Khám phá CLI
Quan trọng
Các nội dung trong đơn vị này chỉ bao gồm phiên bản 2 của CLI. Tìm hiểu thêm về quyết định giữa phiên bản 1 và 2.
Một phương pháp tiếp cận dựa trên mã khác để tương tác với không gian làm việc Azure Machine Learning là giao diện dòng lệnh (CLI). Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn có thể không làm việc với CLI nhiều như bạn làm với Python. Azure CLI thường được người quản trị và kỹ sư sử dụng để tự động hóa các tác vụ trong Azure.
Có nhiều lợi thế khi sử dụng Azure CLI với Azure Machine Learning. Azure CLI cho phép bạn:
- Tự động hóa việc tạo và cấu hình các tài nguyên và tài nguyên để làm cho thể.
- Đảm nhất cho tài sản và tài nguyên phải được nhân rộng trong nhiều môi trường (ví dụ: phát triển, thử nghiệm và sản xuất).
- Kết hợp cấu hình tài sản máy học vào các hoạt động của nhà phát triển (DevOps) , chẳng hạn như đường ống dẫn tích hợp liên tục và triển khai liên tục (CI/CD).
Để tương tác với không gian làm việc Azure Machine Learning bằng Azure CLI, bạn sẽ cần cài đặt Azure CLI và tiện ích mở rộng Máy học của Azure.
Cài đặt Azure CLI
Bạn có thể cài đặt Azure CLI trên máy tính Linux, Mac hoặc Windows. Với Azure CLI, bạn chạy các lệnh hoặc tập lệnh để quản lý các tài nguyên Azure. Bạn cũng có thể sử dụng Azure CLI từ trình duyệt thông qua Azure Cloud Shell. Cho dù bạn chọn nền tảng nào, bạn vẫn có thể thực hiện các tác vụ tương tự. Tuy nhiên, việc cài đặt Azure CLI, các lệnh và tập lệnh là khác nhau trên các nền tảng.
Quan trọng
Để cài đặt Azure CLI trên máy tính, bạn có thể sử dụng trình quản lý gói. Dưới đây là hướng dẫn để đặt azure CLI, dựa trên nền tảng bạn chọn. Bạn không cần cài đặt Azure CLI nếu sử dụng Azure Cloud Shell. Tìm hiểu thêm về cách sử dụng Azure Cloud Shell trong phần tổng quan.
Cài đặt phần mở rộng Azure Machine Learning
Sau khi đã cài đặt Azure CLI hoặc thiết lập Azure Cloud Shell, bạn cần cài đặt phần mở rộng Azure Machine Learning để quản lý các tài nguyên Máy học của Azure bằng azure CLI.
Bạn có thể cài đặt phần mở rộng Máy học ml Azure bằng lệnh sau:
az extension add -n ml -y
Sau đó, bạn có thể chạy lệnh trợ -h để kiểm tra xem tiện ích bổ sung đã được cài đặt chưa và để có danh sách các lệnh có sẵn với phần mở rộng này. Danh sách cung cấp thông tin tổng quan về các tác vụ bạn có thể thực hiện với phần mở rộng Azure CLI cho Azure Machine Learning:
az ml -h
Làm việc với Azure CLI
Để sử dụng Azure CLI để tương tác với không gian làm việc Azure Machine Learning, bạn sẽ sử dụng các khác. Mỗi lệnh có tiền tố là az ml. Bạn có thể tìm thấy các lệnh trong tài liệu tham khảo của CLI.
Ví dụ, để tạo một mục tiêu điện toán, bạn có thể sử dụng lệnh sau đây:
az ml compute create --name aml-cluster --size STANDARD_DS3_v2 --min-instances 0 --max-instances 5 --type AmlCompute --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Để khám phá tất cả các tham số khả thi mà bạn có thể sử dụng với một lệnh, bạn có thể xem tài liệu tham khảo cho lệnh.
Khi bạn xác định các tham số cho tài nguyên hoặc tài nguyên bạn muốn tạo, thay vào đó bạn có thể thích sử dụng tệp YAML để xác định cấu hình. Khi bạn lưu trữ tất cả các giá trị tham số trong tệp YAML, việc sắp xếp và tự động hóa các tác vụ trở nên dễ dàng hơn.
Ví dụ: bạn cũng có thể tạo cùng một mục tiêu điện toán bằng cách xác định cấu hình trong tệp YAML trước tiên:
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/amlCompute.schema.json
name: aml-cluster
type: amlcompute
size: STANDARD_DS3_v2
min_instances: 0
max_instances: 5
Tất cả các tham số có thể có mà bạn có thể bao gồm trong tệp YAML có thể được tìm thấy trong tài liệu tham khảo cho tài nguyên hoặc tài nguyên cụ thể mà bạn muốn tạo giống như một cụm điện toán.
Khi bạn lưu tệp YAML dưới dạng compute.yml, bạn có thể tạo đích tính toán bằng lệnh sau đây:
az ml compute create --file compute.yml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Bạn có thể tìm tổng quan về tất cả các sơ đồ YAML trong tài liệu tham khảo.
Mẹo
Tìm hiểu thêm về cách sử dụng CLI (v2) với Azure Machine Learning để đào tạo các.