |
Format de sortie.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | json |
| Valeurs acceptées: | json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc |
Chaîne de requête JMESPath. Pour plus d’informations et d’exemples, consultez http://jmespath.org/.
Nom ou ID de l’abonnement. Vous pouvez configurer l’abonnement par défaut à l’aide de az account set -s NAME_OR_ID.
Augmentez le niveau de verbosité de la journalisation. Utilisez --debug pour les journaux de débogage complets.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | False |
az ml model deploy
Déployez des modèles à partir de l’espace de travail.
az ml model deploy --name
[--ae --auth-enabled]
[--ai --enable-app-insights]
[--ar --autoscale-refresh-seconds]
[--as --autoscale-enabled]
[--at --autoscale-target-utilization]
[--autoscale-max-replicas --ma]
[--autoscale-min-replicas --mi]
[--base-image --bi]
[--base-image-registry --ir]
[--cc --cpu-cores]
[--ccl --cpu-cores-limit]
[--cf --conda-file]
[--collect-model-data --md]
[--compute-target --ct]
[--compute-type --cp]
[--cuda-version --cv]
[--dc --deploy-config-file]
[--description]
[--dn --dns-name-label]
[--ds --extra-docker-file-steps]
[--ed --environment-directory]
[--eg --enable-gpu]
[--entry-script --es]
[--environment-name]
[--environment-version --ev]
[--failure-threshold --ft]
[--gb --memory-gb]
[--gbl --memory-gb-limit]
[--gc --gpu-cores]
[--ic --inference-config-file]
[--id --initial-delay-seconds]
[--key-name]
[--key-version]
[--kp --primary-key]
[--ks --secondary-key]
[--lo --location]
[--max-request-wait-time --mr]
[--model]
[--model-metadata-file]
[--namespace]
[--no-wait]
[--nr --num-replicas]
[--overwrite]
[--path]
[--period-seconds --ps]
[--pi --profile-input]
[--po --port]
[--property]
[--replica-max-concurrent-requests --rm]
[--resource-group]
[--rt --runtime]
[--sc --ssl-cname]
[--scoring-timeout-ms --tm]
[--sd --source-directory]
[--se --ssl-enabled]
[--sk --ssl-key-pem-file]
[--sp --ssl-cert-pem-file]
[--st --success-threshold]
[--subnet-name]
[--subscription-id]
[--tag]
[--timeout-seconds --ts]
[--token-auth-enabled]
[--tp --traffic-percentile]
[--vault-base-url]
[--version-name --vn]
[--vnet-name]
[--workspace-name]
[]
Paramètres obligatoires
Nom du service déployé.
Paramètres facultatifs
Les paramètres suivants sont facultatifs, mais en fonction du contexte, un ou plusieurs peuvent être nécessaires pour que la commande s’exécute correctement.
Indique s’il faut activer l’authentification de clé pour ce service Web. Valeur par défaut False.
Indique s’il faut activer AppInsights pour ce service Web. Valeur par défaut False.
Fréquence à laquelle le générateur de mise à l’échelle automatique doit tenter de mettre à l’échelle ce service Web. La valeur par défaut est 1.
Indique s’il faut activer la mise à l’échelle automatique pour ce service Web. La valeur par défaut est True si num_replicas n’est pas.
L’utilisation cible (en pourcentage sur 100) de la mise à l’échelle automatique doit tenter de maintenir pour ce service Web. La valeur par défaut est 70.
Nombre maximal de conteneurs à utiliser lors de la mise à l’échelle automatique de ce service Web. La valeur par défaut est 10.
Nombre minimal de conteneurs à utiliser lors de la mise à l’échelle automatique de ce service Web. La valeur par défaut est 1.
Image personnalisée à utiliser comme image de base. Si aucune image de base n’est donnée, l’image de base est utilisée en fonction du paramètre d’exécution donné.
Registre d’images qui contient l’image de base.
Nombre de cœurs de processeur à allouer pour ce service Web. Peut être une décimale. La valeur par défaut est 0.1.
Le nombre maximal de cœurs d’UC que ce service Web est autorisé à utiliser. Peut être une décimale.
Chemin d’accès au fichier local contenant une définition d’environnement conda à utiliser pour l’image.
Indique s’il faut activer ou non la collecte de données de modèle pour ce service Web. Valeur par défaut False.
Nom de la cible de calcul. Applicable uniquement lors du déploiement sur AKS.
Type de service de calcul à déployer.
Version de CUDA à installer pour les images nécessitant une prise en charge gpu. L’image GPU doit être utilisée sur les services Microsoft Azure tels qu’Azure Container Instances, Azure Machine Learning Compute, Les machines virtuelles Azure et Azure Kubernetes Service. Les versions prises en charge sont 9.0, 9.1 et 10.0. Si « enable_gpu » est défini, la valeur par défaut est « 9.1 ».
Chemin d’accès à un fichier JSON ou YAML contenant des métadonnées de déploiement.
Description du service déployé.
Nom dns de ce service Web.
Chemin d’accès au fichier local contenant des étapes Docker supplémentaires à exécuter lors de la configuration de l’image.
Répertoire pour l’environnement Azure Machine Learning pour le déploiement. Il s’agit du même chemin d’accès de répertoire que celui fourni dans la commande « az ml environment scaffold ».
Indique s’il faut activer ou non la prise en charge du GPU dans l’image. L’image GPU doit être utilisée sur les services Microsoft Azure tels qu’Azure Container Instances, Azure Machine Learning Compute, Les machines virtuelles Azure et Azure Kubernetes Service. Valeur par défaut False.
Chemin d’accès au fichier local qui contient le code à exécuter pour le service (chemin relatif de source_directory si un fichier est fourni).
Nom de l’environnement Azure Machine Learning pour le déploiement.
Version d’un environnement Azure Machine Learning existant pour le déploiement.
Lorsqu’un pod démarre et que la sonde liveness échoue, Kubernetes essaie des temps --failure-threshold avant de renoncer. La valeur par défaut est 3. La valeur minimale est 1.
Quantité de mémoire (en Go) à allouer pour ce service Web. Peut être une décimale.
La quantité maximale de mémoire (en Go) que ce service Web est autorisé à utiliser. Peut être une décimale.
Nombre de cœurs gpu à allouer pour ce service Web. La valeur par défaut est 1.
Chemin d’accès à un fichier JSON ou YAML contenant une configuration d’inférence.
Nombre de secondes après le démarrage du conteneur avant l’initialisation des sondes liveness. La valeur par défaut est 310.
Nom de clé pour les propriétés de chiffrement dans les clés gérées par le client (CMK) pour ACI.
Version de clé pour les propriétés de chiffrement dans les clés gérées par le client (CMK) pour ACI.
Clé d’authentification primaire à utiliser pour ce service Web.
Clé d’authentification secondaire à utiliser pour ce service Web.
Région Azure dans laquelle déployer ce service web. Si elle n’est pas spécifiée, l’emplacement de l’espace de travail sera utilisé. Vous trouverez plus d’informations sur les régions disponibles ici : ;https://azure.microsoft.com/en-us/global-infrastructure/services/?regions=all& products=container-instances.
Durée maximale pendant laquelle une demande reste dans la file d’attente (en millisecondes) avant de retourner une erreur 503. La valeur par défaut est 500.
ID du modèle à déployer. Plusieurs modèles peuvent être spécifiés avec des arguments de -m supplémentaires. Les modèles doivent d’abord être inscrits.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | [] |
Chemin d’accès à un fichier JSON contenant des métadonnées d’inscription de modèle. Plusieurs modèles peuvent être fournis à l’aide de plusieurs paramètres -f.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | [] |
Espace de noms Kubernetes dans lequel déployer le service : jusqu’à 63 caractères alphanumériques minuscules ('a'-'z', '0'-'9') et trait d’union ('-'). Les premiers et derniers caractères ne peuvent pas être des traits d’union. Applicable uniquement lors du déploiement sur AKS.
Indicateur pour ne pas attendre les appels asynchrones.
Nombre de conteneurs à allouer pour ce service Web. Aucune valeur par défaut, si ce paramètre n’est pas défini, le générateur de mise à l’échelle automatique est activé par défaut.
Remplacez le service existant si le nom est en conflit.
Chemin d’accès à un dossier de projet. Valeur par défaut : répertoire actif.
Fréquence (en secondes) d’exécution de probe liveness. La valeur par défaut est de 10 secondes. La valeur minimale est 1.
Chemin d’accès à un fichier JSON contenant les résultats du profilage.
Port local sur lequel exposer le point de terminaison HTTP du service.
Propriété clé/valeur à ajouter (e.g. key=value). Plusieurs propriétés peuvent être spécifiées avec plusieurs options --property.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | [] |
Nombre maximal de requêtes simultanées par nœud à autoriser pour ce service Web. La valeur par défaut est 1.
Groupe de ressources correspondant à l’espace de travail fourni.
Runtime à utiliser pour l’image. Les runtimes pris en charge actuels sont « spark-py » et « python » spark-py|python|python-slim.
Nom cname pour lequel SSL est activé.
Délai d’expiration à appliquer pour les appels de scoring à ce service Web. La valeur par défaut est 6 0000.
Chemin d’accès aux dossiers qui contiennent tous les fichiers pour créer l’image.
Indique s’il faut activer SSL pour ce service Web. Valeur par défaut False.
Fichier de clé nécessaire si SSL est activé.
Fichier de certificat nécessaire si SSL est activé.
Nombre minimal de réussites consécutives pour que la probe liveness soit considérée comme réussie après avoir échoué. La valeur par défaut est 1. La valeur minimale est 1.
Nom du sous-réseau à l’intérieur du réseau virtuel.
Spécifie l’ID d’abonnement.
Balise clé/valeur à ajouter (e.g. key=value). Plusieurs balises peuvent être spécifiées avec plusieurs options --tag.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | [] |
Nombre de secondes après lesquelles la sonde liveness expire. La valeur par défaut est de 2 secondes. La valeur minimale est 1.
Indique s’il faut activer ou non l’authentification de jeton pour ce service Web. Ignoré s’il n’est pas déployé sur AKS. Valeur par défaut False.
Quantité de trafic que la version prend dans un point de terminaison. Peut être une décimale. La valeur par défaut est 0.
URL de base du coffre pour les propriétés de chiffrement dans les clés gérées par le client (CMK) pour ACI.
Nom de version dans un point de terminaison. La valeur par défaut est le nom du point de terminaison pour la première version.
Nom du réseau virtuel.
Nom de l’espace de travail.
Indicateur de détail.
Paramètres globaux
Augmentez la verbosité de la journalisation pour afficher tous les logs de débogage.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | False |
Affichez ce message d’aide et quittez.
Afficher uniquement les erreurs, en supprimant les avertissements.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | False |
Format de sortie.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | json |
| Valeurs acceptées: | json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc |
Chaîne de requête JMESPath. Pour plus d’informations et d’exemples, consultez http://jmespath.org/.
Nom ou ID de l’abonnement. Vous pouvez configurer l’abonnement par défaut à l’aide de az account set -s NAME_OR_ID.
Augmentez le niveau de verbosité de la journalisation. Utilisez --debug pour les journaux de débogage complets.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | False |
az ml model download
Téléchargez un modèle à partir de l’espace de travail.
az ml model download --model-id
--target-dir
[--overwrite]
[--path]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
[]
Paramètres obligatoires
ID du modèle.
Répertoire cible dans lequel télécharger le fichier de modèle.
Paramètres facultatifs
Les paramètres suivants sont facultatifs, mais en fonction du contexte, un ou plusieurs peuvent être nécessaires pour que la commande s’exécute correctement.
Remplacez si le même fichier de nom existe dans le répertoire cible.
Chemin d’accès à un dossier de projet. Valeur par défaut : répertoire actif.
Groupe de ressources correspondant à l’espace de travail fourni.
Spécifie l’ID d’abonnement.
Nom de l’espace de travail contenant le modèle à afficher.
Indicateur de détail.
Paramètres globaux
Augmentez la verbosité de la journalisation pour afficher tous les logs de débogage.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | False |
Affichez ce message d’aide et quittez.
Afficher uniquement les erreurs, en supprimant les avertissements.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | False |
Format de sortie.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | json |
| Valeurs acceptées: | json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc |
Chaîne de requête JMESPath. Pour plus d’informations et d’exemples, consultez http://jmespath.org/.
Nom ou ID de l’abonnement. Vous pouvez configurer l’abonnement par défaut à l’aide de az account set -s NAME_OR_ID.
Augmentez le niveau de verbosité de la journalisation. Utilisez --debug pour les journaux de débogage complets.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | False |
az ml model list
Répertorier les modèles dans l’espace de travail.
az ml model list [--dataset-id]
[--latest]
[--model-name]
[--path]
[--property]
[--resource-group]
[--run-id]
[--subscription-id]
[--tag]
[--workspace-name]
[]
Paramètres facultatifs
Les paramètres suivants sont facultatifs, mais en fonction du contexte, un ou plusieurs peuvent être nécessaires pour que la commande s’exécute correctement.
S’il est fourni, affiche uniquement les modèles avec l’ID de jeu de données spécifié.
S’il est fourni, retourne uniquement les modèles avec la dernière version.
Nom de modèle facultatif par lequel filtrer la liste.
Chemin d’accès à un dossier de projet. Valeur par défaut : répertoire actif.
Propriété clé/valeur à ajouter (e.g. key=value). Plusieurs propriétés peuvent être spécifiées avec plusieurs options --property.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | [] |
Groupe de ressources correspondant à l’espace de travail fourni.
S’il est fourni, affiche uniquement les modèles avec l’ID d’exécution spécifié.
Spécifie l’ID d’abonnement.
Balise clé/valeur à ajouter (e.g. key=value). Plusieurs balises peuvent être spécifiées avec plusieurs options --tag.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | [] |
Nom de l’espace de travail contenant des modèles à répertorier.
Indicateur de détail.
Paramètres globaux
Augmentez la verbosité de la journalisation pour afficher tous les logs de débogage.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | False |
Affichez ce message d’aide et quittez.
Afficher uniquement les erreurs, en supprimant les avertissements.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | False |
Format de sortie.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | json |
| Valeurs acceptées: | json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc |
Chaîne de requête JMESPath. Pour plus d’informations et d’exemples, consultez http://jmespath.org/.
Nom ou ID de l’abonnement. Vous pouvez configurer l’abonnement par défaut à l’aide de az account set -s NAME_OR_ID.
Augmentez le niveau de verbosité de la journalisation. Utilisez --debug pour les journaux de débogage complets.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | False |
az ml model package
Empaqueter un modèle dans l’espace de travail.
az ml model package [--cf --conda-file]
[--ed --environment-directory]
[--entry-script --es]
[--environment-name]
[--environment-version --ev]
[--ic --inference-config-file]
[--il --image-label]
[--image-name --in]
[--model]
[--model-metadata-file]
[--no-wait]
[--output-path]
[--path]
[--resource-group]
[--rt --runtime]
[--sd --source-directory]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
[]
Paramètres facultatifs
Les paramètres suivants sont facultatifs, mais en fonction du contexte, un ou plusieurs peuvent être nécessaires pour que la commande s’exécute correctement.
Chemin d’accès au fichier local contenant une définition d’environnement conda à utiliser pour le package.
Répertoire pour l’environnement Azure Machine Learning pour l’empaquetage. Il s’agit du même chemin d’accès de répertoire que celui fourni dans la commande « az ml environment scaffold ».
Chemin d’accès au fichier local qui contient le code à exécuter pour le service (chemin relatif de source_directory si un fichier est fourni).
Nom de l’environnement Azure Machine Learning pour l’empaquetage.
Version d’un environnement Azure Machine Learning existant pour l’empaquetage.
Chemin d’accès à un fichier JSON ou YAML contenant une configuration d’inférence.
Étiquette pour donner l’image de package générée.
Nom pour donner l’image de package générée.
ID du modèle à empaquetage. Plusieurs modèles peuvent être spécifiés avec des arguments de -m supplémentaires. Les modèles doivent d’abord être inscrits.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | [] |
Chemin d’accès à un fichier JSON contenant des métadonnées d’inscription de modèle. Plusieurs modèles peuvent être fournis à l’aide de plusieurs paramètres -f.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | [] |
Indicateur pour ne pas attendre les appels asynchrones.
Chemin d’accès de sortie pour le contexte Docker. Si un chemin de sortie est passé, au lieu de générer une image dans l’espace de travail ACR, un fichier Dockerfile et le contexte de génération nécessaire sont écrits dans ce chemin.
Chemin d’accès à un dossier de projet. Valeur par défaut : répertoire actif.
Groupe de ressources correspondant à l’espace de travail fourni.
Runtime à utiliser pour le package. Les runtimes pris en charge actuels sont « spark-py » et « python » spark-py|python|python-slim.
Chemin d’accès aux dossiers qui contiennent tous les fichiers pour créer l’image.
Spécifie l’ID d’abonnement.
Nom de l’espace de travail.
Indicateur de détail.
Paramètres globaux
Augmentez la verbosité de la journalisation pour afficher tous les logs de débogage.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | False |
Affichez ce message d’aide et quittez.
Afficher uniquement les erreurs, en supprimant les avertissements.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | False |
Format de sortie.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | json |
| Valeurs acceptées: | json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc |
Chaîne de requête JMESPath. Pour plus d’informations et d’exemples, consultez http://jmespath.org/.
Nom ou ID de l’abonnement. Vous pouvez configurer l’abonnement par défaut à l’aide de az account set -s NAME_OR_ID.
Augmentez le niveau de verbosité de la journalisation. Utilisez --debug pour les journaux de débogage complets.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | False |
az ml model profile
Modèle(s) de profil dans l’espace de travail.
az ml model profile --name
[--base-image --bi]
[--base-image-registry --ir]
[--cc --cpu-cores]
[--cf --conda-file]
[--description]
[--ed --environment-directory]
[--entry-script --es]
[--environment-name]
[--environment-version --ev]
[--gb --memory-in-gb]
[--ic --inference-config-file]
[--idi --input-dataset-id]
[--model]
[--model-metadata-file]
[--output-metadata-file]
[--resource-group]
[--sd --source-directory]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
[]
Paramètres obligatoires
Nom du profil de modèle.
Paramètres facultatifs
Les paramètres suivants sont facultatifs, mais en fonction du contexte, un ou plusieurs peuvent être nécessaires pour que la commande s’exécute correctement.
Image personnalisée à utiliser comme image de base. Si aucune image de base n’est donnée, l’image de base est utilisée en fonction du paramètre d’exécution donné.
Registre d’images qui contient l’image de base.
Valeur double pour le processeur maximal à utiliser lors du profilage.
Chemin d’accès au fichier local contenant une définition d’environnement conda à utiliser pour l’image.
Description du profil de modèle.
Répertoire pour l’environnement Azure Machine Learning pour le déploiement. Il s’agit du même chemin d’accès de répertoire que celui fourni dans la commande « az ml environment scaffold ».
Chemin d’accès au fichier local qui contient le code à exécuter pour le service (chemin relatif de source_directory si un fichier est fourni).
Nom de l’environnement Azure Machine Learning pour le déploiement.
Version d’un environnement Azure Machine Learning existant pour le déploiement.
Double valeur pour la mémoire maximale à utiliser lors du profilage.
Chemin d’accès à un fichier JSON ou YAML contenant une configuration d’inférence.
ID du jeu de données tabulaire à utiliser comme entrée pour le profil.
ID du modèle à déployer. Plusieurs modèles peuvent être spécifiés avec des arguments de -m supplémentaires. Les modèles doivent d’abord être inscrits.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | [] |
Chemin d’accès à un fichier JSON contenant des métadonnées d’inscription de modèle. Plusieurs modèles peuvent être fournis à l’aide de plusieurs paramètres -f.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | [] |
Chemin d’accès à un fichier JSON dans lequel les métadonnées des résultats du profil seront écrites. Utilisé comme entrée pour le déploiement de modèle.
Groupe de ressources correspondant à l’espace de travail fourni.
Chemin d’accès aux dossiers qui contiennent tous les fichiers pour créer l’image.
Spécifie l’ID d’abonnement.
Nom de l’espace de travail.
Indicateur de détail.
Paramètres globaux
Augmentez la verbosité de la journalisation pour afficher tous les logs de débogage.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | False |
Affichez ce message d’aide et quittez.
Afficher uniquement les erreurs, en supprimant les avertissements.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | False |
Format de sortie.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | json |
| Valeurs acceptées: | json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc |
Chaîne de requête JMESPath. Pour plus d’informations et d’exemples, consultez http://jmespath.org/.
Nom ou ID de l’abonnement. Vous pouvez configurer l’abonnement par défaut à l’aide de az account set -s NAME_OR_ID.
Augmentez le niveau de verbosité de la journalisation. Utilisez --debug pour les journaux de débogage complets.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | False |
az ml model register
Inscrivez un modèle dans l’espace de travail.
az ml model register --name
[--asset-path]
[--cc --cpu-cores]
[--description]
[--experiment-name]
[--gb --memory-gb]
[--gc --gpu-cores]
[--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]
[]
Paramètres obligatoires
Nom du modèle à inscrire.
Paramètres facultatifs
Les paramètres suivants sont facultatifs, mais en fonction du contexte, un ou plusieurs peuvent être nécessaires pour que la commande s’exécute correctement.
Chemin d’accès cloud où l’experiement s’exécute stocke le fichier de modèle.
Nombre par défaut de cœurs d’UC à allouer pour ce modèle. Peut être une décimale.
Description du modèle.
Nom de l’expérience.
Quantité de mémoire par défaut (en Go) à allouer pour ce modèle. Peut être une décimale.
Nombre par défaut de GPU à allouer pour ce modèle.
Infrastructure du modèle à inscrire. Infrastructures actuellement prises en charge : TensorFlow, ScikitLearn, Onnx, Custom, Multi.
Version du modèle à inscrire (par exemple, 1.0.0, 2.4.1).
Chemin complet du fichier de modèle à inscrire.
Chemin d’accès à un fichier JSON dans lequel les métadonnées d’inscription de modèle seront écrites. Utilisé comme entrée pour le déploiement de modèle.
Chemin d’accès à un dossier de projet. Valeur par défaut : répertoire actif.
Propriété clé/valeur à ajouter (e.g. key=value). Plusieurs propriétés peuvent être spécifiées avec plusieurs options --property.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | [] |
Groupe de ressources correspondant à l’espace de travail fourni.
ID de l’exécution de l’expérience à partir de laquelle le modèle est inscrit.
Chemin d’accès à un fichier JSON contenant des métadonnées d’exécution d’experiement.
ID de l’exemple de jeu de données d’entrée.
ID de l’exemple de jeu de données de sortie.
Spécifie l’ID d’abonnement.
Balise clé/valeur à ajouter (e.g. key=value). Plusieurs balises peuvent être spécifiées avec plusieurs options --tag.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | [] |
Nom de l’espace de travail avec lequel inscrire ce modèle.
Indicateur de détail.
Paramètres globaux
Augmentez la verbosité de la journalisation pour afficher tous les logs de débogage.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | False |
Affichez ce message d’aide et quittez.
Afficher uniquement les erreurs, en supprimant les avertissements.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | False |
Format de sortie.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | json |
| Valeurs acceptées: | json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc |
Chaîne de requête JMESPath. Pour plus d’informations et d’exemples, consultez http://jmespath.org/.
Nom ou ID de l’abonnement. Vous pouvez configurer l’abonnement par défaut à l’aide de az account set -s NAME_OR_ID.
Augmentez le niveau de verbosité de la journalisation. Utilisez --debug pour les journaux de débogage complets.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | False |
az ml model show
Afficher un modèle dans l’espace de travail.
az ml model show [--model-id]
[--model-name]
[--path]
[--resource-group]
[--run-id]
[--subscription-id]
[--version]
[--workspace-name]
[]
Paramètres facultatifs
Les paramètres suivants sont facultatifs, mais en fonction du contexte, un ou plusieurs peuvent être nécessaires pour que la commande s’exécute correctement.
ID du modèle à afficher.
Nom du modèle à afficher.
Chemin d’accès à un dossier de projet. Valeur par défaut : répertoire actif.
Groupe de ressources correspondant à l’espace de travail fourni.
S’il est fourni, affiche uniquement les modèles avec l’ID d’exécution spécifié.
Spécifie l’ID d’abonnement.
S’il est fourni, affiche uniquement les modèles portant le nom et la version spécifiés.
Nom de l’espace de travail contenant le modèle à afficher.
Indicateur de détail.
Paramètres globaux
Augmentez la verbosité de la journalisation pour afficher tous les logs de débogage.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | False |
Affichez ce message d’aide et quittez.
Afficher uniquement les erreurs, en supprimant les avertissements.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | False |
Format de sortie.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | json |
| Valeurs acceptées: | json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc |
Chaîne de requête JMESPath. Pour plus d’informations et d’exemples, consultez http://jmespath.org/.
Nom ou ID de l’abonnement. Vous pouvez configurer l’abonnement par défaut à l’aide de az account set -s NAME_OR_ID.
Augmentez le niveau de verbosité de la journalisation. Utilisez --debug pour les journaux de débogage complets.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | False |
az ml model update
Mettez à jour un modèle dans l’espace de travail.
az ml model update --model-id
[--add-property]
[--add-tag]
[--cc --cpu-cores]
[--description]
[--gb --memory-gb]
[--gc --gpu-cores]
[--path]
[--remove-tag]
[--resource-group]
[--sample-input-dataset-id]
[--sample-output-dataset-id]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
[]
Paramètres obligatoires
ID du modèle.
Paramètres facultatifs
Les paramètres suivants sont facultatifs, mais en fonction du contexte, un ou plusieurs peuvent être nécessaires pour que la commande s’exécute correctement.
Propriété clé/valeur à ajouter (e.g. key=value). Plusieurs propriétés peuvent être spécifiées avec plusieurs options --add-property.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | [] |
Balise clé/valeur à ajouter (e.g. key=value). Plusieurs balises peuvent être spécifiées avec plusieurs options --add-tag.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | [] |
Nombre par défaut de cœurs d’UC à allouer pour ce modèle. Peut être une décimale.
Description pour mettre à jour le modèle avec. Remplace la description actuelle.
Quantité de mémoire par défaut (en Go) à allouer pour ce modèle. Peut être une décimale.
Nombre par défaut de GPU à allouer pour ce modèle.
Chemin d’accès à un dossier de projet. Valeur par défaut : répertoire actif.
Clé de balise à supprimer. Plusieurs balises peuvent être spécifiées avec plusieurs options --remove-tag.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | [] |
Groupe de ressources correspondant à l’espace de travail fourni.
ID de l’exemple de jeu de données d’entrée.
ID de l’exemple de jeu de données de sortie.
Spécifie l’ID d’abonnement.
Nom de l’espace de travail.
Indicateur de détail.
Paramètres globaux
Augmentez la verbosité de la journalisation pour afficher tous les logs de débogage.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | False |
Affichez ce message d’aide et quittez.
Afficher uniquement les erreurs, en supprimant les avertissements.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | False |
Format de sortie.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | json |
| Valeurs acceptées: | json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc |
Chaîne de requête JMESPath. Pour plus d’informations et d’exemples, consultez http://jmespath.org/.
Nom ou ID de l’abonnement. Vous pouvez configurer l’abonnement par défaut à l’aide de az account set -s NAME_OR_ID.
Augmentez le niveau de verbosité de la journalisation. Utilisez --debug pour les journaux de débogage complets.
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Valeur par défaut: | False |