az ml online-endpoint

Feljegyzés

Ez a hivatkozás az Azure CLI ml-bővítményének része (2.15.0-s vagy újabb verzió). A bővítmény automatikusan telepíti az az ml online-endpoint parancs első futtatásakor. További információ a bővítményekről.

Azure ML online végpontok kezelése.

Az Azure ML-végpontok egyszerű felületet biztosítanak a modelltelepítések létrehozásához és kezeléséhez. Minden végpont rendelkezhet egy vagy több üzembe helyezéssel, így az egyetlen pontozó végpont forgalmát szükség esetén több üzembe helyezés is kiszolgálhatja. Ez olyan helyzetekben hasznos, mint a szabályozott bevezetés.

Az Azure ML kétféle végpontot támogat: online és köteg. Az online végpontok támogatják a valós idejű következtetést, míg a kötegvégpontokat offline kötegelt pontozáshoz használják.

Parancsok

Name	Description	Típus	Állapot
az ml online-endpoint create	Hozzon létre egy végpontot.	Mellék	FE
az ml online-endpoint delete	Végpont törlése.	Mellék	FE
az ml online-endpoint get-credentials	Egy online végpont jogkivonatának/kulcsainak listázása.	Mellék	FE
az ml online-endpoint invoke	Végpont meghívása.	Mellék	FE
az ml online-endpoint list	Végpontok listázása egy munkaterületen.	Mellék	FE
az ml online-endpoint regenerate-keys	Az online végpont kulcsainak újragenerálása.	Mellék	FE
az ml online-endpoint show	Végpont részleteinek megjelenítése.	Mellék	FE
az ml online-endpoint update	Végpont frissítése.	Mellék	FE

az ml online-endpoint create

Hozzon létre egy végpontot.

Végpont létrehozásához adjon meg egy YAML-fájlt online végpontkonfigurációval. Ha a végpont már létezik, az sikertelen lesz. Ha frissíteni szeretné a meglévő végpontot, használja az az ml online-endpoint frissítést.

az ml online-endpoint create --resource-group
                             --workspace-name
                             [--auth-mode]
                             [--file]
                             [--local {false, true}]
                             [--name]
                             [--no-wait]
                             [--set]
                             [--web]

Példák

Végpont létrehozása YAML-specifikációs fájlból

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

Kötelező paraméterek

--resource-group -g

Az erőforráscsoport neve. Az alapértelmezett csoportot konfigurálhatja a következővel az configure --defaults group=<name>: .

--workspace-name -w

Az Azure ML-munkaterület neve. Az alapértelmezett munkaterületet konfigurálhatja a következővel az configure --defaults workspace=<name>: .

Opcionális paraméterek

--auth-mode

Hitelesítési módszer a végponthoz. Engedélyezett értékek: kulcs, aml_token. Alapértelmezett: kulcs.

--file -f

Az Azure ML online végpont specifikációját tartalmazó YAML-fájl helyi elérési útja. Az online végponthoz tartozó YAML-referencia-dokumentumok a következő helyen találhatók: https://aka.ms/ml-cli-v2-endpoint-online-yaml-reference.

--local

Hozzon létre helyi végpontot. Megjegyzés: a forgalom és a hitelesítés helyileg nem támogatott. Közvetlenül használhatja az "az ml online-deployment create --local" parancsot. Létrehoz egy végpontot, ha nem létezik.

elfogadott értékek: false, true

alapértelmezett érték: False

--name -n

Az online végpont neve.

--no-wait

Ne várja meg, amíg a hosszú ideig futó művelet befejeződik. Az alapértelmezett érték Hamis.

alapértelmezett érték: False

--set

Frissítsen egy objektumot egy beállítandó tulajdonság elérési útjának és értékének megadásával. Példa: --set property1.property2=.

--web -e

A végpont részleteinek megjelenítése az Azure ML Studióban egy webböngészőben.

alapértelmezett érték: False

Globális paraméterek

--debug

Növelje a naplózás részletességét az összes hibakeresési napló megjelenítéséhez.

--help -h

Jelenítse meg ezt a súgóüzenetet, és lépjen ki.

--only-show-errors

Csak a hibák megjelenítése, a figyelmeztetések mellőzése.

--output -o

Kimeneti formátum.

elfogadott értékek: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

alapértelmezett érték: json

--query

JMESPath lekérdezési sztring. További információkért és példákért lásd http://jmespath.org/ .

--subscription

Az előfizetés neve vagy azonosítója. Az alapértelmezett előfizetést konfigurálhatja a következővel az account set -s NAME_OR_ID: .

--verbose

A naplózás részletességének növelése. Használja a --debug parancsot a teljes hibakeresési naplókhoz.

az ml online-endpoint delete

Végpont törlése.

az ml online-endpoint delete --name
                             --resource-group
                             --workspace-name
                             [--local {false, true}]
                             [--no-wait]
                             [--yes]

Példák

Online végpont törlése, beleértve az összes üzemelő példányt

az ml online-endpoint delete --name my-online-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Kötelező paraméterek

--name -n

Az online végpont neve.

--resource-group -g

Az erőforráscsoport neve. Az alapértelmezett csoportot konfigurálhatja a következővel az configure --defaults group=<name>: .

--workspace-name -w

Az Azure ML-munkaterület neve. Az alapértelmezett munkaterületet konfigurálhatja a következővel az configure --defaults workspace=<name>: .

Opcionális paraméterek

--local

Helyi végpont törlése.

elfogadott értékek: false, true

alapértelmezett érték: False

--no-wait

Ne várja meg, amíg a hosszú ideig futó művelet befejeződik. Az alapértelmezett érték Hamis.

alapértelmezett érték: False

--yes -y

Ne kérje a megerősítést.

alapértelmezett érték: False

Globális paraméterek

--debug

Növelje a naplózás részletességét az összes hibakeresési napló megjelenítéséhez.

--help -h

Jelenítse meg ezt a súgóüzenetet, és lépjen ki.

--only-show-errors

Csak a hibák megjelenítése, a figyelmeztetések mellőzése.

--output -o

Kimeneti formátum.

elfogadott értékek: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

alapértelmezett érték: json

--query

JMESPath lekérdezési sztring. További információkért és példákért lásd http://jmespath.org/ .

--subscription

Az előfizetés neve vagy azonosítója. Az alapértelmezett előfizetést konfigurálhatja a következővel az account set -s NAME_OR_ID: .

--verbose

A naplózás részletességének növelése. Használja a --debug parancsot a teljes hibakeresési naplókhoz.

az ml online-endpoint get-credentials

Egy online végpont jogkivonatának/kulcsainak listázása.

az ml online-endpoint get-credentials --name
                                      --resource-group
                                      --workspace-name

Példák

Online végpont kulcsainak listázása

az ml online-endpoint get-credentials --name my-online-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Kötelező paraméterek

--name -n

Az online végpont neve.

--resource-group -g

Az erőforráscsoport neve. Az alapértelmezett csoportot konfigurálhatja a következővel az configure --defaults group=<name>: .

--workspace-name -w

Az Azure ML-munkaterület neve. Az alapértelmezett munkaterületet konfigurálhatja a következővel az configure --defaults workspace=<name>: .

Globális paraméterek

--debug

Növelje a naplózás részletességét az összes hibakeresési napló megjelenítéséhez.

--help -h

Jelenítse meg ezt a súgóüzenetet, és lépjen ki.

--only-show-errors

Csak a hibák megjelenítése, a figyelmeztetések mellőzése.

--output -o

Kimeneti formátum.

elfogadott értékek: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

alapértelmezett érték: json

--query

JMESPath lekérdezési sztring. További információkért és példákért lásd http://jmespath.org/ .

--subscription

Az előfizetés neve vagy azonosítója. Az alapértelmezett előfizetést konfigurálhatja a következővel az account set -s NAME_OR_ID: .

--verbose

A naplózás részletességének növelése. Használja a --debug parancsot a teljes hibakeresési naplókhoz.

az ml online-endpoint invoke

Végpont meghívása.

Meghívhat egy online végpontot néhány kérési adattal. Ez valós idejű következtetés lesz, és a pontozási eredmények azonnal vissza lesznek adva.

az ml online-endpoint invoke --name
                             --resource-group
                             --workspace-name
                             [--deployment-name]
                             [--local {false, true}]
                             [--request-file]

Példák

Online végpont meghívása kérelemadatokkal

az ml online-endpoint invoke --name my-online-endpoint --request-file sample_request.json --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Online végpont meghívása egy adott üzembe helyezés megcélzásával

az ml online-endpoint invoke --name my-online-endpoint --deployment my-deployment --request-file sample_request.json --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Kötelező paraméterek

--name -n

Az online végpont neve.

--resource-group -g

Az erőforráscsoport neve. Az alapértelmezett csoportot konfigurálhatja a következővel az configure --defaults group=<name>: .

--workspace-name -w

Az Azure ML-munkaterület neve. Az alapértelmezett munkaterületet konfigurálhatja a következővel az configure --defaults workspace=<name>: .

Opcionális paraméterek

--deployment-name -d

A célként megadott üzembe helyezés neve.

--local

Helyi végpont meghívása. Ez csak akkor működik, ha helyi üzembe helyezést hoztak létre ehhez a végponthoz.

elfogadott értékek: false, true

alapértelmezett érték: False

--request-file -r

A kérelemadatokat tartalmazó JSON-fájl helyi elérési útja.

Globális paraméterek

--debug

Növelje a naplózás részletességét az összes hibakeresési napló megjelenítéséhez.

--help -h

Jelenítse meg ezt a súgóüzenetet, és lépjen ki.

--only-show-errors

Csak a hibák megjelenítése, a figyelmeztetések mellőzése.

--output -o

Kimeneti formátum.

elfogadott értékek: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

alapértelmezett érték: json

--query

JMESPath lekérdezési sztring. További információkért és példákért lásd http://jmespath.org/ .

--subscription

Az előfizetés neve vagy azonosítója. Az alapértelmezett előfizetést konfigurálhatja a következővel az account set -s NAME_OR_ID: .

--verbose

A naplózás részletességének növelése. Használja a --debug parancsot a teljes hibakeresési naplókhoz.

az ml online-endpoint list

Végpontok listázása egy munkaterületen.

az ml online-endpoint list --resource-group
                           --workspace-name
                           [--local {false, true}]

Példák

A munkaterület összes online végpontjának listázása

az ml online-endpoint list --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

A munkaterület összes kötegelt végpontjának listázása

az ml online-endpoint list  --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Listázhatja a munkaterület összes online végpontját a --query argumentum használatával, hogy JMESPath-lekérdezést hajtson végre a parancsok eredményein.

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

Kötelező paraméterek

--resource-group -g

Az erőforráscsoport neve. Az alapértelmezett csoportot konfigurálhatja a következővel az configure --defaults group=<name>: .

--workspace-name -w

Az Azure ML-munkaterület neve. Az alapértelmezett munkaterületet konfigurálhatja a következővel az configure --defaults workspace=<name>: .

Opcionális paraméterek

--local

Az összes helyi végpont listázása.

elfogadott értékek: false, true

alapértelmezett érték: False

Globális paraméterek

--debug

Növelje a naplózás részletességét az összes hibakeresési napló megjelenítéséhez.

--help -h

Jelenítse meg ezt a súgóüzenetet, és lépjen ki.

--only-show-errors

Csak a hibák megjelenítése, a figyelmeztetések mellőzése.

--output -o

Kimeneti formátum.

elfogadott értékek: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

alapértelmezett érték: json

--query

JMESPath lekérdezési sztring. További információkért és példákért lásd http://jmespath.org/ .

--subscription

Az előfizetés neve vagy azonosítója. Az alapértelmezett előfizetést konfigurálhatja a következővel az account set -s NAME_OR_ID: .

--verbose

A naplózás részletességének növelése. Használja a --debug parancsot a teljes hibakeresési naplókhoz.

az ml online-endpoint regenerate-keys

Az online végpont kulcsainak újragenerálása.

az ml online-endpoint regenerate-keys --name
                                      --resource-group
                                      --workspace-name
                                      [--key-type]
                                      [--no-wait]

Példák

Az online végpont kulcsainak újragenerálása

az ml online-endpoint regenerate-keys --name my-online-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Kötelező paraméterek

--name -n

Az online végpont neve.

--resource-group -g

Az erőforráscsoport neve. Az alapértelmezett csoportot konfigurálhatja a következővel az configure --defaults group=<name>: .

--workspace-name -w

Az Azure ML-munkaterület neve. Az alapértelmezett munkaterületet konfigurálhatja a következővel az configure --defaults workspace=<name>: .

Opcionális paraméterek

--key-type

Az újragenerálandó kulcs típusa. Engedélyezett értékek: elsődleges, másodlagos.

alapértelmezett érték: primary

--no-wait

Ne várja meg, amíg a hosszú ideig futó művelet befejeződik. Az alapértelmezett érték Hamis.

alapértelmezett érték: False

Globális paraméterek

--debug

Növelje a naplózás részletességét az összes hibakeresési napló megjelenítéséhez.

--help -h

Jelenítse meg ezt a súgóüzenetet, és lépjen ki.

--only-show-errors

Csak a hibák megjelenítése, a figyelmeztetések mellőzése.

--output -o

Kimeneti formátum.

elfogadott értékek: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

alapértelmezett érték: json

--query

JMESPath lekérdezési sztring. További információkért és példákért lásd http://jmespath.org/ .

--subscription

Az előfizetés neve vagy azonosítója. Az alapértelmezett előfizetést konfigurálhatja a következővel az account set -s NAME_OR_ID: .

--verbose

A naplózás részletességének növelése. Használja a --debug parancsot a teljes hibakeresési naplókhoz.

az ml online-endpoint show

Végpont részleteinek megjelenítése.

az ml online-endpoint show --name
                           --resource-group
                           --workspace-name
                           [--local {false, true}]
                           [--web]

Példák

Batch-végpont részleteinek megjelenítése

az ml online-endpoint show --name my-online-endpoint  --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Egy végpont kiépítési állapotának megjelenítése --query argumentummal egy JMESPath-lekérdezés végrehajtásához a parancsok eredményein.

az ml online-endpoint show -n my-endpoint --query "{Name:name,State:provisioning_state}"  --output table --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Kötelező paraméterek

--name -n

Az online végpont neve.

--resource-group -g

Az erőforráscsoport neve. Az alapértelmezett csoportot konfigurálhatja a következővel az configure --defaults group=<name>: .

--workspace-name -w

Az Azure ML-munkaterület neve. Az alapértelmezett munkaterületet konfigurálhatja a következővel az configure --defaults workspace=<name>: .

Opcionális paraméterek

--local

Helyi végpont megjelenítése.

elfogadott értékek: false, true

alapértelmezett érték: False

--web -e

A végpont részleteinek megjelenítése az Azure ML Studióban egy webböngészőben.

alapértelmezett érték: False

Globális paraméterek

--debug

Növelje a naplózás részletességét az összes hibakeresési napló megjelenítéséhez.

--help -h

Jelenítse meg ezt a súgóüzenetet, és lépjen ki.

--only-show-errors

Csak a hibák megjelenítése, a figyelmeztetések mellőzése.

--output -o

Kimeneti formátum.

elfogadott értékek: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

alapértelmezett érték: json

--query

JMESPath lekérdezési sztring. További információkért és példákért lásd http://jmespath.org/ .

--subscription

Az előfizetés neve vagy azonosítója. Az alapértelmezett előfizetést konfigurálhatja a következővel az account set -s NAME_OR_ID: .

--verbose

A naplózás részletességének növelése. Használja a --debug parancsot a teljes hibakeresési naplókhoz.

az ml online-endpoint update

Végpont frissítése.

A végpont "leírás", "címkék" és "forgalom" tulajdonságai frissíthetők. Emellett új üzembe helyezéseket is hozzáadhat egy végponthoz, és a meglévő üzemelő példányok frissíthetők.

az ml online-endpoint update --resource-group
                             --workspace-name
                             [--add]
                             [--file]
                             [--force-string]
                             [--local {false, true}]
                             [--mirror-traffic]
                             [--name]
                             [--no-wait]
                             [--remove]
                             [--set]
                             [--traffic]
                             [--web]

Példák

Végpont frissítése YAML-specifikációs fájlból

az ml online-endpoint update --file updated_endpoint.yml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Végpont forgalmi beállításainak frissítése

az ml online-endpoint update --name my-online-endpoint  --traffic "my-new-deployment=100" --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Kötelező paraméterek

--resource-group -g

Az erőforráscsoport neve. Az alapértelmezett csoportot konfigurálhatja a következővel az configure --defaults group=<name>: .

--workspace-name -w

Az Azure ML-munkaterület neve. Az alapértelmezett munkaterületet konfigurálhatja a következővel az configure --defaults workspace=<name>: .

Opcionális paraméterek

--add

Adjon hozzá egy objektumot az objektumok listájához egy elérési út és egy kulcsértékpár megadásával. Példa: --add property.listProperty <key=value, string or JSON string>

alapértelmezett érték: []

--file -f

Az Azure ML online végpont specifikációját tartalmazó YAML-fájl helyi elérési útja. Az online végponthoz tartozó YAML-referencia-dokumentumok a következő helyen találhatók: https://aka.ms/ml-cli-v2-endpoint-online-yaml-reference.

--force-string

A "set" vagy a "add" használata esetén a JSON-ra való konvertálás helyett őrizze meg a sztringkonstansokat.

alapértelmezett érték: False

--local

Helyi végpont frissítése.

elfogadott értékek: false, true

alapértelmezett érték: False

--mirror-traffic

Az élő forgalom duplikált százalékát irányítja be egy üzembe helyezés betanítása gombra.

--name -n

Az online végpont neve.

--no-wait

Ne várja meg, amíg a hosszú ideig futó művelet befejeződik. Az alapértelmezett érték Hamis.

alapértelmezett érték: False

--remove

Tulajdonság vagy elem eltávolítása a listából. Példa: --remove property.list <indexToRemove> VAGY --remove propertyToRemove.

alapértelmezett érték: []

--set

Frissítsen egy objektumot egy beállítandó tulajdonság elérési útjának és értékének megadásával. Példa: --set property1.property2=<value>

alapértelmezett érték: []

--traffic -r

Térelválasztó kulcs-érték párok idézőjelekben a végpont forgalmi beállításaihoz.

--web -e

A végpont részleteinek megjelenítése az Azure ML Studióban egy webböngészőben.

alapértelmezett érték: False

Globális paraméterek

--debug

Növelje a naplózás részletességét az összes hibakeresési napló megjelenítéséhez.

--help -h

Jelenítse meg ezt a súgóüzenetet, és lépjen ki.

--only-show-errors

Csak a hibák megjelenítése, a figyelmeztetések mellőzése.

--output -o

Kimeneti formátum.

elfogadott értékek: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

alapértelmezett érték: json

--query

JMESPath lekérdezési sztring. További információkért és példákért lásd http://jmespath.org/ .

--subscription

Az előfizetés neve vagy azonosítója. Az alapértelmezett előfizetést konfigurálhatja a következővel az account set -s NAME_OR_ID: .

--verbose

A naplózás részletességének növelése. Használja a --debug parancsot a teljes hibakeresési naplókhoz.