az ml data

Uwaga

Ta dokumentacja jest częścią rozszerzenia ml dla interfejsu wiersza polecenia platformy Azure (wersja 2.15.0 lub nowsza). Rozszerzenie automatycznie zainstaluje polecenie az ml data przy pierwszym uruchomieniu. Dowiedz się więcej o rozszerzeniach.

Zarządzanie zasobami danych usługi Azure ML.

Zasoby danych usługi Azure ML są odwołaniami do plików w usługach magazynu lub publicznych adresach URL wraz z odpowiednimi metadanymi. Nie są kopiami danych. Możesz użyć tych zasobów danych, aby uzyskać dostęp do odpowiednich danych podczas trenowania modelu i instalowania lub pobierania odwołanych danych do docelowego obiektu obliczeniowego.

Polecenia

az ml data archive

Archiwizowanie zasobu danych.

az ml data create

Utwórz zasób danych.

az ml data list

Wyświetlanie listy zasobów danych w obszarze roboczym.

az ml data restore

Przywróć zarchiwizowany zasób danych.

az ml data show

Przedstawia szczegóły zasobu danych.

az ml data update

Aktualizowanie zasobu danych.

az ml data archive

Archiwizowanie zasobu danych.

Archiwizowanie zasobu danych spowoduje ukrycie go domyślnie z zapytań listy (az ml data list). Nadal możesz odwoływać się do zarchiwizowanego zasobu danych i używać go w przepływach pracy. Możesz zarchiwizować kontener zasobów danych lub określoną wersję zasobu danych. Archiwizowanie kontenera zasobów danych spowoduje zarchiwizowanie wszystkich wersji zasobu danych pod daną nazwą. Za pomocą polecenia można przywrócić zarchiwizowany zasób danych.az ml data restore Jeśli cały kontener zasobów danych jest zarchiwizowane, nie można przywrócić poszczególnych wersji zasobu danych — musisz przywrócić kontener zasobów danych.

az ml data archive --name
                   --resource-group
                   --workspace-name
                   [--label]
                   [--version]

Przykłady

Archiwizowanie kontenera zasobów danych (archiwizowanie wszystkich wersji tego zasobu danych)

az ml data archive --name my-env --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Archiwizowanie określonej wersji zasobu danych

az ml data archive --name my-env --version 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parametry wymagane

--name -n

Nazwa zasobu danych.

--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. Grupę domyślną można skonfigurować przy użyciu polecenia az configure --defaults workspace=<name>.

Parametry opcjonalne

--label -l

Etykieta zasobu danych.

--version -v

Wersja zasobu danych.

az ml data create

Utwórz zasób danych.

Zasoby danych można zdefiniować z plików na komputerze lokalnym lub jako odwołania do plików w magazynie w chmurze. Utworzony zasób danych będzie śledzony w obszarze roboczym pod określoną nazwą i wersją.

Aby utworzyć zasób danych na podstawie plików na komputerze lokalnym, określ pole "path" w konfiguracji YAML. Usługa Azure ML przekaże te pliki do kontenera obiektów blob, który będzie kopię zapasową domyślnego magazynu danych obszaru roboczego (o nazwie "workspaceblobstore"). Utworzony zasób danych wskaże te przekazane dane.

Aby utworzyć zasób danych, który odwołuje się do plików w magazynie w chmurze, określ ścieżkę do plików w magazynie w konfiguracji YAML.

Zasób danych można również utworzyć bezpośrednio z adresu URL magazynu lub publicznego adresu URL. W tym celu określ adres URL pola "ścieżka" w konfiguracji YAML.

az ml data create --resource-group
                  --workspace-name
                  [--description]
                  [--file]
                  [--name]
                  [--path]
                  [--set]
                  [--skip-validation]
                  [--type {mltable, uri_file, uri_folder}]
                  [--version]

Przykłady

Tworzenie zasobu danych na podstawie pliku specyfikacji YAML

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

Tworzenie zasobu danych bez używania pliku specyfikacji YAML

az ml data create --name my-data --version 1 --path ./my-data.csv --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. Grupę domyślną można skonfigurować przy użyciu polecenia az configure --defaults workspace=<name>.

Parametry opcjonalne

--description -d

Opis zasobu danych.

--file -f

Ścieżka lokalna do pliku YAML zawierającego specyfikację danych usługi Azure ML. Dokumentacja referencyjna YAML dla danych można znaleźć pod adresem: https://aka.ms/ml-cli-v2-data-yaml-reference.

--name -n

Nazwa zasobu danych.

--path -p

Ścieżka do zasobu danych może być lokalna lub zdalna.

--set

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

--skip-validation

Pomiń walidację metadanych tabeli MLTable, gdy typ to MLTable.

--type -t

Typ zasobu danych.

akceptowane wartości: mltable, uri_file, uri_folder
--version -v

Wersja zasobu danych.

az ml data list

Wyświetlanie listy zasobów danych w obszarze roboczym.

az ml data list --resource-group
                --workspace-name
                [--archived-only]
                [--include-archived]
                [--max-results]
                [--name]

Przykłady

Wyświetlanie listy wszystkich zasobów danych w obszarze roboczym

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

Wyświetlanie listy wszystkich wersji elementów zawartości danych dla określonej nazwy w obszarze roboczym

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

Wyświetl listę wszystkich zasobów danych w obszarze roboczym przy użyciu argumentu --query, aby wykonać zapytanie JMESPath w wynikach poleceń.

az ml data 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. Grupę domyślną można skonfigurować przy użyciu polecenia az configure --defaults workspace=<name>.

Parametry opcjonalne

--archived-only

Wyświetl tylko zarchiwizowane zasoby danych.

--include-archived

Wyświetl zarchiwizowane zasoby danych i aktywne zasoby danych.

--max-results -r

Maksymalna liczba wyników do zwrócenia.

--name -n

Nazwa zasobu danych. Jeśli zostanie podana, zostaną zwrócone wszystkie wersje danych pod tą nazwą.

az ml data restore

Przywróć zarchiwizowany zasób danych.

Po przywróceniu zarchiwizowanego zasobu danych nie będzie on już ukryty przed zapytaniami listy (az ml data list). Jeśli cały kontener zasobów danych jest zarchiwizowane, możesz przywrócić zarchiwizowany kontener. Spowoduje to przywrócenie wszystkich wersji zasobu danych pod daną nazwą. Nie można przywrócić tylko określonej wersji zasobu danych, jeśli cały kontener zasobów danych jest zarchiwizowane — musisz przywrócić cały kontener. Jeśli tylko pojedyncza wersja zasobu danych została zarchiwizowana, możesz przywrócić daną wersję.

az ml data restore --name
                   --resource-group
                   --workspace-name
                   [--label]
                   [--version]

Przykłady

Przywracanie zarchiwizowanego kontenera zasobów danych (przywraca wszystkie wersje tego zasobu danych)

az ml data restore --name my-env --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Przywracanie określonej zarchiwizowanej wersji zasobu danych

az ml data restore --name my-env --version 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parametry wymagane

--name -n

Nazwa zasobu danych.

--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. Grupę domyślną można skonfigurować przy użyciu polecenia az configure --defaults workspace=<name>.

Parametry opcjonalne

--label -l

Etykieta zasobu danych.

--version -v

Wersja zasobu danych.

az ml data show

Przedstawia szczegóły zasobu danych.

az ml data show --name
                --resource-group
                --workspace-name
                [--label]
                [--version]

Przykłady

Pokaż szczegóły zasobu danych o określonej nazwie i wersji

az ml data show --name my-data --version 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parametry wymagane

--name -n

Nazwa zasobu danych.

--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. Grupę domyślną można skonfigurować przy użyciu polecenia az configure --defaults workspace=<name>.

Parametry opcjonalne

--label -l

Etykieta zasobu danych.

--version -v

Wersja zasobu danych.

az ml data update

Aktualizowanie zasobu danych.

Można zaktualizować tylko właściwości "description" i "tags".

az ml data update --name
                  --resource-group
                  --version
                  --workspace-name
                  [--add]
                  [--force-string]
                  [--label]
                  [--remove]
                  [--set]

Parametry wymagane

--name -n

Nazwa zasobu danych.

--resource-group -g

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

--version -v

Wersja zasobu danych.

--workspace-name -w

Nazwa obszaru roboczego usługi Azure ML. Grupę domyślną 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 lub ciąg> JSON.

--force-string

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

--label -l

Etykieta zasobu danych.

--remove

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

--set

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