az ml datastore

참고 항목

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

Azure ML 데이터 저장소를 관리합니다.

Azure ML 데이터 저장소는 연결 정보를 스크립트로 하드 코딩하지 않고도 스토리지에 액세스할 수 있도록 Azure Storage 서비스를 작업 영역에 안전하게 연결합니다. 스토리지 서비스의 인증 자격 증명과 같은 연결 비밀은 작업 영역의 Key Vault에 저장됩니다.

작업 영역을 만들면 Azure Storage 계정이 연결된 리소스로 자동으로 만들어집니다. Blob 컨테이너는 이 계정에 만들어지고 해당 연결 정보는 'workspaceblobstore'라는 데이터 저장소로 저장됩니다. 이는 작업 영역의 기본 데이터 저장소 역할을 하며, Blob 컨테이너는 작업 영역 아티팩트 및 기계 학습 작업 로그 및 출력을 저장하는 데 사용됩니다.

명령

Name	Description	형식	상태
az ml datastore create	데이터 저장소를 만듭니다.	내선 번호	GA
az ml datastore delete	데이터 저장소를 삭제합니다.	내선 번호	GA
az ml datastore list	작업 영역의 데이터 저장소를 나열합니다.	내선 번호	GA
az ml datastore mount	특정 데이터 저장소를 로컬 경로에 탑재합니다. 지금은 Linux만 지원됩니다.	내선 번호	프리뷰
az ml datastore show	데이터 저장소에 대한 세부 정보를 표시합니다.	내선 번호	GA
az ml datastore update	데이터 저장소를 업데이트합니다.	내선 번호	GA

az ml datastore create

데이터 저장소를 만듭니다.

그러면 기본 Azure Storage 서비스가 작업 영역에 연결됩니다. 데이터 저장소를 만들어 현재 연결할 수 있는 스토리지 서비스 유형에는 Azure Blob Storage, Azure File Share, Azure Data Lake Storage Gen1 및 Azure Data Lake Storage Gen2가 포함됩니다.

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

예제

YAML 사양 파일에서 데이터 저장소 만들기

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

필수 매개 변수

--file -f

Azure ML 데이터 저장소 사양을 포함하는 YAML 파일의 로컬 경로입니다. 데이터 저장소에 대한 YAML 참조 문서는 다음https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-file-yaml-referencehttps://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-data-lake-gen1-yaml-referencehttps://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-data-lake-gen2-yaml-reference에서 찾을 수 있습니다. https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-blob-yaml-reference

--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

--name -n

데이터 저장소의 이름입니다. --file/-f에 제공된 YAML 파일의 '이름' 필드를 덮어씁니다.

--set

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

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 datastore delete

데이터 저장소를 삭제합니다.

이렇게 하면 작업 영역에서 스토리지 서비스에 대한 연결 정보가 삭제되지만 스토리지의 기본 데이터는 삭제되지 않습니다.

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

필수 매개 변수

--name -n

데이터 저장소의 이름입니다.

--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 datastore list

작업 영역의 데이터 저장소를 나열합니다.

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

예제

--query 인수를 사용하여 명령 결과에 대한 JMESPath 쿼리를 실행하는 작업 영역의 모든 데이터 저장소를 나열합니다.

az ml datastore 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.

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 datastore mount

미리 보기

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

특정 데이터 저장소를 로컬 경로에 탑재합니다. 지금은 Linux만 지원됩니다.

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

예제

이름으로 데이터 저장소 탑재

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

데이터 저장소 짧은 형식 URL로 데이터 저장소 탑재

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

데이터 저장소 긴 형식 URL로 데이터 저장소 탑재

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

필수 매개 변수

--path

탑재할 데이터 저장소 경로(형식 <datastore_name> 또는 azureml://datastores/<datastore_name>.

선택적 매개 변수

--mode

탑재 모드 ro_mount (읽기 전용) 또는 rw_mount (읽기-쓰기)

기본값: ro_mount

--mount-point

탑재 지점으로 사용되는 로컬 경로입니다.

기본값: /home/azureuser/mount/data

--persistent

다시 부팅할 때 탑재를 유지합니다. Compute 인스턴스에서만 지원됩니다.

기본값: False

--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 datastore show

데이터 저장소에 대한 세부 정보를 표시합니다.

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

필수 매개 변수

--name -n

데이터 저장소의 이름입니다.

--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 datastore update

데이터 저장소를 업데이트합니다.

'description', 'tags' 및 'credential' 속성을 업데이트할 수 있습니다.

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

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

--add

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

기본값: []

--file -f

Azure ML 데이터 저장소 사양을 포함하는 YAML 파일의 로컬 경로입니다. 데이터 저장소에 대한 YAML 참조 문서는 다음https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-file-yaml-referencehttps://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-data-lake-gen1-yaml-referencehttps://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-data-lake-gen2-yaml-reference에서 찾을 수 있습니다. https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-blob-yaml-reference

--force-string

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

기본값: False

--name -n

데이터 저장소의 이름입니다. --file/-f에 제공된 YAML 파일의 '이름' 필드를 덮어씁니다.

--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: []

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.