az ml feature-store

참고 항목

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

Azure ML 기능 저장소를 관리합니다.

기능 저장소는 기능의 수명 주기 관리 시스템입니다. 기능 저장소는 기능 검색, 오프라인 워크로드를 제공하는 구체화(학습/일괄 처리 유추), 짧은 대기 시간 요구 사항으로 온라인 유추 제공, 운영 및 기능 품질 모니터링을 제공합니다.

명령

Name	Description	형식	상태
az ml feature-store create	기능 저장소를 만듭니다.	내선 번호	GA
az ml feature-store delete	기능 저장소를 삭제합니다.	내선 번호	GA
az ml feature-store list	구독의 모든 기능 저장소를 나열합니다.	내선 번호	GA
az ml feature-store provision-network	관리되는 네트워크를 프로비전합니다.	내선 번호	GA
az ml feature-store show	기능 저장소에 대한 세부 정보를 표시합니다.	내선 번호	GA
az ml feature-store update	기능 저장소를 업데이트합니다.	내선 번호	GA

az ml feature-store create

기능 저장소를 만듭니다.

기능 저장소를 만들면 Azure ML에서 사용할 여러 Azure 리소스인 Azure Storage, Azure Container Registry, Azure Key Vault 및 Azure 애플리케이션 Insights도 기본적으로 만들어집니다. 대신 기능 저장소 구성 YAML 파일에서 리소스 ID를 지정하여 기능 저장소를 만들 때 기존 Azure 리소스 인스턴스를 사용할 수 있습니다.

az ml feature-store create --resource-group
                           [--application-insights]
                           [--container-registry]
                           [--description]
                           [--display-name]
                           [--file]
                           [--image-build-compute]
                           [--location]
                           [--managed-network]
                           [--materialization-identity]
                           [--name]
                           [--no-wait]
                           [--not-grant-permissions]
                           [--offline-store]
                           [--primary-user-assigned-identity]
                           [--public-network-access]
                           [--set]
                           [--tags]
                           [--update-dependent-resources]

예제

YAML 사양 파일에서 기능 저장소를 만듭니다.

az ml feature-store create --file feature-store.yml --resource-group my-resource-group

필수 매개 변수

--resource-group -g

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

선택적 매개 변수

--application-insights -a

이 작업 영역과 연결된 애플리케이션 인사이트의 ARM ID입니다.

--container-registry -c

이 작업 영역과 연결된 컨테이너 레지스트리의 ARM ID입니다.

--description

기능 저장소에 대한 설명입니다.

--display-name

기능 저장소의 표시 이름입니다.

--file -f

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

--image-build-compute -i

컨테이너 레지스트리가 VNet 뒤에 있을 때 환경 Docker 이미지를 빌드하는 데 사용할 컴퓨팅 대상의 이름입니다.

--location -l

새 기능 저장소에 사용할 위치입니다.

--managed-network -m

작업 영역에 대한 관리형 네트워크 격리 모드입니다.

--materialization-identity -t

오프라인/온라인 스토어 연결에 사용되는 ID입니다.

--name -n

기능 저장소의 이름입니다.

--no-wait

기능 저장소 만들기가 완료되기를 기다리지 마세요.

기본값: False

--not-grant-permissions

기능 저장소(작업 영역, 오프라인 저장소 및 온라인 저장소)에 구체화 ID 권한을 부여하지 않도록 --not-grant-permissions를 지정합니다. 기본값은 false입니다.

기본값: False

--offline-store

기능 저장소 오프라인 저장소 구성. 오프라인 저장소를 설정하려면 materialization-identity가 필요합니다.

--primary-user-assigned-identity -p

여러 ID가 지정된 경우 주 사용자 할당 관리 ID의 ARM 식별자입니다. 클러스터리스 컴퓨팅의 기본 관리 ID이기도 합니다.

--public-network-access

작업 영역이 프라이빗 링크를 사용하도록 설정된 경우 퍼블릭 엔드포인트 연결을 허용합니다.

--set

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

--tags

개체의 태그에 대한 공백으로 구분된 키-값 쌍입니다.

--update-dependent-resources -u

--update_dependent_resources 지정하면 기능 저장소 종속 리소스를 업데이트하는 데 동의하게 됩니다. 작업 영역에 연결된 Azure Container Registry 또는 Application Insights 리소스를 업데이트하면 이전 작업, 배포된 유추 엔드포인트 또는 이 기능 저장소에서 이전 작업을 다시 실행할 수 있는 기능이 중단될 수 있습니다.

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 feature-store delete

기능 저장소를 삭제합니다.

기본적으로 기능 저장소와 연결된 종속 리소스(Azure Storage, Azure Container Registry, Azure Key Vault, Azure 애플리케이션 Insights)는 삭제되지 않습니다. 이러한 리소스도 삭제하려면 --all-resources를 포함합니다.

az ml feature-store delete --name
                           --resource-group
                           [--all-resources]
                           [--no-wait]
                           [--yes]

필수 매개 변수

--name -n

기능 저장소 az configure --defaults feature-store=<name>의 이름 .

--resource-group -g

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

선택적 매개 변수

--all-resources

기능 저장소와 연결된 모든 종속 리소스를 삭제합니다(Azure Storage 계정, Azure Container Registry, Azure 애플리케이션 Insights, Azure Key Vault).

기본값: False

--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 feature-store list

구독의 모든 기능 저장소를 나열합니다.

기능 저장소 목록은 리소스 그룹으로 필터링할 수 있습니다.

az ml feature-store list [--max-results]
                         [--resource-group]

예제

리소스 그룹의 모든 기능 저장소 나열

az ml feature-store list --resource-group my-resource-group

--query 인수를 사용하여 명령 결과에 대한 JMESPath 쿼리를 실행하는 모든 기능 저장소를 나열합니다.

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

선택적 매개 변수

--max-results -r

반환할 최대 결과 수입니다.

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 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 feature-store provision-network

관리되는 네트워크를 프로비전합니다.

기능 저장소를 트리거하여 관리되는 네트워크를 프로비전합니다. Spark 사용 플래그를 지정하면 Spark를 지원하기 위해 작업 영역 관리 네트워크가 준비됩니다. 지정하지 않으면 기본값이 false이지만 나중에 이 플래그를 사용하여 이 명령을 다시 실행하여 사용하도록 설정할 수 있습니다. 사용하도록 설정한 후에는 사용하지 않도록 설정할 수 없습니다.

az ml feature-store provision-network --name
                                      --resource-group
                                      [--include-spark]
                                      [--no-wait]

예제

관리되는 네트워크를 프로비전합니다.

az ml feature-store provision-network --resource-group my-resource-group --name my-feature-store-name

필수 매개 변수

--name -n

기능 저장소 az configure --defaults feature-store=<name>의 이름 .

--resource-group -g

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

선택적 매개 변수

--include-spark

Spark 작업을 고려하여 관리형 네트워크를 프로비전해야 하는 경우 부울 [true/false]입니다. 플래그가 설정되지 않은 경우 기본값은 false입니다. 이 플래그를 사용하여 이 명령을 다시 실행하여 나중에 사용하도록 설정할 수 있습니다.

기본값: False

--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 feature-store show

기능 저장소에 대한 세부 정보를 표시합니다.

az ml feature-store show --name
                         --resource-group

필수 매개 변수

--name -n

기능 저장소 az configure --defaults feature-store=<name>의 이름 .

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 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 feature-store update

기능 저장소를 업데이트합니다.

'description', 'tags', 'friendly_name' 및 materialization_identity 속성을 업데이트할 수 있습니다.

az ml feature-store update --name
                           --resource-group
                           [--add]
                           [--application-insights]
                           [--container-registry]
                           [--description]
                           [--display-name]
                           [--file]
                           [--force-string]
                           [--image-build-compute]
                           [--managed-network]
                           [--materialization-identity]
                           [--no-wait]
                           [--not-grant-permissions]
                           [--primary-user-assigned-identity]
                           [--public-network-access]
                           [--remove]
                           [--set]
                           [--update-dependent-resources]

예제

YAML 사양 파일에서 기능 저장소를 업데이트합니다.

az ml feature-store update --resource-group my-resource-group --name my-feature-store-name --file feature-store.yml

필수 매개 변수

--name -n

기능 저장소 az configure --defaults feature-store=<name>의 이름 .

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 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: []

--application-insights -a

이 작업 영역과 연결된 애플리케이션 인사이트의 ARM ID입니다.

--container-registry -c

이 작업 영역과 연결된 컨테이너 레지스트리의 ARM ID입니다.

--description

기능 저장소에 대한 설명입니다.

--display-name

기능 저장소의 표시 이름입니다.

--file -f

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

--force-string

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

기본값: False

--image-build-compute -i

컨테이너 레지스트리가 VNet 뒤에 있을 때 환경 Docker 이미지를 빌드하는 데 사용할 컴퓨팅 대상의 이름입니다.

--managed-network -m

작업 영역에 대한 관리형 네트워크 격리 모드입니다.

--materialization-identity -t

오프라인/온라인 스토어 연결에 사용되는 ID입니다.

--no-wait

장기 실행 작업이 완료되기를 기다리지 마세요. 기본값은 false입니다.

기본값: False

--not-grant-permissions

기능 저장소(작업 영역, 오프라인 저장소 및 온라인 저장소)에 구체화 ID 권한을 부여하지 않도록 --not-grant-permissions를 지정합니다. 기본값은 false입니다.

기본값: False

--primary-user-assigned-identity -p

이 작업 영역과 연결된 기본 사용자 할당 ID의 ARM ID입니다.

--public-network-access

작업 영역이 프라이빗 링크를 사용하도록 설정된 경우 퍼블릭 엔드포인트 연결을 허용합니다.

--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: []

--update-dependent-resources -u

--update_dependent_resources 지정하면 작업 영역 종속 리소스를 업데이트하는 데 동의합니다. 작업 영역에 연결된 Azure Container Registry 또는 Application Insights 리소스를 업데이트하면 이전 작업, 배포된 유추 엔드포인트 또는 이 작업 영역에서 이전 작업을 다시 실행할 수 있는 기능이 중단될 수 있습니다.

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.