az ml

注意

此參考是 Azure CLI (2.0.28 版或更高版本) azure-cli-ml 延伸模組的一部分。 當您第一次執行 az ml 命令時,擴充功能會自動安裝。 深入了解延伸模組。

使用 Azure CLI ML 擴充功能 v1 管理 Azure Machine Learning 資源。

[警告]Azure ML CLI v1 將于 2025 年 9 月 30 日淘汰。 建議使用者採用 CLI v2。 使用 和 https://aka.ms/amlcliv2 的檔 https://aka.ms/migrateamlv2 深入瞭解 CLI v2。 安裝 Azure CLI ML 擴充功能 v1 https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/reference-azure-machine-learning-cli

命令

az ml computetarget

Computetarget 子群組命令。

az ml computetarget amlcompute

AzureML 計算命令。

az ml computetarget amlcompute identity

AzureML 計算目標身分識別命令。

az ml computetarget amlcompute identity assign

將身分識別指派給 AzureML 計算目標。

az ml computetarget amlcompute identity remove

從 AzureML 計算目標移除身分識別。

az ml computetarget amlcompute identity show

顯示 AzureML 計算目標的身分識別。

az ml computetarget attach

附加子群組命令。

az ml computetarget attach aks

將 AKS 叢集連結至工作區。

az ml computetarget attach kubernetes

將 KubernetesCompute 作為計算目標附加至工作區。

az ml computetarget attach remote

將不含 Docker 的遠端電腦作為計算目標連結至工作區。

az ml computetarget computeinstance

AzureML 計算實例命令。

az ml computetarget computeinstance restart

重新開機計算實例。

az ml computetarget computeinstance start

啟動計算實例。

az ml computetarget computeinstance stop

停止計算實例。

az ml computetarget create

(aks 或 amlcompute 或 computeinstance) 建立計算目標。

az ml computetarget create aks

建立 AKS 計算目標。

az ml computetarget create amlcompute

建立 AzureML 計算目標。

az ml computetarget create computeinstance

建立 AzureML 計算實例目標。

az ml computetarget create datafactory

建立資料處理站計算目標。

az ml computetarget delete

刪除 aks 或 amlcompute 或 computeinstance) (計算目標。

az ml computetarget detach

從工作區卸離計算目標 (aks 或遠端) 。

az ml computetarget get-credentials

取得計算目標 (aks 或遠端) 的認證。

az ml computetarget list

列出連結至工作區的所有計算目標。

az ml computetarget show

顯示特定計算目標的詳細資料。

az ml computetarget update

更新 aks 或 amlcompute) (計算目標。

az ml computetarget update aks

更新 AKS 計算目標。

az ml computetarget update amlcompute

更新 AzureML 計算目標。

az ml dataset

在 Azure Machine Learning 工作區中管理資料集的命令。

az ml dataset archive

封存使用中或已淘汰的資料集。

az ml dataset deprecate

由另一個資料集取代工作區中的使用中資料集。

az ml dataset list

列出工作區中的所有資料集。

az ml dataset reactivate

重新啟用已封存或已淘汰的資料集。

az ml dataset register

從指定的檔案註冊新的資料集。

az ml dataset show

依資料集識別碼或註冊名稱取得資料集的詳細資料。

az ml dataset unregister

在指定的註冊名稱下取消註冊所有版本。

az ml datastore

搭配 Azure ML 工作區管理和使用資料存放區的命令。

az ml datastore attach-adls

附加 ADLS 資料存放區。

az ml datastore attach-adls-gen2

附加 ADLS Gen2 資料存放區。

az ml datastore attach-blob

連結 Blob 儲存體資料存放區。

az ml datastore attach-dbfs

附加 Databricks 檔案系統資料存放區。

az ml datastore attach-file

附加檔案共用資料存放區。

az ml datastore attach-mysqldb

連結 Azure MySQL 資料存放區。

az ml datastore attach-psqldb

連結 Azure PostgreSQL 資料存放區。

az ml datastore attach-sqldb

附加Azure SQL資料存放區。

az ml datastore detach

依名稱卸離資料存放區。

az ml datastore download

從資料存放區下載檔案。

az ml datastore list

列出工作區中的資料存放區。

az ml datastore set-default

依名稱設定工作區預設資料存放區。

az ml datastore show

依名稱顯示單一資料存放區。

az ml datastore show-default

顯示工作區預設資料存放區。

az ml datastore upload

上傳檔案到資料存放區。

az ml endpoint

管理機器學習端點。

az ml endpoint realtime

管理可運作的即時端點。

az ml endpoint realtime create-version

在工作區中建立即時端點的版本。

az ml endpoint realtime delete

從工作區刪除即時端點及其版本。

az ml endpoint realtime delete-version

刪除工作區中即時端點的版本。

az ml endpoint realtime get-access-token

取得權杖以發出要求即時端點。

az ml endpoint realtime get-keys

取得金鑰以針對即時端點發出要求。

az ml endpoint realtime get-logs

取得即時端點的記錄。

az ml endpoint realtime list

列出工作區中的即時端點。

az ml endpoint realtime regen-key

重新產生即時端點的金鑰。

az ml endpoint realtime run

在工作區中執行即時端點。

az ml endpoint realtime show

在工作區中顯示即時端點的詳細資料。

az ml endpoint realtime update

更新工作區中的即時端點。

az ml endpoint realtime update-version

更新工作區中即時端點的版本。

az ml environment

用來管理環境的命令。

az ml environment download

將環境定義下載至指定的目錄。

az ml environment list

列出工作區中的環境。

az ml environment register

從指定的目錄註冊環境定義。

az ml environment scaffold

在指定的目錄中,建立預設環境定義的檔案。

az ml environment show

依名稱和選擇性版本顯示環境。

az ml experiment

用來管理實驗的命令。

az ml experiment list

列出工作區中的實驗。

az ml folder

資料夾子群組命令。

az ml folder attach

將資料夾附加至 AzureML 工作區,並選擇性地是預設要使用的特定實驗。 如果未指定實驗名稱,則會預設為資料夾名稱。

az ml model

管理機器學習模型。

az ml model delete

從工作區中刪除模型。

az ml model deploy

從工作區部署模型 () 。

az ml model download

從工作區下載模型。

az ml model list

列出工作區中的模型。

az ml model package

在工作區中封裝模型。

az ml model profile

設定檔模型 (工作區中的) 。

az ml model register

向工作區註冊模型。

az ml model show

在工作區中顯示模型。

az ml model update

更新工作區中的模型。

az ml pipeline

管線子群組命令。

az ml pipeline clone

產生描述管線執行的 yml 定義,目前僅支援 ModuleStep。

az ml pipeline clone-draft

從現有的管線建立管線草稿。

az ml pipeline create

從 yaml 定義建立管線。

az ml pipeline create-draft

從 yml 定義建立管線草稿。

az ml pipeline create-schedule

建立排程。

az ml pipeline delete-draft

刪除管線草稿。

az ml pipeline disable

停用管線執行。

az ml pipeline disable-schedule

停用排程執行。

az ml pipeline enable

啟用管線並允許它執行。

az ml pipeline enable-schedule

啟用排程並允許它執行。

az ml pipeline get

產生描述管線的 yml 定義。

az ml pipeline last-pipeline-run

顯示排程的最後一個管線執行。

az ml pipeline list

列出工作區中的所有管線和個別排程。

az ml pipeline list-drafts

列出工作區中的管線草稿。

az ml pipeline list-steps

列出從管線執行產生的步驟執行。

az ml pipeline pipeline-runs-list

列出從排程產生的管線執行。

az ml pipeline publish-draft

將管線草稿發佈為已發佈的管線。

az ml pipeline show

顯示管線和個別排程的詳細資料。

az ml pipeline show-draft

顯示管線草稿的詳細資料。

az ml pipeline show-schedule

顯示排程的詳細資料。

az ml pipeline submit-draft

從管線草稿提交執行。

az ml pipeline update-draft

更新管線草稿。

az ml pipeline update-schedule

更新排程。

az ml run

用於提交、更新和監視執行的命令。

az ml run cancel

取消執行。

az ml run download-logs

下載記錄檔。

az ml run list

清單執行。

az ml run monitor-logs

監視現有執行的記錄。

az ml run monitor-tensorboard

使用 tensorboard 監視現有的執行。

az ml run show

顯示執行。

az ml run submit-hyperdrive

使用回合組態提交超參數掃掠。

az ml run submit-pipeline

從已發佈的管線識別碼或管線 YAML 檔案提交管線以供執行。

az ml run submit-script

提交腳本以供執行。

az ml run update

藉由新增標記來更新執行。

az ml service

管理作業化服務。

az ml service delete

從工作區刪除服務。

az ml service get-access-token

取得權杖以發出要求服務。

az ml service get-keys

取得金鑰以對服務發出要求。

az ml service get-logs

取得服務的記錄。

az ml service list

列出工作區中的服務。

az ml service regen-key

重新產生服務的金鑰。

az ml service run

在工作區中執行服務。

az ml service show

在工作區中顯示服務的詳細資料。

az ml service update

更新工作區中的服務。

az ml workspace

工作區子群組命令。

az ml workspace create

建立工作區。

az ml workspace delete

刪除工作區。

az ml workspace diagnose

診斷工作區設定問題。

az ml workspace list

列出工作區。

az ml workspace list-keys

列出相依資源的工作區金鑰,例如儲存體、acr 和應用程式深入解析。

az ml workspace private-endpoint

工作區私人端點子群組命令。

az ml workspace private-endpoint add

將私人端點新增至工作區。

az ml workspace private-endpoint delete

刪除工作區中指定的私人端點連線。

az ml workspace private-endpoint list

列出工作區中的所有私人端點。

az ml workspace share

與另一位具有指定角色的使用者共用工作區。

az ml workspace show

顯示工作區。

az ml workspace sync-keys

同步處理相依資源的工作區金鑰,例如儲存體、acr 和應用程式深入解析。

az ml workspace update

更新工作區。

az ml workspace update-dependencies

更新工作區相依資源。