az ml environment

참고 항목

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

Azure ML 환경을 관리합니다.

Azure ML 환경은 작업 및 엔드포인트 배포에 대한 실행 환경을 정의하여 학습 및 유추에 대한 종속성을 캡슐화합니다. 이러한 환경 정의는 Docker 이미지에 기본 제공됩니다.

명령

Name	Description	형식	상태
az ml environment archive	환경을 보관합니다.	내선 번호	GA
az ml environment create	환경 만들기.	내선 번호	GA
az ml environment list	작업 영역의 환경을 나열합니다.	내선 번호	GA
az ml environment restore	보관된 환경을 복원합니다.	내선 번호	GA
az ml environment share	작업 영역에서 레지스트리로 특정 환경을 공유합니다.	내선 번호	GA
az ml environment show	환경에 대한 세부 정보를 표시합니다.	내선 번호	GA
az ml environment update	환경을 업데이트합니다.	내선 번호	GA

az ml environment archive

환경을 보관합니다.

환경을 보관하면 기본적으로 목록 쿼리(az ml environment list)에서 해당 환경이 숨겨집니다. 워크플로에서 보관된 환경을 계속 참조하고 사용할 수 있습니다. 환경 컨테이너 또는 특정 환경 버전을 보관할 수 있습니다. 환경 컨테이너를 보관하면 지정된 이름으로 환경의 모든 버전이 보관됩니다. 를 사용하여 az ml environment restore보관된 환경을 복원할 수 있습니다. 전체 환경 컨테이너가 보관된 경우 환경의 개별 버전을 복원할 수 없습니다. 환경 컨테이너를 복원해야 합니다.

az ml environment archive --name
                          [--label]
                          [--registry-name]
                          [--resource-group]
                          [--version]
                          [--workspace-name]

예제

환경 컨테이너 보관(해당 환경의 모든 버전 보관)

az ml environment archive --name my-env --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

특정 환경 버전 보관

az ml environment archive --name my-env --version 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

필수 매개 변수

--name -n

환경의 이름입니다.

선택적 매개 변수

--label -l

환경의 레이블입니다.

--registry-name

제공된 경우 명령은 작업 영역 대신 레지스트리를 대상으로 합니다. 따라서 리소스 그룹 및 작업 영역은 필요하지 않습니다.

--resource-group -g

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

--version -v

환경의 버전입니다.

--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 environment create

환경 만들기.

환경은 Docker 이미지, Dockerfile 또는 Conda 파일에서 정의할 수 있습니다. Azure ML은 기본 이미지로 사용할 수 있는 CPU 및 GPU Docker 이미지 집합을 기본. 이러한 이미지에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요 https://github.com/Azure/AzureML-Containers.

생성된 환경은 지정된 이름 및 버전 아래의 작업 영역에서 추적됩니다.

az ml environment create [--build-context]
                         [--conda-file]
                         [--datastore]
                         [--description]
                         [--dockerfile-path]
                         [--file]
                         [--image]
                         [--name]
                         [--no-wait]
                         [--os-type]
                         [--registry-name]
                         [--resource-group]
                         [--set]
                         [--tags]
                         [--version]
                         [--workspace-name]

예제

YAML 사양 파일에서 환경 만들기

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

Docker 이미지에서 환경 만들기

az ml environment create --name my-env --version 1 --file my_env.yml  --image pytorch/pytorch --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

빌드 컨텍스트에서 환경 만들기

az ml environment create --name my-env --version 1 --file my_env.yml  --build-context envs/context/ --dockerfile-path Dockerfile --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Conda 사양에서 환경 만들기

az ml environment create --name my-env --version 1 --file my_env.yml  --conda-file conda_dep.yml --image mcr.microsoft.com/azureml/openmpi3.1.2-ubuntu18.04 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

YAML 사양 파일에서 레지스트리에 환경 만들기

az ml environment create --file my_env.yml --registry-name my-registry-name --resource-group my-resource-group

선택적 매개 변수

--build-context -b

Docker 빌드 컨텍스트로 사용할 디렉터리의 로컬 경로입니다. --build-context/-b 및 --image/-i는 상호 배타적 인수입니다.

--conda-file -c

conda 사양 파일의 로컬 경로입니다. --image/-i도 이 인수를 사용하는 경우 지정해야 합니다.

--datastore

로컬 아티팩트 업로드할 데이터 저장소입니다.

--description

환경에 대한 설명입니다.

--dockerfile-path -d

--build-context/-b로 지정된 디렉터리 내의 Dockerfile에 대한 상대 경로입니다. 생략하면 './Dockerfile'이 사용됩니다.

기본값: /Dockerfile

--file -f

Azure ML 환경 사양을 포함하는 YAML 파일의 로컬 경로입니다. 환경에 대한 YAML 참조 문서는 다음 위치에서 https://aka.ms/ml-cli-v2-environment-yaml-reference찾을 수 있습니다.

--image -i

Docker 이미지. --image/-i 및 --build-context/-b는 상호 배타적 인수입니다.

--name -n

환경의 이름입니다.

--no-wait

장기 실행 작업이 완료되기를 기다리지 마세요.

기본값: False

--os-type

운영 체제 유형입니다. 허용되는 값: linux, windows. 기본값: linux.

--registry-name

제공된 경우 명령은 작업 영역 대신 레지스트리를 대상으로 합니다. 따라서 리소스 그룹 및 작업 영역은 필요하지 않습니다.

--resource-group -g

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

--set

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

--tags

개체의 태그에 대한 공백으로 구분된 키-값 쌍입니다.

--version -v

환경의 버전입니다.

--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 environment list

작업 영역의 환경을 나열합니다.

az ml environment list [--archived-only]
                       [--include-archived]
                       [--max-results]
                       [--name]
                       [--registry-name]
                       [--resource-group]
                       [--workspace-name]

예제

작업 영역의 모든 환경 나열

az ml environment list --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

작업 영역에서 지정된 이름의 모든 환경 버전을 나열합니다.

az ml environment list --name my-env --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

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

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

레지스트리의 모든 환경 나열

az ml environment list --registry-name my-registry-name --resource-group my-resource-group

레지스트리에서 지정된 이름의 모든 환경 버전을 나열합니다.

az ml environment list --name my-env --registry-name my-registry-name --resource-group my-resource-group

선택적 매개 변수

--archived-only

보관된 환경만 나열합니다.

기본값: False

--include-archived

보관된 환경 및 활성 환경을 나열합니다.

기본값: False

--max-results -r

반환할 최대 결과 수입니다.

--name -n

환경의 이름입니다. 제공된 경우 이 이름의 모든 환경 버전이 반환됩니다.

--registry-name

제공된 경우 명령은 작업 영역 대신 레지스트리를 대상으로 합니다. 따라서 리소스 그룹 및 작업 영역은 필요하지 않습니다.

--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 environment restore

보관된 환경을 복원합니다.

보관된 환경이 복원되면 목록 쿼리(az ml environment list)에서 더 이상 숨겨지지 않습니다. 전체 환경 컨테이너가 보관된 경우 보관된 해당 컨테이너를 복원할 수 있습니다. 그러면 지정된 이름으로 환경의 모든 버전이 복원됩니다. 전체 환경 컨테이너가 보관된 경우 특정 환경 버전만 복원할 수 없습니다. 전체 컨테이너를 복원해야 합니다. 개별 환경 버전만 보관된 경우 해당 특정 버전을 복원할 수 있습니다.

az ml environment restore --name
                          [--label]
                          [--registry-name]
                          [--resource-group]
                          [--version]
                          [--workspace-name]

예제

보관된 환경 컨테이너 복원(해당 환경의 모든 버전 복원)

az ml environment restore --name my-env --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

보관된 특정 환경 버전 복원

az ml environment restore --name my-env --version 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

필수 매개 변수

--name -n

환경의 이름입니다.

선택적 매개 변수

--label -l

환경의 레이블입니다.

--registry-name

제공된 경우 명령은 작업 영역 대신 레지스트리를 대상으로 합니다. 따라서 리소스 그룹 및 작업 영역은 필요하지 않습니다.

--resource-group -g

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

--version -v

환경의 버전입니다.

--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 environment share

작업 영역에서 레지스트리로 특정 환경을 공유합니다.

작업 영역 간 재사용을 위해 기존 환경을 작업 영역에서 레지스트리로 복사합니다.

az ml environment share --name
                        --registry-name
                        --share-with-name
                        --share-with-version
                        --version
                        [--resource-group]
                        [--workspace-name]

예제

작업 영역에서 레지스트리로 기존 환경 공유

az ml environment share --name my-environment --version my-version --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace --share-with-name new-name-in-registry --share-with-version new-version-in-registry --registry-name my-registry

필수 매개 변수

--name -n

환경의 이름입니다.

--registry-name

대상 레지스트리입니다.

--share-with-name

만들 환경의 이름입니다.

--share-with-version

만들 환경의 버전입니다.

--version -v

환경의 버전입니다.

선택적 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.

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 environment show

환경에 대한 세부 정보를 표시합니다.

az ml environment show --name
                       [--label]
                       [--registry-name]
                       [--resource-group]
                       [--version]
                       [--workspace-name]

예제

지정된 이름 및 버전이 있는 환경에 대한 세부 정보 표시

az ml environment show --name my-env --version 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

지정된 이름 및 버전을 사용하여 레지스트리의 환경에 대한 세부 정보 표시

az ml environment show --name my-env --version 1 --registry-name my-registry-name --resource-group my-resource-group

필수 매개 변수

--name -n

환경의 이름입니다.

선택적 매개 변수

--label -l

환경의 레이블입니다.

--registry-name

제공된 경우 명령은 작업 영역 대신 레지스트리를 대상으로 합니다. 따라서 리소스 그룹 및 작업 영역은 필요하지 않습니다.

--resource-group -g

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

--version -v

환경의 버전입니다.

--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 environment update

환경을 업데이트합니다.

'description' 및 'tags' 속성만 업데이트할 수 있습니다.

az ml environment update --name
                         [--add]
                         [--force-string]
                         [--label]
                         [--registry-name]
                         [--remove]
                         [--resource-group]
                         [--set]
                         [--version]
                         [--workspace-name]

필수 매개 변수

--name -n

환경의 이름입니다.

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

--label -l

환경의 레이블입니다.

--registry-name

제공된 경우 명령은 작업 영역 대신 레지스트리를 대상으로 합니다. 따라서 리소스 그룹 및 작업 영역은 필요하지 않습니다.

--remove

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

기본값: []

--resource-group -g

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

--set

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

기본값: []

--version -v

환경의 버전입니다.

--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.