Поделиться через

az ml job

  • Ссылка

Примечание.

Эта ссылка является частью расширения ml для Azure CLI (версия 2.15.0 или более поздней). Расширение автоматически установит первый раз, когда вы запускаете команду az ml job . Подробнее о расширениях.

Управление заданиями Машинного обучения Azure.

Задание машинного обучения Azure выполняет задачу в заданном целевом объекте вычислений. Задания можно настроить для горизонтального масштабирования обучения модели в Azure. Машинное обучение Azure поддерживает различные типы заданий с разными возможностями. Например, самое простое задание, задание команды, выполняет команду в контейнере Docker и может использоваться для одноузлового обучения и распределенного обучения. Задание очистки выполняет гиперпараметр с помощью заданного пространства поиска для настройки гиперпараметров модели.

Задания также обеспечивают систематическое отслеживание экспериментов и рабочих процессов машинного обучения. После создания задания Azure ML сохраняет запись выполнения для задания, включающую метаданные, все метрики, журналы и артефакты, созданные во время задания, код, который был выполнен, и используемую среду машинного обучения Azure. Все записи о выполнении заданий можно просмотреть в Студии машинного обучения Azure.

Команды

Имя Описание Тип Состояние
az ml job archive

Архивируйте задание.

 Расширение Общедоступная версия
az ml job cancel

Отмена задания.

 Расширение Общедоступная версия
az ml job connect-ssh

Настройте подключение ssh и отправляет запрос службе SSH, работающей в контейнере пользователя через Tundra.

 Расширение Общедоступная версия
az ml job create

Создайте задание.

 Расширение Общедоступная версия
az ml job download

Скачайте все файлы, связанные с заданием.

 Расширение Общедоступная версия
az ml job list

Вывод списка заданий в рабочей области.

 Расширение Общедоступная версия
az ml job restore

Восстановление архивного задания.

 Расширение Общедоступная версия
az ml job show

Отображение сведений о задании.

 Расширение Общедоступная версия
az ml job show-services

Отображение служб задания на узел.

 Расширение Общедоступная версия
az ml job stream

Потоковая передача журналов заданий в консоль.

 Расширение Общедоступная версия
az ml job update

Обновление задания.

 Расширение Общедоступная версия
az ml job validate

Проверка задания. Эта команда работает только для заданий конвейера.

 Расширение Общедоступная версия

az ml job archive

Архивируйте задание.

Архивация задания будет скрыта по умолчанию из запросов списка (az ml job list). Вы по-прежнему можете ссылаться и использовать архивное задание в рабочих процессах. Архивировать можно только завершенные задания.

az ml job archive --name
                  --resource-group
                  --workspace-name

Обязательные параметры

--name -n

Имя задания.

--resource-group -g

Имя группы ресурсов. Вы можете настроить расположение по умолчанию с помощью az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Имя рабочей области Машинного обучения Azure. Вы можете настроить рабочую область по умолчанию с помощью az configure --defaults workspace=<name>.

Глобальные параметры
--debug

Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.

--help -h

Отображение этого справочного сообщения и выход.

--only-show-errors

Показывать только ошибки, блокируя предупреждения.

--output -o

Формат вывода.

допустимые значения: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
значение по умолчанию: json
--query

Строка запроса JMESPath. Дополнительные сведения и примеры см. в разделе http://jmespath.org/.

--subscription

Имя или идентификатор подписки Подписку по умолчанию можно настроить с помощью az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Повышение уровня детализации журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.

az ml job cancel

Отмена задания.

az ml job cancel --name
                 --resource-group
                 --workspace-name

Примеры

Отмена задания по имени

az ml job cancel --name my-job-id --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Обязательные параметры

--name -n

Имя задания.

--resource-group -g

Имя группы ресурсов. Вы можете настроить расположение по умолчанию с помощью az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Имя рабочей области Машинного обучения Azure. Вы можете настроить рабочую область по умолчанию с помощью az configure --defaults workspace=<name>.

Глобальные параметры
--debug

Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.

--help -h

Отображение этого справочного сообщения и выход.

--only-show-errors

Показывать только ошибки, блокируя предупреждения.

--output -o

Формат вывода.

допустимые значения: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
значение по умолчанию: json
--query

Строка запроса JMESPath. Дополнительные сведения и примеры см. в разделе http://jmespath.org/.

--subscription

Имя или идентификатор подписки Подписку по умолчанию можно настроить с помощью az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Повышение уровня детализации журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.

az ml job connect-ssh

Настройте подключение ssh и отправляет запрос службе SSH, работающей в контейнере пользователя через Tundra.

az ml job connect-ssh --name
                      --resource-group
                      --workspace-name
                      [--node-index]
                      [--private-key-file-path]

Примеры

Настройте подключение ssh и отправляет запрос в службу SSH.

az ml job connect-ssh --name my-job-id --node-index 0 --private-key-file-path "C:/Temp/.ssh/id_rsa" --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Обязательные параметры

--name -n

Имя задания.

--resource-group -g

Имя группы ресурсов. Вы можете настроить расположение по умолчанию с помощью az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Имя рабочей области Машинного обучения Azure. Вы можете настроить рабочую область по умолчанию с помощью az configure --defaults workspace=<name>.

Необязательные параметры

--node-index -i

Индекс узла для подключения через SSH.

значение по умолчанию: 0
--private-key-file-path -f

Путь к файлу файла закрытого ключа.

Глобальные параметры
--debug

Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.

--help -h

Отображение этого справочного сообщения и выход.

--only-show-errors

Показывать только ошибки, блокируя предупреждения.

--output -o

Формат вывода.

допустимые значения: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
значение по умолчанию: json
--query

Строка запроса JMESPath. Дополнительные сведения и примеры см. в разделе http://jmespath.org/.

--subscription

Имя или идентификатор подписки Подписку по умолчанию можно настроить с помощью az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Повышение уровня детализации журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.

az ml job create

Создайте задание.

Чтобы создать задание, обычно необходимо настроить любой код для выполнения, среду, инкапсулируя зависимости, целевой объект вычислений для выполнения задания и любые дополнительные параметры для конкретного задания. При создании задания он отправляется для выполнения в указанный вычислительный ресурс.

az ml job create --file
                 --resource-group
                 --workspace-name
                 [--name]
                 [--save-as]
                 [--set]
                 [--skip-validation]
                 [--stream]
                 [--web]

Примеры

Создание задания из файла спецификации YAML

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

Создание задания из файла спецификации YAML и открытие сведений о выполнении задания на портале Студии машинного обучения Azure

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

Обязательные параметры

--file -f

Локальный путь к YAML-файлу, содержаму спецификацию задания Машинного обучения Azure. Справочные документы YAML для задания можно найти по адресу : https://aka.ms/ml-cli-v2-job-command-yaml-reference, https://aka.ms/ml-cli-v2-job-sweep-yaml-reference. https://aka.ms/ml-cli-v2-job-pipeline-yaml-reference

--resource-group -g

Имя группы ресурсов. Вы можете настроить расположение по умолчанию с помощью az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Имя рабочей области Машинного обучения Azure. Вы можете настроить рабочую область по умолчанию с помощью az configure --defaults workspace=<name>.

Необязательные параметры

--name -n

Имя задания.

--save-as -a

Файл, в который будет записано состояние созданного задания в формате YAML.

--set

Обновите объект, указав путь к свойству и значение для задания. Пример: --set property1.property2=.

--skip-validation

Пропустить проверку при создании ресурса. Обратите внимание, что зависимые ресурсы не пропускают проверку при создании.

значение по умолчанию: False
--stream -s

Указывает, следует ли передавать журналы задания в консоль.

значение по умолчанию: False
--web -e

Отображение сведений о выполнении задания в студии машинного обучения Azure в веб-браузере.

значение по умолчанию: False
Глобальные параметры
--debug

Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.

--help -h

Отображение этого справочного сообщения и выход.

--only-show-errors

Показывать только ошибки, блокируя предупреждения.

--output -o

Формат вывода.

допустимые значения: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
значение по умолчанию: json
--query

Строка запроса JMESPath. Дополнительные сведения и примеры см. в разделе http://jmespath.org/.

--subscription

Имя или идентификатор подписки Подписку по умолчанию можно настроить с помощью az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Повышение уровня детализации журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.

az ml job download

Скачайте все файлы, связанные с заданием.

Файлы будут загружены в папку с именем задания.

az ml job download --name
                   --resource-group
                   --workspace-name
                   [--all]
                   [--download-path]
                   [--output-name]

Примеры

Скачивание журналов и выходных данных задания в текущий рабочий каталог

az ml job download --name my-job --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Обязательные параметры

--name -n

Имя задания.

--resource-group -g

Имя группы ресурсов. Вы можете настроить расположение по умолчанию с помощью az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Имя рабочей области Машинного обучения Azure. Вы можете настроить рабочую область по умолчанию с помощью az configure --defaults workspace=<name>.

Необязательные параметры

--all

Скачайте все выходные данные задания.

значение по умолчанию: False
--download-path -p

Путь к скачиванию файлов заданий. Если опущено, файлы заданий будут скачаны в текущий каталог.

--output-name

Имя скачиваемого пользователем выходных данных. Это должно соответствовать ключу в словаре выходных данных задания. Если опущено, выходные файлы артефактов задания по умолчанию будут скачаны.

Глобальные параметры
--debug

Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.

--help -h

Отображение этого справочного сообщения и выход.

--only-show-errors

Показывать только ошибки, блокируя предупреждения.

--output -o

Формат вывода.

допустимые значения: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
значение по умолчанию: json
--query

Строка запроса JMESPath. Дополнительные сведения и примеры см. в разделе http://jmespath.org/.

--subscription

Имя или идентификатор подписки Подписку по умолчанию можно настроить с помощью az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Повышение уровня детализации журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.

az ml job list

Вывод списка заданий в рабочей области.

az ml job list --resource-group
               --workspace-name
               [--all-results {false, true}]
               [--archived-only]
               [--include-archived]
               [--max-results]
               [--parent-job-name]

Примеры

Вывод списка всех состояний заданий в рабочей области с помощью аргумента --query для выполнения запроса JMESPath в результатах команд.

az ml job list --query "[].{Name:name,Jobstatus:status}"  --output table --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Обязательные параметры

--resource-group -g

Имя группы ресурсов. Вы можете настроить расположение по умолчанию с помощью az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Имя рабочей области Машинного обучения Azure. Вы можете настроить рабочую область по умолчанию с помощью az configure --defaults workspace=<name>.

Необязательные параметры

--all-results

Возвращает все результаты.

допустимые значения: false, true
значение по умолчанию: False
--archived-only

Вывод списка только архивных заданий.

значение по умолчанию: False
--include-archived

Вывод списка архивированных заданий и активных заданий.

значение по умолчанию: False
--max-results -r

Максимальное количество возвращаемых результатов. Значение по умолчанию — 50.

значение по умолчанию: 50
--parent-job-name -p

Имя родительского задания. Отобразит список всех заданий, parent_job_name которых соответствует заданному имени.

Глобальные параметры
--debug

Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.

--help -h

Отображение этого справочного сообщения и выход.

--only-show-errors

Показывать только ошибки, блокируя предупреждения.

--output -o

Формат вывода.

допустимые значения: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
значение по умолчанию: json
--query

Строка запроса JMESPath. Дополнительные сведения и примеры см. в разделе http://jmespath.org/.

--subscription

Имя или идентификатор подписки Подписку по умолчанию можно настроить с помощью az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Повышение уровня детализации журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.

az ml job restore

Восстановление архивного задания.

После восстановления архивного задания он больше не будет скрыт из запросов списка (az ml job list).

az ml job restore --name
                  --resource-group
                  --workspace-name

Обязательные параметры

--name -n

Имя задания.

--resource-group -g

Имя группы ресурсов. Вы можете настроить расположение по умолчанию с помощью az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Имя рабочей области Машинного обучения Azure. Вы можете настроить рабочую область по умолчанию с помощью az configure --defaults workspace=<name>.

Глобальные параметры
--debug

Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.

--help -h

Отображение этого справочного сообщения и выход.

--only-show-errors

Показывать только ошибки, блокируя предупреждения.

--output -o

Формат вывода.

допустимые значения: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
значение по умолчанию: json
--query

Строка запроса JMESPath. Дополнительные сведения и примеры см. в разделе http://jmespath.org/.

--subscription

Имя или идентификатор подписки Подписку по умолчанию можно настроить с помощью az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Повышение уровня детализации журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.

az ml job show

Отображение сведений о задании.

az ml job show --name
               --resource-group
               --workspace-name
               [--web]

Примеры

Отображение состояния задания с помощью аргумента --query для выполнения запроса JMESPath в результатах команд.

az ml job show --name my-job-id --query "{Name:name,Jobstatus:status}"  --output table --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Обязательные параметры

--name -n

Имя задания.

--resource-group -g

Имя группы ресурсов. Вы можете настроить расположение по умолчанию с помощью az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Имя рабочей области Машинного обучения Azure. Вы можете настроить рабочую область по умолчанию с помощью az configure --defaults workspace=<name>.

Необязательные параметры

--web -e

Отображение сведений о выполнении задания в студии машинного обучения Azure в веб-браузере.

значение по умолчанию: False
Глобальные параметры
--debug

Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.

--help -h

Отображение этого справочного сообщения и выход.

--only-show-errors

Показывать только ошибки, блокируя предупреждения.

--output -o

Формат вывода.

допустимые значения: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
значение по умолчанию: json
--query

Строка запроса JMESPath. Дополнительные сведения и примеры см. в разделе http://jmespath.org/.

--subscription

Имя или идентификатор подписки Подписку по умолчанию можно настроить с помощью az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Повышение уровня детализации журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.

az ml job show-services

Отображение служб задания на узел.

az ml job show-services --name
                        --resource-group
                        --workspace-name
                        [--node-index]

Примеры

Отображение служб задания на узел с помощью аргумента --query для выполнения запроса JMESPath в результатах команд.

az ml job show-services --name my-job-id --node-index 0 --query "{Name:name,Jobstatus:status}"  --output table --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Обязательные параметры

--name -n

Имя задания.

--resource-group -g

Имя группы ресурсов. Вы можете настроить расположение по умолчанию с помощью az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Имя рабочей области Машинного обучения Azure. Вы можете настроить рабочую область по умолчанию с помощью az configure --defaults workspace=<name>.

Необязательные параметры

--node-index -i

Индекс узла, для которого должны отображаться службы.

значение по умолчанию: 0
Глобальные параметры
--debug

Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.

--help -h

Отображение этого справочного сообщения и выход.

--only-show-errors

Показывать только ошибки, блокируя предупреждения.

--output -o

Формат вывода.

допустимые значения: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
значение по умолчанию: json
--query

Строка запроса JMESPath. Дополнительные сведения и примеры см. в разделе http://jmespath.org/.

--subscription

Имя или идентификатор подписки Подписку по умолчанию можно настроить с помощью az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Повышение уровня детализации журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.

az ml job stream

Потоковая передача журналов заданий в консоль.

az ml job stream --name
                 --resource-group
                 --workspace-name

Обязательные параметры

--name -n

Имя задания.

--resource-group -g

Имя группы ресурсов. Вы можете настроить расположение по умолчанию с помощью az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Имя рабочей области Машинного обучения Azure. Вы можете настроить рабочую область по умолчанию с помощью az configure --defaults workspace=<name>.

Глобальные параметры
--debug

Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.

--help -h

Отображение этого справочного сообщения и выход.

--only-show-errors

Показывать только ошибки, блокируя предупреждения.

--output -o

Формат вывода.

допустимые значения: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
значение по умолчанию: json
--query

Строка запроса JMESPath. Дополнительные сведения и примеры см. в разделе http://jmespath.org/.

--subscription

Имя или идентификатор подписки Подписку по умолчанию можно настроить с помощью az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Повышение уровня детализации журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.

az ml job update

Обновление задания.

Можно обновить только свойства тегов и свойств.

az ml job update --name
                 --resource-group
                 --workspace-name
                 [--add]
                 [--force-string]
                 [--remove]
                 [--set]
                 [--web]

Обязательные параметры

--name -n

Имя задания.

--resource-group -g

Имя группы ресурсов. Вы можете настроить расположение по умолчанию с помощью az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Имя рабочей области Машинного обучения Azure. Вы можете настроить рабочую область по умолчанию с помощью az configure --defaults workspace=<name>.

Необязательные параметры

--add

Добавьте объект в список объектов, указав пары пути и значения ключа. Пример: --add property.listProperty <key=value, string or JSON string>.

значение по умолчанию: []
--force-string

При использовании "set" или "add" сохраняйте строковые литералы вместо попытки преобразовать в JSON.

значение по умолчанию: False
--remove

Удалите свойство или элемент из списка. Пример: --remove property.list <indexToRemove> OR --remove propertyToRemove.

значение по умолчанию: []
--set

Обновите объект, указав путь к свойству и значение для задания. Пример: --set property1.property2=<value>.

значение по умолчанию: []
--web -e

Отображение сведений о выполнении задания в студии машинного обучения Azure в веб-браузере.

значение по умолчанию: False
Глобальные параметры
--debug

Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.

--help -h

Отображение этого справочного сообщения и выход.

--only-show-errors

Показывать только ошибки, блокируя предупреждения.

--output -o

Формат вывода.

допустимые значения: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
значение по умолчанию: json
--query

Строка запроса JMESPath. Дополнительные сведения и примеры см. в разделе http://jmespath.org/.

--subscription

Имя или идентификатор подписки Подписку по умолчанию можно настроить с помощью az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Повышение уровня детализации журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.

az ml job validate

Проверка задания. Эта команда работает только для заданий конвейера.

Эта команда проверяет файл спецификации YAML, чтобы проверка, если он действителен для создания задания, и возвращает все обнаруженные проблемы. Проверка главным образом включает локальные проверка для схемы, например отсутствующие поля, среда без указанной версии, код, ссылающийся на несуществующий локальный путь; он также проверка для существования ссылочных целевых объектов вычислений в целевой рабочей области. Результат проверки будет напечатан в консоли, включая как ошибки, так и предупреждения. Только ошибки приведут к сбою проверки. Выполненная проверка задания сможет быть отправлена. Эта команда работает только для заданий конвейера.

az ml job validate --file
                   --resource-group
                   --workspace-name
                   [--set]

Примеры

Проверьте файл спецификации YAML, чтобы проверка, если он действителен для создания задания.

az ml job validate --file job.yml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Обязательные параметры

--file -f

Локальный путь к YAML-файлу, содержаму спецификацию задания Машинного обучения Azure. Справочные документы YAML для задания см. в следующих https://aka.ms/ml-cli-v2-job-pipeline-yaml-referenceсведениях.

--resource-group -g

Имя группы ресурсов. Вы можете настроить расположение по умолчанию с помощью az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Имя рабочей области Машинного обучения Azure. Вы можете настроить рабочую область по умолчанию с помощью az configure --defaults workspace=<name>.

Необязательные параметры

--set

Обновите объект, указав путь к свойству и значение для задания. Пример: --set property1.property2=.

Глобальные параметры
--debug

Повышение уровня детализации журнала для включения всех журналов отладки.

--help -h

Отображение этого справочного сообщения и выход.

--only-show-errors

Показывать только ошибки, блокируя предупреждения.

--output -o

Формат вывода.

допустимые значения: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
значение по умолчанию: json
--query

Строка запроса JMESPath. Дополнительные сведения и примеры см. в разделе http://jmespath.org/.

--subscription

Имя или идентификатор подписки Подписку по умолчанию можно настроить с помощью az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Повышение уровня детализации журнала. Чтобы включить полные журналы отладки, используйте параметр --debug.