O que é a CLI do Azure Machine Learning e o SDK do Python v2?
APLICA-SE A:
Extensão de ML da CLI do Azure v2 (atual)SDK do Python azure-ai-ml v2 (atual)
A CLI v2 do Azure Machine Learning (CLI v2) e o SDK v2 do Python do Azure Machine Learning (SDK v2) introduzem uma consistência de recursos e terminologia entre as interfaces. Para criar essa consistência, a sintaxe dos comandos difere, em alguns casos significativamente, das primeiras versões (v1).
Não há diferenças na funcionalidade entre o SDK v2 e a CLI v2. A CLI baseada em linha de comando pode ser mais conveniente nos tipos de cenários de CI/CD MLOps, enquanto o SDK pode ser mais conveniente para o desenvolvimento.
CLI do Azure Machine Learning v2
A CLI do Azure Machine Learning v2 é a extensão mais recente do CLI do Azure. A CLI v2 fornece comandos no formato az ml <substantivo><verbo><opções> para criar e manter ativos e fluxos de trabalho do Azure Machine Learning. Os próprios ativos ou fluxos de trabalho são definidos usando um arquivo YAML. O arquivo YAML define a configuração do ativo ou fluxo de trabalho. Por exemplo, o que é e onde ele deve ser executado?
Alguns exemplos de comandos da CLI v2:
az ml job create --file my_job_definition.yamlaz ml environment update --name my-env --file my_updated_env_definition.yamlaz ml model listaz ml compute show --name my_compute
Casos de uso para a CLI v2
A CLI v2 é útil nos seguintes cenários:
Integração ao Azure Machine Learning sem a necessidade de aprender uma linguagem de programação específica.
O arquivo YAML define a configuração do ativo ou fluxo de trabalho, como o que é e onde ele deve ser executado? Qualquer lógica personalizada ou IP usado, por exemplo, preparação de dados, treinamento de modelo e pontuação de modelo, pode permanecer em arquivos de script. Esses arquivos são referenciados no YAML, mas não fazem parte do próprio YAML. O Machine Learning dá suporte a arquivos de script em Python, R, Java, Julia ou C#. Tudo o que você precisa aprender é o formato YAML e as linhas de comando para usar o Machine Learning. É possível manter os arquivos de script de sua escolha.
Aproveite a facilidade de implantação e automação.
O uso da linha de comando para execução torna a implantação e a automação mais simples porque você pode invocar fluxos de trabalho de qualquer oferta ou plataforma, o que permite que os usuários chamem a linha de comando.
Use implantações de inferência gerenciada.
O Azure Machine Learning oferece pontos de extremidade para simplificar as implantações de modelos para implantações de inferência em lote e em tempo real. Essa funcionalidade está disponível apenas por meio da CLI v2 e do SDK v2.
Componentes reutilizáveis em pipelines.
O Machine Learning apresenta componentes para gerenciar e reutilize a lógica comum entre pipelines. Essa funcionalidade está disponível apenas por meio da CLI v2 e do SDK v2.
SDK do Python do Azure Machine Learning v2
O SDK v2 do Python para o Azure Machine Learning é um pacote do SDK do Python atualizado que permite aos usuários:
- Envie trabalhos de treinamento.
- Gerenciar dados, modelos, ambientes.
- Executar inferência gerenciada (tempo real e lote).
- Unir várias tarefas e fluxos de trabalho de produção usando pipelines do Machine Learning.
O SDK v2 está em par com a funcionalidade da CLI v2 e é consistente em como ativos (substantivos) e ações (verbos) são usados entre o SDK e a CLI. Por exemplo, para listar um ativo, você pode usar a ação list no SDK e na CLI. A mesma ação list poderá ser utilizada para listar uma computação, um modelo, um ambiente e assim por diante.
Casos de uso do SDK v2
O SDK v2 é útil nos seguintes cenários:
Usar as funções do Python para criar uma única etapa ou um fluxo de trabalho complexo.
O SDK v2 permite que você crie um único comando ou uma cadeia de comandos, como funções do Python. O comando tem um nome e parâmetros, espera entrada e retorna a saída.
Passar de conceitos simples para complexos de forma incremental.
O SDK v2 permite:
- Construir um único comando.
- Adicionar uma limpeza de hiper-parâmetro sobre esse comando.
- Adicionar o comando com vários outros em um pipeline, um após o outro.
Essa construção é útil, dada a natureza iterativa do aprendizado de máquina.
Componentes reutilizáveis em pipelines.
O Machine Learning apresenta componentes para gerenciar e reutilize a lógica comum entre pipelines. Essa funcionalidade está disponível apenas por meio da CLI v2 e do SDK v2.
Use inferência gerenciada.
O Azure Machine Learning oferece pontos de extremidade para simplificar as implantações de modelos para implantações de inferência em lote e em tempo real. Essa funcionalidade está disponível apenas por meio da CLI v2 e do SDK v2.
Devo usar v1 ou v2?
O suporte à CLI v1 terminará em 30 de setembro de 2025.
Recomendamos que você migre seu código da CLI e SDK v1 para a CLI e SDK v2. Para obter mais informações, confira Atualizar para o v2.
CLI v2
A CLI v1 do Azure Machine Learning foi preterida. O suporte à extensão v1 terminará em 30 de setembro de 2025. Você poderá instalar e usar a extensão v1 até essa data.
Recomendamos que você faça a transição para a extensão ml ou v2, antes de 30 de setembro de 2025.
SDK v2
O SDK do Python v1 do Azure Machine Learning não tem uma data de substituição planejada. Se você tiver investimentos significativos no SDK v1 do Python e não precisar de nenhum novo recurso oferecido pelo SDK v2, poderá continuar usando o SDK v1. No entanto, será necessário considerar o uso do SDK v2 se:
- Você quer usar novos recursos como: componentes reutilizáveis e inferência gerenciada.
- Você está iniciando um novo fluxo de trabalho ou pipeline. Todos os novos recursos e investimentos futuros serão introduzidos na v2.
- Você quer aproveitar a usabilidade aprimorada da capacidade do SDK do Python v2 de compor trabalhos e pipelines usando funções do Python, com evolução fácil de tarefas simples para complexas.
Próximas etapas
Introdução à CLI v2:
Introdução ao SDK v2: