Azure Machine Learning CLI 및 Python SDK v2란?

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적용 대상:Azure CLI ml 확장 v2(현재)Python SDK azure-ai-ml v2(현재)

Azure Machine Learning CLI v2(CLI v2) 및 Azure Machine Learning Python SDK v2(SDK v2)는 인터페이스 전반에 걸쳐 기능 및 용어의 일관성을 도입합니다. 이러한 일관성을 만들기 위해 명령 구문이 첫 번째 버전(v1)과 일부 경우 크게 다릅니다.

CLI v2와 SDK v2 사이에는 기능상의 차이가 없습니다. 명령줄 기반 CLI는 CI/CD MLOps 형식의 시나리오에서 더 편리할 수 있는 반면 SDK는 개발에 더 편리할 수 있습니다.

Azure Machine Learning CLI v2

Azure Machine Learning CLI v2는 Azure CLI의 최신 확장입니다. CLI v2는 az ml <명사><동사><옵션> 형식의 명령을 제공하여 Machine Learning 자산을 만들고 유지 관리합니다. 자산 또는 워크플로 자체는 YAML 파일을 사용하여 정의됩니다. YAML 파일은 자산 또는 워크플로의 구성을 정의합니다. 예를 들어, 예: 자산이 무엇이며, 어디서 실행해야 하나요?

CLI v2 명령의 몇 가지 예:

  • az ml job create --file my_job_definition.yaml
  • az ml environment update --name my-env --file my_updated_env_definition.yaml
  • az ml model list
  • az ml compute show --name my_compute

CLI v2의 사용 사례

CLI v2는 다음 시나리오에서 유용합니다.

  • 특정 프로그래밍 언어를 알아볼 필요 없이 Machine Learning에 온보딩합니다.

    YAML 파일은 자산 또는 워크플로의 구성(예: 자산이 무엇인지, 어디서 실행해야 하는지)을 정의합니다. 데이터 준비, 모델 학습, 모델 채점 등 사용된 모든 사용자 지정 논리 또는 IP는 스크립트 파일에 남아 있을 수 있습니다. 이러한 파일은 YAML에서 참조되지만 YAML 자체의 일부는 아닙니다. Machine Learning은 Python, R, Java, Julia 또는 C#의 스크립트 파일을 지원합니다. YAML 형식과 명령줄만 알게 되면 Machine Learning을 사용할 수 있습니다. 원하는 스크립트 파일을 사용할 수 있습니다.

  • 배포 및 자동화의 용이성을 활용합니다.

    실행을 위해 명령줄을 사용하면 사용자가 명령줄을 호출할 수 있는 모든 제품이나 플랫폼에서 워크플로를 호출할 수 있으므로 배포와 자동화가 더 간단해집니다.

  • 관리 유추 배포를 사용합니다.

    Machine Learning은 엔드포인트를 제공하여 실시간 및 일괄 처리 유추 배포를 위한 모델 배포를 간소화합니다. 이 기능은 CLI v2 및 SDK v2를 통해서만 사용할 수 있습니다.

  • 파이프라인에서 구성 요소를 재사용합니다.

    Machine Learning은 파이프라인 전반에서 공통 논리를 관리하고 재사용하기 위한 구성 요소를 도입했습니다. 이 기능은 CLI v2 및 SDK v2를 통해서만 사용할 수 있습니다.

Azure Machine Learning Python SDK v2

Azure Machine Learning Python SDK v2는 사용자가 다음을 수행할 수 있는 업데이트된 Python SDK 패키지입니다.

  • 학습 작업을 제출합니다.
  • 데이터, 모델, 환경을 관리합니다.
  • 관리 유추 수행(실시간 및 일괄 처리).
  • Machine Learning 파이프라인을 사용하여 여러 작업과 프로덕션 워크플로를 결합합니다.

SDK v2는 CLI v2 기능과 동등하며 SDK와 CLI 간에 자산(명사) 및 작업(동사)이 사용되는 방식이 일관됩니다. 예를 들어, 자산을 나열하려면 SDK와 CLI 모두에서 list 작업을 사용할 수 있습니다. 동일한 list 작업을 사용하여 컴퓨팅, 모델, 환경 등을 나열할 수 있습니다.

SDK v2의 사용 사례

SDK v2는 다음 시나리오에서 유용합니다.

  • Python 함수를 사용하여 단일 단계 또는 복잡한 워크플로를 빌드합니다.

    SDK v2를 사용하면 단일 명령이나 Python 함수와 같은 명령 체인을 빌드할 수 있습니다. 명령에는 이름과 매개 변수가 있으며 입력을 예상하고 출력을 반환합니다.

  • 단순한 개념에서 복잡한 개념으로 점진적으로 이동합니다.

    SDK v2를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.

    • 단일 명령을 구성합니다.
    • 해당 명령 위에 하이퍼 매개 변수 스윕을 추가합니다.
    • 다양한 다른 명령을 파이프라인에 차례로 추가합니다.

    이 구문은 기계 학습의 반복적 특성 때문에 유용합니다.

  • 파이프라인에서 구성 요소를 재사용합니다.

    Machine Learning은 파이프라인 전반에서 공통 논리를 관리하고 재사용하기 위한 구성 요소를 도입했습니다. 이 기능은 CLI v2 및 SDK v2를 통해서만 사용할 수 있습니다.

  • 관리 유추를 사용합니다.

    Machine Learning은 엔드포인트를 제공하여 실시간 및 일괄 처리 유추 배포를 위한 모델 배포를 간소화합니다. 이 기능은 CLI v2 및 SDK v2를 통해서만 사용할 수 있습니다.

v1 또는 v2를 사용해야 하나요?

CLI v1에 대한 지원은 2025년 9월 30일에 종료됩니다.

CLI 및 SDK v1의 코드를 CLI 및 SDK v2로 마이그레이션하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 v2로 업그레이드를 참조하세요.

CLI v2

Azure Machine Learning CLI v1은 더 이상 사용되지 않습니다. v1 확장에 대한 지원은 2025년 9월 30일에 종료됩니다. v1 확장은 이 날짜까지 설치하고 사용할 수 있습니다.

2025년 9월 30일 이전에 ml 또는 v2 확장으로 전환하는 것이 좋습니다.

SDK v2

Azure Machine Learning Python SDK v1에는 계획된 사용 중단 날짜가 없습니다. Python SDK v1에 상당한 투자가 있고 SDK v2에서 제공하는 새로운 기능이 필요하지 않은 경우 SDK v1을 계속 사용할 수 있습니다. 그러나 다음과 같은 경우 SDK v2 사용을 고려해야 합니다.

  • 재사용 가능한 구성 요소 및 관리 유추와 같은 새로운 기능을 사용하려고 합니다.
  • 새로운 워크플로나 파이프라인을 시작하고 있습니다. 모든 새로운 기능과 향후 투자는 v2에 도입됩니다.
  • 간단한 작업에서 복잡한 작업으로 쉽게 발전하면서 Python 함수를 사용하여 작업과 파이프라인을 구성하는 Python SDK v2 기능의 개선된 유용성을 활용하려고 합니다.

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