az ml online-endpoint
Observação
Essa referência faz parte da extensão ml para a CLI do Azure (versão 2.15.0 ou superior). A extensão será instalada automaticamente na primeira vez que você executar um comando az ml online-endpoint . Saiba mais sobre extensões.
Gerenciar pontos de extremidade online do Azure ML.
Os pontos de extremidade do Azure ML fornecem uma interface simples para criar e gerenciar implantações de modelo. Cada ponto de extremidade pode ter uma ou mais implantações, permitindo que o tráfego de um único ponto de extremidade de pontuação seja servido para várias implantações, se necessário. Isso é útil para cenários como distribuição controlada.
O Azure ML dá suporte a dois tipos de pontos de extremidade: online e em lote. Os pontos de extremidade on-line oferecem suporte à inferência em tempo real, enquanto os pontos de extremidade em lote são usados para a pontuação em lote offline.
Comandos
Nome | Description | Tipo | Status |
---|---|---|---|
az ml online-endpoint create |
Crie um ponto de extremidade. |
Extensão | GA |
az ml online-endpoint delete |
Excluir um ponto de extremidade. |
Extensão | GA |
az ml online-endpoint get-credentials |
Liste o token/chaves de um ponto de extremidade online. |
Extensão | GA |
az ml online-endpoint invoke |
Invoque um ponto de extremidade. |
Extensão | GA |
az ml online-endpoint list |
Listar pontos de extremidade em um espaço de trabalho. |
Extensão | GA |
az ml online-endpoint regenerate-keys |
Gere novamente as chaves para um ponto de extremidade online. |
Extensão | GA |
az ml online-endpoint show |
Mostrar detalhes de um ponto de extremidade. |
Extensão | GA |
az ml online-endpoint update |
Atualizar um ponto de extremidade. |
Extensão | GA |
az ml online-endpoint create
Crie um ponto de extremidade.
Para criar um ponto de extremidade, forneça um arquivo YAML com configuração de ponto de extremidade online. Se o ponto de extremidade já existir, ele falhará. Se você quiser atualizar o ponto de extremidade existente, use az ml online-endpoint update.
az ml online-endpoint create --resource-group
--workspace-name
[--auth-mode]
[--file]
[--local {false, true}]
[--name]
[--no-wait]
[--set]
[--web]
Exemplos
Criar um ponto de extremidade a partir de um arquivo de especificação YAML
az ml online-endpoint create --file endpoint.yml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Parâmetros Exigidos
Nome do grupo de recursos. Você pode configurar o grupo padrão usando az configure --defaults group=<name>
.
Nome do espaço de trabalho do Azure ML. Você pode configurar o espaço de trabalho padrão usando az configure --defaults workspace=<name>
o .
Parâmetros Opcionais
Método de autenticação para o ponto de extremidade. Valores permitidos: chave, aml_token. Padrão: chave.
Caminho local para o arquivo YAML que contém a especificação de ponto de extremidade online do Azure ML. Os documentos de referência do YAML para o ponto de extremidade on-line podem ser encontrados em: https://aka.ms/ml-cli-v2-endpoint-online-yaml-reference.
Crie ponto de extremidade localmente. Nota: o tráfego e a autenticação não são suportados localmente. Você pode usar 'az ml online-deployment create --local' diretamente. Ele criará um ponto de extremidade se ele não existir.
Nome do ponto de extremidade online.
Não espere que a operação de longa duração termine. O padrão é Falso.
Atualize um objeto especificando um caminho de propriedade e um valor a serem definidos. Exemplo: --set property1.property2=.
Mostrar os detalhes do ponto de extremidade no estúdio do Azure ML em um navegador da Web.
Parâmetros Globais
Aumente o detalhamento do log para mostrar todos os logs de depuração.
Mostrar esta mensagem de ajuda e sair.
Mostrar apenas erros, suprimindo avisos.
Formato de saída.
Cadeia de caracteres de consulta JMESPath. Consulte http://jmespath.org/ para obter mais informações e exemplos.
Nome ou ID da assinatura. Você pode configurar a assinatura padrão usando az account set -s NAME_OR_ID
.
Aumentar o detalhamento do log. Use --debug para logs de depuração completos.
az ml online-endpoint delete
Excluir um ponto de extremidade.
az ml online-endpoint delete --name
--resource-group
--workspace-name
[--local {false, true}]
[--no-wait]
[--yes]
Exemplos
Excluir um ponto de extremidade online, incluindo todas as suas implantações
az ml online-endpoint delete --name my-online-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Parâmetros Exigidos
Nome do ponto de extremidade online.
Nome do grupo de recursos. Você pode configurar o grupo padrão usando az configure --defaults group=<name>
.
Nome do espaço de trabalho do Azure ML. Você pode configurar o espaço de trabalho padrão usando az configure --defaults workspace=<name>
o .
Parâmetros Opcionais
Excluir ponto de extremidade local.
Não espere que a operação de longa duração termine. O padrão é Falso.
Não solicite confirmação.
Parâmetros Globais
Aumente o detalhamento do log para mostrar todos os logs de depuração.
Mostrar esta mensagem de ajuda e sair.
Mostrar apenas erros, suprimindo avisos.
Formato de saída.
Cadeia de caracteres de consulta JMESPath. Consulte http://jmespath.org/ para obter mais informações e exemplos.
Nome ou ID da assinatura. Você pode configurar a assinatura padrão usando az account set -s NAME_OR_ID
.
Aumentar o detalhamento do log. Use --debug para logs de depuração completos.
az ml online-endpoint get-credentials
Liste o token/chaves de um ponto de extremidade online.
az ml online-endpoint get-credentials --name
--resource-group
--workspace-name
Exemplos
Listar as chaves de um ponto de extremidade online
az ml online-endpoint get-credentials --name my-online-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Parâmetros Exigidos
Nome do ponto de extremidade online.
Nome do grupo de recursos. Você pode configurar o grupo padrão usando az configure --defaults group=<name>
.
Nome do espaço de trabalho do Azure ML. Você pode configurar o espaço de trabalho padrão usando az configure --defaults workspace=<name>
o .
Parâmetros Globais
Aumente o detalhamento do log para mostrar todos os logs de depuração.
Mostrar esta mensagem de ajuda e sair.
Mostrar apenas erros, suprimindo avisos.
Formato de saída.
Cadeia de caracteres de consulta JMESPath. Consulte http://jmespath.org/ para obter mais informações e exemplos.
Nome ou ID da assinatura. Você pode configurar a assinatura padrão usando az account set -s NAME_OR_ID
.
Aumentar o detalhamento do log. Use --debug para logs de depuração completos.
az ml online-endpoint invoke
Invoque um ponto de extremidade.
Você pode invocar um ponto de extremidade online com alguns dados de solicitação. Isso será inferência em tempo real, e os resultados da pontuação serão retornados imediatamente.
az ml online-endpoint invoke --name
--resource-group
--workspace-name
[--deployment-name]
[--local {false, true}]
[--request-file]
Exemplos
Invocar um ponto de extremidade online com alguns dados de solicitação
az ml online-endpoint invoke --name my-online-endpoint --request-file sample_request.json --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Invocar um ponto de extremidade online, visando uma implantação específica
az ml online-endpoint invoke --name my-online-endpoint --deployment my-deployment --request-file sample_request.json --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Parâmetros Exigidos
Nome do ponto de extremidade online.
Nome do grupo de recursos. Você pode configurar o grupo padrão usando az configure --defaults group=<name>
.
Nome do espaço de trabalho do Azure ML. Você pode configurar o espaço de trabalho padrão usando az configure --defaults workspace=<name>
o .
Parâmetros Opcionais
Nome da implantação para o destino.
Invocar ponto de extremidade local. Isso só funcionará se uma implantação local tiver sido criada para esse ponto de extremidade.
Caminho local para o arquivo JSON que contém os dados da solicitação.
Parâmetros Globais
Aumente o detalhamento do log para mostrar todos os logs de depuração.
Mostrar esta mensagem de ajuda e sair.
Mostrar apenas erros, suprimindo avisos.
Formato de saída.
Cadeia de caracteres de consulta JMESPath. Consulte http://jmespath.org/ para obter mais informações e exemplos.
Nome ou ID da assinatura. Você pode configurar a assinatura padrão usando az account set -s NAME_OR_ID
.
Aumentar o detalhamento do log. Use --debug para logs de depuração completos.
az ml online-endpoint list
Listar pontos de extremidade em um espaço de trabalho.
az ml online-endpoint list --resource-group
--workspace-name
[--local {false, true}]
Exemplos
Listar todos os pontos de extremidade online em um espaço de trabalho
az ml online-endpoint list --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Listar todos os pontos de extremidade em lote em um espaço de trabalho
az ml online-endpoint list --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Liste todos os pontos de extremidade online em um espaço de trabalho usando o argumento --query para executar uma consulta JMESPath nos resultados dos comandos.
az ml online-endpoint list --query "[].{Name:name}" --output table --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Parâmetros Exigidos
Nome do grupo de recursos. Você pode configurar o grupo padrão usando az configure --defaults group=<name>
.
Nome do espaço de trabalho do Azure ML. Você pode configurar o espaço de trabalho padrão usando az configure --defaults workspace=<name>
o .
Parâmetros Opcionais
Liste todos os pontos de extremidade locais.
Parâmetros Globais
Aumente o detalhamento do log para mostrar todos os logs de depuração.
Mostrar esta mensagem de ajuda e sair.
Mostrar apenas erros, suprimindo avisos.
Formato de saída.
Cadeia de caracteres de consulta JMESPath. Consulte http://jmespath.org/ para obter mais informações e exemplos.
Nome ou ID da assinatura. Você pode configurar a assinatura padrão usando az account set -s NAME_OR_ID
.
Aumentar o detalhamento do log. Use --debug para logs de depuração completos.
az ml online-endpoint regenerate-keys
Gere novamente as chaves para um ponto de extremidade online.
az ml online-endpoint regenerate-keys --name
--resource-group
--workspace-name
[--key-type]
[--no-wait]
Exemplos
Regenerar as chaves de um ponto de extremidade online
az ml online-endpoint regenerate-keys --name my-online-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Parâmetros Exigidos
Nome do ponto de extremidade online.
Nome do grupo de recursos. Você pode configurar o grupo padrão usando az configure --defaults group=<name>
.
Nome do espaço de trabalho do Azure ML. Você pode configurar o espaço de trabalho padrão usando az configure --defaults workspace=<name>
o .
Parâmetros Opcionais
O tipo de chave a ser regenerada. Valores permitidos: primário, secundário.
Não espere que a operação de longa duração termine. O padrão é Falso.
Parâmetros Globais
Aumente o detalhamento do log para mostrar todos os logs de depuração.
Mostrar esta mensagem de ajuda e sair.
Mostrar apenas erros, suprimindo avisos.
Formato de saída.
Cadeia de caracteres de consulta JMESPath. Consulte http://jmespath.org/ para obter mais informações e exemplos.
Nome ou ID da assinatura. Você pode configurar a assinatura padrão usando az account set -s NAME_OR_ID
.
Aumentar o detalhamento do log. Use --debug para logs de depuração completos.
az ml online-endpoint show
Mostrar detalhes de um ponto de extremidade.
az ml online-endpoint show --name
--resource-group
--workspace-name
[--local {false, true}]
[--web]
Exemplos
Mostrar os detalhes de um ponto de extremidade em lote
az ml online-endpoint show --name my-online-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Mostrar o estado de provisionamento de um ponto de extremidade usando o argumento --query para executar uma consulta JMESPath nos resultados dos comandos.
az ml online-endpoint show -n my-endpoint --query "{Name:name,State:provisioning_state}" --output table --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Parâmetros Exigidos
Nome do ponto de extremidade online.
Nome do grupo de recursos. Você pode configurar o grupo padrão usando az configure --defaults group=<name>
.
Nome do espaço de trabalho do Azure ML. Você pode configurar o espaço de trabalho padrão usando az configure --defaults workspace=<name>
o .
Parâmetros Opcionais
Mostrar ponto de extremidade local.
Mostrar os detalhes do ponto de extremidade no estúdio do Azure ML em um navegador da Web.
Parâmetros Globais
Aumente o detalhamento do log para mostrar todos os logs de depuração.
Mostrar esta mensagem de ajuda e sair.
Mostrar apenas erros, suprimindo avisos.
Formato de saída.
Cadeia de caracteres de consulta JMESPath. Consulte http://jmespath.org/ para obter mais informações e exemplos.
Nome ou ID da assinatura. Você pode configurar a assinatura padrão usando az account set -s NAME_OR_ID
.
Aumentar o detalhamento do log. Use --debug para logs de depuração completos.
az ml online-endpoint update
Atualizar um ponto de extremidade.
As propriedades 'description', 'tags' e 'traffic' de um endpoint podem ser atualizadas. Além disso, novas implantações podem ser adicionadas a um ponto de extremidade e as implantações existentes podem ser atualizadas.
az ml online-endpoint update --resource-group
--workspace-name
[--add]
[--file]
[--force-string]
[--local {false, true}]
[--mirror-traffic]
[--name]
[--no-wait]
[--remove]
[--set]
[--traffic]
[--web]
Exemplos
Atualizar um ponto de extremidade a partir de um arquivo de especificação YAML
az ml online-endpoint update --file updated_endpoint.yml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Atualizar as configurações de tráfego de um ponto de extremidade
az ml online-endpoint update --name my-online-endpoint --traffic "my-new-deployment=100" --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Parâmetros Exigidos
Nome do grupo de recursos. Você pode configurar o grupo padrão usando az configure --defaults group=<name>
.
Nome do espaço de trabalho do Azure ML. Você pode configurar o espaço de trabalho padrão usando az configure --defaults workspace=<name>
o .
Parâmetros Opcionais
Adicione um objeto a uma lista de objetos especificando um caminho e pares de valores de chave. Exemplo: --add property.listProperty <key=value, string or JSON string>
.
Caminho local para o arquivo YAML que contém a especificação de ponto de extremidade online do Azure ML. Os documentos de referência do YAML para o ponto de extremidade on-line podem ser encontrados em: https://aka.ms/ml-cli-v2-endpoint-online-yaml-reference.
Ao usar 'set' ou 'add', preserve literais de cadeia de caracteres em vez de tentar converter para JSON.
Atualizar ponto de extremidade local.
Direciona uma porcentagem duplicada do tráfego ativo para uma implantação de trem.
Nome do ponto de extremidade online.
Não espere que a operação de longa duração termine. O padrão é Falso.
Remova uma propriedade ou um elemento de uma lista. Exemplo: --remove property.list <indexToRemove>
OU --remove propertyToRemove
.
Atualize um objeto especificando um caminho de propriedade e um valor a serem definidos. Exemplo: --set property1.property2=<value>
.
Pares chave-valor separados por espaço, entre aspas, para as configurações de tráfego do ponto de extremidade.
Mostrar os detalhes do ponto de extremidade no estúdio do Azure ML em um navegador da Web.
Parâmetros Globais
Aumente o detalhamento do log para mostrar todos os logs de depuração.
Mostrar esta mensagem de ajuda e sair.
Mostrar apenas erros, suprimindo avisos.
Formato de saída.
Cadeia de caracteres de consulta JMESPath. Consulte http://jmespath.org/ para obter mais informações e exemplos.
Nome ou ID da assinatura. Você pode configurar a assinatura padrão usando az account set -s NAME_OR_ID
.
Aumentar o detalhamento do log. Use --debug para logs de depuração completos.