Aracılığıyla paylaş

az ml batch-endpoint

  • Başvuru

Not

Bu başvuru, Azure CLI (sürüm 2.15.0 veya üzeri) için ml uzantısının bir parçasıdır. Uzantı, az ml batch-endpoint komutunu ilk kez çalıştırdığınızda otomatik olarak yüklenir. Uzantılar hakkında daha fazla bilgi edinin.

Azure ML toplu iş uç noktalarını yönetme.

Azure ML uç noktaları, model dağıtımlarını oluşturmak ve yönetmek için basit bir arabirim sağlar. Her uç noktanın bir veya daha fazla dağıtımı olabilir. Toplu iş uç noktaları çevrimdışı toplu puanlama için kullanılır.

Komutlar

Name Description Tür Durum
az ml batch-endpoint create

Uç nokta oluşturma.

 Dahili GA
az ml batch-endpoint delete

Uç noktayı silme.

 Dahili GA
az ml batch-endpoint invoke

Uç nokta çağırma.

 Dahili GA
az ml batch-endpoint list

Çalışma alanında uç noktaları listeleme.

 Dahili GA
az ml batch-endpoint list-jobs

Toplu iş uç noktası için toplu puanlama işlerini listeleyin.

 Dahili GA
az ml batch-endpoint show

Uç noktanın ayrıntılarını gösterme.

 Dahili GA
az ml batch-endpoint update

Uç noktayı güncelleştirme.

 Dahili GA

az ml batch-endpoint create

Uç nokta oluşturma.

Uç nokta oluşturmak için toplu uç nokta yapılandırmasına sahip bir YAML dosyası sağlayın. Uç nokta zaten varsa, yeni ayarlarla üzerine yazılır.

az ml batch-endpoint create --resource-group
                            --workspace-name
                            [--file]
                            [--name]
                            [--no-wait]
                            [--set]

Örnekler

YAML belirtim dosyasından uç nokta oluşturma

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

Adla uç nokta oluşturma

az ml batch-endpoint create --name endpointname --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Gerekli Parametreler

--resource-group -g

Kaynak grubunun adı. kullanarak varsayılan grubu az configure --defaults group=<name>yapılandırabilirsiniz.

--workspace-name -w

Azure ML çalışma alanının adı. varsayılan çalışma alanını kullanarak az configure --defaults workspace=<name>yapılandırabilirsiniz.

İsteğe Bağlı Parametreler

--file -f

Azure ML batch-endpoint belirtimini içeren YAML dosyasının yerel yolu. Batch-endpoint için YAML başvuru belgeleri şu konumda bulunabilir: https://aka.ms/ml-cli-v2-endpoint-batch-yaml-reference.

--name -n

Toplu iş uç noktasının adı.

--no-wait

Uzun süre çalışan işlemin bitmesini beklemeyin. Varsayılan değer False'tur.

varsayılan değer: False
--set

Ayarlanacağı özellik yolunu ve değerini belirterek nesneyi güncelleştirin. Örnek: --set property1.property2=.

Global Parametreler
--debug

Tüm hata ayıklama günlüklerini göstermek için günlük ayrıntı düzeyini artırın.

--help -h

Bu yardım iletisini göster ve çık.

--only-show-errors

Yalnızca hataları gösterir ve uyarıları gizler.

--output -o

Çıkış biçimi.

kabul edilen değerler: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
varsayılan değer: json
--query

JMESPath sorgu dizesi. Daha fazla bilgi ve örnek için bkz http://jmespath.org/ .

--subscription

Aboneliğin adı veya kimliği. kullanarak az account set -s NAME_OR_IDvarsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.

--verbose

Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.

az ml batch-endpoint delete

Uç noktayı silme.

az ml batch-endpoint delete --name
                            --resource-group
                            --workspace-name
                            [--no-wait]
                            [--yes]

Örnekler

Tüm dağıtımları da dahil olmak üzere bir toplu iş uç noktasını silme

az ml batch-endpoint delete --name my-batch-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Gerekli Parametreler

--name -n

Toplu iş uç noktasının adı.

--resource-group -g

Kaynak grubunun adı. kullanarak varsayılan grubu az configure --defaults group=<name>yapılandırabilirsiniz.

--workspace-name -w

Azure ML çalışma alanının adı. varsayılan çalışma alanını kullanarak az configure --defaults workspace=<name>yapılandırabilirsiniz.

İsteğe Bağlı Parametreler

--no-wait

Uzun süre çalışan işlemin bitmesini beklemeyin. Varsayılan değer False'tur.

varsayılan değer: False
--yes -y

Onay istemde bulunmayın.

varsayılan değer: False
Global Parametreler
--debug

Tüm hata ayıklama günlüklerini göstermek için günlük ayrıntı düzeyini artırın.

--help -h

Bu yardım iletisini göster ve çık.

--only-show-errors

Yalnızca hataları gösterir ve uyarıları gizler.

--output -o

Çıkış biçimi.

kabul edilen değerler: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
varsayılan değer: json
--query

JMESPath sorgu dizesi. Daha fazla bilgi ve örnek için bkz http://jmespath.org/ .

--subscription

Aboneliğin adı veya kimliği. kullanarak az account set -s NAME_OR_IDvarsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.

--verbose

Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.

az ml batch-endpoint invoke

Uç nokta çağırma.

Uç noktayı bazı verilerle çağırarak toplu çıkarım çalıştırmasını başlatabilirsiniz. Toplu iş uç noktaları için, çağırma zaman uyumsuz bir toplu puanlama işini tetikler.

az ml batch-endpoint invoke --name
                            --resource-group
                            --workspace-name
                            [--deployment-name]
                            [--experiment-name]
                            [--file]
                            [--input]
                            [--input-type]
                            [--inputs]
                            [--instance-count]
                            [--job-name]
                            [--mini-batch-size]
                            [--output-path]
                            [--outputs]
                            [--set]

Örnekler

Kayıtlı bir Azure ML veri varlığından giriş verileri içeren bir toplu iş uç noktasını çağırma ve mini_batch_size için varsayılan dağıtım ayarını geçersiz kılma

az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input azureml:my-dataset:1 --mini-batch-size 64 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Genel URI'den giriş dosyasıyla bir toplu iş uç noktası çağırma

az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input-type uri_file --input https://pipelinedata.blob.core.windows.net/sampledata/mnist/0.png --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Kayıtlı bir veri deposundan giriş dosyasıyla toplu iş uç noktasını çağırma

az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input-type uri_file --input azureml://datastores/workspaceblobstore/paths/{path_to_data}/mnist/0.png --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Genel URI'den giriş klasörüyle toplu iş uç noktasını çağırma

az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input-type uri_folder --input https://pipelinedata.blob.core.windows.net/sampledata/mnist --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Kayıtlı bir veri deposundan giriş klasörüyle toplu iş uç noktasını çağırma

az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input-type uri_folder --input azureml://datastores/workspaceblobstore/paths/{path_to_data}/mnist --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Yerel klasördeki dosyaları içeren bir toplu iş uç noktasını çağırma

az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input ./mnist_folder --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Giriş ve çıkış yolu olarak yerel klasöre sahip bir toplu iş uç noktasını çağırın ve uç nokta çağrısı sırasında bazı toplu dağıtım ayarlarının üzerine yazın

az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input ./mnist_folder --instance-count 2 --mini-batch-size 5 --output-path azureml://datastores/workspaceblobstore/paths/tests/output --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Gerekli Parametreler

--name -n

Toplu iş uç noktasının adı.

--resource-group -g

Kaynak grubunun adı. kullanarak varsayılan grubu az configure --defaults group=<name>yapılandırabilirsiniz.

--workspace-name -w

Azure ML çalışma alanının adı. varsayılan çalışma alanını kullanarak az configure --defaults workspace=<name>yapılandırabilirsiniz.

İsteğe Bağlı Parametreler

--deployment-name -d

Hedeflene dağıtımın adı.

--experiment-name

İşlem hattı bileşeni dağıtımı denemesinin adı.

--file -f

Toplu çağrı için kullanılan dosyanın adı.

--input

Toplu çıkarım için kullanılacak giriş verilerine başvuru. Veri deposundaki bir yol, genel URI, kayıtlı bir veri varlığı veya yerel klasör yolu olabilir.

--input-type

Bir dosya mı yoksa klasör mü olduğunu belirten girişin türü. Veri deposunda veya genel URI'de yol kullanırken bunu kullanın. Desteklenen değerler: uri_folder, uri_file.

--inputs

Çağırma işlerinin girişlerinin sözlüğü.

--instance-count -c

Tahminin çalıştırılacağı örnek sayısı.

--job-name

Toplu çağrı için işin adı.

--mini-batch-size -m

Giriş verilerinin tahmin için bölüneceği her mini toplu işlemin boyutu.

--output-path

Çıkış dosyalarının yüklendiği veri deposundaki yol.

--outputs

Sonuçların depolandığı yeri belirten sözlük.

--set

Ayarlanacağı özellik yolunu ve değerini belirterek nesneyi güncelleştirin. Örnek: --set property1.property2=.

Global Parametreler
--debug

Tüm hata ayıklama günlüklerini göstermek için günlük ayrıntı düzeyini artırın.

--help -h

Bu yardım iletisini göster ve çık.

--only-show-errors

Yalnızca hataları gösterir ve uyarıları gizler.

--output -o

Çıkış biçimi.

kabul edilen değerler: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
varsayılan değer: json
--query

JMESPath sorgu dizesi. Daha fazla bilgi ve örnek için bkz http://jmespath.org/ .

--subscription

Aboneliğin adı veya kimliği. kullanarak az account set -s NAME_OR_IDvarsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.

--verbose

Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.

az ml batch-endpoint list

Çalışma alanında uç noktaları listeleme.

az ml batch-endpoint list --resource-group
                          --workspace-name

Örnekler

Çalışma alanında tüm toplu iş uç noktalarını listeleme

az ml batch-endpoint list --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Çalışma alanında tüm toplu iş uç noktalarını listeleme

az ml batch-endpoint list  --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Komutların sonuçları üzerinde JMESPath sorgusu yürütmek için --query bağımsız değişkenini kullanarak çalışma alanında tüm toplu iş uç noktalarını listeleyin.

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

Gerekli Parametreler

--resource-group -g

Kaynak grubunun adı. kullanarak varsayılan grubu az configure --defaults group=<name>yapılandırabilirsiniz.

--workspace-name -w

Azure ML çalışma alanının adı. varsayılan çalışma alanını kullanarak az configure --defaults workspace=<name>yapılandırabilirsiniz.

Global Parametreler
--debug

Tüm hata ayıklama günlüklerini göstermek için günlük ayrıntı düzeyini artırın.

--help -h

Bu yardım iletisini göster ve çık.

--only-show-errors

Yalnızca hataları gösterir ve uyarıları gizler.

--output -o

Çıkış biçimi.

kabul edilen değerler: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
varsayılan değer: json
--query

JMESPath sorgu dizesi. Daha fazla bilgi ve örnek için bkz http://jmespath.org/ .

--subscription

Aboneliğin adı veya kimliği. kullanarak az account set -s NAME_OR_IDvarsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.

--verbose

Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.

az ml batch-endpoint list-jobs

Toplu iş uç noktası için toplu puanlama işlerini listeleyin.

az ml batch-endpoint list-jobs --name
                               --resource-group
                               --workspace-name

Örnekler

Uç nokta için tüm toplu puanlama işlerini listeleme

az ml batch-endpoint list-jobs --name my-batch-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Gerekli Parametreler

--name -n

Toplu iş uç noktasının adı.

--resource-group -g

Kaynak grubunun adı. kullanarak varsayılan grubu az configure --defaults group=<name>yapılandırabilirsiniz.

--workspace-name -w

Azure ML çalışma alanının adı. varsayılan çalışma alanını kullanarak az configure --defaults workspace=<name>yapılandırabilirsiniz.

Global Parametreler
--debug

Tüm hata ayıklama günlüklerini göstermek için günlük ayrıntı düzeyini artırın.

--help -h

Bu yardım iletisini göster ve çık.

--only-show-errors

Yalnızca hataları gösterir ve uyarıları gizler.

--output -o

Çıkış biçimi.

kabul edilen değerler: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
varsayılan değer: json
--query

JMESPath sorgu dizesi. Daha fazla bilgi ve örnek için bkz http://jmespath.org/ .

--subscription

Aboneliğin adı veya kimliği. kullanarak az account set -s NAME_OR_IDvarsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.

--verbose

Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.

az ml batch-endpoint show

Uç noktanın ayrıntılarını gösterme.

az ml batch-endpoint show --name
                          --resource-group
                          --workspace-name

Örnekler

Toplu iş uç noktasının ayrıntılarını gösterme

az ml batch-endpoint show --name my-batch-endpoint  --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Komutların sonuçlarında JMESPath sorgusu yürütmek için --query bağımsız değişkenini kullanarak uç noktanın sağlama durumunu gösterin.

az ml batch-endpoint show -n my-endpoint --query "{Name:name,State:provisioning_state}"  --output table --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Gerekli Parametreler

--name -n

Toplu iş uç noktasının adı.

--resource-group -g

Kaynak grubunun adı. kullanarak varsayılan grubu az configure --defaults group=<name>yapılandırabilirsiniz.

--workspace-name -w

Azure ML çalışma alanının adı. varsayılan çalışma alanını kullanarak az configure --defaults workspace=<name>yapılandırabilirsiniz.

Global Parametreler
--debug

Tüm hata ayıklama günlüklerini göstermek için günlük ayrıntı düzeyini artırın.

--help -h

Bu yardım iletisini göster ve çık.

--only-show-errors

Yalnızca hataları gösterir ve uyarıları gizler.

--output -o

Çıkış biçimi.

kabul edilen değerler: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
varsayılan değer: json
--query

JMESPath sorgu dizesi. Daha fazla bilgi ve örnek için bkz http://jmespath.org/ .

--subscription

Aboneliğin adı veya kimliği. kullanarak az account set -s NAME_OR_IDvarsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.

--verbose

Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.

az ml batch-endpoint update

Uç noktayı güncelleştirme.

Bir uç noktanın 'description', 'tags' ve 'defaults' özellikleri güncelleştirilebilir. Ayrıca, bir uç noktaya yeni dağıtımlar eklenebilir ve mevcut dağıtımlar güncelleştirilebilir.

az ml batch-endpoint update --resource-group
                            --workspace-name
                            [--add]
                            [--defaults]
                            [--file]
                            [--force-string]
                            [--name]
                            [--no-wait]
                            [--remove]
                            [--set]

Örnekler

YAML belirtim dosyasından uç noktayı güncelleştirme

az ml batch-endpoint update --name my-batch-endpoint --file updated_endpoint.yml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Mevcut uç noktaya yeni dağıtım ekleme

az ml batch-endpoint update --name my-batch-endpoint  --set defaults.deployment_name=depname  --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Gerekli Parametreler

--resource-group -g

Kaynak grubunun adı. kullanarak varsayılan grubu az configure --defaults group=<name>yapılandırabilirsiniz.

--workspace-name -w

Azure ML çalışma alanının adı. varsayılan çalışma alanını kullanarak az configure --defaults workspace=<name>yapılandırabilirsiniz.

İsteğe Bağlı Parametreler

--add

Bir yol ve anahtar değer çiftleri belirterek nesne listesine nesne ekleyin. Örnek: --add property.listProperty <key=value, string or JSON string>.

varsayılan değer: []
--defaults

Uç nokta çağrısı için varsayılan ayarların içindeki deployment_name güncelleştirin.

--file -f

Azure ML batch-endpoint belirtimini içeren YAML dosyasının yerel yolu. Batch-endpoint için YAML başvuru belgeleri şu konumda bulunabilir: https://aka.ms/ml-cli-v2-endpoint-batch-yaml-reference.

--force-string

'set' veya 'add' kullanırken, JSON'a dönüştürmeye çalışmak yerine dize değişmez değerlerini koruyun.

varsayılan değer: False
--name -n

Toplu iş uç noktasının adı.

--no-wait

Uzun süre çalışan işlemin bitmesini beklemeyin. Varsayılan değer False'tur.

varsayılan değer: False
--remove

Bir özelliği veya öğeyi listeden kaldırın. Örnek: --remove property.list <indexToRemove> OR --remove propertyToRemove.

varsayılan değer: []
--set

Ayarlanacağı özellik yolunu ve değerini belirterek nesneyi güncelleştirin. Örnek: --set property1.property2=<value>.

varsayılan değer: []
Global Parametreler
--debug

Tüm hata ayıklama günlüklerini göstermek için günlük ayrıntı düzeyini artırın.

--help -h

Bu yardım iletisini göster ve çık.

--only-show-errors

Yalnızca hataları gösterir ve uyarıları gizler.

--output -o

Çıkış biçimi.

kabul edilen değerler: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
varsayılan değer: json
--query

JMESPath sorgu dizesi. Daha fazla bilgi ve örnek için bkz http://jmespath.org/ .

--subscription

Aboneliğin adı veya kimliği. kullanarak az account set -s NAME_OR_IDvarsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.

--verbose

Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.