¿Qué son la CLI de Azure Machine Learning y el SDK de Python v2?
SE APLICA A:
Extensión ML de la CLI de Azure v2 (actual)SDK de Python azure-ai-ml v2 (actual)
La CLI de Azure Machine Learning v2 (CLI v2) y el SDK de Python v2 de Azure Machine Learning (SDK v2) presentan una coherencia de características y terminología entre las interfaces. Para crear esta coherencia, la sintaxis de los comandos difiere, en algunos casos significativamente, de las primeras versiones (v1).
No hay diferencias en la funcionalidad entre la CLI v2 y el SDK v2. La CLI basada en la línea de comandos puede ser más cómoda en el tipo de escenarios de MLOps de CI/CD, mientras que el SDK puede ser más cómodo para el desarrollo.
CLI de Azure Machine Learning (v2)
La CLI de Azure Machine Learning v2 es la extensión más reciente de la CLI de Azure. La CLI v2 proporciona comandos con el formato az ml <nombre><verbo><opciones> para crear y mantener recursos y flujos de trabajo de Azure Machine Learning. Los propios recursos o flujos de trabajo se definen mediante un archivo YAML. El archivo YAML define la configuración del recurso o flujo de trabajo. Por ejemplo, ¿qué es y dónde debe ejecutarse?
Algunos ejemplos de comandos de la CLI v2:
az ml job create --file my_job_definition.yamlaz ml environment update --name my-env --file my_updated_env_definition.yamlaz ml model listaz ml compute show --name my_compute
Casos de uso de la CLI v2
La CLI v2 es útil en los escenarios siguientes:
Para incorporarse a Machine Learning sin necesidad de aprender un lenguaje de programación específico.
El archivo YAML define la configuración del recurso o flujo de trabajo: qué es, dónde debe ejecutarse, etc. Cualquier lógica o dirección IP personalizada que se use, por ejemplo, la preparación de datos, el entrenamiento del modelo y la puntuación del modelo, puede permanecer en los archivos de script. Estos archivos se conocen en YAML, pero no forman parte del propio YAML. Machine Learning admite archivos de script en Python, R, Java, Julia o C#. Todo lo que necesita aprender es el formato YAML y las líneas de comando para usar Machine Learning. Puede seguir con los archivos de script que prefiera.
Aproveche la facilidad de implementación y automatización.
El uso de la línea de comandos para la ejecución simplifica la implementación y automatización, ya que los flujos de trabajo se pueden invocar desde cualquier oferta o plataforma, lo que permite a los usuarios llamar a la línea de comandos.
Use implementaciones de inferencia administradas.
Machine Learning ofrece puntos de conexión para simplificar las implementaciones de modelos en implementaciones de inferencias en tiempo real y por lotes. Esta funcionalidad solo está disponible a través de la CLI v2 y el SDK v2.
Reutilice los componentes en las canalizaciones.
Machine Learning presenta componentes para administrar y reutilizar la lógica común entre canalizaciones. Esta funcionalidad solo está disponible a través de la CLI v2 y el SDK v2.
SDK de Python de Azure Machine Learning v2
El SDK de Python de Azure Machine Learning v2 es un paquete de SDK de Python actualizado, que permite a los usuarios:
- Enviar los trabajos de entrenamiento
- Administre datos, modelos y entornos.
- Realice inferencia administrada (en tiempo real y por lotes).
- Una varias tareas y flujos de trabajo de producción mediante canalizaciones de Machine Learning.
El SDK v2 está a la par de la funcionalidad de la CLI v2 y es coherente en cómo se usan los recursos (sustantivos) y las acciones (verbos) entre el SDK y la CLI. Por ejemplo, para enumerar un recurso, puede usar la acción list tanto en el SDK como en la CLI. La misma acción list se puede usar para enumerar un proceso, un modelo, un entorno, etc.
Casos de uso del SDK v2
El SDK v2 es útil en los escenarios siguientes:
Use las funciones de Python para crear un único paso o un flujo de trabajo complejo.
El SDK v2 permite crear un único comando o una cadena de comandos como funciones de Python. El comando tiene un nombre y parámetros, espera una entrada y devuelve una salida.
Pase de conceptos simples a complejos de forma incremental.
El SDK v2 le permite:
- Construir un solo comando.
- Agregue un barrido de hiperparámetros encima de ese comando.
- Agregar el comando con otros usuarios a una canalización (uno tras otro).
Esta construcción es útil, dada la naturaleza iterativa del aprendizaje automático.
Reutilice los componentes en las canalizaciones.
Machine Learning presenta componentes para administrar y reutilizar la lógica común entre canalizaciones. Esta funcionalidad solo está disponible a través de la CLI v2 y el SDK v2.
Use la inferencia administrada.
Machine Learning ofrece puntos de conexión para simplificar las implementaciones de modelos en implementaciones de inferencias en tiempo real y por lotes. Esta funcionalidad solo está disponible a través de la CLI v2 y el SDK v2.
¿Debo usar v1 o v2?
La compatibilidad con la CLI v1 finalizará el 30 de septiembre de 2025.
Le recomendamos que migre el código de la CLI y el SDK v1 a la CLI y el SDK v2. Para obtener más información, vea Actualización a la versión 2.
CLI v2
La CLI de Azure Machine Learning v1 ha quedado en desuso. La compatibilidad con la extensión v1 finalizará el 30 de septiembre de 2025. La extensión v1 se podrá instalar y usar hasta esa fecha.
Se recomienda pasar a la extensión ml, o v2, antes del 30 de septiembre de 2025.
SDK v2
El SDK de Python de Azure Machine Learning v1 no tiene ninguna fecha planificada para caer en desuso. Si tiene inversiones significativas en el SDK de Python v1 y no necesita ninguna característica nueva que ofrezca SDK v2, puede seguir usando SDK v1. Sin embargo, debe considerar el uso del SDK v2 si:
- Quiere usar nuevas características, como componentes reutilizables o inferencia administrada.
- Iniciará un nuevo flujo de trabajo o canalización. Todas las nuevas características y las inversiones futuras se incorporarán en v2.
- Quiere aprovechar la facilidad de uso mejorada del SDK de Python v2: capacidad para componer trabajos y canalizaciones mediante funciones de Python, una evolución sencilla de tareas simples a complejas, etc.
Pasos siguientes
Introducción a la CLI v2:
Introducción al SDK v2: