az ml workspace

참고 항목

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

Azure ML 작업 영역을 관리합니다.

Azure ML 작업 영역은 Azure Machine Learning의 최상위 리소스입니다. 학습 작업에서 생성된 로그 및 아티팩트와 함께 ML 워크플로에 사용되는 자산 및 리소스를 추적하는 중앙 집중식 위치를 제공합니다.

CLI v1에서 v2로 업그레이드하는 경우 작업 영역 관리 범위에서 다음 두 가지 변경이 필요합니다.

• 명령을 해당하는 az network private-endpoint 명령으로 업그레이드 az ml workspace private-endpoint 합니다.
• 또한 명령을 동등한 az role assignment create 명령으로 업그레이드 az ml workspace share 합니다.

명령

Name	Description	형식	상태
az ml workspace create	작업 영역을 만듭니다.	내선 번호	GA
az ml workspace delete	작업 영역을 삭제합니다.	내선 번호	GA
az ml workspace diagnose	작업 영역 설정 문제를 진단합니다.	내선 번호	GA
az ml workspace list	구독의 모든 작업 영역을 나열합니다.	내선 번호	GA
az ml workspace list-keys	Azure Storage, Azure Container Registry 및 Azure 애플리케이션 Insights와 같은 종속 리소스에 대한 작업 영역 키를 나열합니다.	내선 번호	GA
az ml workspace outbound-rule	Azure ML 작업 영역의 관리되는 네트워크에 대한 아웃바운드 규칙을 관리합니다.	내선 번호	GA
az ml workspace outbound-rule list	작업 영역에 대한 모든 관리되는 네트워크 아웃바운드 규칙을 나열합니다.	내선 번호	GA
az ml workspace outbound-rule remove	작업 영역에 대한 관리되는 네트워크에서 아웃바운드 규칙을 제거합니다.	내선 번호	GA
az ml workspace outbound-rule set	관리되는 네트워크에서 작업 영역에 대한 아웃바운드 규칙을 추가하거나 업데이트합니다.	내선 번호	GA
az ml workspace outbound-rule show	작업 영역에 대한 관리되는 네트워크 아웃바운드 규칙에 대한 세부 정보를 표시합니다.	내선 번호	GA
az ml workspace provision-network	작업 영역 관리 네트워크를 프로비전합니다.	내선 번호	GA
az ml workspace show	작업 영역에 대한 세부 정보를 표시합니다.	내선 번호	GA
az ml workspace sync-keys	Azure Storage, Azure Container Registry 및 Azure 애플리케이션 Insights와 같은 종속 리소스에 대한 작업 영역 키를 동기화합니다.	내선 번호	GA
az ml workspace update	작업 영역을 업데이트합니다.	내선 번호	GA

az ml workspace create

작업 영역을 만듭니다.

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

az ml workspace create --resource-group
                       [--allow-roleassignment-on-rg]
                       [--application-insights]
                       [--container-registry]
                       [--default-resource-group]
                       [--description]
                       [--display-name]
                       [--enable-data-isolation]
                       [--file]
                       [--hub-id]
                       [--image-build-compute]
                       [--key-vault]
                       [--kind]
                       [--location]
                       [--managed-network]
                       [--name]
                       [--no-wait]
                       [--primary-user-assigned-identity]
                       [--public-network-access]
                       [--set]
                       [--storage-account]
                       [--system-datastores-auth-mode]
                       [--tags]
                       [--update-dependent-resources]

예제

YAML 사양 파일에서 작업 영역을 만듭니다.

az ml workspace create --file workspace.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

--allow-roleassignment-on-rg -r

미리 보기

작업 영역에 리소스 그룹 수준에서 역할 할당이 있을 수 있는지 확인하는 플래그입니다.

기본값: True

--application-insights -a

이 작업 영역과 연결된 애플리케이션 인사이트의 ARM ID입니다.

--container-registry -c

이 작업 영역과 연결된 컨테이너 레지스트리의 ARM ID입니다.

--default-resource-group

미리 보기

허브 종류만. 설정된 경우 이 허브의 자식 프로젝트에는 기본적으로 리소스 그룹이 설정됩니다.

--description

Azure ML 작업 영역에 대한 설명입니다.

--display-name

작업 영역의 표시 이름입니다.

--enable-data-isolation -e

작업 영역에 데이터 격리가 사용하도록 설정되어 있는지 확인하는 플래그입니다. 플래그는 생성 단계에서만 설정할 수 있으며 업데이트할 수 없습니다.

기본값: False

--file -f

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

--hub-id

미리 보기

프로젝트 종류만: 이 프로젝트의 부모 허브를 정의하는 ARM ID입니다.

--image-build-compute -i

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

--key-vault -k

이 작업 영역과 연결된 키 자격 증명 모음의 ARM ID입니다.

--kind

미리 보기

작업 영역을 특정 종류로 지정하고 YAML에 할당된 값(있는 경우)을 재정의합니다. 기본값은 기본값입니다. 유효한 종류는 기본, 허브 및 프로젝트입니다.

--location -l

새 작업 영역에 사용할 위치입니다.

--managed-network -m

미리 보기

작업 영역에 대한 관리형 네트워크 격리 모드입니다.

--name -n

Azure ML 작업 영역의 이름입니다.

--no-wait

작업 영역 만들기가 완료되기를 기다리지 마세요.

기본값: False

--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=.

--storage-account -s

이 작업 영역과 연결된 스토리지 계정의 ARM ID입니다.

--system-datastores-auth-mode -d

미리 보기

시스템 데이터 저장소의 인증 모드를 지정합니다. 유효한 모드는 accesskey 및 ID입니다.

--tags

개체의 태그에 대한 공백으로 구분된 키-값 쌍입니다.

--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.

az ml workspace delete

작업 영역을 삭제합니다.

기본적으로 작업 영역(Azure Storage, Azure Container Registry, Azure Key Vault, Azure 애플리케이션 Insights)과 연결된 종속 리소스는 삭제되지 않습니다. 이러한 리소스도 삭제하려면 --all-resources를 포함합니다. 작업 영역을 영구적으로 삭제하려면 --permanently-delete를 포함합니다.

az ml workspace delete --name
                       --resource-group
                       [--all-resources]
                       [--no-wait]
                       [--permanently-delete]
                       [--yes]

필수 매개 변수

--name -n

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

--resource-group -g

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

선택적 매개 변수

--all-resources

작업 영역과 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

--permanently-delete -p

작업 영역은 기본적으로 작업 영역 데이터를 복구할 수 있도록 일시 삭제된 상태입니다. 일시 삭제 동작을 재정의하고 작업 영역을 영구적으로 삭제하려면 이 플래그를 설정합니다.

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 workspace diagnose

작업 영역 설정 문제를 진단합니다.

작업 영역이 예상대로 작동하지 않는 경우 이 진단을 실행하여 작업 영역이 손상되었는지 확인할 수 있습니다. 프라이빗 엔드포인트 작업 영역의 경우 이 작업 영역에 대한 네트워크 설정과 종속 리소스에 문제가 있는지 여부를 확인하는 데도 도움이 됩니다.

az ml workspace diagnose --name
                         --resource-group
                         [--no-wait]

예제

작업 영역을 진단합니다.

az ml workspace diagnose --name my-workspace-name --no-wait -g my-resource-group

필수 매개 변수

--name -n

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

--resource-group -g

리소스 그룹의 이름입니다. az configure --defaults group=<name>을 사용하여 기본 그룹을 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 workspace list

구독의 모든 작업 영역을 나열합니다.

작업 영역 목록은 리소스 그룹으로 필터링할 수 있습니다.

az ml workspace list [--filtered-kinds]
                     [--max-results]
                     [--resource-group]

예제

리소스 그룹의 모든 작업 영역 나열

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

--query 인수를 사용하여 명령 결과에 대한 JMESPath 쿼리를 실행하는 모든 작업 영역을 나열합니다.

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

선택적 매개 변수

--filtered-kinds

미리 보기

지정된 종류의 작업 영역만 쉼표로 구분된 목록으로 나열합니다. 유효한 종류는 기본, 허브 및 프로젝트입니다.

--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 workspace list-keys

Azure Storage, Azure Container Registry 및 Azure 애플리케이션 Insights와 같은 종속 리소스에 대한 작업 영역 키를 나열합니다.

az ml workspace list-keys --name
                          --resource-group

필수 매개 변수

--name -n

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

--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 workspace provision-network

작업 영역 관리 네트워크를 프로비전합니다.

작업 영역을 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 workspace provision-network --name
                                  --resource-group
                                  [--include-spark]
                                  [--no-wait]

예제

관리되는 네트워크를 프로비전합니다.

az ml workspace provision-network --include-spark --name my-workspace-name --no-wait -g my-resource-group

필수 매개 변수

--name -n

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

--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 workspace show

작업 영역에 대한 세부 정보를 표시합니다.

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

필수 매개 변수

--name -n

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

--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 workspace sync-keys

Azure Storage, Azure Container Registry 및 Azure 애플리케이션 Insights와 같은 종속 리소스에 대한 작업 영역 키를 동기화합니다.

작업 영역의 모든 리소스에 대한 키가 변경되면 자동으로 업데이트되는 데 약 1시간이 걸릴 수 있습니다. 이 명령은 작업 영역을 트리거하여 키를 즉시 동기화합니다. 가능한 시나리오에서는 스토리지 키를 다시 생성한 후 스토리지에 즉시 액세스해야 합니다.

az ml workspace sync-keys --name
                          --resource-group
                          [--no-wait]

필수 매개 변수

--name -n

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

--resource-group -g

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

작업 영역을 업데이트합니다.

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

az ml workspace update --name
                       --resource-group
                       [--add]
                       [--allow-roleassignment-on-rg]
                       [--application-insights]
                       [--container-registry]
                       [--description]
                       [--display-name]
                       [--file]
                       [--force-string]
                       [--image-build-compute]
                       [--managed-network]
                       [--no-wait]
                       [--primary-user-assigned-identity]
                       [--public-network-access]
                       [--remove]
                       [--set]
                       [--system-datastores-auth-mode]
                       [--update-dependent-resources]

예제

YAML 사양 파일에서 작업 영역을 업데이트합니다.

az ml workspace update --resource-group my-resource-group --name my-workspace-name --file workspace.yml

필수 매개 변수

--name -n

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

--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: []

--allow-roleassignment-on-rg -r

미리 보기

작업 영역에 리소스 그룹 수준에서 역할 할당이 있을 수 있는지 확인하는 플래그입니다.

--application-insights -a

이 작업 영역과 연결된 애플리케이션 인사이트의 ARM ID입니다.

--container-registry -c

이 작업 영역과 연결된 컨테이너 레지스트리의 ARM ID입니다.

--description

Azure ML 작업 영역에 대한 설명입니다.

--display-name

작업 영역의 표시 이름입니다.

--file -f

Azure ML 작업 영역 사양을 포함하는 YAML 파일의 로컬 경로입니다. 작업 영역에 대한 YAML 참조 문서는 다음 위치에서 https://aka.ms/ml-cli-v2-workspace-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

미리 보기

작업 영역에 대한 관리형 네트워크 격리 모드입니다.

--no-wait

장기 실행 작업이 완료되기를 기다리지 마세요. 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: []

--system-datastores-auth-mode -d

미리 보기

시스템 데이터 저장소의 인증 모드를 지정합니다. 유효한 모드는 accesskey 및 ID입니다.

--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.