CLI 탐색
중요합니다
이 단원의 콘텐츠는 CLI 버전 2만 다룹니다. 버전 1과 2 중에서 결정하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다.
Azure Machine Learning 작업 영역과 상호 작용하는 또 다른 코드 기반 방법은 CLI(명령줄 인터페이스)입니다. 데이터 과학자는 Python과 마찬가지로 CLI로 작업하지 않을 수 있습니다. Azure CLI는 일반적으로 관리자와 엔지니어가 Azure에서 작업을 자동화하는 데 사용됩니다.
Azure Machine Learning에서 Azure CLI를 사용하는 데는 여러 가지 이점이 있습니다. Azure CLI를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 반복 가능하도록 자산 및 리소스의 생성 및 구성을 자동화 합니다.
- 여러 환경(예: 개발, 테스트 및 프로덕션)에서 복제해야 하는 자산 및 리소스에 대한 일관성 을 보장합니다.
- CI/CD(지속적인 통합 및 지속적인 배포) 파이프라인과 같은 개발자 작업(DevOps) 워크플로에 기계 학습 자산 구성을 통합합니다.
Azure CLI를 사용하여 Azure Machine Learning 작업 영역과 상호 작용하려면 Azure CLI 및 Azure Machine Learning 확장을 설치해야 합니다.
Azure CLI 설치
Linux, Mac 또는 Windows 컴퓨터에 Azure CLI를 설치할 수 있습니다. Azure CLI를 사용하여 명령 또는 스크립트를 실행하여 Azure 리소스를 관리합니다. Azure Cloud Shell을 통해 브라우저에서 Azure CLI를 사용할 수도 있습니다. 어떤 플랫폼을 선택하든 동일한 작업을 실행할 수 있습니다. 그러나 Azure CLI, 명령 및 스크립트의 설치는 플랫폼마다 다릅니다.
중요합니다
컴퓨터에 Azure CLI를 설치하려면 패키지 관리자를 사용할 수 있습니다. 다음은 선택한 플랫폼에 따라 Azure CLI를 설치하는 지침입니다. Azure Cloud Shell을 사용하는 경우 Azure CLI를 설치할 필요가 없습니다. 이 개요에서 Azure Cloud Shell을 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.
Azure Machine Learning 확장 설치
Azure CLI를 설치하거나 Azure Cloud Shell을 설정한 후에는 Azure CLI를 사용하여 Azure Machine Learning 리소스를 관리하기 위해 Azure Machine Learning 확장을 설치해야 합니다.
다음 명령을 사용하여 Azure Machine Learning 확장 ml을 설치할 수 있습니다.
az extension add -n ml -y
그런 다음, 도움말 명령 -h를 실행하여 확장이 설치되어 있는지 확인하고 이 확장에서 사용할 수 있는 명령 목록을 가져올 수 있습니다. 목록은 Azure Machine Learning용 Azure CLI 확장으로 실행할 수 있는 작업에 대한 개요를 제공합니다.
az ml -h
Azure CLI 사용
Azure CLI를 사용하여 Azure Machine Learning 작업 영역과 상호 작용하려면 명령을 사용합니다. 각 명령에는 az ml가 접두사로 붙습니다.
CLI의 참조 설명서에서 명령 목록을 찾을 수 있습니다.
예를 들어 컴퓨팅 대상을 만들려면 다음 명령을 사용할 수 있습니다.
az ml compute create --name aml-cluster --size STANDARD_DS3_v2 --min-instances 0 --max-instances 5 --type AmlCompute --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
명령과 함께 사용할 수 있는 모든 가능한 매개 변수를 탐색하려면 특정 명령에 대한 참조 설명서를 검토할 수 있습니다.
만들려는 자산 또는 리소스에 대한 매개 변수를 정의할 때 YAML 파일을 사용하여 구성을 정의하는 것이 좋습니다. YAML 파일에 모든 매개 변수 값을 저장하면 작업을 쉽게 구성하고 자동화할 수 있습니다.
예를 들어 YAML 파일에서 구성을 먼저 정의하여 동일한 컴퓨팅 대상을 만들 수도 있습니다.
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/amlCompute.schema.json
name: aml-cluster
type: amlcompute
size: STANDARD_DS3_v2
min_instances: 0
max_instances: 5
YAML 파일에 포함할 수 있는 모든 가능한 매개 변수는 컴퓨팅 클러스터처럼 만들려는 특정 자산 또는 리소스에 대한 참조 설명서에서 찾을 수 있습니다.
YAML 파일을 compute.yml저장한 경우 다음 명령을 사용하여 컴퓨팅 대상을 만들 수 있습니다.
az ml compute create --file compute.yml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
참조 설명서에서 모든 YAML 스키마에 대한 개요를 찾을 수 있습니다.
팁 (조언)
Azure Machine Learning에서 CLI(v2)를 사용하여 모델을 학습하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다.