az ml computetarget create
참고 항목
이 참조는 Azure CLI(버전 2.0.28 이상)에 대한 azure-cli-ml 확장의 일부입니다. az ml computetarget create 명령을 처음 실행할 때 확장이 자동으로 설치됩니다. 확장 프로그램에 대해 자세히 알아보세요.
컴퓨팅 대상(aks 또는 amlcompute 또는 computeinstance)을 만듭니다.
명령
Name | Description | 형식 | 상태 |
---|---|---|---|
az ml computetarget create aks |
AKS 컴퓨팅 대상을 만듭니다. |
내선 번호 | GA |
az ml computetarget create amlcompute |
AzureML 컴퓨팅 대상을 만듭니다. |
내선 번호 | GA |
az ml computetarget create computeinstance |
AzureML 컴퓨팅 인스턴스 대상을 만듭니다. |
내선 번호 | GA |
az ml computetarget create datafactory |
데이터 팩터리 컴퓨팅 대상을 만듭니다. |
내선 번호 | GA |
az ml computetarget create aks
AKS 컴퓨팅 대상을 만듭니다.
az ml computetarget create aks --name
[--agent-count]
[--cluster-purpose]
[--dns-service-ip]
[--docker-bridge-cidr]
[--load-balancer-subnet]
[--load-balancer-type]
[--location]
[--no-wait]
[--path]
[--resource-group]
[--service-cidr]
[--ssl-cert-file]
[--ssl-cname]
[--ssl-key-file]
[--ssl-leaf-domain-label]
[--ssl-overwrite-domain]
[--subnet-name]
[--subscription-id]
[--vm-size]
[--vnet-name]
[--vnet-resourcegroup-name]
[--workspace-name]
[-v]
필수 매개 변수
프로비전할 컴퓨팅 대상의 이름입니다.
선택적 매개 변수
AKS 클러스터를 사용하여 프로비전할 에이전트 수입니다. 기본: 3
클러스터의 대상 용도입니다. 이는 원하는 수준의 내결함성 및 QoS를 보장하기 위해 AzureML 구성 요소를 프로비전할 때 사용됩니다. 허용되는 값은 "FastProd" 및 "DevTest"입니다. 사용 사례에 대한 자세한 내용은 다음을 https://aka.ms/azureml-create-new-aks-cluster참조하세요.
컨테이너 DNS 서버 IP 주소입니다.
Docker 브리지의 CIDR 표기법 IP입니다.
내부 Load Balancer를 부하 분산 장치 유형으로 사용하는 경우 AKS 클러스터에 대한 서브넷을 지정할 수 있습니다. 기본값은 "aks-subnet"입니다.
공용 IP 또는 내부 Load Balancer를 사용하여 AKS 클러스터를 만들 수 있습니다. 허용되는 값은 "PublicIp" 및 "InternalLoadBalancer"입니다. 기본값은 "PublicIp"입니다.
클러스터를 프로비전할 위치입니다. 지정하지 않으면 기본적으로 작업 영역 위치로 설정됩니다.
비동기 호출을 기다리지 않도록 플래그를 지정합니다.
프로젝트 폴더의 경로입니다. 기본값: 현재 디렉터리입니다.
제공된 작업 영역에 해당하는 리소스 그룹입니다.
서비스 클러스터 IP를 할당할 CIDR 표기법 IP 범위입니다.
SSL 유효성 검사에 사용할 인증서 pem 파일입니다. 제공된 경우 cname 및 키 pem 파일도 제공해야 합니다.
SSL 유효성 검사에 사용할 Cname입니다. 제공된 경우 인증서 및 키 pem 파일도 제공해야 합니다.
SSL 유효성 검사에 사용할 키 pem 파일입니다. 제공된 경우 cname 및 cert pem 파일도 제공해야 합니다.
리프 do기본 자동 생성된 인증서에 사용할 레이블입니다.
설정 시 기존 리프 do기본 레이블을 덮어씁니다.
VNet 내부 서브넷의 이름입니다.
구독 ID를 지정합니다.
컴퓨팅 대상에 사용할 VM 크기입니다. 옵션의 전체 목록은 다음에서 찾을 수 있습니다. https://aka.ms/azureml-aks-details 기본값: Standard_D3_v2.
가상 네트워크의 이름입니다.
가상 네트워크가 있는 리소스 그룹의 이름입니다.
이 컴퓨팅 대상을 만들 작업 영역의 이름입니다.
자세한 정보 표시 플래그입니다.
전역 매개 변수
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용과 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
구독의 이름 또는 ID입니다. az account set -s NAME_OR_ID
를 사용하여 기본 위치를 구성할 수 있습니다.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml computetarget create amlcompute
AzureML 컴퓨팅 대상을 만듭니다.
az ml computetarget create amlcompute --max-nodes
--name
--vm-size
[--admin-user-password]
[--admin-user-ssh-key]
[--admin-username]
[--assign-identity]
[--description]
[--enable-node-public-ip]
[--idle-seconds-before-scaledown]
[--location]
[--min-nodes]
[--no-wait]
[--path]
[--remote-login-port-public-access]
[--resource-group]
[--subnet-name]
[--subscription-id]
[--tag]
[--vm-priority]
[--vnet-name]
[--vnet-resourcegroup-name]
[--workspace-name]
[-v]
필수 매개 변수
사용할 최대 노드 수입니다. 기본값: 4
프로비전할 컴퓨팅 대상의 이름입니다.
컴퓨팅 대상에 사용할 VM 크기입니다. 자세한 내용은 다음에서 찾을 수 있습니다. https://aka.ms/azureml-vm-details 기본값: Standard_NC6.
선택적 매개 변수
관리자 사용자 계정의 암호입니다.
관리자 사용자 계정의 SSH 공개 키입니다.
노드에 SSH하는 데 사용할 수 있는 관리자 사용자 계정의 이름입니다.
'[system]'을 사용하여 쉼표로 구분된 시스템 할당 ID 다른 입력 리소스 ID(예: 'ResourceID1,ResourceID2')를 설정하여 사용자 할당 ID를 설정합니다.
컴퓨팅 대상에 대한 설명입니다.
노드 공용 IP를 사용하도록 설정합니다.
클러스터를 스케일 다운하기 전 노드 유휴 시간(초)입니다.
클러스터를 프로비전할 위치입니다. 지정하지 않으면 기본적으로 작업 영역 위치로 설정됩니다.
사용할 최소 노드 수입니다. 기본: 0
비동기 호출을 기다리지 않도록 플래그를 지정합니다.
프로젝트 폴더의 경로입니다. 기본값: 현재 디렉터리입니다.
퍼블릭 SSH 포트의 상태입니다. 가능한 값은 사용 또는 사용 안 함입니다.
제공된 작업 영역에 해당하는 리소스 그룹입니다.
VNet 내부 서브넷의 이름입니다.
구독 ID를 지정합니다.
추가할 키/값 태그(e.g. key=value)입니다. 여러 --tag 옵션을 사용하여 여러 태그를 지정할 수 있습니다.
컴퓨팅 대상에 사용할 VM 우선 순위입니다. (옵션은 '전용', 'lowpriority') 기본값: 전용입니다.
가상 네트워크의 이름입니다.
가상 네트워크가 있는 리소스 그룹의 이름입니다.
이 컴퓨팅 대상을 만들 작업 영역의 이름입니다.
자세한 정보 표시 플래그입니다.
전역 매개 변수
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용과 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
구독의 이름 또는 ID입니다. az account set -s NAME_OR_ID
를 사용하여 기본 위치를 구성할 수 있습니다.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml computetarget create computeinstance
AzureML 컴퓨팅 인스턴스 대상을 만듭니다.
az ml computetarget create computeinstance --name
--vm-size
[--admin-user-ssh-public-key]
[--description]
[--no-wait]
[--path]
[--resource-group]
[--ssh-public-access]
[--subnet-name]
[--subscription-id]
[--tag]
[--user-object-id]
[--user-tenant-id]
[--vnet-name]
[--vnet-resourcegroup-name]
[--workspace-name]
[-v]
필수 매개 변수
만들 컴퓨팅 인스턴스의 이름입니다.
컴퓨팅 대상에 사용할 VM 크기입니다. 자세한 내용은 다음에서 찾을 수 있습니다. https://aka.ms/azureml-vm-details 기본값: Standard_NC6.
선택적 매개 변수
관리자 사용자 계정의 SSH 공개 키입니다.
컴퓨팅 대상에 대한 설명입니다.
비동기 호출을 기다리지 않도록 플래그를 지정합니다.
프로젝트 폴더의 경로입니다. 기본값: 현재 디렉터리입니다.
제공된 작업 영역에 해당하는 리소스 그룹입니다.
퍼블릭 SSH 포트의 상태입니다. 사용 가능한 값은 True 또는 False입니다.
VNet 내부 서브넷의 이름입니다.
구독 ID를 지정합니다.
추가할 키/값 태그(e.g. key=value)입니다. 여러 --tag 옵션을 사용하여 여러 태그를 지정할 수 있습니다.
이 컴퓨팅 인스턴스(미리 보기)의 할당된 사용자의 AAD 개체 ID입니다.
이 컴퓨팅 인스턴스(미리 보기)의 할당된 사용자의 AAD 테넌트 ID입니다.
가상 네트워크의 이름입니다.
가상 네트워크가 있는 리소스 그룹의 이름입니다.
이 컴퓨팅 대상을 만들 작업 영역의 이름입니다.
자세한 정보 표시 플래그입니다.
전역 매개 변수
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용과 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
구독의 이름 또는 ID입니다. az account set -s NAME_OR_ID
를 사용하여 기본 위치를 구성할 수 있습니다.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml computetarget create datafactory
데이터 팩터리 컴퓨팅 대상을 만듭니다.
az ml computetarget create datafactory --name
[--location]
[--no-wait]
[--path]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
[-v]
필수 매개 변수
프로비전할 컴퓨팅 대상의 이름입니다.
선택적 매개 변수
클러스터를 프로비전할 위치입니다. 지정하지 않으면 기본적으로 작업 영역 위치로 설정됩니다.
비동기 호출을 기다리지 않도록 플래그를 지정합니다.
프로젝트 폴더의 경로입니다. 기본값: 현재 디렉터리입니다.
제공된 작업 영역에 해당하는 리소스 그룹입니다.
구독 ID를 지정합니다.
이 컴퓨팅 대상을 만들 작업 영역의 이름입니다.
자세한 정보 표시 플래그입니다.
전역 매개 변수
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용과 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
구독의 이름 또는 ID입니다. az account set -s NAME_OR_ID
를 사용하여 기본 위치를 구성할 수 있습니다.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
Azure CLI