Instalar e configurar a CLI (v2)

APLICA-SE A:Extensão Azure CLI ml v2 (corrente)

A extensão ml (pré-visualização) da CLI do Azure é a interface melhorada do Azure Machine Learning. Permite-lhe educar e implementar modelos a partir da linha de comandos, com funcionalidades que aceleram o aumento vertical e horizontal da ciência de dados enquanto controla o ciclo de vida dos modelos.

Pré-requisitos

  • Para utilizar o CLI, tem de ter uma assinatura Azure. Se não tiver uma subscrição do Azure, crie uma conta gratuita antes de começar. Experimente a versão gratuita ou paga de Azure Machine Learning hoje.
  • Para utilizar os comandos CLI neste documento a partir do seu ambiente local, precisa do CLI Azure.

Instalação

A nova extensão Machine Learning requer a versão >=2.15.0Azure CLI . Certifique-se de que este requisito é cumprido:

az version

Se não for, atualize o seu Azure CLI.

Verifique as extensões Azure CLI que instalou:

az extension list

Certifique-se de que não está instalada nenhuma extensão conflituosa utilizando o ml espaço de identificação, incluindo a azure-cli-ml extensão:

az extension remove -n azure-cli-ml
az extension remove -n ml

Agora, instale a ml extensão:

az extension add -n ml -y

Executar o comando de ajuda para verificar a sua instalação e ver subcommandes disponíveis:

az ml -h

Pode atualizar a extensão para a versão mais recente:

az extension update -n ml

Instalação em Linux

Se estiver a utilizar o Linux, a forma mais rápida de instalar a versão CLI necessária e a extensão Machine Learning é:

curl -sL https://aka.ms/InstallAzureCLIDeb | sudo bash 
az extension add -n ml -y

Para mais informações, consulte instalar o Azure CLI para Linux.

Configurar

Início de sessão:

az login

Se tiver acesso a várias subscrições do Azure, pode definir a sua subscrição ativa:

az account set -s "<YOUR_SUBSCRIPTION_NAME_OR_ID>"

Opcionalmente, configurar variáveis comuns na sua concha para utilização em comandos subsequentes:


GROUP="azureml-examples"

LOCATION="eastus"

WORKSPACE="main"

Aviso

Isto usa a sintaxe Bash para definir variáveis - ajuste conforme necessário para a sua concha. Também pode substituir os valores nos comandos abaixo do inline em vez de utilizar variáveis.

Se já não existir, pode criar o grupo de recursos Azure:


az group create -n $GROUP -l $LOCATION

E criar um espaço de trabalho de aprendizagem automática:


az ml workspace create -n $WORKSPACE -g $GROUP -l $LOCATION

Subcommandes de aprendizagem automática requerem os --workspace/-w parâmetros e --resource-group/-g parâmetros. Para evitar dactilografia repetidamente, configurar os predefinimentos:

az configure --defaults group=$GROUP workspace=$WORKSPACE location=$LOCATION

Dica

A maioria dos exemplos de código supõe que definiu um espaço de trabalho predefinido e um grupo de recursos. Pode anular isto na linha de comando.

Pode mostrar os seus padrãos atuais utilizando --list-defaults/-l:

az configure -l -o table

Dica

Combinar com --output/-o permite formatos de saída mais legíveis.

Comunicações seguras

A ml extensão do CLI (por vezes chamada de 'CLI v2') para Azure Machine Learning envia dados operacionais (parâmetros YAML e metadados) através da internet pública. Todos os comandos de extensão do ml CLI comunicam com o Resource Manager Azure. Esta comunicação é segura utilizando HTTPS/TLS 1.2.

Os dados de uma loja de dados que é protegida numa rede virtual não são enviados através da internet pública. Por exemplo, se os seus dados de formação estiverem localizados na conta de armazenamento predefinido para o espaço de trabalho, e a conta de armazenamento estiver numa rede virtual.

Nota

Com a extensão anterior (azure-cli-ml, por vezes chamada de 'CLI v1'), apenas alguns dos comandos comunicam com o Azure Resource Manager. Especificamente, comandos que criam, atualizam, apagam, listam ou mostram recursos do Azure. Operações como a submissão de um trabalho de formação comunicam diretamente com o espaço de trabalho Azure Machine Learning. Se o seu espaço de trabalho estiver seguro com um ponto final privado, isso é suficiente para garantir os comandos fornecidos pela azure-cli-ml extensão.

Se o seu espaço de trabalho Azure Machine Learning é público (isto é, não por trás de uma rede virtual), então não é necessária nenhuma configuração adicional. As comunicações são asseguradas através do HTTPS/TLS 1.2

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