az ml model

Примечание.

Эта ссылка является частью расширения azure-cli-ml для Azure CLI (версия 2.0.28 или более поздней). Расширение будет автоматически устанавливаться при первом запуске команды az ml model . Подробнее о расширениях.

Управление моделями машинного обучения.

Команды

Имя	Описание	Тип	Состояние
az ml model delete	Удалите модель из рабочей области.	Расширение	Общедоступная версия
az ml model deploy	Развертывание моделей из рабочей области.	Расширение	Общедоступная версия
az ml model download	Скачайте модель из рабочей области.	Расширение	Общедоступная версия
az ml model list	Вывод списка моделей в рабочей области.	Расширение	Общедоступная версия
az ml model package	Упаковав модель в рабочую область.	Расширение	Общедоступная версия
az ml model profile	Модели профилей в рабочей области.	Расширение	Общедоступная версия
az ml model register	Зарегистрируйте модель в рабочей области.	Расширение	Общедоступная версия
az ml model show	Отображение модели в рабочей области.	Расширение	Общедоступная версия
az ml model update	Обновите модель в рабочей области.	Расширение	Общедоступная версия

az ml model delete

Удалите модель из рабочей области.

az ml model delete --model-id
                   [--path]
                   [--resource-group]
                   [--subscription-id]
                   [--workspace-name]
                   [-v]

Обязательные параметры

--model-id -i

Идентификатор модели для удаления.

Необязательные параметры

--path

Путь к папке проекта. По умолчанию: текущий каталог.

--resource-group -g

Группа ресурсов, соответствующая предоставленной рабочей области.

--subscription-id

Указывает идентификатор подписки.

--workspace-name -w

Имя рабочей области.

-v

Флаг детализации.

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 model deploy

Развертывание моделей из рабочей области.

az ml model deploy --name
                   [--ae]
                   [--ai]
                   [--ar]
                   [--as]
                   [--at]
                   [--autoscale-max-replicas]
                   [--autoscale-min-replicas]
                   [--base-image]
                   [--base-image-registry]
                   [--cc]
                   [--ccl]
                   [--cf]
                   [--collect-model-data]
                   [--compute-target]
                   [--compute-type]
                   [--cuda-version]
                   [--dc]
                   [--description]
                   [--dn]
                   [--ds]
                   [--ed]
                   [--eg]
                   [--entry-script]
                   [--environment-name]
                   [--environment-version]
                   [--failure-threshold]
                   [--gb]
                   [--gbl]
                   [--gc]
                   [--ic]
                   [--id]
                   [--key-name]
                   [--key-version]
                   [--kp]
                   [--ks]
                   [--lo]
                   [--max-request-wait-time]
                   [--model]
                   [--model-metadata-file]
                   [--namespace]
                   [--no-wait]
                   [--nr]
                   [--overwrite]
                   [--path]
                   [--period-seconds]
                   [--pi]
                   [--po]
                   [--property]
                   [--replica-max-concurrent-requests]
                   [--resource-group]
                   [--rt]
                   [--sc]
                   [--scoring-timeout-ms]
                   [--sd]
                   [--se]
                   [--sk]
                   [--sp]
                   [--st]
                   [--subnet-name]
                   [--subscription-id]
                   [--tag]
                   [--timeout-seconds]
                   [--token-auth-enabled]
                   [--tp]
                   [--vault-base-url]
                   [--version-name]
                   [--vnet-name]
                   [--workspace-name]
                   [-v]

Обязательные параметры

--name -n

Имя развернутой службы.

Необязательные параметры

--ae --auth-enabled

Указывает, следует ли включить проверку подлинности для этого объект WebService. Значение по умолчанию — False.

--ai --enable-app-insights

Указывает, следует ли включить AppInsights для этой веб-службы. Значение по умолчанию — False.

--ar --autoscale-refresh-seconds

Частота, с которой должны выполняться попытки автомасштабирования этой Веб-службы. По умолчанию равен 1.

--as --autoscale-enabled

Указывает, следует ли включить автомасштабирование для этой Веб-службы. По умолчанию имеет значение True, если num_replicas имеет значение None.

--at --autoscale-target-utilization

Целевой объем использования, который нужно пытаться поддерживать при автомасштабировании этой Веб-службы (в процентах от 100). Значение по умолчанию — 70.

--autoscale-max-replicas --ma

Максимальное число контейнеров, используемых при автомасштабировании этой Веб-службы. Значение по умолчанию равно 10.

--autoscale-min-replicas --mi

Минимальное число контейнеров, используемых при автомасштабировании этой Веб-службы. По умолчанию равен 1.

--base-image --bi

Пользовательский образ, который нужно использовать в качестве базового. Если базовый образ не задан, то будет использоваться базовый образ на основе заданного параметра среды выполнения.

--base-image-registry --ir

Реестр образов, содержащий базовый образ.

--cc --cpu-cores

Количество ядер ЦП, выделяемых для этой Веб-службы. Может выражаться десятичным числом. Значение по умолчанию — 0.1.

--ccl --cpu-cores-limit

Максимальное число ядер ЦП, которое может использовать этот объект WebService. Может выражаться десятичным числом.

--cf --conda-file

Путь к локальному файлу с определением среды conda для использования для образа.

--collect-model-data --md

Указывает, следует ли включить сбор данных модели для этой веб-службы. Значение по умолчанию — False.

--compute-target --ct

Имя целевого объекта вычислений. Применимо только при развертывании в AKS.

--compute-type --cp

Тип вычислительной службы для развертывания.

--cuda-version --cv

Версия CUDA, которую нужно установить для образов, требующих поддержки GPU. Образ GPU должен использоваться службами Microsoft Azure, такими как Экземпляры контейнеров Azure, Вычислительная среда Машинного обучения Azure, Виртуальные машины Azure и Служба Azure Kubernetes. Поддерживаются версии 9.0, 9.1 и 10.0. Если задано значение 'enable_gpu', по умолчанию используется версия '9.1'.

--dc --deploy-config-file

Путь к JSON или YAML-файлу, содержаму метаданные развертывания.

--description

Описание развернутой службы.

--dn --dns-name-label

Dns-имя для этой веб-службы.

--ds --extra-docker-file-steps

Путь к локальному файлу с дополнительными шагами Docker для запуска при настройке образа.

--ed --environment-directory

Каталог для среды Машинное обучение Azure для развертывания. Это тот же путь к каталогу, что и в команде az ml environment scaffold.

--eg --enable-gpu

Указывает, следует ли включить поддержку GPU в образе. Образ GPU должен использоваться службами Microsoft Azure, такими как Экземпляры контейнеров Azure, Вычислительная среда Машинного обучения Azure, Виртуальные машины Azure и Служба Azure Kubernetes. Значение по умолчанию — False.

--entry-script --es

Путь к локальному файлу, который содержит код для запуска службы (относительный путь от source_directory, если он указан).

--environment-name -e

Имя среды Машинное обучение Azure для развертывания.

--environment-version --ev

Версия существующей среды Машинное обучение Azure для развертывания.

--failure-threshold --ft

Когда модуль Pod запускается и проба активности завершается ошибкой, Kubernetes будет пытаться --failure-пороговое время, прежде чем отказаться. Значение по умолчанию — 3. Минимальное значение — 1.

--gb --memory-gb

Объем памяти (в ГБ), выделяемой для этого объекта веб-службы. Может выражаться десятичным числом.

--gbl --memory-gb-limit

Максимальный объем памяти (в ГБ), который может использовать этот объект WebService. Может выражаться десятичным числом.

--gc --gpu-cores

Количество ядер gpu, выделяемых для этой веб-службы. По умолчанию 1.

--ic --inference-config-file

Путь к JSON-файлу или YAML, содержанию конфигурации вывода.

--id --initial-delay-seconds

Количество секунд после запуска контейнера до начала пробы активности. Значение по умолчанию — 310.

--key-name

Имя ключа для свойств шифрования в ключах, управляемых клиентом (CMK) для ACI.

--key-version

Версия ключа для свойств шифрования в ключах, управляемых клиентом (CMK) для ACI.

--kp --primary-key

Первичный ключ проверки подлинности, используемый для этой веб-службы.

--ks --secondary-key

Вторичный ключ проверки подлинности, используемый для этой Веб-службы.

--lo --location

Регион Azure для развертывания этой веб-службы. Если не указать, будет использоваться расположение рабочей области. Дополнительные сведения о доступных регионах см. здесь: https://azure.microsoft.com/en-us/global-infrastructure/services/?regions=all& products=container-instances.

--max-request-wait-time --mr

Максимальный период времени (в миллисекундах), в течение которого запрос будет оставаться в очереди до возврата ошибки 503. По умолчанию: 500.

--model -m

Идентификатор развернутой модели. Можно указать несколько моделей с дополнительными аргументами -m. Сначала необходимо зарегистрировать модели.

значение по умолчанию: []

--model-metadata-file -f

Путь к JSON-файлу с метаданными регистрации модели. Можно предоставить несколько моделей с помощью нескольких параметров -f.

значение по умолчанию: []

--namespace

Пространство имен Kubernetes, в котором развертывается служба: до 63 строчных буквенно-цифровых символов ('a'z', '0'-'9') и дефиса ('-'). Первый и последний символы не могут быть дефисами. Применимо только при развертывании в AKS.

--no-wait

Пометка, чтобы не ожидать асинхронных вызовов.

--nr --num-replicas

Количество контейнеров, выделяемых для этой Веб-службы. Значения по умолчанию нет. Если этот параметр не задан, средство автомасштабирования будет включено по умолчанию.

--overwrite

Перезаписать существующую службу, если конфликты имен.

--path

Путь к папке проекта. По умолчанию: текущий каталог.

--period-seconds --ps

Частота (в секундах) выполнения пробы активности. Значение по умолчанию — 10 секунд. Минимальное значение — 1.

--pi --profile-input

Путь к JSON-файлу, содержащем результаты профилирования.

--po --port

Локальный порт, на который будет предоставляться конечная точка HTTP службы.

--property

Свойство key/value для добавления (e.g. key=value). Можно указать несколько свойств с несколькими параметрами --property.

значение по умолчанию: []

--replica-max-concurrent-requests --rm

Количество одновременных запросов на узел, разрешающих эту веб-службу. По умолчанию равен 1.

--resource-group -g

Группа ресурсов, соответствующая предоставленной рабочей области.

--rt --runtime

Какая среда выполнения используется для образа. Текущие поддерживаемые среды выполнения: spark-py и python-py|python|python|slim.

--sc --ssl-cname

CNAME, необходимый при включенном SSL.

--scoring-timeout-ms --tm

Время ожидания для вызовов оценок этой Веб-службы. Значение по умолчанию — 60000.

--sd --source-directory

Путь к папкам, содержащим все файлы для создания образа.

--se --ssl-enabled

Указывает, следует ли включить SSL для этой веб-службы. Значение по умолчанию — False.

--sk --ssl-key-pem-file

Файл ключа, необходимый при включенном SSL.

--sp --ssl-cert-pem-file

Файл сертификата, необходимый при включенном SSL.

--st --success-threshold

Минимальное число последовательных успешных попыток пробы активности после сбоя, после которых проба будет считаться успешной. По умолчанию равен 1. Минимальное значение — 1.

--subnet-name

Имя подсети в виртуальной сети.

--subscription-id

Указывает идентификатор подписки.

--tag

Тег ключа и значения для добавления (e.g. key=value). Несколько тегов можно указать с несколькими параметрами --tag.

значение по умолчанию: []

--timeout-seconds --ts

Количество секунд, после которого истекает время ожидания пробы активности. Значение по умолчанию — 2 секунды. Минимальное значение — 1.

--token-auth-enabled

Следует ли включить проверку подлинности маркеров для этой веб-службы. Игнорируется, если развертывание не выполняется в AKS. Значение по умолчанию — False.

--tp --traffic-percentile

Объем трафика, который получает версия в объекте Endpoint. Может выражаться десятичным числом. Значение по умолчанию — 0.

--vault-base-url

Базовый URL-адрес хранилища для свойств шифрования в ключах, управляемых клиентом (CMK) для ACI.

--version-name --vn

Имя версии в конечной точке. По умолчанию используется имя конечной точки для первой версии.

--vnet-name

Имя виртуальной сети.

--workspace-name -w

Имя рабочей области.

-v

Флаг детализации.

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 model download

Скачайте модель из рабочей области.

az ml model download --model-id
                     --target-dir
                     [--overwrite]
                     [--path]
                     [--resource-group]
                     [--subscription-id]
                     [--workspace-name]
                     [-v]

Обязательные параметры

--model-id -i

Идентификатор модели.

--target-dir -t

Целевой каталог для скачивания файла модели в.

Необязательные параметры

--overwrite

Перезапись, если тот же файл имени существует в целевом каталоге.

--path

Путь к папке проекта. По умолчанию: текущий каталог.

--resource-group -g

Группа ресурсов, соответствующая предоставленной рабочей области.

--subscription-id

Указывает идентификатор подписки.

--workspace-name -w

Имя рабочей области, содержащей модель для отображения.

-v

Флаг детализации.

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 model list

Вывод списка моделей в рабочей области.

az ml model list [--dataset-id]
                 [--latest]
                 [--model-name]
                 [--path]
                 [--property]
                 [--resource-group]
                 [--run-id]
                 [--subscription-id]
                 [--tag]
                 [--workspace-name]
                 [-v]

Необязательные параметры

--dataset-id

При условии отображаются только модели с указанным идентификатором набора данных.

--latest -l

При условии возвращает только модели с последней версией.

--model-name -n

Необязательное имя модели для фильтрации списка по.

--path

Путь к папке проекта. По умолчанию: текущий каталог.

--property

Свойство key/value для добавления (e.g. key=value). Можно указать несколько свойств с несколькими параметрами --property.

значение по умолчанию: []

--resource-group -g

Группа ресурсов, соответствующая предоставленной рабочей области.

--run-id

Если задано, будет отображаться только модели с указанным идентификатором запуска.

--subscription-id

Указывает идентификатор подписки.

--tag

Тег ключа и значения для добавления (e.g. key=value). Несколько тегов можно указать с несколькими параметрами --tag.

значение по умолчанию: []

--workspace-name -w

Имя рабочей области, содержащей модели для списка.

-v

Флаг детализации.

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 model package

Упаковав модель в рабочую область.

az ml model package [--cf]
                    [--ed]
                    [--entry-script]
                    [--environment-name]
                    [--environment-version]
                    [--ic]
                    [--il]
                    [--image-name]
                    [--model]
                    [--model-metadata-file]
                    [--no-wait]
                    [--output-path]
                    [--path]
                    [--resource-group]
                    [--rt]
                    [--sd]
                    [--subscription-id]
                    [--workspace-name]
                    [-v]

Необязательные параметры

--cf --conda-file

Путь к локальному файлу с определением среды conda для использования для пакета.

--ed --environment-directory

Каталог для Машинное обучение Azure среды для упаковки. Это тот же путь к каталогу, что и в команде az ml environment scaffold.

--entry-script --es

Путь к локальному файлу, который содержит код для запуска службы (относительный путь от source_directory, если он указан).

--environment-name -e

Имя среды Машинное обучение Azure для упаковки.

--environment-version --ev

Версия существующей среды Машинное обучение Azure для упаковки.

--ic --inference-config-file

Путь к JSON-файлу или YAML, содержанию конфигурации вывода.

--il --image-label

Метка для предоставления созданного образа пакета.

--image-name --in

Имя для предоставления созданного образа пакета.

--model -m

Идентификатор упаковаемой модели. Можно указать несколько моделей с дополнительными аргументами -m. Сначала необходимо зарегистрировать модели.

значение по умолчанию: []

--model-metadata-file -f

Путь к JSON-файлу с метаданными регистрации модели. Можно предоставить несколько моделей с помощью нескольких параметров -f.

значение по умолчанию: []

--no-wait

Пометка, чтобы не ожидать асинхронных вызовов.

--output-path

Путь вывода для контекста Docker. Если выходной путь передается, вместо создания образа в ACR рабочей области файл dockerfile и необходимый контекст сборки будет записан в этот путь.

--path

Путь к папке проекта. По умолчанию: текущий каталог.

--resource-group -g

Группа ресурсов, соответствующая предоставленной рабочей области.

--rt --runtime

Какая среда выполнения используется для пакета. Текущие поддерживаемые среды выполнения: spark-py и python-py|python|python|slim.

--sd --source-directory

Путь к папкам, содержащим все файлы для создания образа.

--subscription-id

Указывает идентификатор подписки.

--workspace-name -w

Имя рабочей области.

-v

Флаг детализации.

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 model profile

Модели профилей в рабочей области.

az ml model profile --name
                    [--base-image]
                    [--base-image-registry]
                    [--cc]
                    [--cf]
                    [--description]
                    [--ed]
                    [--entry-script]
                    [--environment-name]
                    [--environment-version]
                    [--gb]
                    [--ic]
                    [--idi]
                    [--model]
                    [--model-metadata-file]
                    [--output-metadata-file]
                    [--resource-group]
                    [--sd]
                    [--subscription-id]
                    [--workspace-name]
                    [-v]

Обязательные параметры

--name -n

Имя профиля модели.

Необязательные параметры

--base-image --bi

Пользовательский образ, который нужно использовать в качестве базового. Если базовый образ не задан, то будет использоваться базовый образ на основе заданного параметра среды выполнения.

--base-image-registry --ir

Реестр образов, содержащий базовый образ.

--cc --cpu-cores

Двойное значение максимального ЦП, используемого при профилировании.

--cf --conda-file

Путь к локальному файлу с определением среды conda для использования для образа.

--description

Описание профиля модели.

--ed --environment-directory

Каталог для среды Машинное обучение Azure для развертывания. Это тот же путь к каталогу, что и в команде az ml environment scaffold.

--entry-script --es

Путь к локальному файлу, который содержит код для запуска службы (относительный путь от source_directory, если он указан).

--environment-name -e

Имя среды Машинное обучение Azure для развертывания.

--environment-version --ev

Версия существующей среды Машинное обучение Azure для развертывания.

--gb --memory-in-gb

Двойное значение для максимальной памяти, используемой при профилировании.

--ic --inference-config-file

Путь к JSON-файлу или YAML, содержанию конфигурации вывода.

--idi --input-dataset-id

Идентификатор табличного набора данных, который будет использоваться в качестве входных данных для профиля.

--model -m

Идентификатор развернутой модели. Можно указать несколько моделей с дополнительными аргументами -m. Сначала необходимо зарегистрировать модели.

значение по умолчанию: []

--model-metadata-file -f

Путь к JSON-файлу с метаданными регистрации модели. Можно предоставить несколько моделей с помощью нескольких параметров -f.

значение по умолчанию: []

--output-metadata-file -t

Путь к JSON-файлу, в котором будут записываться метаданные результатов профиля. Используется в качестве входных данных для развертывания модели.

--resource-group -g

Группа ресурсов, соответствующая предоставленной рабочей области.

--sd --source-directory

Путь к папкам, содержащим все файлы для создания образа.

--subscription-id

Указывает идентификатор подписки.

--workspace-name -w

Имя рабочей области.

-v

Флаг детализации.

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 model register

Зарегистрируйте модель в рабочей области.

az ml model register --name
                     [--asset-path]
                     [--cc]
                     [--description]
                     [--experiment-name]
                     [--gb]
                     [--gc]
                     [--model-framework]
                     [--model-framework-version]
                     [--model-path]
                     [--output-metadata-file]
                     [--path]
                     [--property]
                     [--resource-group]
                     [--run-id]
                     [--run-metadata-file]
                     [--sample-input-dataset-id]
                     [--sample-output-dataset-id]
                     [--subscription-id]
                     [--tag]
                     [--workspace-name]
                     [-v]

Обязательные параметры

--name -n

Имя модели для регистрации.

Необязательные параметры

--asset-path

Путь к облаку, в котором выполняется экстеримент, хранит файл модели.

--cc --cpu-cores

Число ядер ЦП по умолчанию, выделяемых для этой модели. Может выражаться десятичным числом.

--description -d

Описание модели.

--experiment-name

Имя эксперимента.

--gb --memory-gb

Объем памяти по умолчанию (в ГБ), выделяемый для этой модели. Может выражаться десятичным числом.

--gc --gpu-cores

Число графических процессоров по умолчанию, выделяемых для этой модели.

--model-framework

Платформа модели для регистрации. В настоящее время поддерживаются платформы TensorFlow, ScikitLearn, Onnx, Custom, Multi.

--model-framework-version

Версия модели для регистрации (например, 1.0.0, 2.4.1).

--model-path -p

Полный путь к файлу модели для регистрации.

--output-metadata-file -t

Путь к JSON-файлу, в котором будут записаны метаданные регистрации модели. Используется в качестве входных данных для развертывания модели.

--path

Путь к папке проекта. По умолчанию: текущий каталог.

--property

Свойство key/value для добавления (e.g. key=value). Можно указать несколько свойств с несколькими параметрами --property.

значение по умолчанию: []

--resource-group -g

Группа ресурсов, соответствующая предоставленной рабочей области.

--run-id -r

Идентификатор запуска эксперимента, из которого зарегистрирована модель.

--run-metadata-file -f

Путь к JSON-файлу с метаданными запуска экстеримента.

--sample-input-dataset-id

Идентификатор примера входного набора данных.

--sample-output-dataset-id

Идентификатор для примера выходного набора данных.

--subscription-id

Указывает идентификатор подписки.

--tag

Тег ключа и значения для добавления (e.g. key=value). Несколько тегов можно указать с несколькими параметрами --tag.

значение по умолчанию: []

--workspace-name -w

Имя рабочей области для регистрации этой модели.

-v

Флаг детализации.

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 model show

Отображение модели в рабочей области.

az ml model show [--model-id]
                 [--model-name]
                 [--path]
                 [--resource-group]
                 [--run-id]
                 [--subscription-id]
                 [--version]
                 [--workspace-name]
                 [-v]

Необязательные параметры

--model-id -i

Идентификатор модели для отображения.

--model-name -n

Имя модели для отображения.

--path

Путь к папке проекта. По умолчанию: текущий каталог.

--resource-group -g

Группа ресурсов, соответствующая предоставленной рабочей области.

--run-id

Если задано, будет отображаться только модели с указанным идентификатором запуска.

--subscription-id

Указывает идентификатор подписки.

--version

Если задано, отображаются только модели с указанным именем и версией.

--workspace-name -w

Имя рабочей области, содержащей модель для отображения.

-v

Флаг детализации.

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 model update

Обновите модель в рабочей области.

az ml model update --model-id
                   [--add-property]
                   [--add-tag]
                   [--cc]
                   [--description]
                   [--gb]
                   [--gc]
                   [--path]
                   [--remove-tag]
                   [--resource-group]
                   [--sample-input-dataset-id]
                   [--sample-output-dataset-id]
                   [--subscription-id]
                   [--workspace-name]
                   [-v]

Обязательные параметры

--model-id -i

Идентификатор модели.

Необязательные параметры

--add-property

Свойство key/value для добавления (e.g. key=value). Можно указать несколько свойств с несколькими параметрами свойств --add-.

значение по умолчанию: []

--add-tag

Тег ключа и значения для добавления (e.g. key=value). Несколько тегов можно указать с несколькими параметрами тегов --add-tag.

значение по умолчанию: []

--cc --cpu-cores

Число ядер ЦП по умолчанию, выделяемых для этой модели. Может выражаться десятичным числом.

--description

Описание обновления модели с помощью. Заменит текущее описание.

--gb --memory-gb

Объем памяти по умолчанию (в ГБ), выделяемый для этой модели. Может выражаться десятичным числом.

--gc --gpu-cores

Число графических процессоров по умолчанию, выделяемых для этой модели.

--path

Путь к папке проекта. По умолчанию: текущий каталог.

--remove-tag

Ключ тега для удаления. Несколько тегов можно указать с несколькими параметрами тегов --remove-tag.

значение по умолчанию: []

--resource-group -g

Группа ресурсов, соответствующая предоставленной рабочей области.

--sample-input-dataset-id

Идентификатор примера входного набора данных.

--sample-output-dataset-id

Идентификатор для примера выходного набора данных.

--subscription-id

Указывает идентификатор подписки.

--workspace-name -w

Имя рабочей области.

-v

Флаг детализации.

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.