az ml datastore

Catatan

Referensi ini adalah bagian dari ekstensi ml untuk Azure CLI (versi 2.15.0 atau yang lebih tinggi). Ekstensi akan secara otomatis menginstal pertama kali Anda menjalankan perintah az ml datastore . Pelajari lebih lanjut tentang ekstensi.

Mengelola datastore Azure ML.

Penyimpanan data Azure ML menautkan layanan penyimpanan Azure Anda dengan aman ke ruang kerja sehingga Anda dapat mengakses penyimpanan tanpa harus mengodekan informasi koneksi ke dalam skrip Anda. Rahasia koneksi, seperti kredensial autentikasi layanan penyimpanan, disimpan di Key Vault ruang kerja Anda.

Saat Anda membuat ruang kerja, akun Azure Storage secara otomatis dibuat sebagai sumber daya terkait. Kontainer blob dibuat di akun ini, dan informasi koneksinya disimpan sebagai datastore bernama 'workspaceblobstore'. Ini berfungsi sebagai datastore default ruang kerja, dan kontainer blob digunakan untuk menyimpan artefak ruang kerja Anda dan log dan output pekerjaan pembelajaran mesin.

Perintah

Nama Deskripsi Jenis Status
az ml datastore create

Membuat datastore.

Ekstensi GA
az ml datastore delete

Menghapus datastore.

Ekstensi GA
az ml datastore list

Mencantumkan penyimpanan data di ruang kerja.

Ekstensi GA
az ml datastore mount

Pasang datastore tertentu ke jalur lokal. Untuk saat ini hanya Linux yang didukung.

Ekstensi Pratinjau
az ml datastore show

Perlihatkan detail untuk datastore.

Ekstensi GA
az ml datastore update

Memperbarui datastore.

Ekstensi GA

az ml datastore create

Membuat datastore.

Ini menyambungkan layanan penyimpanan Azure yang mendasar ke ruang kerja. Jenis layanan penyimpanan yang saat ini dapat disambungkan dengan membuat datastore termasuk penyimpanan Azure Blob, Azure File Share, Azure Data Lake Storage Gen1, dan Azure Data Lake Storage Gen2.

az ml datastore create --file
                       --resource-group
                       --workspace-name
                       [--name]
                       [--set]

Contoh

Membuat datastore dari file spesifikasi YAML

az ml datastore create --file blobstore.yml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parameter yang Diperlukan

--file -f
--resource-group -g

Nama grup sumber daya. Anda dapat mengonfigurasi grup default menggunakan az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nama ruang kerja Azure ML. Anda dapat mengonfigurasi ruang kerja default menggunakan az configure --defaults workspace=<name>.

Parameter Opsional

--name -n

Nama datastore. Ini menimpa bidang 'nama' dalam file YAML yang disediakan untuk --file/-f.

--set

Perbarui objek dengan menentukan jalur properti dan nilai yang akan diatur. Contoh: --set property1.property2=.

Parameter Global
--debug

Meningkatkan verbositas pengelogan untuk menampilkan semua log debug.

--help -h

Menampilkan pesan bantuan ini dan keluar.

--only-show-errors

Hanya menampilkan kesalahan, menyembunyikan peringatan.

--output -o

Format output.

nilai yang diterima: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
nilai default: json
--query

String kueri JMESPath. Lihat http://jmespath.org/ untuk informasi selengkapnya beserta contohnya.

--subscription

Nama atau ID langganan. Anda dapat mengonfigurasi langganan default menggunakan az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Meningkatkan verbositas pengelogan. Gunakan --debug untuk log waktu lengkap.

az ml datastore delete

Menghapus datastore.

Ini menghapus informasi koneksi ke layanan penyimpanan dari ruang kerja tetapi tidak menghapus data yang mendasar dalam penyimpanan.

az ml datastore delete --name
                       --resource-group
                       --workspace-name

Parameter yang Diperlukan

--name -n

Nama datastore.

--resource-group -g

Nama grup sumber daya. Anda dapat mengonfigurasi grup default menggunakan az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nama ruang kerja Azure ML. Anda dapat mengonfigurasi ruang kerja default menggunakan az configure --defaults workspace=<name>.

Parameter Global
--debug

Meningkatkan verbositas pengelogan untuk menampilkan semua log debug.

--help -h

Menampilkan pesan bantuan ini dan keluar.

--only-show-errors

Hanya menampilkan kesalahan, menyembunyikan peringatan.

--output -o

Format output.

nilai yang diterima: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
nilai default: json
--query

String kueri JMESPath. Lihat http://jmespath.org/ untuk informasi selengkapnya beserta contohnya.

--subscription

Nama atau ID langganan. Anda dapat mengonfigurasi langganan default menggunakan az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Meningkatkan verbositas pengelogan. Gunakan --debug untuk log waktu lengkap.

az ml datastore list

Mencantumkan penyimpanan data di ruang kerja.

az ml datastore list --resource-group
                     --workspace-name
                     [--max-results]

Contoh

Cantumkan semua datastore di ruang kerja menggunakan argumen --query untuk menjalankan kueri JMESPath pada hasil perintah.

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

Parameter yang Diperlukan

--resource-group -g

Nama grup sumber daya. Anda dapat mengonfigurasi grup default menggunakan az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nama ruang kerja Azure ML. Anda dapat mengonfigurasi ruang kerja default menggunakan az configure --defaults workspace=<name>.

Parameter Opsional

--max-results -r

Jumlah maksimum hasil yang akan dikembalikan.

Parameter Global
--debug

Meningkatkan verbositas pengelogan untuk menampilkan semua log debug.

--help -h

Menampilkan pesan bantuan ini dan keluar.

--only-show-errors

Hanya menampilkan kesalahan, menyembunyikan peringatan.

--output -o

Format output.

nilai yang diterima: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
nilai default: json
--query

String kueri JMESPath. Lihat http://jmespath.org/ untuk informasi selengkapnya beserta contohnya.

--subscription

Nama atau ID langganan. Anda dapat mengonfigurasi langganan default menggunakan az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Meningkatkan verbositas pengelogan. Gunakan --debug untuk log waktu lengkap.

az ml datastore mount

Pratinjau

Perintah ini sedang dalam pratinjau dan sedang dalam pengembangan. Tingkat referensi dan dukungan: https://aka.ms/CLI_refstatus

Pasang datastore tertentu ke jalur lokal. Untuk saat ini hanya Linux yang didukung.

az ml datastore mount --path
                      [--mode]
                      [--mount-point]
                      [--persistent]
                      [--resource-group]
                      [--workspace-name]

Contoh

Memasang datastore berdasarkan nama

az ml datastore mount --mount-point /mnt/my-datastore --mode ro_mount --path my-datastore

Memasang datastore dengan URL bentuk pendek datastore

az ml datastore mount --mount-point /mnt/my-datastore --mode ro_mount --path azureml://datastores/my-datastore

Memasang datastore dengan URL bentuk panjang datastore

az ml datastore mount --mount-point /mnt/my-datastore --mode ro_mount --path azureml://subscriptions/my-sub-id/resourcegroups/my-rg/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/myworkspace/datastores/my-datastore

Parameter yang Diperlukan

--path

Jalur datastore untuk dipasang, dalam bentuk <datastore_name> atau azureml://datastores/<datastore_name>.

Parameter Opsional

--mode

Mode pemasangan, baik ro_mount (baca-saja) atau rw_mount (baca-tulis).

nilai default: ro_mount
--mount-point

Jalur lokal yang digunakan sebagai titik pemasangan.

nilai default: /home/azureuser/mount/data
--persistent

Buat pemasangan bertahan di seluruh reboot. Hanya didukung pada Instans Komputasi.

nilai default: False
--resource-group -g

Nama grup sumber daya. Anda dapat mengonfigurasi grup default menggunakan az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nama ruang kerja Azure ML. Anda dapat mengonfigurasi ruang kerja default menggunakan az configure --defaults workspace=<name>.

Parameter Global
--debug

Meningkatkan verbositas pengelogan untuk menampilkan semua log debug.

--help -h

Menampilkan pesan bantuan ini dan keluar.

--only-show-errors

Hanya menampilkan kesalahan, menyembunyikan peringatan.

--output -o

Format output.

nilai yang diterima: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
nilai default: json
--query

String kueri JMESPath. Lihat http://jmespath.org/ untuk informasi selengkapnya beserta contohnya.

--subscription

Nama atau ID langganan. Anda dapat mengonfigurasi langganan default menggunakan az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Meningkatkan verbositas pengelogan. Gunakan --debug untuk log waktu lengkap.

az ml datastore show

Perlihatkan detail untuk datastore.

az ml datastore show --name
                     --resource-group
                     --workspace-name

Parameter yang Diperlukan

--name -n

Nama datastore.

--resource-group -g

Nama grup sumber daya. Anda dapat mengonfigurasi grup default menggunakan az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nama ruang kerja Azure ML. Anda dapat mengonfigurasi ruang kerja default menggunakan az configure --defaults workspace=<name>.

Parameter Global
--debug

Meningkatkan verbositas pengelogan untuk menampilkan semua log debug.

--help -h

Menampilkan pesan bantuan ini dan keluar.

--only-show-errors

Hanya menampilkan kesalahan, menyembunyikan peringatan.

--output -o

Format output.

nilai yang diterima: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
nilai default: json
--query

String kueri JMESPath. Lihat http://jmespath.org/ untuk informasi selengkapnya beserta contohnya.

--subscription

Nama atau ID langganan. Anda dapat mengonfigurasi langganan default menggunakan az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Meningkatkan verbositas pengelogan. Gunakan --debug untuk log waktu lengkap.

az ml datastore update

Memperbarui datastore.

Properti 'description', 'tags', dan 'credential' dapat diperbarui.

az ml datastore update --resource-group
                       --workspace-name
                       [--add]
                       [--file]
                       [--force-string]
                       [--name]
                       [--remove]
                       [--set]

Parameter yang Diperlukan

--resource-group -g

Nama grup sumber daya. Anda dapat mengonfigurasi grup default menggunakan az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nama ruang kerja Azure ML. Anda dapat mengonfigurasi ruang kerja default menggunakan az configure --defaults workspace=<name>.

Parameter Opsional

--add

Tambahkan objek ke daftar objek dengan menentukan jalur dan pasangan nilai kunci. Contoh: --add property.listProperty <key=value, string or JSON string>.

nilai default: []
--file -f
--force-string

Saat menggunakan 'set' atau 'add', pertahankan literal string alih-alih mencoba mengonversi ke JSON.

nilai default: False
--name -n

Nama datastore. Ini menimpa bidang 'nama' dalam file YAML yang disediakan untuk --file/-f.

--remove

Menghapus properti atau elemen dari daftar. Contoh: --remove property.list <indexToRemove> ATAU --remove propertyToRemove.

nilai default: []
--set

Perbarui objek dengan menentukan jalur properti dan nilai yang akan diatur. Contoh: --set property1.property2=<value>.

nilai default: []
Parameter Global
--debug

Meningkatkan verbositas pengelogan untuk menampilkan semua log debug.

--help -h

Menampilkan pesan bantuan ini dan keluar.

--only-show-errors

Hanya menampilkan kesalahan, menyembunyikan peringatan.

--output -o

Format output.

nilai yang diterima: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
nilai default: json
--query

String kueri JMESPath. Lihat http://jmespath.org/ untuk informasi selengkapnya beserta contohnya.

--subscription

Nama atau ID langganan. Anda dapat mengonfigurasi langganan default menggunakan az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Meningkatkan verbositas pengelogan. Gunakan --debug untuk log waktu lengkap.