az ml compute

Poznámka:

Tento odkaz je součástí rozšíření ml pro Azure CLI (verze 2.15.0 nebo vyšší). Rozšíření se automaticky nainstaluje při prvním spuštění příkazu az ml compute . Přečtěte si další informace o rozšířeních.

Správa výpočetních prostředků Azure ML

Cílové výpočetní prostředky Azure ML jsou určené výpočetní prostředky, ve kterých můžete spouštět úlohy pro trénování nebo nasazovat modely pro odvozování.

Příkazy

Name	Description	Typ	Stav
az ml compute attach	Připojte existující výpočetní prostředek k pracovnímu prostoru.	Rozšíření	GA
az ml compute connect-ssh	Nastavte připojení SSH k výpočetní instanci.	Rozšíření	Preview
az ml compute create	Vytvořte cílový výpočetní objekt.	Rozšíření	GA
az ml compute delete	Odstraňte cílový výpočetní objekt.	Rozšíření	GA
az ml compute detach	Odpojte dříve připojený výpočetní prostředek z pracovního prostoru.	Rozšíření	GA
az ml compute list	Zobrazení seznamu cílových výpočetních prostředků v pracovním prostoru	Rozšíření	GA
az ml compute list-nodes	Výpis podrobností o uzlu pro cílový výpočetní objekt Jediným podporovaným typem výpočetních prostředků pro tento příkaz je výpočetní prostředí AML.	Rozšíření	GA
az ml compute list-sizes	Uveďte dostupné velikosti virtuálních počítačů podle umístění.	Rozšíření	GA
az ml compute list-usage	Uveďte dostupné prostředky využití pro virtuální počítače.	Rozšíření	GA
az ml compute restart	Restartujte cílový objekt ComputeInstance.	Rozšíření	GA
az ml compute show	Zobrazení podrobností o cílovém výpočetním objektu	Rozšíření	GA
az ml compute start	Spusťte cíl computeInstance.	Rozšíření	GA
az ml compute stop	Zastavte cíl computeInstance.	Rozšíření	GA
az ml compute update	Aktualizace cílového výpočetního objektu	Rozšíření	GA

az ml compute attach

Připojte existující výpočetní prostředek k pracovnímu prostoru.

Clustery Kubernetes a vzdálené virtuální počítače je možné připojit jako cílové výpočetní objekty.

az ml compute attach --resource-group
                     --workspace-name
                     [--admin-password]
                     [--admin-username]
                     [--file]
                     [--identity-type]
                     [--name]
                     [--namespace]
                     [--no-wait]
                     [--resource-id]
                     [--ssh-port]
                     [--ssh-private-key-file]
                     [--type]
                     [--user-assigned-identities]

Povinné parametry

--resource-group -g

Název skupiny prostředků. Výchozí skupinu můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Název pracovního prostoru Azure ML Výchozí pracovní prostor můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults workspace=<name>.

Volitelné parametry

--admin-password

Uživatelské heslo správce, které lze použít pro SSH do uzlů.

--admin-username

Jméno uživatelského účtu správce, který se dá použít pro SSH do uzlů.

--file -f

Místní cesta k souboru YAML obsahujícímu specifikaci výpočetních prostředků Azure ML.

--identity-type

Typ mangované identity. Povolené hodnoty: SystemAssigned, UserAssigned.

--name -n

Název cílového výpočetního objektu (povinné, pokud není zadané v souboru yaml).

--namespace

Obor názvů KubernetesCompute

--no-wait

Nečekejte na dokončení dlouhotrvající operace.

výchozí hodnota: False

--resource-id

Plně kvalifikované ID prostředku, včetně názvu prostředku a typu prostředku (povinné, pokud není zadané v souboru yaml).

--ssh-port

Číslo portu, které lze použít pro SSH do uzlů. Pokud není zadaný, použije se výchozí (port 22).

--ssh-private-key-file

Soubor obsahující privátní klíč SSH uživatelského účtu správce.

--type -t

Typ cílového výpočetního objektu. Povolené hodnoty: virtualmachine, Kubernetes.

--user-assigned-identities -i

ID prostředku přiřazené uživatelem vyžadované pro --identity_type=UserAssigned.

Globální parametry

--debug

Zvyšte úroveň podrobností protokolování, aby se zobrazily všechny protokoly ladění.

--help -h

Zobrazte tuto zprávu nápovědy a ukončete ji.

--only-show-errors

Zobrazují se pouze chyby, potlačení upozornění.

--output -o

Výstupní formát

přijímané hodnoty: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

výchozí hodnota: json

--query

Řetězec dotazu JMESPath Další http://jmespath.org/ informace a příklady najdete v tématu.

--subscription

Název nebo ID předplatného. Výchozí předplatné můžete nakonfigurovat pomocí az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zvyšte úroveň podrobností protokolování. K úplnému ladění protokolů použijte příkaz --debug.

az ml compute connect-ssh

Preview

Tento příkaz je ve verzi Preview a ve vývoji. Referenční úrovně a úrovně podpory: https://aka.ms/CLI_refstatus

Nastavte připojení SSH k výpočetní instanci.

az ml compute connect-ssh --name
                          --resource-group
                          --workspace-name
                          [--private-key-file-path]

Příklady

Připojení výpočetní instanci přes SSH

az ml compute connect-ssh --name ci1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace --private-key-file-path sshkey.pem

Povinné parametry

--name -n

Název cílového výpočetního objektu. Povinný:

--resource-group -g

Název skupiny prostředků. Výchozí skupinu můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Název pracovního prostoru Azure ML Výchozí pracovní prostor můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults workspace=<name>.

Volitelné parametry

--private-key-file-path -f

Cesta k souboru souboru privátního klíče.

Globální parametry

--debug

Zvyšte úroveň podrobností protokolování, aby se zobrazily všechny protokoly ladění.

--help -h

Zobrazte tuto zprávu nápovědy a ukončete ji.

--only-show-errors

Zobrazují se pouze chyby, potlačení upozornění.

--output -o

Výstupní formát

přijímané hodnoty: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

výchozí hodnota: json

--query

Řetězec dotazu JMESPath Další http://jmespath.org/ informace a příklady najdete v tématu.

--subscription

Název nebo ID předplatného. Výchozí předplatné můžete nakonfigurovat pomocí az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zvyšte úroveň podrobností protokolování. K úplnému ladění protokolů použijte příkaz --debug.

az ml compute create

Vytvořte cílový výpočetní objekt.

Můžete vytvořit cluster AmlCompute, což je spravovaná výpočetní infrastruktura Azure ML, nebo výpočetní instance, což je spravovaná cloudová pracovní stanice.

az ml compute create --resource-group
                     --workspace-name
                     [--admin-password]
                     [--admin-username]
                     [--description]
                     [--enable-node-public-ip]
                     [--file]
                     [--identity-type]
                     [--idle-time-before-scale-down]
                     [--location]
                     [--max-instances]
                     [--min-instances]
                     [--name]
                     [--no-wait]
                     [--set]
                     [--size]
                     [--ssh-key-value]
                     [--ssh-public-access-enabled]
                     [--subnet]
                     [--tags]
                     [--tier]
                     [--type]
                     [--user-assigned-identities]
                     [--user-object-id]
                     [--user-tenant-id]
                     [--vnet-name]

Příklady

Vytvoření cílového výpočetního objektu ze souboru specifikace YAML

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

Vytvoření cíle AmlCompute pomocí možností příkazů

az ml compute create --name nc6-cluster --size Standard_NC6 --min-instances 0 --max-instances 5 --type AmlCompute --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Povinné parametry

--resource-group -g

Název skupiny prostředků. Výchozí skupinu můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Název pracovního prostoru Azure ML Výchozí pracovní prostor můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults workspace=<name>.

Volitelné parametry

--admin-password

Heslo pro uživatelský účet správce, pokud je typ ověřování "Heslo".

--admin-username

Jméno uživatelského účtu správce, který se dá použít pro SSH do uzlů.

--description

Popis cílového výpočetního objektu

--enable-node-public-ip

Určuje, jestli je povolená veřejná IP adresa. Výchozí hodnota: true.

--file -f

Místní cesta k souboru YAML obsahujícímu specifikaci výpočetních prostředků Azure ML. Referenční dokumenty YAML pro výpočty najdete na adrese: https://aka.ms/ml-cli-v2-compute-aml-yaml-reference, https://aka.ms/ml-cli-v2-compute-instance-yaml-reference, https://aka.ms/ml-cli-v2-compute-vm-yaml-reference.

--identity-type

Typ spravované identity. Povolené hodnoty: SystemAssigned, UserAssigned.

--idle-time-before-scale-down -d

Doba nečinnosti uzlu v sekundách před vertikálním snížením kapacity clusteru Výchozí hodnota: 120.

--location -l

Umístění výpočetních prostředků. Pokud není zadaný, ve výchozím nastavení se nastaví umístění pracovního prostoru.

--max-instances

Maximální počet uzlů, které se mají použít v clusteru. Výchozí hodnota: 4.

--min-instances

Minimální početuzlůch Výchozí: 0.

--name -n

Název cílového výpočetního objektu. Vyžaduje se, pokud není zadaný --file/-f.

--no-wait

Nečekejte na dokončení dlouhotrvající operace. Výchozí hodnota je False.

výchozí hodnota: False

--set

Aktualizujte objekt zadáním cesty vlastnosti a hodnoty, která se má nastavit. Příklad: --set property1.property2=.

--size

Velikost virtuálního počítače, která se má použít pro cílový výpočetní objekt. Další podrobnosti najdete tady: https://aka.ms/azureml-vm-details.

--ssh-key-value

Veřejný klíč SSH uživatelského účtu správce

--ssh-public-access-enabled -p

Určuje, jestli je povolený veřejný port SSH.

--subnet

Název podsítě. Místo názvu může odkazovat na podsíť ve stávající virtuální síti podle ID. Pokud je zadané ID podsítě, bude název virtuální sítě ignorován. ID podsítě může odkazovat na virtuální síť nebo podsíť v jiné skupině prostředků zadáním plně kvalifikovaného ID podsítě. Vyžaduje se při zadání názvu virtuální sítě.

--tags

Páry klíč-hodnota oddělené mezerami pro značky objektu.

--tier

Úroveň priority virtuálního počítače. Povolené hodnoty: vyhrazené, low_priority.

--type -t

Typ cílového výpočetního objektu. Vyžaduje se, pokud není zadaný --file/-f. Povolené hodnoty: AmlCompute, ComputeInstance.

--user-assigned-identities -i

Pomocí [system] nastavte ID vstupních prostředků přiřazených systémem přiřazené identitou oddělené čárkami (tj. ,) a nastavte identity přiřazené uživatelem.

--user-object-id

ID objektu AAD přiřazeného uživatele

--user-tenant-id

ID tenanta AAD přiřazeného uživatele

--vnet-name

Název virtuální sítě

Globální parametry

--debug

Zvyšte úroveň podrobností protokolování, aby se zobrazily všechny protokoly ladění.

--help -h

Zobrazte tuto zprávu nápovědy a ukončete ji.

--only-show-errors

Zobrazují se pouze chyby, potlačení upozornění.

--output -o

Výstupní formát

přijímané hodnoty: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

výchozí hodnota: json

--query

Řetězec dotazu JMESPath Další http://jmespath.org/ informace a příklady najdete v tématu.

--subscription

Název nebo ID předplatného. Výchozí předplatné můžete nakonfigurovat pomocí az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zvyšte úroveň podrobností protokolování. K úplnému ladění protokolů použijte příkaz --debug.

az ml compute delete

Odstraňte cílový výpočetní objekt.

az ml compute delete --name
                     --resource-group
                     --workspace-name
                     [--no-wait]
                     [--yes]

Povinné parametry

--name -n

Název cílového výpočetního objektu (povinné, pokud není zadané v souboru yaml).

--resource-group -g

Název skupiny prostředků. Výchozí skupinu můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Název pracovního prostoru Azure ML Výchozí pracovní prostor můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults workspace=<name>.

Volitelné parametry

--no-wait

Nečekejte na dokončení dlouhotrvající operace. Výchozí hodnota je False.

výchozí hodnota: False

--yes -y

Nezotvádejte výzvu k potvrzení.

výchozí hodnota: False

Globální parametry

--debug

Zvyšte úroveň podrobností protokolování, aby se zobrazily všechny protokoly ladění.

--help -h

Zobrazte tuto zprávu nápovědy a ukončete ji.

--only-show-errors

Zobrazují se pouze chyby, potlačení upozornění.

--output -o

Výstupní formát

přijímané hodnoty: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

výchozí hodnota: json

--query

Řetězec dotazu JMESPath Další http://jmespath.org/ informace a příklady najdete v tématu.

--subscription

Název nebo ID předplatného. Výchozí předplatné můžete nakonfigurovat pomocí az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zvyšte úroveň podrobností protokolování. K úplnému ladění protokolů použijte příkaz --debug.

az ml compute detach

Odpojte dříve připojený výpočetní prostředek z pracovního prostoru.

az ml compute detach --name
                     --resource-group
                     --workspace-name
                     [--no-wait]
                     [--yes]

Povinné parametry

--name -n

Název cílového výpočetního objektu (povinné, pokud není zadané v souboru yaml).

--resource-group -g

Název skupiny prostředků. Výchozí skupinu můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Název pracovního prostoru Azure ML Výchozí pracovní prostor můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults workspace=<name>.

Volitelné parametry

--no-wait

Nečekejte na dokončení dlouhotrvající operace.

výchozí hodnota: False

--yes -y

Nezotvádejte výzvu k potvrzení.

výchozí hodnota: False

Globální parametry

--debug

Zvyšte úroveň podrobností protokolování, aby se zobrazily všechny protokoly ladění.

--help -h

Zobrazte tuto zprávu nápovědy a ukončete ji.

--only-show-errors

Zobrazují se pouze chyby, potlačení upozornění.

--output -o

Výstupní formát

přijímané hodnoty: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

výchozí hodnota: json

--query

Řetězec dotazu JMESPath Další http://jmespath.org/ informace a příklady najdete v tématu.

--subscription

Název nebo ID předplatného. Výchozí předplatné můžete nakonfigurovat pomocí az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zvyšte úroveň podrobností protokolování. K úplnému ladění protokolů použijte příkaz --debug.

az ml compute list

Zobrazení seznamu cílových výpočetních prostředků v pracovním prostoru

az ml compute list --resource-group
                   --workspace-name
                   [--max-results]
                   [--type]

Příklady

Vypište všechny cílové výpočetní objekty v pracovním prostoru pomocí argumentu --query ke spuštění dotazu JMESPath na výsledky příkazů.

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

Povinné parametry

--resource-group -g

Název skupiny prostředků. Výchozí skupinu můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Název pracovního prostoru Azure ML Výchozí pracovní prostor můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults workspace=<name>.

Volitelné parametry

--max-results -r

Maximální počet výsledků, které se mají vrátit.

--type

Typ cílového výpočetního objektu. Povolené hodnoty: AmlCompute, ComputeInstance, Kubernetes.

Globální parametry

--debug

Zvyšte úroveň podrobností protokolování, aby se zobrazily všechny protokoly ladění.

--help -h

Zobrazte tuto zprávu nápovědy a ukončete ji.

--only-show-errors

Zobrazují se pouze chyby, potlačení upozornění.

--output -o

Výstupní formát

přijímané hodnoty: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

výchozí hodnota: json

--query

Řetězec dotazu JMESPath Další http://jmespath.org/ informace a příklady najdete v tématu.

--subscription

Název nebo ID předplatného. Výchozí předplatné můžete nakonfigurovat pomocí az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zvyšte úroveň podrobností protokolování. K úplnému ladění protokolů použijte příkaz --debug.

az ml compute list-nodes

Výpis podrobností o uzlu pro cílový výpočetní objekt Jediným podporovaným typem výpočetních prostředků pro tento příkaz je výpočetní prostředí AML.

az ml compute list-nodes --name
                         --resource-group
                         --workspace-name

Příklady

Výpis podrobností o uzlu pro cílový výpočetní objekt AML

az ml compute list-nodes --name nc6-cluster --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Povinné parametry

--name -n

Název cílového výpočetního objektu (povinné, pokud není zadané v souboru yaml).

--resource-group -g

Název skupiny prostředků. Výchozí skupinu můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Název pracovního prostoru Azure ML Výchozí pracovní prostor můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults workspace=<name>.

Globální parametry

--debug

Zvyšte úroveň podrobností protokolování, aby se zobrazily všechny protokoly ladění.

--help -h

Zobrazte tuto zprávu nápovědy a ukončete ji.

--only-show-errors

Zobrazují se pouze chyby, potlačení upozornění.

--output -o

Výstupní formát

přijímané hodnoty: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

výchozí hodnota: json

--query

Řetězec dotazu JMESPath Další http://jmespath.org/ informace a příklady najdete v tématu.

--subscription

Název nebo ID předplatného. Výchozí předplatné můžete nakonfigurovat pomocí az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zvyšte úroveň podrobností protokolování. K úplnému ladění protokolů použijte příkaz --debug.

az ml compute list-sizes

Uveďte dostupné velikosti virtuálních počítačů podle umístění.

az ml compute list-sizes --resource-group
                         --workspace-name
                         [--location]
                         [--type]

Povinné parametry

--resource-group -g

Název skupiny prostředků. Výchozí skupinu můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Název pracovního prostoru Azure ML Výchozí pracovní prostor můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults workspace=<name>.

Volitelné parametry

--location -l

Umístění. Hodnoty z: az account list-locations. Výchozí umístění můžete nakonfigurovat pomocí .az configure --defaults location=<location>

--type -t

Typ cílového výpočetního objektu. Povolené hodnoty: AmlCompute, ComputeInstance.

Globální parametry

--debug

Zvyšte úroveň podrobností protokolování, aby se zobrazily všechny protokoly ladění.

--help -h

Zobrazte tuto zprávu nápovědy a ukončete ji.

--only-show-errors

Zobrazují se pouze chyby, potlačení upozornění.

--output -o

Výstupní formát

přijímané hodnoty: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

výchozí hodnota: json

--query

Řetězec dotazu JMESPath Další http://jmespath.org/ informace a příklady najdete v tématu.

--subscription

Název nebo ID předplatného. Výchozí předplatné můžete nakonfigurovat pomocí az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zvyšte úroveň podrobností protokolování. K úplnému ladění protokolů použijte příkaz --debug.

az ml compute list-usage

Uveďte dostupné prostředky využití pro virtuální počítače.

az ml compute list-usage --resource-group
                         --workspace-name
                         [--location]

Povinné parametry

--resource-group -g

Název skupiny prostředků. Výchozí skupinu můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Název pracovního prostoru Azure ML Výchozí pracovní prostor můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults workspace=<name>.

Volitelné parametry

--location -l

Výchozí hodnota je umístění pracovního prostoru.

Globální parametry

--debug

Zvyšte úroveň podrobností protokolování, aby se zobrazily všechny protokoly ladění.

--help -h

Zobrazte tuto zprávu nápovědy a ukončete ji.

--only-show-errors

Zobrazují se pouze chyby, potlačení upozornění.

--output -o

Výstupní formát

přijímané hodnoty: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

výchozí hodnota: json

--query

Řetězec dotazu JMESPath Další http://jmespath.org/ informace a příklady najdete v tématu.

--subscription

Název nebo ID předplatného. Výchozí předplatné můžete nakonfigurovat pomocí az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zvyšte úroveň podrobností protokolování. K úplnému ladění protokolů použijte příkaz --debug.

az ml compute restart

Restartujte cílový objekt ComputeInstance.

--no-wait option se doporučuje.

az ml compute restart --name
                      --resource-group
                      --workspace-name
                      [--no-wait]

Povinné parametry

--name -n

Název cílového výpočetního objektu (povinné, pokud není zadané v souboru yaml).

--resource-group -g

Název skupiny prostředků. Výchozí skupinu můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Název pracovního prostoru Azure ML Výchozí pracovní prostor můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults workspace=<name>.

Volitelné parametry

--no-wait

Nečekejte na dokončení dlouhotrvající operace. Výchozí hodnota je False.

výchozí hodnota: False

Globální parametry

--debug

Zvyšte úroveň podrobností protokolování, aby se zobrazily všechny protokoly ladění.

--help -h

Zobrazte tuto zprávu nápovědy a ukončete ji.

--only-show-errors

Zobrazují se pouze chyby, potlačení upozornění.

--output -o

Výstupní formát

přijímané hodnoty: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

výchozí hodnota: json

--query

Řetězec dotazu JMESPath Další http://jmespath.org/ informace a příklady najdete v tématu.

--subscription

Název nebo ID předplatného. Výchozí předplatné můžete nakonfigurovat pomocí az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zvyšte úroveň podrobností protokolování. K úplnému ladění protokolů použijte příkaz --debug.

az ml compute show

Zobrazení podrobností o cílovém výpočetním objektu

az ml compute show --name
                   --resource-group
                   --workspace-name

Příklady

Zobrazení podrobností o cílovém výpočetním objektu

az ml compute show --name nc6-cluster --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Povinné parametry

--name -n

Název cílového výpočetního objektu (povinné, pokud není zadané v souboru yaml).

--resource-group -g

Název skupiny prostředků. Výchozí skupinu můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Název pracovního prostoru Azure ML Výchozí pracovní prostor můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults workspace=<name>.

Globální parametry

--debug

Zvyšte úroveň podrobností protokolování, aby se zobrazily všechny protokoly ladění.

--help -h

Zobrazte tuto zprávu nápovědy a ukončete ji.

--only-show-errors

Zobrazují se pouze chyby, potlačení upozornění.

--output -o

Výstupní formát

přijímané hodnoty: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

výchozí hodnota: json

--query

Řetězec dotazu JMESPath Další http://jmespath.org/ informace a příklady najdete v tématu.

--subscription

Název nebo ID předplatného. Výchozí předplatné můžete nakonfigurovat pomocí az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zvyšte úroveň podrobností protokolování. K úplnému ladění protokolů použijte příkaz --debug.

az ml compute start

Spusťte cíl computeInstance.

--no-wait option se doporučuje.

az ml compute start --name
                    --resource-group
                    --workspace-name
                    [--no-wait]

Povinné parametry

--name -n

Název cílového výpočetního objektu (povinné, pokud není zadané v souboru yaml).

--resource-group -g

Název skupiny prostředků. Výchozí skupinu můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Název pracovního prostoru Azure ML Výchozí pracovní prostor můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults workspace=<name>.

Volitelné parametry

--no-wait

Nečekejte na dokončení dlouhotrvající operace. Výchozí hodnota je False.

výchozí hodnota: False

Globální parametry

--debug

Zvyšte úroveň podrobností protokolování, aby se zobrazily všechny protokoly ladění.

--help -h

Zobrazte tuto zprávu nápovědy a ukončete ji.

--only-show-errors

Zobrazují se pouze chyby, potlačení upozornění.

--output -o

Výstupní formát

přijímané hodnoty: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

výchozí hodnota: json

--query

Řetězec dotazu JMESPath Další http://jmespath.org/ informace a příklady najdete v tématu.

--subscription

Název nebo ID předplatného. Výchozí předplatné můžete nakonfigurovat pomocí az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zvyšte úroveň podrobností protokolování. K úplnému ladění protokolů použijte příkaz --debug.

az ml compute stop

Zastavte cíl computeInstance.

--no-wait option se doporučuje.

az ml compute stop --name
                   --resource-group
                   --workspace-name
                   [--no-wait]

Povinné parametry

--name -n

Název cílového výpočetního objektu (povinné, pokud není zadané v souboru yaml).

--resource-group -g

Název skupiny prostředků. Výchozí skupinu můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Název pracovního prostoru Azure ML Výchozí pracovní prostor můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults workspace=<name>.

Volitelné parametry

--no-wait

Nečekejte na dokončení dlouhotrvající operace. Výchozí hodnota je False.

výchozí hodnota: False

Globální parametry

--debug

Zvyšte úroveň podrobností protokolování, aby se zobrazily všechny protokoly ladění.

--help -h

Zobrazte tuto zprávu nápovědy a ukončete ji.

--only-show-errors

Zobrazují se pouze chyby, potlačení upozornění.

--output -o

Výstupní formát

přijímané hodnoty: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

výchozí hodnota: json

--query

Řetězec dotazu JMESPath Další http://jmespath.org/ informace a příklady najdete v tématu.

--subscription

Název nebo ID předplatného. Výchozí předplatné můžete nakonfigurovat pomocí az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zvyšte úroveň podrobností protokolování. K úplnému ladění protokolů použijte příkaz --debug.

az ml compute update

Aktualizace cílového výpočetního objektu

Lze aktualizovat vlastnosti tags, max_instances, min_instances, idle_time_before_scale_down, identity_type a user_assigned_identities.

az ml compute update --name
                     --resource-group
                     --workspace-name
                     [--add]
                     [--force-string]
                     [--identity-type]
                     [--idle-time-before-scale-down]
                     [--max-instances]
                     [--min-instances]
                     [--no-wait]
                     [--remove]
                     [--set]
                     [--tags]
                     [--user-assigned-identities]

Příklady

Aktualizace minimálního počtu uzlů pro cluster AmlCompute

az ml compute update --name nc6-cluster --min-instances 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Aktualizace existujících značek nebo přidání nových značek pro cluster AmlCompute

az ml compute update --name nc6-cluster --tags key1=value1 key2=value2 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Povinné parametry

--name -n

Název cílového výpočetního objektu (povinné, pokud není zadané v souboru yaml).

--resource-group -g

Název skupiny prostředků. Výchozí skupinu můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Název pracovního prostoru Azure ML Výchozí pracovní prostor můžete nakonfigurovat pomocí az configure --defaults workspace=<name>.

Volitelné parametry

--add

Přidejte objekt do seznamu objektů zadáním párů cest a klíč-hodnota. Příklad: --add property.listProperty <key=value, string or JSON string>.

výchozí hodnota: []

--force-string

Při použití set nebo add zachovávejte řetězcové literály místo pokusu o převod na JSON.

výchozí hodnota: False

--identity-type

Typ spravované identity. Povolené hodnoty: SystemAssigned, UserAssigned.

--idle-time-before-scale-down -d

Doba nečinnosti uzlu v sekundách před vertikálním snížením kapacity clusteru Výchozí hodnota: 120.

--max-instances

Maximální počet uzlů, které se mají použít. Výchozí hodnota: 4.

--min-instances

Minimální počet uzlů, které se mají použít. Výchozí: 0.

--no-wait

Nečekejte na dokončení dlouhotrvající operace. Výchozí hodnota je False.

výchozí hodnota: False

--remove

Odeberte vlastnost nebo prvek ze seznamu. Příklad: --remove property.list <indexToRemove> OR --remove propertyToRemove.

výchozí hodnota: []

--set

Aktualizujte objekt zadáním cesty vlastnosti a hodnoty, která se má nastavit. Příklad: --set property1.property2=<value>.

výchozí hodnota: []

--tags

Páry klíč-hodnota oddělené mezerami pro značky objektu.

--user-assigned-identities -i

Pomocí [system] nastavte ID vstupních prostředků přiřazených systémem přiřazené identitou oddělené čárkami (tj. ,) a nastavte identity přiřazené uživatelem.

Globální parametry

--debug

Zvyšte úroveň podrobností protokolování, aby se zobrazily všechny protokoly ladění.

--help -h

Zobrazte tuto zprávu nápovědy a ukončete ji.

--only-show-errors

Zobrazují se pouze chyby, potlačení upozornění.

--output -o

Výstupní formát

přijímané hodnoty: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

výchozí hodnota: json

--query

Řetězec dotazu JMESPath Další http://jmespath.org/ informace a příklady najdete v tématu.

--subscription

Název nebo ID předplatného. Výchozí předplatné můžete nakonfigurovat pomocí az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zvyšte úroveň podrobností protokolování. K úplnému ladění protokolů použijte příkaz --debug.