az ml batch-endpoint

  • Odwołanie

Uwaga

Ta dokumentacja jest częścią rozszerzenia ml dla interfejsu wiersza polecenia platformy Azure (wersja 2.15.0 lub nowsza). Rozszerzenie zostanie automatycznie zainstalowane przy pierwszym uruchomieniu polecenia az ml batch-endpoint . Dowiedz się więcej o rozszerzeniach.

Zarządzanie punktami końcowymi wsadowymi usługi Azure ML.

Punkty końcowe usługi Azure ML zapewniają prosty interfejs do tworzenia wdrożeń modelu i zarządzania nimi. Każdy punkt końcowy może mieć co najmniej jedno wdrożenie. Punkty końcowe usługi Batch są używane do oceniania wsadowego w trybie offline.

Polecenia

Nazwa Opis Typ Stan
az ml batch-endpoint create

Utwórz punkt końcowy.

 Numer wewnętrzny Ogólna dostępność
az ml batch-endpoint delete

Usuwanie punktu końcowego.

 Numer wewnętrzny Ogólna dostępność
az ml batch-endpoint invoke

Wywoływanie punktu końcowego.

 Numer wewnętrzny Ogólna dostępność
az ml batch-endpoint list

Wyświetlanie listy punktów końcowych w obszarze roboczym.

 Numer wewnętrzny Ogólna dostępność
az ml batch-endpoint list-jobs

Wyświetl listę zadań oceniania wsadowego dla punktu końcowego wsadowego.

 Numer wewnętrzny Ogólna dostępność
az ml batch-endpoint show

Pokaż szczegóły punktu końcowego.

 Numer wewnętrzny Ogólna dostępność
az ml batch-endpoint update

Aktualizowanie punktu końcowego.

 Numer wewnętrzny Ogólna dostępność

az ml batch-endpoint create

Utwórz punkt końcowy.

Aby utworzyć punkt końcowy, podaj plik YAML z konfiguracją punktu końcowego wsadowego. Jeśli punkt końcowy już istnieje, zostanie on zastąpiony nowymi ustawieniami.

az ml batch-endpoint create --resource-group
                            --workspace-name
                            [--file]
                            [--name]
                            [--no-wait]
                            [--set]

Przykłady

Tworzenie punktu końcowego na podstawie pliku specyfikacji YAML

az ml batch-endpoint create --file endpoint.yml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Tworzenie punktu końcowego o nazwie

az ml batch-endpoint create --name endpointname --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parametry wymagane

--resource-group -g

Nazwa grupy zasobów. Grupę domyślną można skonfigurować przy użyciu polecenia az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nazwa obszaru roboczego usługi Azure ML. Domyślny obszar roboczy można skonfigurować przy użyciu polecenia az configure --defaults workspace=<name>.

Parametry opcjonalne

--file -f

Ścieżka lokalna do pliku YAML zawierającego specyfikację punktu końcowego wsadowego usługi Azure ML. Dokumentację referencyjną YAML dla punktu końcowego wsadowego można znaleźć na stronie: https://aka.ms/ml-cli-v2-endpoint-batch-yaml-reference.

--name -n

Nazwa punktu końcowego partii.

--no-wait

Nie czekaj na zakończenie długotrwałej operacji. Wartość domyślna to False.

wartość domyślna: False
--set

Zaktualizuj obiekt, określając ścieżkę właściwości i wartość do ustawienia. Przykład: --set property1.property2=.

Parametry globalne
--debug

Zwiększ szczegółowość rejestrowania, aby wyświetlić wszystkie dzienniki debugowania.

--help -h

Pokaż ten komunikat pomocy i zakończ pracę.

--only-show-errors

Pokaż tylko błędy, pomijając ostrzeżenia.

--output -o

Format danych wyjściowych.

akceptowane wartości: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
wartość domyślna: json
--query

Ciąg zapytania JMESPath. Zobacz http://jmespath.org/ , aby uzyskać więcej informacji i przykładów.

--subscription

Nazwa lub identyfikator subskrypcji. Subskrypcję domyślną można skonfigurować przy użyciu polecenia az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zwiększ szczegółowość rejestrowania. Użyj --debuguj, aby uzyskać pełne dzienniki debugowania.

az ml batch-endpoint delete

Usuwanie punktu końcowego.

az ml batch-endpoint delete --name
                            --resource-group
                            --workspace-name
                            [--no-wait]
                            [--yes]

Przykłady

Usuwanie punktu końcowego wsadowego, w tym wszystkich wdrożeń

az ml batch-endpoint delete --name my-batch-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parametry wymagane

--name -n

Nazwa punktu końcowego partii.

--resource-group -g

Nazwa grupy zasobów. Grupę domyślną można skonfigurować przy użyciu polecenia az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nazwa obszaru roboczego usługi Azure ML. Domyślny obszar roboczy można skonfigurować przy użyciu polecenia az configure --defaults workspace=<name>.

Parametry opcjonalne

--no-wait

Nie czekaj na zakończenie długotrwałej operacji. Wartość domyślna to False.

wartość domyślna: False
--yes -y

Nie monituj o potwierdzenie.

wartość domyślna: False
Parametry globalne
--debug

Zwiększ szczegółowość rejestrowania, aby wyświetlić wszystkie dzienniki debugowania.

--help -h

Pokaż ten komunikat pomocy i zakończ pracę.

--only-show-errors

Pokaż tylko błędy, pomijając ostrzeżenia.

--output -o

Format danych wyjściowych.

akceptowane wartości: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
wartość domyślna: json
--query

Ciąg zapytania JMESPath. Zobacz http://jmespath.org/ , aby uzyskać więcej informacji i przykładów.

--subscription

Nazwa lub identyfikator subskrypcji. Subskrypcję domyślną można skonfigurować przy użyciu polecenia az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zwiększ szczegółowość rejestrowania. Użyj --debuguj, aby uzyskać pełne dzienniki debugowania.

az ml batch-endpoint invoke

Wywoływanie punktu końcowego.

Możesz uruchomić wnioskowanie wsadowe, wywołując punkt końcowy z pewnymi danymi. W przypadku punktów końcowych wsadowych wywołanie spowoduje wyzwolenie asynchronicznego zadania oceniania wsadowego.

az ml batch-endpoint invoke --name
                            --resource-group
                            --workspace-name
                            [--deployment-name]
                            [--experiment-name]
                            [--file]
                            [--input]
                            [--input-type]
                            [--inputs]
                            [--instance-count]
                            [--job-name]
                            [--mini-batch-size]
                            [--output-path]
                            [--outputs]
                            [--set]

Przykłady

Wywoływanie punktu końcowego wsadowego z danymi wejściowymi z zarejestrowanego zasobu danych usługi Azure ML i zastąpienie domyślnego ustawienia wdrożenia dla mini_batch_size

az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input azureml:my-dataset:1 --mini-batch-size 64 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Wywoływanie punktu końcowego wsadowego z plikiem wejściowym z publicznego identyfikatora URI

az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input-type uri_file --input https://pipelinedata.blob.core.windows.net/sampledata/mnist/0.png --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Wywoływanie punktu końcowego wsadowego z plikiem wejściowym z zarejestrowanego magazynu danych

az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input-type uri_file --input azureml://datastores/workspaceblobstore/paths/{path_to_data}/mnist/0.png --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Wywoływanie punktu końcowego wsadowego z folderem wejściowym z publicznego identyfikatora URI

az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input-type uri_folder --input https://pipelinedata.blob.core.windows.net/sampledata/mnist --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Wywoływanie punktu końcowego wsadowego z folderem wejściowym z zarejestrowanego magazynu danych

az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input-type uri_folder --input azureml://datastores/workspaceblobstore/paths/{path_to_data}/mnist --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Wywoływanie punktu końcowego wsadowego z plikami w folderze lokalnym

az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input ./mnist_folder --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Wywoływanie punktu końcowego wsadowego z folderem lokalnym jako ścieżką wejściową i wyjściową oraz zastępowanie niektórych ustawień wdrożenia wsadowego podczas wywoływania punktu końcowego

az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input ./mnist_folder --instance-count 2 --mini-batch-size 5 --output-path azureml://datastores/workspaceblobstore/paths/tests/output --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parametry wymagane

--name -n

Nazwa punktu końcowego partii.

--resource-group -g

Nazwa grupy zasobów. Grupę domyślną można skonfigurować przy użyciu polecenia az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nazwa obszaru roboczego usługi Azure ML. Domyślny obszar roboczy można skonfigurować przy użyciu polecenia az configure --defaults workspace=<name>.

Parametry opcjonalne

--deployment-name -d

Nazwa wdrożenia docelowego.

--experiment-name

Nazwa eksperymentu dotyczącego wdrażania składnika potoku.

--file -f

Nazwa pliku używanego do wywołania wsadowego.

--input

Odwołanie do danych wejściowych do użycia na potrzeby wnioskowania wsadowego. Może to być ścieżka do magazynu danych, publicznego identyfikatora URI, zarejestrowanego zasobu danych lub ścieżki folderu lokalnego.

--input-type

Typ danych wejściowych, określając, czy jest to plik, czy folder. Użyj tej opcji, gdy używasz ścieżki w magazynie danych lub publicznym identyfikatorze URI. Obsługiwane wartości: uri_folder, uri_file.

--inputs

Słownik danych wejściowych zadań wywołania.

--instance-count -c

Liczba wystąpień, na których zostanie uruchomione przewidywanie.

--job-name

Nazwa zadania dla wywołania wsadowego.

--mini-batch-size -m

Rozmiar każdej minisadowej partii, na którą zostaną podzielone dane wejściowe na potrzeby przewidywania.

--output-path

Ścieżka do magazynu danych, do którego zostaną przekazane pliki wyjściowe.

--outputs

Słownik określający miejsce przechowywania wyników.

--set

Zaktualizuj obiekt, określając ścieżkę właściwości i wartość do ustawienia. Przykład: --set property1.property2=.

Parametry globalne
--debug

Zwiększ szczegółowość rejestrowania, aby wyświetlić wszystkie dzienniki debugowania.

--help -h

Pokaż ten komunikat pomocy i zakończ pracę.

--only-show-errors

Pokaż tylko błędy, pomijając ostrzeżenia.

--output -o

Format danych wyjściowych.

akceptowane wartości: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
wartość domyślna: json
--query

Ciąg zapytania JMESPath. Zobacz http://jmespath.org/ , aby uzyskać więcej informacji i przykładów.

--subscription

Nazwa lub identyfikator subskrypcji. Subskrypcję domyślną można skonfigurować przy użyciu polecenia az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zwiększ szczegółowość rejestrowania. Użyj --debuguj, aby uzyskać pełne dzienniki debugowania.

az ml batch-endpoint list

Wyświetlanie listy punktów końcowych w obszarze roboczym.

az ml batch-endpoint list --resource-group
                          --workspace-name

Przykłady

Wyświetlanie listy wszystkich punktów końcowych wsadowych w obszarze roboczym

az ml batch-endpoint list --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Wyświetlanie listy wszystkich punktów końcowych wsadowych w obszarze roboczym

az ml batch-endpoint list  --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Wyświetl listę wszystkich punktów końcowych wsadowych w obszarze roboczym przy użyciu argumentu --query w celu wykonania zapytania JMESPath na wynikach poleceń.

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

Parametry wymagane

--resource-group -g

Nazwa grupy zasobów. Grupę domyślną można skonfigurować przy użyciu polecenia az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nazwa obszaru roboczego usługi Azure ML. Domyślny obszar roboczy można skonfigurować przy użyciu polecenia az configure --defaults workspace=<name>.

Parametry globalne
--debug

Zwiększ szczegółowość rejestrowania, aby wyświetlić wszystkie dzienniki debugowania.

--help -h

Pokaż ten komunikat pomocy i zakończ pracę.

--only-show-errors

Pokaż tylko błędy, pomijając ostrzeżenia.

--output -o

Format danych wyjściowych.

akceptowane wartości: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
wartość domyślna: json
--query

Ciąg zapytania JMESPath. Zobacz http://jmespath.org/ , aby uzyskać więcej informacji i przykładów.

--subscription

Nazwa lub identyfikator subskrypcji. Subskrypcję domyślną można skonfigurować przy użyciu polecenia az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zwiększ szczegółowość rejestrowania. Użyj --debuguj, aby uzyskać pełne dzienniki debugowania.

az ml batch-endpoint list-jobs

Wyświetl listę zadań oceniania wsadowego dla punktu końcowego wsadowego.

az ml batch-endpoint list-jobs --name
                               --resource-group
                               --workspace-name

Przykłady

Wyświetlanie listy wszystkich zadań oceniania wsadowego dla punktu końcowego

az ml batch-endpoint list-jobs --name my-batch-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parametry wymagane

--name -n

Nazwa punktu końcowego partii.

--resource-group -g

Nazwa grupy zasobów. Grupę domyślną można skonfigurować przy użyciu polecenia az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nazwa obszaru roboczego usługi Azure ML. Domyślny obszar roboczy można skonfigurować przy użyciu polecenia az configure --defaults workspace=<name>.

Parametry globalne
--debug

Zwiększ szczegółowość rejestrowania, aby wyświetlić wszystkie dzienniki debugowania.

--help -h

Pokaż ten komunikat pomocy i zakończ pracę.

--only-show-errors

Pokaż tylko błędy, pomijając ostrzeżenia.

--output -o

Format danych wyjściowych.

akceptowane wartości: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
wartość domyślna: json
--query

Ciąg zapytania JMESPath. Zobacz http://jmespath.org/ , aby uzyskać więcej informacji i przykładów.

--subscription

Nazwa lub identyfikator subskrypcji. Subskrypcję domyślną można skonfigurować przy użyciu polecenia az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zwiększ szczegółowość rejestrowania. Użyj --debuguj, aby uzyskać pełne dzienniki debugowania.

az ml batch-endpoint show

Pokaż szczegóły punktu końcowego.

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

Przykłady

Pokaż szczegóły punktu końcowego wsadowego

az ml batch-endpoint show --name my-batch-endpoint  --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Pokaż stan aprowizacji punktu końcowego przy użyciu argumentu --query w celu wykonania zapytania JMESPath na wynikach poleceń.

az ml batch-endpoint show -n my-endpoint --query "{Name:name,State:provisioning_state}"  --output table --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parametry wymagane

--name -n

Nazwa punktu końcowego partii.

--resource-group -g

Nazwa grupy zasobów. Grupę domyślną można skonfigurować przy użyciu polecenia az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nazwa obszaru roboczego usługi Azure ML. Domyślny obszar roboczy można skonfigurować przy użyciu polecenia az configure --defaults workspace=<name>.

Parametry globalne
--debug

Zwiększ szczegółowość rejestrowania, aby wyświetlić wszystkie dzienniki debugowania.

--help -h

Pokaż ten komunikat pomocy i zakończ pracę.

--only-show-errors

Pokaż tylko błędy, pomijając ostrzeżenia.

--output -o

Format danych wyjściowych.

akceptowane wartości: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
wartość domyślna: json
--query

Ciąg zapytania JMESPath. Zobacz http://jmespath.org/ , aby uzyskać więcej informacji i przykładów.

--subscription

Nazwa lub identyfikator subskrypcji. Subskrypcję domyślną można skonfigurować przy użyciu polecenia az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zwiększ szczegółowość rejestrowania. Użyj --debuguj, aby uzyskać pełne dzienniki debugowania.

az ml batch-endpoint update

Aktualizowanie punktu końcowego.

Właściwości "description", "tags" i "defaults" punktu końcowego można zaktualizować. Ponadto nowe wdrożenia można dodać do punktu końcowego, a istniejące wdrożenia można zaktualizować.

az ml batch-endpoint update --resource-group
                            --workspace-name
                            [--add]
                            [--defaults]
                            [--file]
                            [--force-string]
                            [--name]
                            [--no-wait]
                            [--remove]
                            [--set]

Przykłady

Aktualizowanie punktu końcowego z pliku specyfikacji YAML

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

Dodawanie nowego wdrożenia do istniejącego punktu końcowego

az ml batch-endpoint update --name my-batch-endpoint  --set defaults.deployment_name=depname  --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parametry wymagane

--resource-group -g

Nazwa grupy zasobów. Grupę domyślną można skonfigurować przy użyciu polecenia az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nazwa obszaru roboczego usługi Azure ML. Domyślny obszar roboczy można skonfigurować przy użyciu polecenia az configure --defaults workspace=<name>.

Parametry opcjonalne

--add

Dodaj obiekt do listy obiektów, określając pary ścieżki i wartości klucza. Przykład: --add property.listProperty <key=value, string or JSON string>.

wartość domyślna: []
--defaults

Zaktualizuj deployment_name wewnątrz ustawień domyślnych dla wywołania punktu końcowego.

--file -f

Ścieżka lokalna do pliku YAML zawierającego specyfikację punktu końcowego wsadowego usługi Azure ML. Dokumentację referencyjną YAML dla punktu końcowego wsadowego można znaleźć na stronie: https://aka.ms/ml-cli-v2-endpoint-batch-yaml-reference.

--force-string

W przypadku używania polecenia "set" lub "add" zachowaj literały ciągu zamiast próbować konwertować na format JSON.

wartość domyślna: False
--name -n

Nazwa punktu końcowego partii.

--no-wait

Nie czekaj na zakończenie długotrwałej operacji. Wartość domyślna to False.

wartość domyślna: False
--remove

Usuń właściwość lub element z listy. Przykład: --remove property.list <indexToRemove> OR --remove propertyToRemove.

wartość domyślna: []
--set

Zaktualizuj obiekt, określając ścieżkę właściwości i wartość do ustawienia. Przykład: --set property1.property2=<value>.

wartość domyślna: []
Parametry globalne
--debug

Zwiększ szczegółowość rejestrowania, aby wyświetlić wszystkie dzienniki debugowania.

--help -h

Pokaż ten komunikat pomocy i zakończ pracę.

--only-show-errors

Pokaż tylko błędy, pomijając ostrzeżenia.

--output -o

Format danych wyjściowych.

akceptowane wartości: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
wartość domyślna: json
--query

Ciąg zapytania JMESPath. Zobacz http://jmespath.org/ , aby uzyskać więcej informacji i przykładów.

--subscription

Nazwa lub identyfikator subskrypcji. Subskrypcję domyślną można skonfigurować przy użyciu polecenia az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Zwiększ szczegółowość rejestrowania. Użyj --debuguj, aby uzyskać pełne dzienniki debugowania.