az ml online-deployment

Not

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

Azure ML çevrimiçi dağıtımlarını yönetme.

Azure ML dağıtımları, model dağıtımlarını oluşturmak ve yönetmek için basit bir arabirim sağlar.

Komutlar

Name	Description	Tür	Durum
az ml online-deployment create	Dağıtım oluşturma. Dağıtım zaten varsa, başarısız olur. Mevcut dağıtımı güncelleştirmek istiyorsanız az ml online-deployment update komutunu kullanın.	Dahili	GA
az ml online-deployment delete	Dağıtımı silme.	Dahili	GA
az ml online-deployment get-logs	Çevrimiçi dağıtım için kapsayıcı günlüklerini alın.	Dahili	GA
az ml online-deployment list	Dağıtımları listeleme.	Dahili	GA
az ml online-deployment show	Dağıtımı gösterme.	Dahili	GA
az ml online-deployment update	Dağıtımı güncelleştirme.	Dahili	GA

az ml online-deployment create

Dağıtım oluşturma. Dağıtım zaten varsa, başarısız olur. Mevcut dağıtımı güncelleştirmek istiyorsanız az ml online-deployment update komutunu kullanın.

Genel amaçlı uç noktalar için önerilen en düşük işlem SKU'su Standard_DS3_v2. SKU'lar hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/reference-managed-online-endpoints-vm-sku-list.

az ml online-deployment create --file
                               --resource-group
                               --workspace-name
                               [--all-traffic]
                               [--endpoint-name]
                               [--local {false, true}]
                               [--local-enable-gpu {false, true}]
                               [--name]
                               [--no-wait]
                               [--package-model]
                               [--set]
                               [--skip-script-validation]
                               [--vscode-debug {false, true}]
                               [--web]

Örnekler

YAML belirtim dosyasından dağıtım oluşturma

az ml online-deployment create --file deployment.yaml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Gerekli Parametreler

--file -f

Azure ML çevrimiçi dağıtım belirtimini içeren YAML dosyasının yerel yolu. Çevrimiçi dağıtım için YAML başvuru belgelerine şu konumdan ulaşabilirsiniz: https://aka.ms/ml-cli-v2-deployment-managed-online-yaml-reference, https://aka.ms/ml-cli-v2-deployment-kubernetes-online-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

--all-traffic

Başarıyla oluşturulduktan sonra uç nokta trafiğini bu dağıtıma %100 ayarlar, --no-wait ile çalışmaz.

varsayılan değer: False

--endpoint-name -e

Çevrimiçi uç noktanın adı.

--local

Docker kullanarak yerel olarak dağıtım oluşturun. Uç nokta başına yalnızca bir dağıtıma izin verilir. Not: Belirtilen uç nokta yoksa oluşturulur.

kabul edilen değerler: false, true

varsayılan değer: False

--local-enable-gpu

Yerel dağıtım için GPU'yi etkinleştirin.

kabul edilen değerler: false, true

varsayılan değer: False

--name -n

Dağıtımın adı.

--no-wait

Uzun süre çalışan işlemin bitmesini beklemeyin.

varsayılan değer: False

--package-model

[BU ÖNİzLEMEDE] Dağıtım yaml'sinden paketlenmiş ortam oluşturun ve dağıtım için paketlenmiş ortamı kullanın.

varsayılan değer: False

--set

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

--skip-script-validation

Kullanıcının dağıtım puanlama betiği doğrulamasını atlamasına izin verir.

varsayılan değer: False

--vscode-debug

Yerel uç nokta oluşturun ve VSCode hata ayıklayıcısını ekleyin. Yalnızca --local bayrağıyla çalışır.

kabul edilen değerler: false, true

varsayılan değer: False

--web

Dağıtımın ayrıntılarını Azure ML Studio'da bir web tarayıcısında gösterin.

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 online-deployment delete

Dağıtımı silme.

az ml online-deployment delete --endpoint-name
                               --name
                               --resource-group
                               --workspace-name
                               [--local {false, true}]
                               [--no-wait]
                               [--yes]

Örnekler

Dağıtımı onay ile silme

az ml online-deployment delete --name my-deployment --endpoint-name my-endpoint --yes --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Gerekli Parametreler

--endpoint-name -e

Çevrimiçi uç noktanın adı.

--name -n

Dağıtımın 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

--local

Docker ortamından yerel dağıtımı silin.

kabul edilen değerler: false, true

varsayılan değer: False

--no-wait

Uzun süre çalışan işlemin bitmesini beklemeyin.

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 online-deployment get-logs

Çevrimiçi dağıtım için kapsayıcı günlüklerini alın.

az ml online-deployment get-logs --endpoint-name
                                 --name
                                 --resource-group
                                 --workspace-name
                                 [--container]
                                 [--lines]
                                 [--local {false, true}]

Örnekler

Çevrimiçi dağıtım için kapsayıcı günlüklerini alma

az ml online-deployment get-logs --name my-deployment --endpoint-name my-endpoint --lines 100 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Gerekli Parametreler

--endpoint-name -e

Çevrimiçi uç noktanın adı.

--name -n

Dağıtımın 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

--container -c

Günlüklerin alındığı kapsayıcı türü. İzin verilen değerler: çıkarım-sunucusu, depolama başlatıcı.

--lines -l

Kuyruğa alınacak en fazla çizgi sayısı.

varsayılan değer: 5000

--local

Docker ortamındaki yerel dağıtımdan günlükleri alın.

kabul edilen değerler: false, true

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 online-deployment list

Dağıtımları listeleme.

az ml online-deployment list --endpoint-name
                             --resource-group
                             --workspace-name
                             [--local {false, true}]

Örnekler

Uç noktada dağıtımı listeleme

az ml online-deployment list --endpoint-name my-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Gerekli Parametreler

--endpoint-name -e

Uç noktanın 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

--local

Yerel dağıtımı bu yerel uç noktanın altında listeleyin.

kabul edilen değerler: false, true

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 online-deployment show

Dağıtımı gösterme.

az ml online-deployment show --endpoint-name
                             --name
                             --resource-group
                             --workspace-name
                             [--local {false, true}]
                             [--web]

Örnekler

Dağıtımı gösterme

az ml online-deployment show --name my-deployment --endpoint-name my-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Gerekli Parametreler

--endpoint-name -e

Çevrimiçi uç noktanın adı.

--name -n

Dağıtımın 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

--local

Docker ortamından yerel dağıtımı gösterin.

kabul edilen değerler: false, true

varsayılan değer: False

--web

Dağıtımın ayrıntılarını Azure ML Studio'da bir web tarayıcısında gösterin.

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 online-deployment update

Dağıtımı güncelleştirme.

az ml online-deployment update --resource-group
                               --workspace-name
                               [--add]
                               [--endpoint-name]
                               [--file]
                               [--force-string]
                               [--local {false, true}]
                               [--local-enable-gpu {false, true}]
                               [--name]
                               [--no-wait]
                               [--remove]
                               [--set]
                               [--skip-script-validation]
                               [--vscode-debug {false, true}]
                               [--web]

Örnekler

YAML belirtim dosyasından dağıtımı güncelleştirme

az ml online-deployment update --file deployment.yaml --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: []

--endpoint-name -e

Çevrimiçi uç noktanın adı.

--file -f

Azure ML çevrimiçi dağıtım belirtimini içeren YAML dosyasının yerel yolu. Çevrimiçi dağıtım için YAML başvuru belgelerine şu konumdan ulaşabilirsiniz: https://aka.ms/ml-cli-v2-deployment-managed-online-yaml-reference, https://aka.ms/ml-cli-v2-deployment-kubernetes-online-yaml-reference.

--force-string

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

varsayılan değer: False

--local

Docker ortamında yerel dağıtımı güncelleştirin.

kabul edilen değerler: false, true

varsayılan değer: False

--local-enable-gpu

Yerel dağıtım için GPU'yi etkinleştirin.

kabul edilen değerler: false, true

varsayılan değer: False

--name -n

Dağıtımın adı.

--no-wait

Uzun süre çalışan işlemin bitmesini beklemeyin.

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: []

--skip-script-validation

Kullanıcının dağıtım puanlama betiği doğrulamasını atlamasına izin verir.

varsayılan değer: False

--vscode-debug

Yerel uç noktayı güncelleştirin ve VSCode hata ayıklayıcısını yeniden ekleyin. Yalnızca --local bayrağıyla çalışır.

kabul edilen değerler: false, true

varsayılan değer: False

--web

Dağıtımın ayrıntılarını Azure ML Studio'da bir web tarayıcısında gösterin.

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.