Udforsk kommandolinjegrænsefladen

  • 8 minutter

Vigtig

Indholdet i dette undermodul dækker kun version 2 af CLI-. Få mere at vide om , der skal besluttes mellem version 1 og 2.

En anden kodebaseret tilgang til at interagere med Azure Machine Learning-arbejdsområdet er kommandolinjegrænsefladen (CLI). Som dataforsker arbejder du muligvis ikke med kommandolinjegrænsefladen lige så meget som med Python. Kommandolinjegrænsefladen i Azure bruges ofte af administratorer og teknikere til at automatisere opgaver i Azure.

Der er mange fordele ved at bruge Azure CLI med Azure Machine Learning. Kommandolinjegrænsefladen i Azure giver dig mulighed for at:

  • Automatiser oprettelsen og konfigurationen af aktiver og ressourcer for at gøre det gentageligt.
  • Sørg for ensartethed for aktiver og ressourcer, der skal replikeres i flere miljøer (f.eks. udvikling, test og produktion).
  • Integrer konfigurationen af maskinel indlæringsaktiver i udviklerhandlinger (DevOps) arbejdsprocesser, f.eks. kontinuerlig integration og kontinuerlig udrulning (CI/CD-)-pipelines.

Hvis du vil interagere med Azure Machine Learning-arbejdsområdet ved hjælp af Kommandolinjegrænsefladen i Azure, skal du installere Azure CLI og Azure Machine Learning-udvidelsen.

Installér Azure CLI

Du kan installere Azure CLI på en Linux-, Mac- eller Windows-computer. Med Kommandolinjegrænsefladen i Azure kan du køre kommandoer eller scripts for at administrere Azure-ressourcer. Du kan også bruge Azure CLI fra en browser via Azure Cloud Shell. Uanset hvilken platform du vælger, kan du udføre de samme opgaver. Men installationen af Azure CLI, kommandoerne og scripts er forskellige på tværs af platforme.

Vigtig

Hvis du vil installere Kommandolinjegrænsefladen i Azure på din computer, kan du bruge en pakkeadministrator. Her er vejledningen til installere Azure CLI-baseret på den platform, du vælger. Du behøver ikke at installere Kommandolinjegrænsefladen i Azure, hvis du bruger Azure Cloud Shell. Få mere at vide om, hvordan du bruger Azure Cloud Shell i denne oversigt.

Installér Azure Machine Learning-udvidelsen

Når du har installeret Kommandolinjegrænsefladen i Azure eller konfigureret Azure Cloud Shell, skal du installere Azure Machine Learning-udvidelsen for at administrere Azure Machine Learning-ressourcer ved hjælp af Kommandolinjegrænsefladen i Azure.

Du kan installere Azure Machine Learning-udvidelsen ml med følgende kommando:

az extension add -n ml -y

Du kan derefter køre hjælp-kommandoen -h for at kontrollere, at udvidelsen er installeret, og for at få vist en liste over kommandoer, der er tilgængelige med dette filtypenavn. Listen giver et overblik over de opgaver, du kan udføre med Azure CLI-udvidelsen til Azure Machine Learning:

az ml -h

Arbejd med Kommandolinjegrænsefladen i Azure

Hvis du vil bruge Kommandolinjegrænsefladen i Azure til at interagere med Azure Machine Learning-arbejdsområdet, skal du bruge kommandoer. Hver kommando har præfikset az ml. Du kan finde liste over kommandoer i referencedokumentationen til CLI-.

Hvis du f.eks. vil oprette en beregningsmål, kan du bruge følgende kommando:

az ml compute create --name aml-cluster --size STANDARD_DS3_v2 --min-instances 0 --max-instances 5 --type AmlCompute --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Hvis du vil udforske alle de mulige parametre, du kan bruge sammen med en kommando, kan du gennemse referencedokumentationen for den specifikke kommando.

Når du definerer parametrene for et aktiv eller en ressource, du vil oprette, foretrækker du muligvis at bruge YAML-filer til at definere konfigurationen i stedet. Når du gemmer alle parameterværdier i en YAML-fil, bliver det nemmere at organisere og automatisere opgaver.

Du kan f.eks. også oprette det samme beregningsmål ved først at definere konfigurationen i en YAML-fil:

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/amlCompute.schema.json 
name: aml-cluster
type: amlcompute
size: STANDARD_DS3_v2
min_instances: 0
max_instances: 5

Du kan finde alle de parametre, du kan medtage i YAML-filen, i referencedokumentationen for det specifikke aktiv eller den ressource, du vil oprette, som en beregningsklyng.

Da du gemte YAML-filen som compute.yml, kan du oprette beregningsmålet med følgende kommando:

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

Du kan finde en oversigt over alle YAML-skemaer i referencedokumentationen.

Drikkepenge

Få mere at vide om , hvordan du bruger kommandolinjegrænsefladen (v2) med Azure Machine Learning til at oplære modeller.