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Azure 机器学习 SDK 和 CLI (v1)

适用于:Azure CLI ml 扩展 v1Python SDK azureml v1

本部分中的所有文章都记录了第一版 Azure 机器学习 Python SDK (v1) 或 Azure CLI ml 扩展 (v1) 的使用情况。 有关当前 SDK 和 CLI 的信息,请参阅 Azure 机器学习 SDK 和 CLI v2

SDK v1

本部分文章中的 Azure SDK 示例需要 azureml-core 或用于 Azure 机器学习的 Python SDK v1。 Python SDK v2 现已发布。

v1 和 v2 Python SDK 包不兼容,v2 编码样式不适用于此目录下的文章。 但是,机器学习工作区和所有基础资源均可彼此交互,这意味着一个用户可以使用 SDK v1 创建工作区,而另一个用户可以使用 SDK v2 将作业提交到相同的工作区。

建议不要在同一环境中安装这两个版本的 SDK,因为这可能会导致代码冲突和混淆。

如何知道现有的是哪个 SDK 版本?

  • 若要确定是否有 Azure 机器学习 Python SDK v1,请运行 pip show azureml-core。 (或在 Jupyter Notebook 中使用 %pip show azureml-core
  • 若要确定是否有 Azure 机器学习 Python SDK v2,请运行 pip show azure-ai-ml。 (或在 Jupyter Notebook 中使用 %pip show azure-ai-ml

根据 pip show 的结果,可确定你拥有的 SDK 版本。

CLI v1

本部分文章中的 Azure CLI 命令需要 azure-cli-ml、v1 或用于 Azure 机器学习的扩展。 使用 ml 扩展的增强型 v2 CLI 现已可用并推荐使用。

这些扩展不兼容,因此 v2 CLI 命令不适用于此目录下的文章。 但是,机器学习工作区和所有基础资源均可彼此交互,这意味着一个用户可以使用 v1 CLI 创建工作区,而另一个用户可以使用 v2 CLI 将作业提交到相同的工作区。

如何知道现有的是哪种 CLI 扩展?

若要查看已安装了哪些扩展,请使用 az extension list

  • 如果扩展列表包含 azure-cli-ml,则你拥有 v1 扩展。
  • 如果该列表包含 ml,则你拥有 v2 扩展。

后续步骤

有关安装和使用不同扩展的详细信息,请参阅以下文章:

若要详细了解如何安装和使用不同 SDK 版本,请参阅以下内容: