Anmerkung
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Note
Diese Informationen gelten für Databricks CLI-Versionen 0.205 und höher. Die Databricks CLI befindet sich in der öffentlichen Vorschau.
Die Verwendung von Databricks CLI unterliegt der Datenbricks-Lizenz - und Databricks-Datenschutzerklärung, einschließlich der Bestimmungen zu Nutzungsdaten.
Note
Diese API-Referenz dokumentiert APIs für die Arbeitsbereichsmodellregistrierung. Databricks empfiehlt stattdessen die Verwendung von Modellen im Unity-Katalog . Modelle im Unity Catalog bieten zentralisierte Modellgovernance, arbeitsbereichsübergreifenden Zugriff, Datenherkunft und Bereitstellung. Die Arbeitsbereichsmodellregistrierung wird in Zukunft eingestellt.
Mit model-registry der Befehlsgruppe in der Databricks CLI können Sie den vollständigen Lebenszyklus von MLflow-Modellen verwalten. Die Arbeitsbereichsmodellregistrierung ist ein zentrales Modell-Repository und eine Benutzeroberfläche und eine Gruppe von APIs, mit denen Sie den vollständigen Lebenszyklus von MLflow-Modellen verwalten können.
Databricks Modellregister Genehmigung des Übergangsantrags
Genehmigen einer Modellversionsstufenübergangsanforderung.
databricks model-registry approve-transition-request NAME VERSION STAGE ARCHIVE_EXISTING_VERSIONS [flags]
Arguments
NAME
Name des Modells.
VERSION
Version des Modells.
STAGE
Zielstufe des Übergangs. Unterstützte Werte: Archived, None, Production, Staging
ARCHIVE_EXISTING_VERSIONS
Gibt an, ob alle aktuellen Modellversionen in der Zielstufe archiviert werden sollen.
Options
--comment string
Vom Benutzer bereitgestellter Kommentar zur Aktion.
--json JSON
Die inlinefähige JSON-Zeichenfolge oder die @path zur JSON-Datei mit dem Body der Anfrage.
databricks Modell-Registrierung Kommentar-erstellen
Posten Sie einen Kommentar zu einer Modellversion. Ein Kommentar kann entweder von einem Benutzer oder programmgesteuert übermittelt werden, um relevante Informationen zum Modell anzuzeigen. Beispiel: Testergebnisse oder Bereitstellungsfehler.
databricks model-registry create-comment NAME VERSION COMMENT [flags]
Arguments
NAME
Name des Modells.
VERSION
Version des Modells.
COMMENT
Vom Benutzer bereitgestellter Kommentar zur Aktion.
Options
--json JSON
Die inlinefähige JSON-Zeichenfolge oder die @path zur JSON-Datei mit dem Body der Anfrage.
Databricks Model Registry - Modell erstellen
Erstellen Sie ein neues registriertes Modell mit dem Namen, der im Anforderungstext angegeben ist.
Löst RESOURCE_ALREADY_EXISTS aus, wenn ein registriertes Modell mit dem angegebenen Namen vorhanden ist.
databricks model-registry create-model NAME [flags]
Arguments
NAME
Registrieren von Modellen unter diesem Namen
Options
--description string
Optionale Beschreibung für registriertes Modell.
--json JSON
Die inlinefähige JSON-Zeichenfolge oder die @path zur JSON-Datei mit dem Body der Anfrage.
databricks Modell-Registrierung Erstellen-Modell-Version
Erstellen Sie eine Modellversion.
databricks model-registry create-model-version NAME SOURCE [flags]
Arguments
NAME
Modell unter diesem Namen registrieren
SOURCE
URI, der die Position der Modellartefakte angibt.
Options
--description string
Optionale Beschreibung für die Modellversion.
--json JSON
Die inlinefähige JSON-Zeichenfolge oder die @path zur JSON-Datei mit dem Body der Anfrage.
--run-id string
MLflow Run-ID für die Korrelation, wenn die Quelle von einem im MLflow Tracking Server ausgeführten Experiment generiert wurde.
--run-link string
MLflow-Ausführungslink – dies ist der genaue Link der Ausführung, die diese Modellversion generiert hat und möglicherweise in einer anderen Instanz von MLflow gehostet wird.
databricks Model-Registry Erstellen-Übergangsanfrage
Erstellen Sie eine Modellversionsstufenübergangsanforderung.
databricks model-registry create-transition-request NAME VERSION STAGE [flags]
Arguments
NAME
Name des Modells.
VERSION
Version des Modells.
STAGE
Zielstufe des Übergangs. Gültige Werte sind:
- Keine: Die erste Phase einer Modellversion.
- Staging: Staging- oder Pre-Production-Phase.
- Produktion: Produktionsphase.
- Archiviert: Archivierte Stufe.
Unterstützte Werte: [Archiviert, Keine, Produktion, Staging]
Options
--comment string
Vom Benutzer bereitgestellter Kommentar zur Aktion.
--json JSON
Die inlinefähige JSON-Zeichenfolge oder die @path zur JSON-Datei mit dem Body der Anfrage.
Databricks-Modell-Register Webhook-Erstellung
Note
Dieser Befehl befindet sich in der öffentlichen Vorschau.
Erstellen Sie einen Registrierungswebhook.
databricks model-registry create-webhook [flags]
Arguments
None
Options
--description string
Vom Benutzer angegebene Beschreibung für den Webhook.
--json JSON
Die inlinefähige JSON-Zeichenfolge oder die @path zur JSON-Datei mit dem Body der Anfrage.
--model-name string
Name des Modells, dessen Ereignisse diesen Webhook auslösen würden.
--status RegistryWebhookStatus
Aktivieren oder deaktivieren Sie das Auslösen des Webhooks, oder setzen Sie den Webhook in den Testmodus. Unterstützte Werte: [AKTIV, DEAKTIVIERT, TEST_MODUS]
databricks model-registry Kommentar löschen
Löschen eines Kommentars zu einer Modellversion.
databricks model-registry delete-comment ID [flags]
Arguments
ID
Eindeutiger Bezeichner des zu löschenden Kommentars.
Options
Databricks Modell-Register Modell löschen
Löschen eines registrierten Modells.
databricks model-registry delete-model NAME [flags]
Arguments
NAME
Eindeutiger Bezeichner des registrierten Modells.
Options
databricks Modell-Register löschen-Modell-Tag
Löschen Sie das Etikett für ein registriertes Modell.
databricks model-registry delete-model-tag NAME KEY [flags]
Arguments
NAME
Name des registrierten Modells, unter dem der Tag protokolliert wurde.
KEY
Name des Tags. Der Name muss genau übereinstimmen; das Löschen mit Platzhaltern wird nicht unterstützt. Die maximale Größe beträgt 250 Byte.
Options
databricks model-registry lösche Modellversion
Löschen sie eine Modellversion.
databricks model-registry delete-model-version NAME VERSION [flags]
Arguments
NAME
Name des registrierten Modells
VERSION
Modellversionsnummer
Options
databricks model-registry delete-model-version-tag (lösche Modellversions-Tag)
Tag für eine Modellversion löschen.
databricks model-registry delete-model-version-tag NAME VERSION KEY [flags]
Arguments
NAME
Name des registrierten Modells, unter dem der Tag protokolliert wurde.
VERSION
Versionsnummer des Modells, unter dem der Tag registriert wurde.
KEY
Name des Tags. Der Name muss genau übereinstimmen; das Löschen mit Platzhaltern wird nicht unterstützt. Die maximale Größe beträgt 250 Byte.
Options
databricks Modell-Registry Lösch-Übergangs-Anfrage
Abbrechen einer Übergangsanforderung für die Modellversionsphase.
databricks model-registry delete-transition-request NAME VERSION STAGE CREATOR [flags]
Arguments
NAME
Name des Modells.
VERSION
Version des Modells.
STAGE
Zielstufe der Übergangsanforderung. Gültige Werte sind:
- Keine: Die erste Phase einer Modellversion.
- Staging: Staging- oder Pre-Production-Phase.
- Produktion: Produktionsphase.
- Archiviert: Archivierte Stufe.
Unterstützte Werte: [Archiviert, Keine, Produktion, Staging]
CREATOR
Benutzername des Benutzers, der diese Anforderung erstellt hat. Von den Übergangsanforderungen, die den angegebenen Details entsprechen, wird nur der von diesem Benutzer erstellte Übergang gelöscht.
Options
--comment string
Vom Benutzer bereitgestellter Kommentar zur Aktion.
databricks model-registry delete-webhook
Note
Dieser Befehl befindet sich in der öffentlichen Vorschau.
Löscht einen Registrierungswebhook.
databricks model-registry delete-webhook [flags]
Arguments
None
Options
--id string
Webhook-ID erforderlich, um einen Registrierungswebhook zu löschen.
databricks model-registry get-latest-versions
Rufen Sie die neueste Version eines registrierten Modells ab.
databricks model-registry get-latest-versions NAME [flags]
Arguments
NAME
Eindeutiger Bezeichner des registrierten Modells.
Options
--json JSON
Die inlinefähige JSON-Zeichenfolge oder die @path zur JSON-Datei mit dem Body der Anfrage.
databricks model-registry get-model
Details zu einem Modell abrufen. Dies ist eine Databricks-Arbeitsbereichsversion des MLflow-Endpunkts , die auch die Databricks-Arbeitsbereichs-ID des Modells und die Berechtigungsstufe des anfordernden Benutzers im Modell zurückgibt.
databricks model-registry get-model NAME [flags]
Arguments
NAME
Eindeutiger Bezeichner des registrierten Modells.
Options
databricks model-registry get-model-version
Rufen Sie eine Modellversion ab.
databricks model-registry get-model-version NAME VERSION [flags]
Arguments
NAME
Name des registrierten Modells
VERSION
Modellversionsnummer
Options
databricks model-registry get-model-version-download-uri
Ruft eine URI zum Herunterladen der Modellversion ab.
databricks model-registry get-model-version-download-uri NAME VERSION [flags]
Arguments
NAME
Name des registrierten Modells
VERSION
Modellversionsnummer
Options
databricks model-registry list-models
Listet alle verfügbaren registrierten Modelle bis zum in max_results angegebenen Grenzwert auf.
databricks model-registry list-models [flags]
Arguments
None
Options
--max-results int
Maximale Anzahl registrierter Modelle gewünscht.
--page-token string
Paginierungstoken, um basierend auf einer vorherigen Abfrage zur nächsten Seite zu wechseln.
databricks model-registry list-transition-requests
Rufen Sie eine Liste aller offenen Übergangsanforderungen für die Modellversion ab.
databricks model-registry list-transition-requests NAME VERSION [flags]
Arguments
NAME
Name des Modells.
VERSION
Version des Modells.
Options
Databricks-Modellregister Webhooks auflisten
Note
Dieser Befehl befindet sich in der öffentlichen Vorschau.
Alle Registrierungswebhooks auflisten.
databricks model-registry list-webhooks [flags]
Arguments
None
Options
--model-name string
Wenn nicht angegeben, werden alle Webhooks aufgeführt, die den angegebenen Ereignissen zugeordnet sind, unabhängig von ihrem zugeordneten Modell.
--page-token string
Token, das die Seite der abzurufenden Artefaktergebnisse angibt.
databricks model-registry Ablehnungsanforderung für den Übergang
Ablehnen einer Modellversionsstufenübergangsanforderung.
databricks model-registry reject-transition-request NAME VERSION STAGE [flags]
Arguments
NAME
Name des Modells.
VERSION
Version des Modells.
STAGE
Zielstufe des Übergangs. Gültige Werte sind:
- Keine: Die erste Phase einer Modellversion.
- Staging: Staging- oder Pre-Production-Phase.
- Produktion: Produktionsphase.
- Archiviert: Archivierte Stufe.
Unterstützte Werte: [Archiviert, Keine, Produktion, Staging]
Options
--comment string
Vom Benutzer bereitgestellter Kommentar zur Aktion.
--json JSON
Die inlinefähige JSON-Zeichenfolge oder die @path zur JSON-Datei mit dem Body der Anfrage.
databricks model-registry rename-model
Benennen Sie ein registriertes Modell um.
databricks model-registry rename-model NAME [flags]
Arguments
NAME
Eindeutiger Bezeichner des registrierten Modells.
Options
--json JSON
Die inlinefähige JSON-Zeichenfolge oder die @path zur JSON-Datei mit dem Body der Anfrage.
--new-name string
Aktualisiert, falls vorhanden, den Namen für dieses registered_model.
databricks model-registry search-model-versions
Suchen Sie basierend auf dem angegebenen Filter nach bestimmten Modellversionen.
databricks model-registry search-model-versions [flags]
Arguments
None
Options
--filter string
Zeichenfolge Filterbedingung, wie „name=‚mein-modell-name‘“.
--max-results int
Maximale Anzahl der gewünschten Modelle.
--page-token string
Paginierungstoken, um auf der Grundlage der vorherigen Suchabfrage zur nächsten Seite zu wechseln.
databricks model-registry Modelle suchen
Suchen Sie basierend auf dem angegebenen Filter nach registrierten Modellen.
databricks model-registry search-models [flags]
Arguments
None
Options
--filter string
Zeichenfolge Filterbedingung, z.B. „name LIKE ‚mein-modell-name‘“.
--max-results int
Maximale Anzahl der gewünschten Modelle.
--page-token string
Pagination-Token zum Navigieren auf die nächste Seite basierend auf einer vorherigen Suchanfrage.
databricks model-registry set-model-tag
Legen Sie ein Label für ein registriertes Modell fest.
databricks model-registry set-model-tag NAME KEY VALUE [flags]
Arguments
NAME
Eindeutiger Name des Modells.
KEY
Name des Tags. Die maximale Größe hängt vom Speicher-Back-End ab. Wenn ein Tag mit diesem Namen bereits existiert, wird sein vorheriger Wert durch den angegebenen Wert ersetzt. Alle Speicher-Back-Ends unterstützen garantiert schlüsselwerte bis zu 250 Byte größe.
VALUE
Zeichenfolgenwert des Tags, das protokolliert wird. Die maximale Größe hängt vom Speicher-Back-End ab. Alle Speicher-Back-Ends unterstützen garantiert schlüsselwerte bis zu 5000 Bytes größe.
Options
--json JSON
Die inlinefähige JSON-Zeichenfolge oder die @path zur JSON-Datei mit dem Body der Anfrage.
Databricks Modell-Registry Modellversions-Tag setzen
Legen Sie ein Modellversions-Tag fest.
databricks model-registry set-model-version-tag NAME VERSION KEY VALUE [flags]
Arguments
NAME
Eindeutiger Name des Modells.
VERSION
Modellversionsnummer.
KEY
Name des Tags. Die maximale Größe hängt vom Speicher-Back-End ab. Wenn ein Tag mit diesem Namen bereits existiert, wird sein vorheriger Wert durch den angegebenen Wert ersetzt. Alle Speicher-Back-Ends unterstützen garantiert schlüsselwerte bis zu 250 Byte größe.
VALUE
Zeichenfolgenwert des Tags, das protokolliert wird. Die maximale Größe hängt vom Speicher-Back-End ab. Alle Speicher-Back-Ends unterstützen garantiert schlüsselwerte bis zu 5000 Bytes größe.
Options
--json JSON
Die inlinefähige JSON-Zeichenfolge oder die @path zur JSON-Datei mit dem Body der Anfrage.
databricks model-registry test-registry-webhook
Note
Dieser Befehl befindet sich in der öffentlichen Vorschau.
Testen Sie einen Registrierungswebhook.
databricks model-registry test-registry-webhook ID [flags]
Arguments
ID
Webhook-ID
Options
--event RegistryWebhookEvent
Wenn das Ereignis angegeben ist, verwendet der Testtrigger das angegebene Ereignis. Unterstützte Werte: [ COMMENT_CREATED, MODEL_VERSION_CREATED, MODEL_VERSION_TAG_SET, MODEL_VERSION_TRANSITIONED_STAGE, MODEL_VERSION_TRANSITIONED_TO_ARCHIVED, MODEL_VERSION_TRANSITIONED_TO_PRODUCTION, MODEL_VERSION_TRANSITIONED_TO_STAGING, REGISTERED_MODEL_CREATED, TRANSITION_REQUEST_CREATED, TRANSITION_REQUEST_TO_ARCHIVED_CREATED, TRANSITION_REQUEST_TO_PRODUCTION_CREATED, TRANSITION_REQUEST_TO_STAGING_CREATED ]
--json JSON
Die inlinefähige JSON-Zeichenfolge oder die @path zur JSON-Datei mit dem Body der Anfrage.
Übergangsphase der Databricks-Modellregistrierung
Wechseln Sie die Phase einer Modellversion. Hierbei handelt es sich um eine Databricks-Arbeitsbereichsversion des MLflow-Endpunkts , die auch einen Kommentar akzeptiert, der dem zu erfassenden Übergang zugeordnet ist.
databricks model-registry transition-stage NAME VERSION STAGE ARCHIVE_EXISTING_VERSIONS [flags]
Arguments
NAME
Name des Modells.
VERSION
Version des Modells.
STAGE
Zielstufe des Übergangs. Gültige Werte sind:
- Keine: Die erste Phase einer Modellversion.
- Staging: Staging- oder Pre-Production-Phase.
- Produktion: Produktionsphase.
- Archiviert: Archivierte Stufe.
Unterstützte Werte: [Archiviert, Keine, Produktion, Staging]
ARCHIVE_EXISTING_VERSIONS
Gibt an, ob alle aktuellen Modellversionen in der Zielstufe archiviert werden sollen.
Options
--comment string
Vom Benutzer bereitgestellter Kommentar zur Aktion.
--json JSON
Die inlinefähige JSON-Zeichenfolge oder die @path zur JSON-Datei mit dem Body der Anfrage.
Databricks Modell-Registry Kommentar-aktualisieren
Posten Sie eine Bearbeitung in einem Kommentar zu einer Modellversion.
databricks model-registry update-comment ID COMMENT [flags]
Arguments
ID
Eindeutiger Bezeichner einer Aktivität
COMMENT
Vom Benutzer bereitgestellter Kommentar zur Aktion.
Options
--json JSON
Die inlinefähige JSON-Zeichenfolge oder die @path zur JSON-Datei mit dem Body der Anfrage.
databricks model-registry update-model
Aktualisieren eines registrierten Modells.
databricks model-registry update-model NAME [flags]
Arguments
NAME
Eindeutiger Bezeichner des registrierten Modells.
Options
--description string
Aktualisiert, falls vorhanden, die Beschreibung für dieses registered_model.
--json JSON
Die inlinefähige JSON-Zeichenfolge oder die @path zur JSON-Datei mit dem Body der Anfrage.
Databricks Modell-Register - Modellversion aktualisieren
Aktualisieren Sie die Modellversion.
databricks model-registry update-model-version NAME VERSION [flags]
Arguments
NAME
Name des registrierten Modells
VERSION
Modellversionsnummer
Options
--description string
Aktualisiert, falls vorhanden, die Beschreibung für dieses registered_model.
--json JSON
Die inlinefähige JSON-Zeichenfolge oder die @path zur JSON-Datei mit dem Body der Anfrage.
databricks Modell-Registry Update-Webhook
Note
Dieser Befehl befindet sich in der öffentlichen Vorschau.
Aktualisieren eines Registrierungswebhooks.
databricks model-registry update-webhook ID [flags]
Arguments
ID
Webhook-ID
Options
--description string
Vom Benutzer angegebene Beschreibung für den Webhook.
--json JSON
Die inlinefähige JSON-Zeichenfolge oder die @path zur JSON-Datei mit dem Body der Anfrage.
--status RegistryWebhookStatus
Aktivieren oder deaktivieren Sie das Auslösen des Webhooks, oder setzen Sie den Webhook in den Testmodus. Unterstützte Werte: [AKTIV, DEAKTIVIERT, TEST_MODUS]
databricks Modell-Registry Berechtigungsstufen abfragen
Rufen Sie Berechtigungsstufen des registrierten Modells ab.
databricks model-registry get-permission-levels REGISTERED_MODEL_ID [flags]
Arguments
REGISTERED_MODEL_ID
Das registrierte Modell, für das Berechtigungen abgerufen oder verwaltet werden sollen.
Options
databricks Modellregister-Berechtigungen abrufen
Ruft die Berechtigungen eines registrierten Modells ab. Registrierte Modelle können Berechtigungen von ihrem Stammobjekt erben.
databricks model-registry get-permissions REGISTERED_MODEL_ID [flags]
Arguments
REGISTERED_MODEL_ID
Das registrierte Modell, für das Berechtigungen abgerufen oder verwaltet werden sollen.
Options
Databricks Model-Registry Set-Permissions
Legen Sie registrierte Modellberechtigungen fest, und ersetzen Sie ggf. vorhandene Berechtigungen. Löscht alle direkten Berechtigungen, wenn keine angegeben sind. Objekte können Berechtigungen vom Stammobjekt erben.
databricks model-registry set-permissions REGISTERED_MODEL_ID [flags]
Arguments
REGISTERED_MODEL_ID
Das registrierte Modell, für das Berechtigungen abgerufen oder verwaltet werden sollen.
Options
--json JSON
Die inlinefähige JSON-Zeichenfolge oder die @path zur JSON-Datei mit dem Body der Anfrage.
Databricks Modell-Registry Zugriffsrechte aktualisieren
Aktualisieren Sie die Berechtigungen für ein registriertes Modell. Registrierte Modelle können Berechtigungen von ihrem Stammobjekt erben.
databricks model-registry update-permissions REGISTERED_MODEL_ID [flags]
Arguments
REGISTERED_MODEL_ID
Das registrierte Modell, für das Berechtigungen abgerufen oder verwaltet werden sollen.
Options
--json JSON
Die inlinefähige JSON-Zeichenfolge oder die @path zur JSON-Datei mit dem Body der Anfrage.
Globale Kennzeichnungen
--debug
Gibt an, ob die Debugprotokollierung aktiviert werden soll.
-h oder --help
Hilfe für die Databricks CLI oder die zugehörige Befehlsgruppe oder den zugehörigen Befehl anzeigen.
--log-file Schnur
Eine Zeichenfolge, die die Datei darstellt, in die Ausgabeprotokolle geschrieben werden sollen. Wenn dieses Flag nicht angegeben ist, werden Ausgabeprotokolle standardmäßig in stderr geschrieben.
--log-format Format
Der Protokollformattyp text oder json. Der Standardwert ist text.
--log-level Schnur
Eine Zeichenfolge, die die Protokollformatebene darstellt. Wenn nicht angegeben, ist die Protokollformatebene deaktiviert.
-o, --output Typ
Der Befehlsausgabetyp text oder json. Der Standardwert ist text.
-p, --profile Schnur
Der Name des Profils in der ~/.databrickscfg Datei, das zum Ausführen des Befehls verwendet werden soll. Wenn dieses Flag nicht angegeben wird, wird, falls vorhanden, das Profil mit dem Namen DEFAULT verwendet.
--progress-format Format
Das Format zum Anzeigen von Statusprotokollen: default, , append, inplaceoder json
-t, --target Schnur
Falls zutreffend, das zu verwendende Bündelziel