Memasang dan menyiapkan CLI (v2)
BERLAKU UNTUK: Ekstensi ml Azure CLI v2 (saat ini)
ml
Ekstensi ke Azure CLI adalah antarmuka yang disempurnakan untuk Azure Pembelajaran Mesin. Ini memungkinkan Anda untuk melatih dan menyebarkan model dari baris perintah, dengan fitur yang mempercepat peningkatan dan perluasan skala ilmu data dan sambil melacak siklus hidup model.
Prasyarat
- Untuk menggunakan CLI, Anda harus memiliki langganan Azure. Jika Anda tidak memiliki langganan Azure, buat akun gratis sebelum Anda memulai. Coba versi gratis atau berbayar Azure Machine Learning sekarang.
- Untuk menggunakan perintah CLI dalam dokumen ini dari lingkungan lokal Anda, Anda memerlukan Azure CLI.
Penginstalan
Ekstensi Azure Machine Learning baru memerlukan versi Azure CLI>=2.38.0
. Pastikan persyaratan ini terpenuhi:
az version
Jika tidak, tingkatkan versi Azure CLI Anda.
Periksa ekstensi Azure CLI yang diinstal:
az extension list
Hapus penginstalan ekstensi yang ml
ada dan juga ekstensi CLI v1 azure-cli-ml
:
az extension remove -n azure-cli-ml
az extension remove -n ml
Sekarang, pasangml
ekstensi:
az extension add -n ml
Jalankan perintah bantuan untuk memverifikasi penginstalan Anda dan melihat subkomand yang tersedia:
az ml -h
Anda dapat memutakhirkan ekstensi ke versi terbaru:
az extension update -n ml
Penginstalan di Linux
Jika Anda menggunakan Debian atau Ubuntu, cara tercepat untuk menginstal versi CLI yang diperlukan dan ekstensi Pembelajaran Mesin adalah:
curl -sL https://aka.ms/InstallAzureCLIDeb | sudo bash
az extension add -n ml -y
Untuk informasi tentang cara menginstal pada distribusi Linux lainnya, kunjungi Menginstal Azure CLI untuk Linux.
Penyiapan
Masuk:
az login
Jika Anda memiliki akses ke beberapa langganan Azure, Anda bisa mengatur langganan aktif Anda:
az account set -s "<YOUR_SUBSCRIPTION_NAME_OR_ID>"
Secara opsional, siapkan variabel umum di shell Anda untuk digunakan dalam perintah berikutnya:
GROUP="azureml-examples"
LOCATION="eastus"
WORKSPACE="main"
Peringatan
Ini menggunakan sintaks Bash untuk mengatur variabel. Sesuaikan sesuai kebutuhan untuk shell Anda. Anda juga dapat mengganti nilai dalam perintah dalam contoh berikut sebaris daripada menggunakan variabel.
Jika belum ada, Anda bisa membuat grup sumber daya Azure:
az group create -n $GROUP -l $LOCATION
Dan buat ruang kerja pembelajaran mesin:
az ml workspace create -n $WORKSPACE -g $GROUP -l $LOCATION
Subkomand pembelajaran mesin memerlukan --workspace/-w
dan --resource-group/-g
parameter. Untuk menghindari mengetik ini berulang kali, konfigurasikan default:
az configure --defaults group=$GROUP workspace=$WORKSPACE location=$LOCATION
Tip
Sebagian besar contoh kode mengasumsikan Anda telah menetapkan ruang kerja dan grup sumber daya default. Anda dapat menimpa ini pada baris perintah.
Anda dapat menampilkan default saat ini menggunakan --list-defaults/-l
:
az configure -l -o table
Tip
Menggabungkan dengan --output/-o
memungkinkan format output yang lebih mudah dibaca.
Komunikasi aman
Ekstensi ml
CLI (kadang-kadang disebut 'CLI v2') untuk Azure Machine Learning mengirimkan data operasional (parameter YAML dan metadata) melalui internet publik. ml
Semua perintah ekstensi CLI berkomunikasi dengan Resource Manager Azure. Komunikasi ini diamankan menggunakan HTTPS/TLS 1.2.
Data di penyimpanan data yang diamankan di jaringan virtual tidak t_ dikirim melalui internet publik. Misalnya, jika data pelatihan Anda terletak di akun penyimpanan default untuk ruang kerja, dan akun penyimpanan berada di jaringan virtual.
Catatan
Dengan ekstensi sebelumnya (azure-cli-ml
, kadang-kadang disebut 'CLI v1'), hanya beberapa perintah yang berkomunikasi dengan Resource Manager Azure. Secara khusus, perintah yang membuat, memperbarui, menghapus, mencantumkan, atau menampilkan sumber daya Azure. Operasi seperti mengirimkan pekerjaan pelatihan berkomunikasi langsung dengan ruang kerja Azure Machine Learning. Jika ruang kerja Anda diamankan dengan titik akhir privat, itu sudah cukup untuk mengamankan perintah yang disediakan oleh ekstensi azure-cli-ml
.
Apabila ruang kerja Azure Machine Learning Anda bersifat publik (yaitu, tidak berada di belakang jaringan virtual), maka konfigurasi tambahan tidak diperlukan. Komunikasi diamankan menggunakan HTTPS/TLS 1.2