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安装和设置 CLI (v2)
Azure CLI 的 ml 扩展是适用于 Azure 机器学习的增强型接口。 该扩展可让你从命令行训练和部署模型，并提供了在跟踪模型生命周期时加快数据科学纵向和横向扩展的功能。
先决条件
- 若要使用 CLI，必须拥有 Azure 订阅。 如果没有 Azure 订阅，请在开始操作前先创建一个免费帐户。 立即试用免费版或付费版 Azure 机器学习。
- 若要从本地环境使用本文档中的 CLI 命令，需要使用 Azure CLI。
安装
新的机器学习扩展需要 Azure CLI 版本 。 请确保满足此要求：
az version
如果不满足此要求，请升级 Azure CLI。
检查已安装的 Azure CLI 扩展：
az extension list
删除 ml 扩展和 CLI v1 azure-cli-ml 扩展的任何现有安装：
az extension remove -n azure-cli-ml
az extension remove -n ml
现在，请安装 ml 扩展：
az extension add -n ml
运行 help 命令以验证安装，并查看可用的子命令：
az ml -h
可将扩展升级到最新版本：
az extension update -n ml
在 Linux 上安装
如果使用的是 Debian 或 Ubuntu，安装所需 CLI 版本和机器学习扩展的最快方法是：
curl -sL https://aka.ms/InstallAzureCLIDeb | sudo bash
az extension add -n ml -y
有关如何在其他 Linux 发行版上安装的信息，请访问安装适用于 Linux 的 Azure CLI。
设置
登录：
az login
如果你可以访问多个 Azure 订阅，则可以设置活动的订阅：
az account set -s "<YOUR_SUBSCRIPTION_NAME_OR_ID>"
（可选）在 shell 中设置常用变量，以便在后续命令中使用：
GROUP="azureml-examples"
LOCATION="eastus"
WORKSPACE="main"
警告
它使用 Bash 语法设置变量。 根据需要为你的 shell 进行调整。 还可以在以下示例中内联替换命令中的值，而不是使用变量。
如果它不存在，可以创建 Azure 资源组：
az group create -n $GROUP -l $LOCATION
并创建机器学习工作区：
az ml workspace create -n $WORKSPACE -g $GROUP -l $LOCATION
机器学习子命令需要 --workspace/-w 和 --resource-group/-g 参数。 为了避免反复键入这些值，请配置默认值：
az configure --defaults group=$GROUP workspace=$WORKSPACE location=$LOCATION
提示
大多数代码示例假设已设置默认工作区和资源组。 可以在命令行中替代它们。
可以使用 --list-defaults/-l 显示当前默认值：
az configure -l -o table
提示
与 --output/-o 结合使用可实现更易读的输出格式。
安全通信
Azure 机器学习的 ml CLI 扩展（有时称为“CLI v2”）通过公共 Internet 发送操作数据（YAML 参数和元数据）。 所有 ml CLI 扩展命令都与 Azure 资源管理器进行通信。 此通信使用 HTTPS/TLS 1.2 进行保护。
受虚拟网络保护的数据存储中的数据不通过公共 Internet 发送。 例如，如果训练数据位于工作区的默认存储帐户中，并且存储帐户位于虚拟网络中。
注意
使用上一扩展（azure-cli-ml，有时称为“CLI v1”）时，只有部分命令与 Azure 资源管理器进行通信。 具体而言，是用于创建、更新、删除、列出或显示 Azure 资源的命令。 提交训练作业等操作直接与 Azure 机器学习工作区通信。 如果工作区使用专用终结点进行保护，这足以保护 azure-cli-ml 扩展提供的命令。