Dela via


az ml datastore

Kommentar

Den här referensen är en del av ML-tillägget för Azure CLI (version 2.15.0 eller senare). Tillägget installeras automatiskt första gången du kör ett az ml datastore-kommando . Läs mer om tillägg.

Hantera Azure ML-datalager.

Azure ML-datalager länkar säkert dina Azure Storage-tjänster till din arbetsyta så att du kan komma åt lagringen utan att behöva hårdkoda anslutningsinformationen till dina skript. Anslutningshemligheterna, till exempel autentiseringsuppgifterna för lagringstjänsten, lagras i arbetsytans Nyckelvalv.

När du skapar en arbetsyta skapas ett Azure Storage-konto automatiskt som en associerad resurs. En blobcontainer skapas i det här kontot och dess anslutningsinformation lagras som ett datalager med namnet "workspaceblobstore". Detta fungerar som arbetsytans standarddatalager och blobcontainern används för att lagra dina arbetsytefakter och maskininlärningsjobbloggar och utdata.

Kommandon

Name Description Typ Status
az ml datastore create

Skapa ett datalager.

Anknytning Allmän tillgänglighet
az ml datastore delete

Ta bort ett datalager.

Anknytning Allmän tillgänglighet
az ml datastore list

Visa en lista över datalager på en arbetsyta.

Anknytning Allmän tillgänglighet
az ml datastore mount

Montera ett specifikt datalager på en lokal sökväg. För tillfället stöds endast Linux.

Anknytning Förhandsgranska
az ml datastore show

Visa information för ett datalager.

Anknytning Allmän tillgänglighet
az ml datastore update

Uppdatera ett datalager.

Anknytning Allmän tillgänglighet

az ml datastore create

Skapa ett datalager.

Detta ansluter den underliggande Azure Storage-tjänsten till arbetsytan. De lagringstjänsttyper som för närvarande kan anslutas till genom att skapa ett datalager är Azure Blob Storage, Azure File Share, Azure Data Lake Storage Gen1 och Azure Data Lake Storage Gen2.

az ml datastore create --file
                       --resource-group
                       --workspace-name
                       [--name]
                       [--set]

Exempel

Skapa ett datalager från en YAML-specifikationsfil

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

Obligatoriska parametrar

--file -f
--resource-group -g

Namnet på resursgruppen. Du kan konfigurera standardgruppen med .az configure --defaults group=<name>

--workspace-name -w

Namnet på Azure ML-arbetsytan. Du kan konfigurera standardarbetsytan med .az configure --defaults workspace=<name>

Valfria parametrar

--name -n

Namnet på datalagringen. Detta skriver över fältet "namn" i YAML-filen som tillhandahålls till --file/-f.

--set

Uppdatera ett objekt genom att ange en egenskapssökväg och ett värde som ska anges. Exempel: --set property1.property2=.

Globala parametrar
--debug

Öka loggningsverositeten för att visa alla felsökningsloggar.

--help -h

Visa det här hjälpmeddelandet och avsluta.

--only-show-errors

Visa bara fel och ignorera varningar.

--output -o

Utdataformat.

accepterade värden: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
standardvärde: json
--query

JMESPath-frågesträng. Mer http://jmespath.org/ information och exempel finns i.

--subscription

Namn eller ID för prenumerationen. Du kan konfigurera standardprenumerationen med .az account set -s NAME_OR_ID

--verbose

Öka loggningsverbositeten. Använd --debug för fullständiga felsökningsloggar.

az ml datastore delete

Ta bort ett datalager.

Detta tar bort anslutningsinformationen till lagringstjänsten från arbetsytan men tar inte bort underliggande data i lagringen.

az ml datastore delete --name
                       --resource-group
                       --workspace-name

Obligatoriska parametrar

--name -n

Namnet på datalagringen.

--resource-group -g

Namnet på resursgruppen. Du kan konfigurera standardgruppen med .az configure --defaults group=<name>

--workspace-name -w

Namnet på Azure ML-arbetsytan. Du kan konfigurera standardarbetsytan med .az configure --defaults workspace=<name>

Globala parametrar
--debug

Öka loggningsverositeten för att visa alla felsökningsloggar.

--help -h

Visa det här hjälpmeddelandet och avsluta.

--only-show-errors

Visa bara fel och ignorera varningar.

--output -o

Utdataformat.

accepterade värden: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
standardvärde: json
--query

JMESPath-frågesträng. Mer http://jmespath.org/ information och exempel finns i.

--subscription

Namn eller ID för prenumerationen. Du kan konfigurera standardprenumerationen med .az account set -s NAME_OR_ID

--verbose

Öka loggningsverbositeten. Använd --debug för fullständiga felsökningsloggar.

az ml datastore list

Visa en lista över datalager på en arbetsyta.

az ml datastore list --resource-group
                     --workspace-name
                     [--max-results]

Exempel

Visa en lista över alla datalager på en arbetsyta med argumentet --query för att köra en JMESPath-fråga på resultatet av kommandon.

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

Obligatoriska parametrar

--resource-group -g

Namnet på resursgruppen. Du kan konfigurera standardgruppen med .az configure --defaults group=<name>

--workspace-name -w

Namnet på Azure ML-arbetsytan. Du kan konfigurera standardarbetsytan med .az configure --defaults workspace=<name>

Valfria parametrar

--max-results -r

Maximalt antal resultat som ska returneras.

Globala parametrar
--debug

Öka loggningsverositeten för att visa alla felsökningsloggar.

--help -h

Visa det här hjälpmeddelandet och avsluta.

--only-show-errors

Visa bara fel och ignorera varningar.

--output -o

Utdataformat.

accepterade värden: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
standardvärde: json
--query

JMESPath-frågesträng. Mer http://jmespath.org/ information och exempel finns i.

--subscription

Namn eller ID för prenumerationen. Du kan konfigurera standardprenumerationen med .az account set -s NAME_OR_ID

--verbose

Öka loggningsverbositeten. Använd --debug för fullständiga felsökningsloggar.

az ml datastore mount

Förhandsgranskning

Det här kommandot är i förhandsversion och under utveckling. Referens- och supportnivåer: https://aka.ms/CLI_refstatus

Montera ett specifikt datalager på en lokal sökväg. För tillfället stöds endast Linux.

az ml datastore mount --path
                      [--mode]
                      [--mount-point]
                      [--persistent]
                      [--resource-group]
                      [--workspace-name]

Exempel

Montera ett datalager efter namn

az ml datastore mount --mount-point /mnt/my-datastore --mode ro_mount --path my-datastore

Montera ett datalager efter kortformulärs-URL för datalager

az ml datastore mount --mount-point /mnt/my-datastore --mode ro_mount --path azureml://datastores/my-datastore

Montera ett datalager efter långformulärs-URL för datalager

az ml datastore mount --mount-point /mnt/my-datastore --mode ro_mount --path azureml://subscriptions/my-sub-id/resourcegroups/my-rg/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/myworkspace/datastores/my-datastore

Obligatoriska parametrar

--path

Datalagersökvägen som ska monteras, i form av <datastore_name> eller azureml://datastores/<datastore_name>.

Valfria parametrar

--mode

Monteringsläge, antingen ro_mount (skrivskyddat) eller rw_mount (skrivskyddat).

standardvärde: ro_mount
--mount-point

En lokal sökväg som används som monteringspunkt.

standardvärde: /home/azureuser/mount/data
--persistent

Gör monteringen bestående mellan omstarter. Stöds endast på beräkningsinstansen.

standardvärde: False
--resource-group -g

Namnet på resursgruppen. Du kan konfigurera standardgruppen med .az configure --defaults group=<name>

--workspace-name -w

Namnet på Azure ML-arbetsytan. Du kan konfigurera standardarbetsytan med .az configure --defaults workspace=<name>

Globala parametrar
--debug

Öka loggningsverositeten för att visa alla felsökningsloggar.

--help -h

Visa det här hjälpmeddelandet och avsluta.

--only-show-errors

Visa bara fel och ignorera varningar.

--output -o

Utdataformat.

accepterade värden: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
standardvärde: json
--query

JMESPath-frågesträng. Mer http://jmespath.org/ information och exempel finns i.

--subscription

Namn eller ID för prenumerationen. Du kan konfigurera standardprenumerationen med .az account set -s NAME_OR_ID

--verbose

Öka loggningsverbositeten. Använd --debug för fullständiga felsökningsloggar.

az ml datastore show

Visa information för ett datalager.

az ml datastore show --name
                     --resource-group
                     --workspace-name

Obligatoriska parametrar

--name -n

Namnet på datalagringen.

--resource-group -g

Namnet på resursgruppen. Du kan konfigurera standardgruppen med .az configure --defaults group=<name>

--workspace-name -w

Namnet på Azure ML-arbetsytan. Du kan konfigurera standardarbetsytan med .az configure --defaults workspace=<name>

Globala parametrar
--debug

Öka loggningsverositeten för att visa alla felsökningsloggar.

--help -h

Visa det här hjälpmeddelandet och avsluta.

--only-show-errors

Visa bara fel och ignorera varningar.

--output -o

Utdataformat.

accepterade värden: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
standardvärde: json
--query

JMESPath-frågesträng. Mer http://jmespath.org/ information och exempel finns i.

--subscription

Namn eller ID för prenumerationen. Du kan konfigurera standardprenumerationen med .az account set -s NAME_OR_ID

--verbose

Öka loggningsverbositeten. Använd --debug för fullständiga felsökningsloggar.

az ml datastore update

Uppdatera ett datalager.

Egenskaperna "description", "tags" och "credential" kan uppdateras.

az ml datastore update --resource-group
                       --workspace-name
                       [--add]
                       [--file]
                       [--force-string]
                       [--name]
                       [--remove]
                       [--set]

Obligatoriska parametrar

--resource-group -g

Namnet på resursgruppen. Du kan konfigurera standardgruppen med .az configure --defaults group=<name>

--workspace-name -w

Namnet på Azure ML-arbetsytan. Du kan konfigurera standardarbetsytan med .az configure --defaults workspace=<name>

Valfria parametrar

--add

Lägg till ett objekt i en lista över objekt genom att ange en sökväg och nyckelvärdepar. Exempel: --add property.listProperty <key=value, string or JSON string>.

standardvärde: []
--file -f
--force-string

När du använder "set" eller "add" bevarar du strängliteraler i stället för att försöka konvertera till JSON.

standardvärde: False
--name -n

Namnet på datalagringen. Detta skriver över fältet "namn" i YAML-filen som tillhandahålls till --file/-f.

--remove

Ta bort en egenskap eller ett element från en lista. Exempel: --remove property.list <indexToRemove> ELLER --remove propertyToRemove.

standardvärde: []
--set

Uppdatera ett objekt genom att ange en egenskapssökväg och ett värde som ska anges. Exempel: --set property1.property2=<value>.

standardvärde: []
Globala parametrar
--debug

Öka loggningsverositeten för att visa alla felsökningsloggar.

--help -h

Visa det här hjälpmeddelandet och avsluta.

--only-show-errors

Visa bara fel och ignorera varningar.

--output -o

Utdataformat.

accepterade värden: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
standardvärde: json
--query

JMESPath-frågesträng. Mer http://jmespath.org/ information och exempel finns i.

--subscription

Namn eller ID för prenumerationen. Du kan konfigurera standardprenumerationen med .az account set -s NAME_OR_ID

--verbose

Öka loggningsverbositeten. Använd --debug för fullständiga felsökningsloggar.