Installer et configurer l’interface CLI (v2)

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S’APPLIQUE À :Extension Azure ML CLI v2 (actuelle)

L’extension ml d’Azure CLI est l’interface améliorée d’Azure Machine Learning. Elle permet d’entraîner et de déployer des modèles à partir de la ligne de commande, avec des fonctionnalités qui accélèrent le scale-up et le scale-out pour la science des données tout en assurant le suivi du cycle de vie des modèles.

Prérequis

  • Pour utiliser l'interface de ligne de commande, vous devez disposer d'un abonnement Azure. Si vous n’avez pas d’abonnement Azure, créez un compte gratuit avant de commencer. Essayez la version gratuite ou payante d’Azure Machine Learning dès aujourd’hui.
  • Pour utiliser les commandes CLI dans ce document à partir de votre environnement local, vous avez besoin d’Azure CLI.

Installation

La nouvelle extension du machine learning nécessite Azure CLI version >=2.38.0. Vérifiez que cette condition est respectée :

az version

Si ce n’est pas le cas, mettez à niveau votre interface de ligne de commande Azure.

Vérifiez les extensions Azure CLI que vous avez installées :

az extension list

Supprimez toute installation existante de l’extension ml, ainsi que l’extension CLI v1 azure-cli-ml :

az extension remove -n azure-cli-ml
az extension remove -n ml

À présent, installez l’extension ml :

az extension add -n ml

Exécutez la commande help pour vérifier votre installation et voir les sous-commandes disponibles :

az ml -h

Vous pouvez mettre à niveau l’extension vers la dernière version :

az extension update -n ml

Installation sur Linux

Si vous utilisez Debian ou Ubuntu, le moyen le plus rapide d’installer la version requise de l’interface CLI et l’extension Machine Learning est :

curl -sL https://aka.ms/InstallAzureCLIDeb | sudo bash 
az extension add -n ml -y

Pour plus d’informations sur l’installation sur d’autres distributions Linux, consultez Installer Azure CLI pour Linux.

Configurer

Connexion :

az login

Si vous avez accès à plusieurs abonnements Azure, vous pouvez définir votre abonnement actif :

az account set -s "<YOUR_SUBSCRIPTION_NAME_OR_ID>"

Si vous le souhaitez, configurez des variables communes dans votre interpréteur de commandes pour utilisation dans les commandes suivantes :


GROUP="azureml-examples"

LOCATION="eastus"

WORKSPACE="main"

Avertissement

Cela a pour effet d’utiliser la syntaxe Bash pour définir les variables : ajustez-les si nécessaire pour votre interpréteur de commandes. Vous pouvez également remplacer les valeurs dans les commandes ci-dessous en les incluant plutôt qu’en utilisant des variables.

S’il n’existe pas déjà, vous pouvez créer le groupe de ressources Azure :


az group create -n $GROUP -l $LOCATION

Et créer un espace de travail d’apprentissage automatique :


az ml workspace create -n $WORKSPACE -g $GROUP -l $LOCATION

Les sous-commandes de machine learning nécessitent les paramètres --workspace/-w et --resource-group/-g. Pour éviter d’avoir à les taper plusieurs fois, configurez des valeurs par défaut :

az configure --defaults group=$GROUP workspace=$WORKSPACE location=$LOCATION

Conseil

La plupart des exemples de code partent du principe que vous avez défini un espace de travail et un groupe de ressources par défaut. Vous pouvez les remplacer sur la ligne de commande.

Vous pouvez afficher vos valeurs par défaut actuelles à l’aide de --list-defaults/-l :

az configure -l -o table

Conseil

La combinaison avec --output/-o permet d’obtenir des formats de sortie plus lisibles.

Communications sécurisées

L’extension CLI ml (parfois appelée « CLI v2 ») pour Azure Machine Learning envoie des données opérationnelles (paramètres et métadonnées YAML) sur l’Internet public. Toutes les commandes de l’extension CLI ml communiquent avec Azure Resource Manager. Cette communication est sécurisée par HTTPS/TLS 1.2.

Les données d’un magasin de données sécurisé dans un réseau virtuel ne sont pas envoyées sur l’Internet public. Par exemple, si vos données d’entraînement se trouvent dans le compte de stockage par défaut de l’espace de travail, et que le compte de stockage se trouve dans un réseau virtuel.

Notes

Avec l’extension précédente (azure-cli-ml, parfois appelée « CLI v1 »), seules certaines commandes communiquent avec Azure Resource Manager. Plus précisément, les commandes qui créent, mettent à jour, suppriment, répertorient ou affichent des ressources Azure. Les opérations telles que l’envoi d’un travail de formation communiquent directement avec l’espace de travail Azure Machine Learning. Si votre espace de travail est sécurisé par un point de terminaison privé, cela suffit pour sécuriser les commandes fournies par l’extension azure-cli-ml.

Si votre espace de travail Azure Machine Learning est public (c’est-à-dire qu’il ne se trouve pas derrière un réseau virtuel), aucune configuration supplémentaire n’est requise. Les communications sont sécurisées à l’aide de HTTPS/TLS 1.2

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