Aracılığıyla paylaş

az ml datastore

  • Başvuru

Not

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

Azure ML veri depolarını yönetme.

Azure ML veri depoları, bağlantı bilgilerini betiklerinize sabit kodlamak zorunda kalmadan depolama alanınıza erişebilmeniz için Azure depolama hizmetlerinizi çalışma alanınıza güvenli bir şekilde bağlar. Depolama hizmetinin kimlik doğrulama kimlik bilgileri gibi bağlantı gizli dizileri çalışma alanınızın Key Vault'unda depolanır.

Çalışma alanı oluşturduğunuzda, ilişkili kaynak olarak otomatik olarak bir Azure Depolama hesabı oluşturulur. Bu hesapta bir blob kapsayıcısı oluşturulur ve bağlantı bilgileri 'workspaceblobstore' adlı bir veri deposu olarak depolanır. Bu, çalışma alanının varsayılan veri deposu işlevi görür ve blob kapsayıcısı çalışma alanı yapıtlarınızı ve makine öğrenmesi iş günlüklerinizi ve çıkışlarınızı depolamak için kullanılır.

Komutlar

Name Description Tür Durum
az ml datastore create

Veri deposu oluşturma.

 Dahili GA
az ml datastore delete

Veri depolarını silme.

 Dahili GA
az ml datastore list

Çalışma alanında veri depolarını listeleme.

 Dahili GA
az ml datastore mount

Belirli bir veri depolarını yerel bir yola bağlayın. Şimdilik yalnızca Linux desteklenmektedir.

 Dahili Önizleme
az ml datastore show

Veri deposu için ayrıntıları gösterme.

 Dahili GA
az ml datastore update

Veri depolarını güncelleştirme.

 Dahili GA

az ml datastore create

Veri deposu oluşturma.

Bu, temel alınan Azure depolama hizmetini çalışma alanına bağlar. Şu anda bir veri deposu oluşturarak bağlanabilen depolama hizmeti türleri Azure Blob depolama, Azure Dosya Paylaşımı, Azure Data Lake Storage 1. Nesil ve Azure Data Lake Storage 2. Nesil'dır.

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

Örnekler

YAML belirtim dosyasından veri deposu oluşturma

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

Gerekli Parametreler

--file -f

Azure ML veri deposu belirtimini içeren YAML dosyasının yerel yolu. Veri deposu için YAML başvuru belgelerine şu konumdan ulaşabilirsiniz: https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-blob-yaml-reference, https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-file-yaml-reference, https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-data-lake-gen1-yaml-reference, https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-data-lake-gen2-yaml-reference.

--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

--name -n

Veri deposunun adı. Bu, --file/-f dosyasına sağlanan YAML dosyasındaki 'name' alanının üzerine yazar.

--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 datastore delete

Veri depolarını silme.

Bu işlem, depolama hizmetine bağlantı bilgilerini çalışma alanından siler, ancak depolamadaki temel verileri silmez.

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

Gerekli Parametreler

--name -n

Veri deposunun 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 datastore list

Çalışma alanında veri depolarını listeleme.

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

Örnekler

Komutların sonuçlarında JMESPath sorgusu yürütmek için --query bağımsız değişkenini kullanarak çalışma alanında bulunan tüm veri depolarını listeleyin.

az ml datastore 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.

İsteğe Bağlı Parametreler

--max-results -r

Döndürülecek en fazla sonuç sayısı.

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 datastore mount

Önizleme

Bu komut önizleme aşamasında ve geliştirme aşamasındadır. Başvuru ve destek düzeyleri: https://aka.ms/CLI_refstatus

Belirli bir veri depolarını yerel bir yola bağlayın. Şimdilik yalnızca Linux desteklenmektedir.

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

Örnekler

Veri depolarını ada göre bağlama

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

Veri deposu kısa form URL'si ile veri deposu bağlama

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

Veri deposu uzun biçimli URL ile veri deposu bağlama

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

Gerekli Parametreler

--path

Veya azureml://datastores/<datastore_name>biçiminde<datastore_name>, bağlanacak veri deposu yolu.

İsteğe Bağlı Parametreler

--mode

Bağlama modu ( ro_mount salt okunur) veya rw_mount (okuma-yazma).

varsayılan değer: ro_mount
--mount-point

Bağlama noktası olarak kullanılan yerel yol.

varsayılan değer: /home/azureuser/mount/data
--persistent

Yeniden başlatmalar arasında bağlamanın kalıcı olmasını sağlayın. Yalnızca İşlem Örneğinde desteklenir.

varsayılan değer: False
--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 datastore show

Veri deposu için ayrıntıları gösterme.

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

Gerekli Parametreler

--name -n

Veri deposunun 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 datastore update

Veri depolarını güncelleştirme.

'description', 'tags' ve 'credential' özellikleri güncelleştirilebilir.

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

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: []
--file -f

Azure ML veri deposu belirtimini içeren YAML dosyasının yerel yolu. Veri deposu için YAML başvuru belgelerine şu konumdan ulaşabilirsiniz: https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-blob-yaml-reference, https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-file-yaml-reference, https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-data-lake-gen1-yaml-reference, https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-data-lake-gen2-yaml-reference.

--force-string

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

varsayılan değer: False
--name -n

Veri deposunun adı. Bu, --file/-f dosyasına sağlanan YAML dosyasındaki 'name' alanının üzerine yazar.

--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.