az ml compute

참고 항목

이 참조는 Azure CLI(버전 2.15.0 이상)에 대한 ml 확장의 일부입니다. az ml compute 명령을 처음 실행할 때 확장이 자동으로 설치됩니다. 확장 프로그램에 대해 자세히 알아보세요.

Azure ML 컴퓨팅 리소스를 관리합니다.

Azure ML 컴퓨팅 대상은 유추를 위해 모델을 학습하거나 배포하기 위해 작업을 실행할 수 있는 컴퓨팅 리소스로 지정됩니다.

명령

Name	Description	형식	상태
az ml compute attach	작업 영역에 기존 컴퓨팅 리소스를 연결합니다.	내선 번호	GA
az ml compute connect-ssh	Compute Instance에 대한 SSH 연결을 설정합니다.	내선 번호	프리뷰
az ml compute create	컴퓨팅 대상을 만듭니다.	내선 번호	GA
az ml compute delete	컴퓨팅 대상을 삭제합니다.	내선 번호	GA
az ml compute detach	작업 영역에서 이전에 연결된 컴퓨팅 리소스를 분리합니다.	내선 번호	GA
az ml compute list	작업 영역의 컴퓨팅 대상을 나열합니다.	내선 번호	GA
az ml compute list-nodes	컴퓨팅 대상에 대한 노드 세부 정보를 나열합니다. 이 명령에 대해 지원되는 유일한 컴퓨팅 유형은 AML 컴퓨팅입니다.	내선 번호	GA
az ml compute list-sizes	위치별로 사용할 수 있는 VM 크기를 나열합니다.	내선 번호	GA
az ml compute list-usage	VM에 사용 가능한 사용량 리소스를 나열합니다.	내선 번호	GA
az ml compute restart	ComputeInstance 대상을 다시 시작합니다.	내선 번호	GA
az ml compute show	컴퓨팅 대상에 대한 세부 정보를 표시합니다.	내선 번호	GA
az ml compute start	ComputeInstance 대상을 시작합니다.	내선 번호	GA
az ml compute stop	ComputeInstance 대상을 중지합니다.	내선 번호	GA
az ml compute update	컴퓨팅 대상을 업데이트합니다.	내선 번호	GA

az ml compute attach

작업 영역에 기존 컴퓨팅 리소스를 연결합니다.

Kubernetes 클러스터 및 원격 VM을 컴퓨팅 대상으로 연결할 수 있습니다.

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]

필수 매개 변수

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. 를 사용하여 az configure --defaults workspace=<name>기본 작업 영역을 구성할 수 있습니다.

선택적 매개 변수

--admin-password

노드에 SSH하는 데 사용할 수 있는 관리자 사용자 암호입니다.

--admin-username

노드에 SSH하는 데 사용할 수 있는 관리자 사용자 계정의 이름입니다.

--file -f

Azure ML 컴퓨팅 사양을 포함하는 YAML 파일의 로컬 경로입니다.

--identity-type

관리 ID의 유형입니다. 허용되는 값: SystemAssigned, UserAssigned.

--name -n

컴퓨팅 대상의 이름입니다(yaml 파일에 지정되지 않은 경우 필수).

--namespace

KubernetesCompute의 네임스페이스입니다.

--no-wait

장기 실행 작업이 완료되기를 기다리지 마세요.

기본값: False

--resource-id

리소스 이름 및 리소스 종류를 포함하여 리소스의 정규화된 ID입니다(yaml 파일에 지정되지 않은 경우 필수).

--ssh-port

노드에 SSH하는 데 사용할 수 있는 포트 번호입니다. 지정하지 않으면 기본값(포트 22)이 사용됩니다.

--ssh-private-key-file

관리자 사용자 계정의 SSH 프라이빗 키가 포함된 파일입니다.

--type -t

컴퓨팅 대상의 유형입니다. 허용되는 값: virtualmachine, Kubernetes.

--user-assigned-identities -i

--identity_type=UserAssigned에 필요한 사용자 할당 ID의 리소스 ID입니다.

전역 매개 변수

--debug

로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.

--help -h

이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.

--only-show-errors

오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.

--output -o

출력 형식입니다.

허용되는 값: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

기본값: json

--query

JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용과 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.

--subscription

구독의 이름 또는 ID입니다. az account set -s NAME_OR_ID를 사용하여 기본 위치를 구성할 수 있습니다.

--verbose

로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.

az ml compute connect-ssh

미리 보기

이 명령은 미리 보기로 제공되며 개발 중입니다. 참조 및 지원 수준: https://aka.ms/CLI_refstatus

Compute Instance에 대한 SSH 연결을 설정합니다.

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

예제

SSH를 통해 Compute 인스턴스로 커넥트

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

필수 매개 변수

--name -n

컴퓨팅 대상의 이름입니다. 필수입니다.

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. 를 사용하여 az configure --defaults workspace=<name>기본 작업 영역을 구성할 수 있습니다.

선택적 매개 변수

--private-key-file-path -f

프라이빗 키 파일의 경로입니다.

전역 매개 변수

--debug

로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.

--help -h

이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.

--only-show-errors

오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.

--output -o

출력 형식입니다.

허용되는 값: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

기본값: json

--query

JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용과 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.

--subscription

구독의 이름 또는 ID입니다. az account set -s NAME_OR_ID를 사용하여 기본 위치를 구성할 수 있습니다.

--verbose

로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.

az ml compute create

컴퓨팅 대상을 만듭니다.

Azure ML의 관리형 컴퓨팅 인프라인 AmlCompute 클러스터 또는 관리되는 클라우드 기반 워크스테이션인 컴퓨팅 인스턴스를 만들 수 있습니다.

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]

예제

YAML 사양 파일에서 컴퓨팅 대상 만들기

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

명령 옵션을 사용하여 AmlCompute 대상 만들기

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

필수 매개 변수

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. 를 사용하여 az configure --defaults workspace=<name>기본 작업 영역을 구성할 수 있습니다.

선택적 매개 변수

--admin-password

인증 유형이 '암호'인 경우 관리자 사용자 계정의 암호입니다.

--admin-username

노드에 SSH하는 데 사용할 수 있는 관리자 사용자 계정의 이름입니다.

--description

컴퓨팅 대상에 대한 설명입니다.

--enable-node-public-ip

공용 IP를 사용할 수 있는지 여부를 나타냅니다. 기본값: True.

--file -f

Azure ML 컴퓨팅 사양을 포함하는 YAML 파일의 로컬 경로입니다. 컴퓨팅에 대한 YAML 참조 문서는 다음에서 https://aka.ms/ml-cli-v2-compute-aml-yaml-referencehttps://aka.ms/ml-cli-v2-compute-instance-yaml-referencehttps://aka.ms/ml-cli-v2-compute-vm-yaml-reference찾을 수 있습니다.

--identity-type

관리 ID의 형식입니다. 허용되는 값: SystemAssigned, UserAssigned.

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

클러스터를 스케일 다운하기 전 노드 유휴 시간(초)입니다. 기본값: 120.

--location -l

컴퓨팅의 위치입니다. 지정하지 않으면 기본적으로 작업 영역의 위치가 지정됩니다.

--max-instances

클러스터에서 사용할 최대 노드 수입니다. 기본값: 4

--min-instances

클러스터에서 사용할 최소 노드 수입니다. 기본: 0

--name -n

컴퓨팅 대상의 이름입니다. --file/-f가 제공되지 않은 경우 필요합니다.

--no-wait

장기 실행 작업이 완료되기를 기다리지 마세요. 기본값은 false입니다.

기본값: False

--set

설정할 속성 경로와 값을 지정하여 개체를 업데이트합니다. 예: --set property1.property2=.

--size

컴퓨팅 대상에 사용할 VM 크기입니다. 자세한 내용은 다음에서 확인할 수 있습니다. https://aka.ms/azureml-vm-details

--ssh-key-value

관리자 사용자 계정의 SSH 공개 키입니다.

--ssh-public-access-enabled -p

공용 SSH 포트를 사용할 수 있는지 여부를 나타냅니다.

--subnet

서브넷 이름입니다. 이름 대신 ID로 기존 vnet의 서브넷을 참조할 수도 있습니다. 서브넷 ID를 지정하면 vnet-name이 무시됩니다. 서브넷 ID는 정규화된 서브넷 ID를 지정하여 다른 RG의 vnet/서브넷을 참조할 수 있습니다. vnet 이름을 지정할 때 필요합니다.

--tags

개체의 태그에 대한 공백으로 구분된 키-값 쌍입니다.

--tier

VM 우선 순위 계층입니다. 허용되는 값: 전용, low_priority.

--type -t

컴퓨팅 대상의 유형입니다. --file/-f가 제공되지 않은 경우 필요합니다. 허용되는 값: AmlCompute, ComputeInstance.

--user-assigned-identities -i

'[system]'을 사용하여 시스템 할당 ID를 설정합니다. 다른 입력 리소스 ID는 쉼표(즉, 쉼표)로 구분하여 사용자 할당 ID를 설정합니다.

--user-object-id

할당된 사용자의 AAD 개체 ID입니다.

--user-tenant-id

할당된 사용자의 AAD 테넌트 ID입니다.

--vnet-name

가상 네트워크의 이름입니다.

전역 매개 변수

--debug

로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.

--help -h

이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.

--only-show-errors

오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.

--output -o

출력 형식입니다.

허용되는 값: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

기본값: json

--query

JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용과 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.

--subscription

구독의 이름 또는 ID입니다. az account set -s NAME_OR_ID를 사용하여 기본 위치를 구성할 수 있습니다.

--verbose

로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.

az ml compute delete

컴퓨팅 대상을 삭제합니다.

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

필수 매개 변수

--name -n

컴퓨팅 대상의 이름입니다(yaml 파일에 지정되지 않은 경우 필수).

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. 를 사용하여 az configure --defaults workspace=<name>기본 작업 영역을 구성할 수 있습니다.

선택적 매개 변수

--no-wait

장기 실행 작업이 완료되기를 기다리지 마세요. 기본값은 false입니다.

기본값: False

--yes -y

확인을 묻는 메시지를 표시하지 마세요.

기본값: False

전역 매개 변수

--debug

로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.

--help -h

이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.

--only-show-errors

오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.

--output -o

출력 형식입니다.

허용되는 값: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

기본값: json

--query

JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용과 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.

--subscription

구독의 이름 또는 ID입니다. az account set -s NAME_OR_ID를 사용하여 기본 위치를 구성할 수 있습니다.

--verbose

로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.

az ml compute detach

작업 영역에서 이전에 연결된 컴퓨팅 리소스를 분리합니다.

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

필수 매개 변수

--name -n

컴퓨팅 대상의 이름입니다(yaml 파일에 지정되지 않은 경우 필수).

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. 를 사용하여 az configure --defaults workspace=<name>기본 작업 영역을 구성할 수 있습니다.

선택적 매개 변수

--no-wait

장기 실행 작업이 완료되기를 기다리지 마세요.

기본값: False

--yes -y

확인을 묻는 메시지를 표시하지 마세요.

기본값: False

전역 매개 변수

--debug

로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.

--help -h

이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.

--only-show-errors

오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.

--output -o

출력 형식입니다.

허용되는 값: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

기본값: json

--query

JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용과 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.

--subscription

구독의 이름 또는 ID입니다. az account set -s NAME_OR_ID를 사용하여 기본 위치를 구성할 수 있습니다.

--verbose

로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.

az ml compute list

작업 영역의 컴퓨팅 대상을 나열합니다.

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

예제

--query 인수를 사용하여 명령 결과에 대한 JMESPath 쿼리를 실행하여 작업 영역의 모든 컴퓨팅 대상을 나열합니다.

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

필수 매개 변수

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. 를 사용하여 az configure --defaults workspace=<name>기본 작업 영역을 구성할 수 있습니다.

선택적 매개 변수

--max-results -r

반환할 최대 결과 수입니다.

--type

컴퓨팅 대상의 유형입니다. 허용되는 값: AmlCompute, ComputeInstance, Kubernetes.

전역 매개 변수

--debug

로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.

--help -h

이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.

--only-show-errors

오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.

--output -o

출력 형식입니다.

허용되는 값: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

기본값: json

--query

JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용과 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.

--subscription

구독의 이름 또는 ID입니다. az account set -s NAME_OR_ID를 사용하여 기본 위치를 구성할 수 있습니다.

--verbose

로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.

az ml compute list-nodes

컴퓨팅 대상에 대한 노드 세부 정보를 나열합니다. 이 명령에 대해 지원되는 유일한 컴퓨팅 유형은 AML 컴퓨팅입니다.

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

예제

AML 컴퓨팅 대상에 대한 노드 세부 정보 나열

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

필수 매개 변수

--name -n

컴퓨팅 대상의 이름입니다(yaml 파일에 지정되지 않은 경우 필수).

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. 를 사용하여 az configure --defaults workspace=<name>기본 작업 영역을 구성할 수 있습니다.

전역 매개 변수

--debug

로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.

--help -h

이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.

--only-show-errors

오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.

--output -o

출력 형식입니다.

허용되는 값: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

기본값: json

--query

JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용과 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.

--subscription

구독의 이름 또는 ID입니다. az account set -s NAME_OR_ID를 사용하여 기본 위치를 구성할 수 있습니다.

--verbose

로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.

az ml compute list-sizes

위치별로 사용할 수 있는 VM 크기를 나열합니다.

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

필수 매개 변수

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. 를 사용하여 az configure --defaults workspace=<name>기본 작업 영역을 구성할 수 있습니다.

선택적 매개 변수

--location -l

위치. 값 출처: az account list-locations. az configure --defaults location=<location>을 사용하여 기본 위치를 구성할 수 있습니다.

--type -t

컴퓨팅 대상의 유형입니다. 허용되는 값: AmlCompute, ComputeInstance.

전역 매개 변수

--debug

로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.

--help -h

이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.

--only-show-errors

오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.

--output -o

출력 형식입니다.

허용되는 값: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

기본값: json

--query

JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용과 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.

--subscription

구독의 이름 또는 ID입니다. az account set -s NAME_OR_ID를 사용하여 기본 위치를 구성할 수 있습니다.

--verbose

로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.

az ml compute list-usage

VM에 사용 가능한 사용량 리소스를 나열합니다.

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

필수 매개 변수

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. 를 사용하여 az configure --defaults workspace=<name>기본 작업 영역을 구성할 수 있습니다.

선택적 매개 변수

--location -l

기본값은 작업 영역 위치입니다.

전역 매개 변수

--debug

로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.

--help -h

이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.

--only-show-errors

오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.

--output -o

출력 형식입니다.

허용되는 값: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

기본값: json

--query

JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용과 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.

--subscription

구독의 이름 또는 ID입니다. az account set -s NAME_OR_ID를 사용하여 기본 위치를 구성할 수 있습니다.

--verbose

로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.

az ml compute restart

ComputeInstance 대상을 다시 시작합니다.

--no-wait 옵션을 사용하는 것이 좋습니다.

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

필수 매개 변수

--name -n

컴퓨팅 대상의 이름입니다(yaml 파일에 지정되지 않은 경우 필수).

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. 를 사용하여 az configure --defaults workspace=<name>기본 작업 영역을 구성할 수 있습니다.

선택적 매개 변수

--no-wait

장기 실행 작업이 완료되기를 기다리지 마세요. 기본값은 false입니다.

기본값: False

전역 매개 변수

--debug

로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.

--help -h

이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.

--only-show-errors

오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.

--output -o

출력 형식입니다.

허용되는 값: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

기본값: json

--query

JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용과 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.

--subscription

구독의 이름 또는 ID입니다. az account set -s NAME_OR_ID를 사용하여 기본 위치를 구성할 수 있습니다.

--verbose

로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.

az ml compute show

컴퓨팅 대상에 대한 세부 정보를 표시합니다.

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

예제

컴퓨팅 대상에 대한 세부 정보 표시

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

필수 매개 변수

--name -n

컴퓨팅 대상의 이름입니다(yaml 파일에 지정되지 않은 경우 필수).

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. 를 사용하여 az configure --defaults workspace=<name>기본 작업 영역을 구성할 수 있습니다.

전역 매개 변수

--debug

로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.

--help -h

이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.

--only-show-errors

오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.

--output -o

출력 형식입니다.

허용되는 값: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

기본값: json

--query

JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용과 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.

--subscription

구독의 이름 또는 ID입니다. az account set -s NAME_OR_ID를 사용하여 기본 위치를 구성할 수 있습니다.

--verbose

로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.

az ml compute start

ComputeInstance 대상을 시작합니다.

--no-wait 옵션을 사용하는 것이 좋습니다.

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

필수 매개 변수

--name -n

컴퓨팅 대상의 이름입니다(yaml 파일에 지정되지 않은 경우 필수).

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. 를 사용하여 az configure --defaults workspace=<name>기본 작업 영역을 구성할 수 있습니다.

선택적 매개 변수

--no-wait

장기 실행 작업이 완료되기를 기다리지 마세요. 기본값은 false입니다.

기본값: False

전역 매개 변수

--debug

로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.

--help -h

이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.

--only-show-errors

오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.

--output -o

출력 형식입니다.

허용되는 값: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

기본값: json

--query

JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용과 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.

--subscription

구독의 이름 또는 ID입니다. az account set -s NAME_OR_ID를 사용하여 기본 위치를 구성할 수 있습니다.

--verbose

로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.

az ml compute stop

ComputeInstance 대상을 중지합니다.

--no-wait 옵션을 사용하는 것이 좋습니다.

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

필수 매개 변수

--name -n

컴퓨팅 대상의 이름입니다(yaml 파일에 지정되지 않은 경우 필수).

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. 를 사용하여 az configure --defaults workspace=<name>기본 작업 영역을 구성할 수 있습니다.

선택적 매개 변수

--no-wait

장기 실행 작업이 완료되기를 기다리지 마세요. 기본값은 false입니다.

기본값: False

전역 매개 변수

--debug

로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.

--help -h

이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.

--only-show-errors

오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.

--output -o

출력 형식입니다.

허용되는 값: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

기본값: json

--query

JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용과 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.

--subscription

구독의 이름 또는 ID입니다. az account set -s NAME_OR_ID를 사용하여 기본 위치를 구성할 수 있습니다.

--verbose

로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.

az ml compute update

컴퓨팅 대상을 업데이트합니다.

'tags', 'max_instances', 'min_instances', 'idle_time_before_scale_down', 'identity_type' 및 'user_assigned_identities' 속성을 업데이트할 수 있습니다.

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]

예제

AmlCompute 클러스터의 최소 노드 수 업데이트

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

기존 태그를 업데이트하거나 AmlCompute 클러스터에 대한 새 태그 추가

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

필수 매개 변수

--name -n

컴퓨팅 대상의 이름입니다(yaml 파일에 지정되지 않은 경우 필수).

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 구성할 수 있습니다.

--workspace-name -w

Azure ML 작업 영역의 이름입니다. 를 사용하여 az configure --defaults workspace=<name>기본 작업 영역을 구성할 수 있습니다.

선택적 매개 변수

--add

경로 및 키 값 쌍을 지정하여 개체 목록에 개체를 추가합니다. 예: --add property.listProperty <key=value, string or JSON string>

기본값: []

--force-string

'set' 또는 'add'를 사용하는 경우 JSON으로 변환하는 대신 문자열 리터럴을 유지합니다.

기본값: False

--identity-type

관리 ID의 형식입니다. 허용되는 값: SystemAssigned, UserAssigned.

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

클러스터를 스케일 다운하기 전 노드 유휴 시간(초)입니다. 기본값: 120.

--max-instances

사용할 최대 노드 수입니다. 기본값: 4

--min-instances

사용할 최소 노드 수입니다. 기본: 0

--no-wait

장기 실행 작업이 완료되기를 기다리지 마세요. 기본값은 false입니다.

기본값: False

--remove

목록에서 속성 또는 요소를 제거합니다. 예: --remove property.list <indexToRemove> OR --remove propertyToRemove.

기본값: []

--set

설정할 속성 경로와 값을 지정하여 개체를 업데이트합니다. 예: --set property1.property2=<value>

기본값: []

--tags

개체의 태그에 대한 공백으로 구분된 키-값 쌍입니다.

--user-assigned-identities -i

'[system]'을 사용하여 시스템 할당 ID를 설정합니다. 다른 입력 리소스 ID는 쉼표(즉, 쉼표)로 구분하여 사용자 할당 ID를 설정합니다.

전역 매개 변수

--debug

로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.

--help -h

이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.

--only-show-errors

오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.

--output -o

출력 형식입니다.

허용되는 값: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

기본값: json

--query

JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용과 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.

--subscription

구독의 이름 또는 ID입니다. az account set -s NAME_OR_ID를 사용하여 기본 위치를 구성할 수 있습니다.

--verbose

로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.