az ml compute

Nota

Questo riferimento fa parte dell'estensione ml per l'interfaccia della riga di comando di Azure (versione 2.15.0 o successiva). L'estensione installerà automaticamente la prima volta che si esegue un comando az ml compute . Altre informazioni sulle estensioni.

Gestire le risorse di calcolo di Azure ML.

Le destinazioni di calcolo di Azure ML sono risorse di calcolo designate in cui è possibile eseguire i processi per il training o distribuire i modelli per l'inferenza.

Comandi

Nome	Descrizione	Tipo	Stato
az ml compute attach	Collegare una risorsa di calcolo esistente a un'area di lavoro.	Estensione	Disponibilità generale
az ml compute connect-ssh	Configurare la connessione SSH all'istanza di calcolo.	Estensione	Anteprima
az ml compute create	Creare una destinazione di calcolo.	Estensione	Disponibilità generale
az ml compute delete	Eliminare una destinazione di calcolo.	Estensione	Disponibilità generale
az ml compute detach	Scollegare una risorsa di calcolo collegata in precedenza da un'area di lavoro.	Estensione	Disponibilità generale
az ml compute list	Elencare le destinazioni di calcolo in un'area di lavoro.	Estensione	Disponibilità generale
az ml compute list-nodes	Elencare i dettagli del nodo per una destinazione di calcolo. L'unico tipo di calcolo supportato per questo comando è il calcolo AML.	Estensione	Disponibilità generale
az ml compute list-sizes	Elencare le dimensioni della macchina virtuale disponibili in base alla posizione.	Estensione	Disponibilità generale
az ml compute list-usage	Elencare le risorse di utilizzo disponibili per le macchine virtuali.	Estensione	Disponibilità generale
az ml compute restart	Riavviare una destinazione ComputeInstance.	Estensione	Disponibilità generale
az ml compute show	Mostra i dettagli per una destinazione di calcolo.	Estensione	Disponibilità generale
az ml compute start	Avviare una destinazione ComputeInstance.	Estensione	Disponibilità generale
az ml compute stop	Arrestare una destinazione ComputeInstance.	Estensione	Disponibilità generale
az ml compute update	Aggiornare una destinazione di calcolo.	Estensione	Disponibilità generale

az ml compute attach

Collegare una risorsa di calcolo esistente a un'area di lavoro.

I cluster Kubernetes e le macchine virtuali remote possono essere collegati come destinazioni di calcolo.

az ml compute attach --resource-group
                     --workspace-name
                     [--admin-password]
                     [--admin-username]
                     [--file]
                     [--identity-type]
                     [--name]
                     [--namespace]
                     [--no-wait]
                     [--resource-id]
                     [--ssh-port]
                     [--ssh-private-key-file]
                     [--type]
                     [--user-assigned-identities]

Parametri necessari

--resource-group -g

Nome del gruppo di risorse. È possibile configurare il gruppo predefinito con az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nome dell'area di lavoro di Azure ML. È possibile configurare l'area di lavoro predefinita usando az configure --defaults workspace=<name>.

Parametri facoltativi

--admin-password

Password utente amministratore che può essere usata per SSH nei nodi.

--admin-username

Nome dell'account utente amministratore che può essere usato per ssh nei nodi.

--file -f

Percorso locale del file YAML contenente la specifica di calcolo di Azure ML.

--identity-type

Tipo di identità manged. Valori consentiti: SystemAssigned, UserAssigned.

--name -n

Nome della destinazione di calcolo (obbligatorio se non specificato nel file yaml).

--namespace

Spazio dei nomi di un oggetto KubernetesCompute.

--no-wait

Indica che non è necessario attendere il termine dell'operazione a esecuzione prolungata.

valore predefinito: False

--resource-id

ID completo della risorsa, inclusi il nome della risorsa e il tipo di risorsa (obbligatorio se non specificato nel file yaml).

--ssh-port

Numero di porta che può essere usato per ssh nei nodi. Se non specificato, verrà usata la porta predefinita (porta 22).

--ssh-private-key-file

File contenente la chiave privata SSH dell'account utente amministratore.

--type -t

Tipo di destinazione di calcolo. Valori consentiti: virtualmachine, Kubernetes.

--user-assigned-identities -i

ID risorsa dell'identità assegnata dall'utente, obbligatorio per --identity_type=UserAssigned.

Parametri globali

--debug

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione per mostrare tutti i log di debug.

--help -h

Visualizza questo messaggio della guida ed esce.

--only-show-errors

Mostra solo gli errori, eliminando gli avvisi.

--output -o

Formato di output.

valori accettati: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

valore predefinito: json

--query

Stringa di query JMESPath. Per altre informazioni ed esempi, vedere http://jmespath.org/.

--subscription

Nome o ID della sottoscrizione. È possibile configurare la sottoscrizione predefinita usando az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione. Usare --debug per log di debug completi.

az ml compute connect-ssh

Anteprima

Questo comando è in anteprima e in fase di sviluppo. Livelli di riferimento e supporto: https://aka.ms/CLI_refstatus

Configurare la connessione SSH all'istanza di calcolo.

az ml compute connect-ssh --name
                          --resource-group
                          --workspace-name
                          [--private-key-file-path]

Esempio

Connessione a un'istanza di calcolo tramite SSH

az ml compute connect-ssh --name ci1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace --private-key-file-path sshkey.pem

Parametri necessari

--name -n

Nome della destinazione di calcolo. Obbligatorio.

--resource-group -g

Nome del gruppo di risorse. È possibile configurare il gruppo predefinito con az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nome dell'area di lavoro di Azure ML. È possibile configurare l'area di lavoro predefinita usando az configure --defaults workspace=<name>.

Parametri facoltativi

--private-key-file-path -f

Percorso del file di file di chiave privata.

Parametri globali

--debug

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione per mostrare tutti i log di debug.

--help -h

Visualizza questo messaggio della guida ed esce.

--only-show-errors

Mostra solo gli errori, eliminando gli avvisi.

--output -o

Formato di output.

valori accettati: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

valore predefinito: json

--query

Stringa di query JMESPath. Per altre informazioni ed esempi, vedere http://jmespath.org/.

--subscription

Nome o ID della sottoscrizione. È possibile configurare la sottoscrizione predefinita usando az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione. Usare --debug per log di debug completi.

az ml compute create

Creare una destinazione di calcolo.

È possibile creare un cluster AmlCompute, ovvero l'infrastruttura di calcolo gestita di Azure ML o un'istanza di calcolo, che è una workstation gestita basata sul cloud.

az ml compute create --resource-group
                     --workspace-name
                     [--admin-password]
                     [--admin-username]
                     [--description]
                     [--enable-node-public-ip]
                     [--file]
                     [--identity-type]
                     [--idle-time-before-scale-down]
                     [--location]
                     [--max-instances]
                     [--min-instances]
                     [--name]
                     [--no-wait]
                     [--set]
                     [--size]
                     [--ssh-key-value]
                     [--ssh-public-access-enabled]
                     [--subnet]
                     [--tags]
                     [--tier]
                     [--type]
                     [--user-assigned-identities]
                     [--user-object-id]
                     [--user-tenant-id]
                     [--vnet-name]

Esempio

Creare una destinazione di calcolo da un file di specifica YAML

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

Creare una destinazione AmlCompute usando le opzioni di comando

az ml compute create --name nc6-cluster --size Standard_NC6 --min-instances 0 --max-instances 5 --type AmlCompute --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parametri necessari

--resource-group -g

Nome del gruppo di risorse. È possibile configurare il gruppo predefinito con az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nome dell'area di lavoro di Azure ML. È possibile configurare l'area di lavoro predefinita usando az configure --defaults workspace=<name>.

Parametri facoltativi

--admin-password

Password per l'account utente amministratore se il tipo di autenticazione è 'Password'.

--admin-username

Nome dell'account utente amministratore che può essere usato per ssh nei nodi.

--description

Descrizione della destinazione di calcolo.

--enable-node-public-ip

Indica se l'indirizzo IP pubblico è abilitato. Impostazione predefinita: true

--file -f

Percorso locale del file YAML contenente la specifica di calcolo di Azure ML. La documentazione di riferimento YAML per il calcolo è disponibile in: https://aka.ms/ml-cli-v2-compute-aml-yaml-reference, https://aka.ms/ml-cli-v2-compute-instance-yaml-reference, https://aka.ms/ml-cli-v2-compute-vm-yaml-reference.

--identity-type

Tipo di identità gestita. Valori consentiti: SystemAssigned, UserAssigned.

--idle-time-before-scale-down -d

Tempo di inattività del nodo in secondi prima di ridurre il cluster. Impostazione predefinita: 120.

--location -l

Posizione dell'ambiente di calcolo. Se non specificato, per impostazione predefinita viene impostato il percorso dell'area di lavoro.

--max-instances

Numero massimo di nodi da usare nel cluster. Impostazione predefinita: 4.

--min-instances

Numero minimo di nodi da usare nel cluster. Predefinito: 0.

--name -n

Nome della destinazione di calcolo. Obbligatorio se non viene specificato --file/-f.

--no-wait

Non attendere il completamento dell'operazione a esecuzione prolungata. L'impostazione predefinita è False.

valore predefinito: False

--set

Aggiornare un oggetto specificando un percorso di proprietà e un valore da impostare. Esempio: --set property1.property2=.

--size

Dimensioni della macchina virtuale da usare per la destinazione di calcolo. Altri dettagli sono disponibili qui: https://aka.ms/azureml-vm-details.

--ssh-key-value

Chiave pubblica SSH dell'account utente amministratore.

--ssh-public-access-enabled -p

Indica se la porta SSH pubblica è abilitata.

--subnet

Nome della subnet. Può anche fare riferimento a una subnet in una rete virtuale esistente in base all'ID anziché al nome. Se si specifica l'ID subnet, vnet-name verrà ignorato. L'ID subnet può fare riferimento a una rete virtuale o a una subnet in un altro gruppo di risorse specificando l'ID subnet completo. Obbligatorio quando viene specificato il nome della rete virtuale.

--tags

Coppie chiave-valore separate da spazi per i tag dell'oggetto.

--tier

Livello di priorità della macchina virtuale. Valori consentiti: dedicato, low_priority.

--type -t

Tipo di destinazione di calcolo. Obbligatorio se non viene specificato --file/-f. Valori consentiti: AmlCompute, ComputeInstance.

--user-assigned-identities -i

Usare "[system]" per impostare un ID risorsa di input assegnato dal sistema separato da virgole (ad esempio , ) per impostare le identità assegnate dall'utente.

--user-object-id

ID oggetto AAD dell'utente assegnato.

--user-tenant-id

ID tenant AAD dell'utente assegnato.

--vnet-name

Nome della rete virtuale.

Parametri globali

--debug

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione per mostrare tutti i log di debug.

--help -h

Visualizza questo messaggio della guida ed esce.

--only-show-errors

Mostra solo gli errori, eliminando gli avvisi.

--output -o

Formato di output.

valori accettati: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

valore predefinito: json

--query

Stringa di query JMESPath. Per altre informazioni ed esempi, vedere http://jmespath.org/.

--subscription

Nome o ID della sottoscrizione. È possibile configurare la sottoscrizione predefinita usando az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione. Usare --debug per log di debug completi.

az ml compute delete

Eliminare una destinazione di calcolo.

az ml compute delete --name
                     --resource-group
                     --workspace-name
                     [--no-wait]
                     [--yes]

Parametri necessari

--name -n

Nome della destinazione di calcolo (obbligatorio se non specificato nel file yaml).

--resource-group -g

Nome del gruppo di risorse. È possibile configurare il gruppo predefinito con az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nome dell'area di lavoro di Azure ML. È possibile configurare l'area di lavoro predefinita usando az configure --defaults workspace=<name>.

Parametri facoltativi

--no-wait

Non attendere il completamento dell'operazione a esecuzione prolungata. L'impostazione predefinita è False.

valore predefinito: False

--yes -y

Indica che non è richiesta la conferma.

valore predefinito: False

Parametri globali

--debug

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione per mostrare tutti i log di debug.

--help -h

Visualizza questo messaggio della guida ed esce.

--only-show-errors

Mostra solo gli errori, eliminando gli avvisi.

--output -o

Formato di output.

valori accettati: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

valore predefinito: json

--query

Stringa di query JMESPath. Per altre informazioni ed esempi, vedere http://jmespath.org/.

--subscription

Nome o ID della sottoscrizione. È possibile configurare la sottoscrizione predefinita usando az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione. Usare --debug per log di debug completi.

az ml compute detach

Scollegare una risorsa di calcolo collegata in precedenza da un'area di lavoro.

az ml compute detach --name
                     --resource-group
                     --workspace-name
                     [--no-wait]
                     [--yes]

Parametri necessari

--name -n

Nome della destinazione di calcolo (obbligatorio se non specificato nel file yaml).

--resource-group -g

Nome del gruppo di risorse. È possibile configurare il gruppo predefinito con az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nome dell'area di lavoro di Azure ML. È possibile configurare l'area di lavoro predefinita usando az configure --defaults workspace=<name>.

Parametri facoltativi

--no-wait

Indica che non è necessario attendere il termine dell'operazione a esecuzione prolungata.

valore predefinito: False

--yes -y

Indica che non è richiesta la conferma.

valore predefinito: False

Parametri globali

--debug

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione per mostrare tutti i log di debug.

--help -h

Visualizza questo messaggio della guida ed esce.

--only-show-errors

Mostra solo gli errori, eliminando gli avvisi.

--output -o

Formato di output.

valori accettati: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

valore predefinito: json

--query

Stringa di query JMESPath. Per altre informazioni ed esempi, vedere http://jmespath.org/.

--subscription

Nome o ID della sottoscrizione. È possibile configurare la sottoscrizione predefinita usando az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione. Usare --debug per log di debug completi.

az ml compute list

Elencare le destinazioni di calcolo in un'area di lavoro.

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

Esempio

Elencare tutte le destinazioni di calcolo in un'area di lavoro usando l'argomento --query per eseguire una query JMESPath sui risultati dei comandi.

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

Parametri necessari

--resource-group -g

Nome del gruppo di risorse. È possibile configurare il gruppo predefinito con az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nome dell'area di lavoro di Azure ML. È possibile configurare l'area di lavoro predefinita usando az configure --defaults workspace=<name>.

Parametri facoltativi

--max-results -r

Numero massimo di risultati da restituire.

--type

Tipo di destinazione di calcolo. Valori consentiti: AmlCompute, ComputeInstance, Kubernetes.

Parametri globali

--debug

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione per mostrare tutti i log di debug.

--help -h

Visualizza questo messaggio della guida ed esce.

--only-show-errors

Mostra solo gli errori, eliminando gli avvisi.

--output -o

Formato di output.

valori accettati: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

valore predefinito: json

--query

Stringa di query JMESPath. Per altre informazioni ed esempi, vedere http://jmespath.org/.

--subscription

Nome o ID della sottoscrizione. È possibile configurare la sottoscrizione predefinita usando az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione. Usare --debug per log di debug completi.

az ml compute list-nodes

Elencare i dettagli del nodo per una destinazione di calcolo. L'unico tipo di calcolo supportato per questo comando è il calcolo AML.

az ml compute list-nodes --name
                         --resource-group
                         --workspace-name

Esempio

Elencare i dettagli del nodo per una destinazione di calcolo AML

az ml compute list-nodes --name nc6-cluster --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parametri necessari

--name -n

Nome della destinazione di calcolo (obbligatorio se non specificato nel file yaml).

--resource-group -g

Nome del gruppo di risorse. È possibile configurare il gruppo predefinito con az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nome dell'area di lavoro di Azure ML. È possibile configurare l'area di lavoro predefinita usando az configure --defaults workspace=<name>.

Parametri globali

--debug

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione per mostrare tutti i log di debug.

--help -h

Visualizza questo messaggio della guida ed esce.

--only-show-errors

Mostra solo gli errori, eliminando gli avvisi.

--output -o

Formato di output.

valori accettati: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

valore predefinito: json

--query

Stringa di query JMESPath. Per altre informazioni ed esempi, vedere http://jmespath.org/.

--subscription

Nome o ID della sottoscrizione. È possibile configurare la sottoscrizione predefinita usando az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione. Usare --debug per log di debug completi.

az ml compute list-sizes

Elencare le dimensioni della macchina virtuale disponibili in base alla posizione.

az ml compute list-sizes --resource-group
                         --workspace-name
                         [--location]
                         [--type]

Parametri necessari

--resource-group -g

Nome del gruppo di risorse. È possibile configurare il gruppo predefinito con az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nome dell'area di lavoro di Azure ML. È possibile configurare l'area di lavoro predefinita usando az configure --defaults workspace=<name>.

Parametri facoltativi

--location -l

Posizione. Usare i valori ottenuti con az account list-locations. È possibile configurare la posizione predefinito con az configure --defaults location=<location>.

--type -t

Tipo di destinazione di calcolo. Valori consentiti: AmlCompute, ComputeInstance.

Parametri globali

--debug

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione per mostrare tutti i log di debug.

--help -h

Visualizza questo messaggio della guida ed esce.

--only-show-errors

Mostra solo gli errori, eliminando gli avvisi.

--output -o

Formato di output.

valori accettati: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

valore predefinito: json

--query

Stringa di query JMESPath. Per altre informazioni ed esempi, vedere http://jmespath.org/.

--subscription

Nome o ID della sottoscrizione. È possibile configurare la sottoscrizione predefinita usando az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione. Usare --debug per log di debug completi.

az ml compute list-usage

Elencare le risorse di utilizzo disponibili per le macchine virtuali.

az ml compute list-usage --resource-group
                         --workspace-name
                         [--location]

Parametri necessari

--resource-group -g

Nome del gruppo di risorse. È possibile configurare il gruppo predefinito con az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nome dell'area di lavoro di Azure ML. È possibile configurare l'area di lavoro predefinita usando az configure --defaults workspace=<name>.

Parametri facoltativi

--location -l

L'impostazione predefinita è la posizione dell'area di lavoro.

Parametri globali

--debug

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione per mostrare tutti i log di debug.

--help -h

Visualizza questo messaggio della guida ed esce.

--only-show-errors

Mostra solo gli errori, eliminando gli avvisi.

--output -o

Formato di output.

valori accettati: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

valore predefinito: json

--query

Stringa di query JMESPath. Per altre informazioni ed esempi, vedere http://jmespath.org/.

--subscription

Nome o ID della sottoscrizione. È possibile configurare la sottoscrizione predefinita usando az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione. Usare --debug per log di debug completi.

az ml compute restart

Riavviare una destinazione ComputeInstance.

Opzione --no-wait consigliata.

az ml compute restart --name
                      --resource-group
                      --workspace-name
                      [--no-wait]

Parametri necessari

--name -n

Nome della destinazione di calcolo (obbligatorio se non specificato nel file yaml).

--resource-group -g

Nome del gruppo di risorse. È possibile configurare il gruppo predefinito con az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nome dell'area di lavoro di Azure ML. È possibile configurare l'area di lavoro predefinita usando az configure --defaults workspace=<name>.

Parametri facoltativi

--no-wait

Non attendere il completamento dell'operazione a esecuzione prolungata. L'impostazione predefinita è False.

valore predefinito: False

Parametri globali

--debug

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione per mostrare tutti i log di debug.

--help -h

Visualizza questo messaggio della guida ed esce.

--only-show-errors

Mostra solo gli errori, eliminando gli avvisi.

--output -o

Formato di output.

valori accettati: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

valore predefinito: json

--query

Stringa di query JMESPath. Per altre informazioni ed esempi, vedere http://jmespath.org/.

--subscription

Nome o ID della sottoscrizione. È possibile configurare la sottoscrizione predefinita usando az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione. Usare --debug per log di debug completi.

az ml compute show

Mostra i dettagli per una destinazione di calcolo.

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

Esempio

Visualizzare i dettagli per una destinazione di calcolo

az ml compute show --name nc6-cluster --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parametri necessari

--name -n

Nome della destinazione di calcolo (obbligatorio se non specificato nel file yaml).

--resource-group -g

Nome del gruppo di risorse. È possibile configurare il gruppo predefinito con az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nome dell'area di lavoro di Azure ML. È possibile configurare l'area di lavoro predefinita usando az configure --defaults workspace=<name>.

Parametri globali

--debug

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione per mostrare tutti i log di debug.

--help -h

Visualizza questo messaggio della guida ed esce.

--only-show-errors

Mostra solo gli errori, eliminando gli avvisi.

--output -o

Formato di output.

valori accettati: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

valore predefinito: json

--query

Stringa di query JMESPath. Per altre informazioni ed esempi, vedere http://jmespath.org/.

--subscription

Nome o ID della sottoscrizione. È possibile configurare la sottoscrizione predefinita usando az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione. Usare --debug per log di debug completi.

az ml compute start

Avviare una destinazione ComputeInstance.

Opzione --no-wait consigliata.

az ml compute start --name
                    --resource-group
                    --workspace-name
                    [--no-wait]

Parametri necessari

--name -n

Nome della destinazione di calcolo (obbligatorio se non specificato nel file yaml).

--resource-group -g

Nome del gruppo di risorse. È possibile configurare il gruppo predefinito con az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nome dell'area di lavoro di Azure ML. È possibile configurare l'area di lavoro predefinita usando az configure --defaults workspace=<name>.

Parametri facoltativi

--no-wait

Non attendere il completamento dell'operazione a esecuzione prolungata. L'impostazione predefinita è False.

valore predefinito: False

Parametri globali

--debug

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione per mostrare tutti i log di debug.

--help -h

Visualizza questo messaggio della guida ed esce.

--only-show-errors

Mostra solo gli errori, eliminando gli avvisi.

--output -o

Formato di output.

valori accettati: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

valore predefinito: json

--query

Stringa di query JMESPath. Per altre informazioni ed esempi, vedere http://jmespath.org/.

--subscription

Nome o ID della sottoscrizione. È possibile configurare la sottoscrizione predefinita usando az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione. Usare --debug per log di debug completi.

az ml compute stop

Arrestare una destinazione ComputeInstance.

Opzione --no-wait consigliata.

az ml compute stop --name
                   --resource-group
                   --workspace-name
                   [--no-wait]

Parametri necessari

--name -n

Nome della destinazione di calcolo (obbligatorio se non specificato nel file yaml).

--resource-group -g

Nome del gruppo di risorse. È possibile configurare il gruppo predefinito con az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nome dell'area di lavoro di Azure ML. È possibile configurare l'area di lavoro predefinita usando az configure --defaults workspace=<name>.

Parametri facoltativi

--no-wait

Non attendere il completamento dell'operazione a esecuzione prolungata. L'impostazione predefinita è False.

valore predefinito: False

Parametri globali

--debug

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione per mostrare tutti i log di debug.

--help -h

Visualizza questo messaggio della guida ed esce.

--only-show-errors

Mostra solo gli errori, eliminando gli avvisi.

--output -o

Formato di output.

valori accettati: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

valore predefinito: json

--query

Stringa di query JMESPath. Per altre informazioni ed esempi, vedere http://jmespath.org/.

--subscription

Nome o ID della sottoscrizione. È possibile configurare la sottoscrizione predefinita usando az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione. Usare --debug per log di debug completi.

az ml compute update

Aggiornare una destinazione di calcolo.

È possibile aggiornare le proprietà "tags", "max_instances", "min_instances", "idle_time_before_scale_down", "identity_type" e "user_assigned_identities".

az ml compute update --name
                     --resource-group
                     --workspace-name
                     [--add]
                     [--force-string]
                     [--identity-type]
                     [--idle-time-before-scale-down]
                     [--max-instances]
                     [--min-instances]
                     [--no-wait]
                     [--remove]
                     [--set]
                     [--tags]
                     [--user-assigned-identities]

Esempio

Aggiornare il numero minimo di nodi per un cluster AmlCompute

az ml compute update --name nc6-cluster --min-instances 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Aggiornare i tag esistenti o aggiungere nuovi tag per un cluster AmlCompute

az ml compute update --name nc6-cluster --tags key1=value1 key2=value2 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parametri necessari

--name -n

Nome della destinazione di calcolo (obbligatorio se non specificato nel file yaml).

--resource-group -g

Nome del gruppo di risorse. È possibile configurare il gruppo predefinito con az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nome dell'area di lavoro di Azure ML. È possibile configurare l'area di lavoro predefinita usando az configure --defaults workspace=<name>.

Parametri facoltativi

--add

Aggiungere un oggetto a un elenco di oggetti specificando un percorso e coppie chiave-valore. Esempio: --add property.listProperty <key=value, string or JSON string>.

valore predefinito: []

--force-string

Quando si usa 'set' o 'add', mantenere i valori letterali stringa anziché tentare di eseguire la conversione in JSON.

valore predefinito: False

--identity-type

Tipo di identità gestita. Valori consentiti: SystemAssigned, UserAssigned.

--idle-time-before-scale-down -d

Tempo di inattività del nodo in secondi prima di ridurre il cluster. Impostazione predefinita: 120.

--max-instances

Numero massimo di nodi da usare. Impostazione predefinita: 4.

--min-instances

Numero minimo di nodi da usare. Predefinito: 0.

--no-wait

Non attendere il completamento dell'operazione a esecuzione prolungata. L'impostazione predefinita è False.

valore predefinito: False

--remove

Rimuovere una proprietà o un elemento da un elenco. Esempio: --remove property.list <indexToRemove> OR --remove propertyToRemove.

valore predefinito: []

--set

Aggiornare un oggetto specificando un percorso di proprietà e un valore da impostare. Esempio: --set property1.property2=<value>.

valore predefinito: []

--tags

Coppie chiave-valore separate da spazi per i tag dell'oggetto.

--user-assigned-identities -i

Usare "[system]" per impostare un ID risorsa di input assegnato dal sistema separato da virgole (ad esempio , ) per impostare le identità assegnate dall'utente.

Parametri globali

--debug

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione per mostrare tutti i log di debug.

--help -h

Visualizza questo messaggio della guida ed esce.

--only-show-errors

Mostra solo gli errori, eliminando gli avvisi.

--output -o

Formato di output.

valori accettati: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

valore predefinito: json

--query

Stringa di query JMESPath. Per altre informazioni ed esempi, vedere http://jmespath.org/.

--subscription

Nome o ID della sottoscrizione. È possibile configurare la sottoscrizione predefinita usando az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione. Usare --debug per log di debug completi.