az ml model
Notitie
Deze verwijzing maakt deel uit van de ml-extensie voor de Azure CLI (versie 2.15.0 of hoger). De extensie installeert automatisch de eerste keer dat u een az ml-modelopdracht uitvoert. Meer informatie over extensies.
Azure ML-modellen beheren.
Azure ML-modellen bestaan uit de binaire bestanden die een machine learning-model en eventuele bijbehorende metagegevens vertegenwoordigen. Deze modellen kunnen worden gebruikt in eindpuntimplementaties voor realtime en batchdeductie.
Opdracht
| Name | Description | Type | Status |
|---|---|---|---|
| az ml model archive |
Een model archiveren. |
Toestel | GA |
| az ml model create |
Maak een model. |
Toestel | GA |
| az ml model download |
Download alle modelgerelateerde bestanden. |
Toestel | GA |
| az ml model list |
Geef modellen weer in een werkruimte/register. Als u een register gebruikt, vervangt u deze door |
Toestel | GA |
| az ml model package |
Een model verpakken in een omgeving. |
Toestel | Preview |
| az ml model restore |
Een gearchiveerd model herstellen. |
Toestel | GA |
| az ml model share |
Deel een specifiek model van werkruimte naar register. |
Toestel | GA |
| az ml model show |
Details weergeven voor een model in een werkruimte/register. Als u een register gebruikt, vervangt u deze door |
Toestel | GA |
| az ml model update |
Een model bijwerken in een werkruimte/register. |
Toestel | GA |
az ml model archive
Een model archiveren.
Als u een model archivert, wordt het standaard verborgen voor lijstquery's (az ml model list). U kunt nog steeds verwijzen naar en een gearchiveerd model gebruiken in uw werkstromen. U kunt een modelcontainer of een specifieke modelversie archiveren. Als u een modelcontainer archiveert, worden alle versies van het model onder die naam gearchiveerd. U kunt een gearchiveerd model herstellen met behulp van az ml model restore. Als de hele modelcontainer is gearchiveerd, kunt u geen afzonderlijke versies van het model herstellen. U moet de modelcontainer herstellen.
az ml model archive --name
[--label]
[--registry-name]
[--resource-group]
[--version]
[--workspace-name]Voorbeelden
Een modelcontainer archiveren (alle versies van dat model archiveren)
az ml model archive --name my-model --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspaceEen specifieke modelversie archiveren
az ml model archive --name my-model --version 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspaceVereiste parameters
Naam van het model.
Optionele parameters
Label van het model.
Indien opgegeven, richt de opdracht zich op het register in plaats van op een werkruimte. Daarom zijn resourcegroep en werkruimte niet vereist.
De naam van de resourcegroep. U kunt de standaardgroep configureren met behulp van az configure --defaults group=<name>.
Versie van het model.
Naam van de Azure ML-werkruimte. U kunt de standaardwerkruimte configureren met behulp van az configure --defaults workspace=<name>.
Globale parameters
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.
Dit Help-bericht weergeven en afsluiten.
Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.
Uitvoerindeling.
JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.
Naam of id van het abonnement. U kunt het standaardabonnement configureren met behulp van az account set -s NAME_OR_ID.
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie. Gebruik --debug voor volledige foutopsporingslogboeken.
az ml model create
Maak een model.
Modellen kunnen worden gemaakt op basis van een lokaal bestand, lokale map, gegevensarchief of taakuitvoer. Het gemaakte model wordt bijgehouden in de werkruimte/het register onder de opgegeven naam en versie. Als u een register gebruikt, vervangt u deze door --workspace-name my-workspace de --registry-name <registry-name> optie.
az ml model create [--datastore]
[--description]
[--file]
[--name]
[--no-wait]
[--path]
[--registry-name]
[--resource-group]
[--set]
[--stage]
[--tags]
[--type]
[--version]
[--workspace-name]Voorbeelden
Een model maken op basis van een YAML-specificatiebestand
az ml model create --file model.yml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspaceEen model maken vanuit een lokale map met behulp van opdrachtopties
az ml model create --name my-model --version 1 --path ./my-model --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspaceEen model maken met de URI-indeling 'runs:/<run-id><path-to-model-relative-to-the-root-of-the-artifact-location>/' en opdrachtopties voor mlflow-run
az ml model create --name my-model --version 1 --path runs:/c42d2507-4953-4a7c-a4c1-2b5bfe0ac64e/model/ --type mlflow_model --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspaceMaak een model op basis van een benoemde taakuitvoer met behulp van de azureml-taak-URI-indeling 'azureml://jobs/<job-name>/outputs//<named-output>paths/<path-to-model-relative-to-the-named-output-location>' en opdrachtopties. De standaard benoemde uitvoer is artefacten
az ml model create --name my-model --version 1 --path azureml://jobs/c42d2507-4953-4a7c-a4c1-2b5bfe0ac64e/outputs/artifacts/paths/model/ --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspaceEen model maken vanuit een gegevensarchief 'azureml://datastores/<datastore-name>/paths/<path-to-model-relative-to-the-root-of-the-datastore-location>' met behulp van opdrachtopties
az ml model create --name my-model --version 1 --path azureml://datastores/myblobstore/paths/models/cifar10/cifar.pt --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspaceOptionele parameters
Het gegevensarchief waar het lokale artefact naar moet worden geüpload.
Beschrijving van het model.
Lokaal pad naar het YAML-bestand met de Specificatie van het Azure ML-model. De YAML-referentiedocumenten voor het model vindt u op: https://aka.ms/ml-cli-v2-model-yaml-reference.
Naam van het model.
Wacht niet totdat de langdurige bewerking is voltooid.
Pad naar het modelbestand(en). Dit kan een lokale of externe locatie zijn. Indien opgegeven, moeten --name/-n en --version/-v ook worden opgegeven.
Indien opgegeven, richt de opdracht zich op het register in plaats van op een werkruimte. Daarom zijn resourcegroep en werkruimte niet vereist.
De naam van de resourcegroep. U kunt de standaardgroep configureren met behulp van az configure --defaults group=<name>.
Werk een object bij door een eigenschapspad en waarde op te geven die u wilt instellen. Voorbeeld: --set property1.property2=.
Fase van het model.
Door spaties gescheiden sleutel-waardeparen voor de tags van het object.
Het type model, toegestane waarden zijn custom_model, mlflow_model en triton_model. Het standaardtype is custom_model.
Versie van het model.
Naam van de Azure ML-werkruimte. U kunt de standaardwerkruimte configureren met behulp van az configure --defaults workspace=<name>.
Globale parameters
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.
Dit Help-bericht weergeven en afsluiten.
Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.
Uitvoerindeling.
JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.
Naam of id van het abonnement. U kunt het standaardabonnement configureren met behulp van az account set -s NAME_OR_ID.
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie. Gebruik --debug voor volledige foutopsporingslogboeken.
az ml model download
Download alle modelgerelateerde bestanden.
De bestanden worden gedownload naar een map met de naam van het model. Als u een register gebruikt, vervangt u deze door --workspace-name my-workspace de --registry-name <registry-name> optie.
az ml model download --name
--version
[--download-path]
[--registry-name]
[--resource-group]
[--workspace-name]Voorbeelden
Een model met de opgegeven naam en versie downloaden
az ml model download --name my-model --version 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspaceEen model met de opgegeven naam en versie downloaden naar een opgegeven lokaal pad
az ml model download --name my-model --version 1 --download-path local_path --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspaceVereiste parameters
Naam van het model.
Versie van het model.
Optionele parameters
Pad om de modelbestanden te downloaden, wordt standaard ingesteld op de huidige werkmap.
Indien opgegeven, richt de opdracht zich op het register in plaats van op een werkruimte. Daarom zijn resourcegroep en werkruimte niet vereist.
De naam van de resourcegroep. U kunt de standaardgroep configureren met behulp van az configure --defaults group=<name>.
Naam van de Azure ML-werkruimte. U kunt de standaardwerkruimte configureren met behulp van az configure --defaults workspace=<name>.
Globale parameters
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.
Dit Help-bericht weergeven en afsluiten.
Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.
Uitvoerindeling.
JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.
Naam of id van het abonnement. U kunt het standaardabonnement configureren met behulp van az account set -s NAME_OR_ID.
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie. Gebruik --debug voor volledige foutopsporingslogboeken.
az ml model list
Geef modellen weer in een werkruimte/register. Als u een register gebruikt, vervangt u deze door --workspace-name my-workspace de --registry-name <registry-name> optie.
az ml model list [--archived-only]
[--include-archived]
[--max-results]
[--name]
[--registry-name]
[--resource-group]
[--stage]
[--workspace-name]Voorbeelden
Alle modellen in een werkruimte weergeven
az ml model list --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspaceEen lijst weergeven van alle modelversies voor de opgegeven naam in een werkruimte
az ml model list --name my-model --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspaceGeef alle modellen in een werkruimte weer met behulp van het argument --query om een JMESPath-query uit te voeren op de resultaten van opdrachten.
az ml model list --query "[].{Name:name}" --output table --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspaceOptionele parameters
Alleen gearchiveerde modellen weergeven.
Gearchiveerde modellen en actieve modellen weergeven.
Maximum aantal resultaten dat moet worden geretourneerd.
Naam van het model. Indien opgegeven, worden alle modelversies onder deze naam geretourneerd.
Indien opgegeven, richt de opdracht zich op het register in plaats van op een werkruimte. Daarom zijn resourcegroep en werkruimte niet vereist.
De naam van de resourcegroep. U kunt de standaardgroep configureren met behulp van az configure --defaults group=<name>.
Fase van het model.
Naam van de Azure ML-werkruimte. U kunt de standaardwerkruimte configureren met behulp van az configure --defaults workspace=<name>.
Globale parameters
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.
Dit Help-bericht weergeven en afsluiten.
Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.
Uitvoerindeling.
JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.
Naam of id van het abonnement. U kunt het standaardabonnement configureren met behulp van az account set -s NAME_OR_ID.
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie. Gebruik --debug voor volledige foutopsporingslogboeken.
az ml model package
Deze opdracht is in preview en in ontwikkeling. Referentie- en ondersteuningsniveaus: https://aka.ms/CLI_refstatus
Een model verpakken in een omgeving.
Wanneer een model is verpakt, wordt er een omgeving met alle afhankelijkheden gemaakt.
az ml model package --file
--name
--version
[--registry-name]
[--resource-group]
[--workspace-name]Voorbeelden
Een model verpakken met de opgegeven naam en versie
az ml model package --name my-model --version my-version --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace --file my-package.ymlVereiste parameters
Lokaal pad naar het YAML-bestand met de definitie van het modelpakket.
Naam van het model.
Versie van het model.
Optionele parameters
Indien opgegeven, richt de opdracht zich op het register in plaats van op een werkruimte. Daarom zijn resourcegroep en werkruimte niet vereist.
De naam van de resourcegroep. U kunt de standaardgroep configureren met behulp van az configure --defaults group=<name>.
Naam van de Azure ML-werkruimte. U kunt de standaardwerkruimte configureren met behulp van az configure --defaults workspace=<name>.
Globale parameters
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.
Dit Help-bericht weergeven en afsluiten.
Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.
Uitvoerindeling.
JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.
Naam of id van het abonnement. U kunt het standaardabonnement configureren met behulp van az account set -s NAME_OR_ID.
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie. Gebruik --debug voor volledige foutopsporingslogboeken.
az ml model restore
Een gearchiveerd model herstellen.
Wanneer een gearchiveerd model wordt hersteld, wordt het niet meer verborgen voor lijstquery's (az ml model list). Als een volledige modelcontainer is gearchiveerd, kunt u die gearchiveerde container herstellen. Hiermee worden alle versies van het model onder die naam hersteld. U kunt alleen een specifieke modelversie herstellen als de hele modelcontainer is gearchiveerd. U moet de hele container herstellen. Als alleen een afzonderlijke modelversie is gearchiveerd, kunt u die specifieke versie herstellen.
az ml model restore --name
[--label]
[--registry-name]
[--resource-group]
[--version]
[--workspace-name]Voorbeelden
Een gearchiveerde modelcontainer herstellen (herstelt alle versies van dat model)
az ml model restore --name my-model --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspaceEen specifieke gearchiveerde modelversie herstellen
az ml model restore --name my-model --version 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspaceVereiste parameters
Naam van het model.
Optionele parameters
Label van het model.
Indien opgegeven, richt de opdracht zich op het register in plaats van op een werkruimte. Daarom zijn resourcegroep en werkruimte niet vereist.
De naam van de resourcegroep. U kunt de standaardgroep configureren met behulp van az configure --defaults group=<name>.
Versie van het model.
Naam van de Azure ML-werkruimte. U kunt de standaardwerkruimte configureren met behulp van az configure --defaults workspace=<name>.
Globale parameters
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.
Dit Help-bericht weergeven en afsluiten.
Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.
Uitvoerindeling.
JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.
Naam of id van het abonnement. U kunt het standaardabonnement configureren met behulp van az account set -s NAME_OR_ID.
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie. Gebruik --debug voor volledige foutopsporingslogboeken.
az ml model share
Deel een specifiek model van werkruimte naar register.
Kopieer een bestaand model van een werkruimte naar een register voor hergebruik tussen werkruimten.
az ml model share --name
--registry-name
--share-with-name
--share-with-version
--version
[--resource-group]
[--workspace-name]Voorbeelden
Een bestaande omgeving delen van werkruimte naar register
az ml model share --name my-model --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-registryVereiste parameters
Naam van het model.
Doelregister.
De naam van het model waarmee moet worden gemaakt.
De versie van het model waarmee moet worden gemaakt.
Versie van het model.
Optionele parameters
De naam van de resourcegroep. U kunt de standaardgroep configureren met behulp van az configure --defaults group=<name>.
Naam van de Azure ML-werkruimte. U kunt de standaardwerkruimte configureren met behulp van az configure --defaults workspace=<name>.
Globale parameters
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.
Dit Help-bericht weergeven en afsluiten.
Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.
Uitvoerindeling.
JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.
Naam of id van het abonnement. U kunt het standaardabonnement configureren met behulp van az account set -s NAME_OR_ID.
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie. Gebruik --debug voor volledige foutopsporingslogboeken.
az ml model show
Details weergeven voor een model in een werkruimte/register. Als u een register gebruikt, vervangt u deze door --workspace-name my-workspace de --registry-name <registry-name> optie.
az ml model show --name
[--label]
[--registry-name]
[--resource-group]
[--version]
[--workspace-name]Voorbeelden
Details weergeven voor een model met de opgegeven naam en versie
az ml model show --name my-model --version 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspaceVereiste parameters
Naam van het model.
Optionele parameters
Label van het model.
Indien opgegeven, richt de opdracht zich op het register in plaats van op een werkruimte. Daarom zijn resourcegroep en werkruimte niet vereist.
De naam van de resourcegroep. U kunt de standaardgroep configureren met behulp van az configure --defaults group=<name>.
Versie van het model.
Naam van de Azure ML-werkruimte. U kunt de standaardwerkruimte configureren met behulp van az configure --defaults workspace=<name>.
Globale parameters
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.
Dit Help-bericht weergeven en afsluiten.
Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.
Uitvoerindeling.
JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.
Naam of id van het abonnement. U kunt het standaardabonnement configureren met behulp van az account set -s NAME_OR_ID.
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie. Gebruik --debug voor volledige foutopsporingslogboeken.
az ml model update
Een model bijwerken in een werkruimte/register.
De eigenschappen 'description' en 'tags' kunnen worden bijgewerkt. Als u een register gebruikt, vervangt u deze door --workspace-name my-workspace de --registry-name <registry-name> optie.
az ml model update --name
--resource-group
[--add]
[--force-string]
[--label]
[--registry-name]
[--remove]
[--set]
[--stage]
[--version]
[--workspace-name]Voorbeelden
De smaken van een model bijwerken
az ml model update --name my-model --version 1 --set flavors.python_function.python_version=3.8 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspaceVereiste parameters
Naam van het model.
De naam van de resourcegroep. U kunt de standaardgroep configureren met behulp van az configure --defaults group=<name>.
Optionele parameters
Voeg een object toe aan een lijst met objecten door een pad- en sleutelwaardeparen op te geven. Voorbeeld: --add property.listProperty <key=value, string or JSON string>.
Wanneer u 'set' of 'toevoegen' gebruikt, behoudt u letterlijke tekenreeksen in plaats van te converteren naar JSON.
Label van het model.
Indien opgegeven, richt de opdracht zich op het register in plaats van op een werkruimte. Daarom zijn resourcegroep en werkruimte niet vereist.
Een eigenschap of element uit een lijst verwijderen. Voorbeeld: --remove property.list <indexToRemove> OF --remove propertyToRemove.
Werk een object bij door een eigenschapspad en waarde op te geven die u wilt instellen. Voorbeeld: --set property1.property2=<value>.
Fase van het model.
Versie van het model.
Naam van de Azure ML-werkruimte. U kunt de standaardwerkruimte configureren met behulp van az configure --defaults workspace=<name>.
Globale parameters
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie om alle logboeken voor foutopsporing weer te geven.
Dit Help-bericht weergeven en afsluiten.
Alleen fouten weergeven, waarschuwingen onderdrukken.
Uitvoerindeling.
JMESPath-queryreeks. Zie http://jmespath.org/ voor meer informatie en voorbeelden.
Naam of id van het abonnement. U kunt het standaardabonnement configureren met behulp van az account set -s NAME_OR_ID.
Vergroot de uitgebreidheid van logboekregistratie. Gebruik --debug voor volledige foutopsporingslogboeken.
Feedback
Binnenkort beschikbaar: In de loop van 2024 zullen we GitHub-problemen geleidelijk uitfaseren als het feedbackmechanisme voor inhoud en deze vervangen door een nieuw feedbacksysteem. Zie voor meer informatie: https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Feedback verzenden en weergeven voor