az ml datastore

注意

此參考是 Azure CLI 的 ml 延伸模組的一部分（2.15.0 版或更高版本）。 擴充功能會在您第一次執行 az ml datastore 命令時自動安裝。 深入了解擴充功能。

管理 Azure ML 資料存放區。

Azure ML 資料存放區可將 Azure 記憶體服務安全地連結至您的工作區，讓您可以存取記憶體，而不需要將連線資訊硬式編碼到腳本中。 連線秘密，例如記憶體服務的驗證認證，會儲存在工作區的 金鑰保存庫 中。

當您建立工作區時，會自動建立 Azure 儲存體 帳戶作為相關聯的資源。 Blob 容器會在此帳戶中建立，而且其聯機資訊會儲存為名為 'workspaceblobstore' 的數據存放區。 這可作為工作區的預設數據存放區，而 Blob 容器則用來儲存工作區成品和機器學習作業記錄和輸出。

命令

名稱	Description	類型	狀態
az ml datastore create	建立資料存放區。	副檔名	GA
az ml datastore delete	刪除資料存放區。	副檔名	GA
az ml datastore list	列出工作區中的數據存放區。	副檔名	GA
az ml datastore mount	將特定數據存放區掛接至本機路徑。 目前僅支援Linux。	副檔名	預覽​​
az ml datastore show	顯示資料存放區的詳細數據。	副檔名	GA
az ml datastore update	更新數據存放區。	副檔名	GA

az ml datastore create

建立資料存放區。

這會將基礎 Azure 記憶體服務連線到工作區。 目前可藉由建立數據存放區的記憶體服務類型包括 Azure Blob 記憶體、Azure 檔案共用、Azure Data Lake 儲存體 Gen1 和 Azure Data Lake 儲存體 Gen2。

az ml datastore create --file
                       --resource-group
                       --workspace-name
                       [--name]
                       [--set]

範例

從 YAML 規格檔案建立資料存放區

az ml datastore create --file blobstore.yml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

必要參數

--file -f

包含 Azure ML 資料存放區規格之 YAML 檔案的本機路徑。 數據存放區的 YAML 參考檔位於：https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-blob-yaml-reference、、、https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-file-yaml-reference。https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-data-lake-gen1-yaml-referencehttps://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-data-lake-gen2-yaml-reference

--resource-group -g

資源群組的名稱。 您可以使用 az configure --defaults group=<name> 來設定預設群組。

--workspace-name -w

Azure ML 工作區的名稱。 您可以使用 來設定預設工作區 az configure --defaults workspace=<name>。

選擇性參數

--name -n

數據存放區的名稱。 這會覆寫提供給 --file/-f 之 YAML 檔案中的 'name' 字段。

--set

指定要設定的屬性路徑和值，以更新物件。 範例：--set property1.property2=。

全域參數

--debug

增加記錄詳細資訊，以顯示所有偵錯記錄。

--help -h

顯示此說明訊息並結束。

--only-show-errors

只顯示錯誤，隱藏警告。

--output -o

輸出格式。

接受的值: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

預設值: json

--query

JMESPath 查詢字串。 如需詳細資訊和範例，請參閱 http://jmespath.org/。

--subscription

訂用帳戶的名稱或識別碼。 您可以使用 來設定預設訂用 az account set -s NAME_OR_ID帳戶。

--verbose

增加記錄詳細資訊。 使用 --debug 來取得完整偵錯記錄。

az ml datastore delete

刪除資料存放區。

這會從工作區刪除記憶體服務的連線資訊，但不會刪除記憶體中的基礎數據。

az ml datastore delete --name
                       --resource-group
                       --workspace-name

必要參數

--name -n

數據存放區的名稱。

--resource-group -g

資源群組的名稱。 您可以使用 az configure --defaults group=<name> 來設定預設群組。

--workspace-name -w

Azure ML 工作區的名稱。 您可以使用 來設定預設工作區 az configure --defaults workspace=<name>。

全域參數

--debug

增加記錄詳細資訊，以顯示所有偵錯記錄。

--help -h

顯示此說明訊息並結束。

--only-show-errors

只顯示錯誤，隱藏警告。

--output -o

輸出格式。

接受的值: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

預設值: json

--query

JMESPath 查詢字串。 如需詳細資訊和範例，請參閱 http://jmespath.org/。

--subscription

訂用帳戶的名稱或識別碼。 您可以使用 來設定預設訂用 az account set -s NAME_OR_ID帳戶。

--verbose

增加記錄詳細資訊。 使用 --debug 來取得完整偵錯記錄。

az ml datastore list

列出工作區中的數據存放區。

az ml datastore list --resource-group
                     --workspace-name
                     [--max-results]

範例

使用 --query 自變數列出工作區中的所有數據存放區，以在命令結果上執行 JMESPath 查詢。

az ml datastore list --query "[].{Name:name}"  --output table --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

必要參數

--resource-group -g

資源群組的名稱。 您可以使用 az configure --defaults group=<name> 來設定預設群組。

--workspace-name -w

Azure ML 工作區的名稱。 您可以使用 來設定預設工作區 az configure --defaults workspace=<name>。

選擇性參數

--max-results -r

要傳回的結果數目上限。

全域參數

--debug

增加記錄詳細資訊，以顯示所有偵錯記錄。

--help -h

顯示此說明訊息並結束。

--only-show-errors

只顯示錯誤，隱藏警告。

--output -o

輸出格式。

接受的值: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

預設值: json

--query

JMESPath 查詢字串。 如需詳細資訊和範例，請參閱 http://jmespath.org/。

--subscription

訂用帳戶的名稱或識別碼。 您可以使用 來設定預設訂用 az account set -s NAME_OR_ID帳戶。

--verbose

增加記錄詳細資訊。 使用 --debug 來取得完整偵錯記錄。

az ml datastore mount

預覽

此命令處於預覽狀態，且正在開發中。 參考和支援層級： https://aka.ms/CLI_refstatus

將特定數據存放區掛接至本機路徑。 目前僅支援Linux。

az ml datastore mount --path
                      [--mode]
                      [--mount-point]
                      [--persistent]
                      [--resource-group]
                      [--workspace-name]

範例

依名稱掛接數據存放區

az ml datastore mount --mount-point /mnt/my-datastore --mode ro_mount --path my-datastore

依資料存放區簡短格式 URL 掛接數據存放區

az ml datastore mount --mount-point /mnt/my-datastore --mode ro_mount --path azureml://datastores/my-datastore

依資料存放區長格式 URL 掛接數據存放區

az ml datastore mount --mount-point /mnt/my-datastore --mode ro_mount --path azureml://subscriptions/my-sub-id/resourcegroups/my-rg/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/myworkspace/datastores/my-datastore

必要參數

--path

要掛接的數據存放區路徑，格式為 <datastore_name> 或 azureml://datastores/<datastore_name>。

選擇性參數

--mode

掛接模式，可以是 ro_mount （只讀） 或 rw_mount （讀寫）。

預設值: ro_mount

--mount-point

作為裝入點的本機路徑。

預設值: /home/azureuser/mount/data

--persistent

讓掛接在重新啟動時持續存在。 僅支援計算實例。

預設值: False

--resource-group -g

資源群組的名稱。 您可以使用 az configure --defaults group=<name> 來設定預設群組。

--workspace-name -w

Azure ML 工作區的名稱。 您可以使用 來設定預設工作區 az configure --defaults workspace=<name>。

全域參數

--debug

增加記錄詳細資訊，以顯示所有偵錯記錄。

--help -h

顯示此說明訊息並結束。

--only-show-errors

只顯示錯誤，隱藏警告。

--output -o

輸出格式。

接受的值: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

預設值: json

--query

JMESPath 查詢字串。 如需詳細資訊和範例，請參閱 http://jmespath.org/。

--subscription

訂用帳戶的名稱或識別碼。 您可以使用 來設定預設訂用 az account set -s NAME_OR_ID帳戶。

--verbose

增加記錄詳細資訊。 使用 --debug 來取得完整偵錯記錄。

az ml datastore show

顯示資料存放區的詳細數據。

az ml datastore show --name
                     --resource-group
                     --workspace-name

必要參數

--name -n

數據存放區的名稱。

--resource-group -g

資源群組的名稱。 您可以使用 az configure --defaults group=<name> 來設定預設群組。

--workspace-name -w

Azure ML 工作區的名稱。 您可以使用 來設定預設工作區 az configure --defaults workspace=<name>。

全域參數

--debug

增加記錄詳細資訊，以顯示所有偵錯記錄。

--help -h

顯示此說明訊息並結束。

--only-show-errors

只顯示錯誤，隱藏警告。

--output -o

輸出格式。

接受的值: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

預設值: json

--query

JMESPath 查詢字串。 如需詳細資訊和範例，請參閱 http://jmespath.org/。

--subscription

訂用帳戶的名稱或識別碼。 您可以使用 來設定預設訂用 az account set -s NAME_OR_ID帳戶。

--verbose

增加記錄詳細資訊。 使用 --debug 來取得完整偵錯記錄。

az ml datastore update

更新數據存放區。

可以更新 'description'、'tags' 和 'credential' 屬性。

az ml datastore update --resource-group
                       --workspace-name
                       [--add]
                       [--file]
                       [--force-string]
                       [--name]
                       [--remove]
                       [--set]

必要參數

--resource-group -g

資源群組的名稱。 您可以使用 az configure --defaults group=<name> 來設定預設群組。

--workspace-name -w

Azure ML 工作區的名稱。 您可以使用 來設定預設工作區 az configure --defaults workspace=<name>。

選擇性參數

--add

藉由指定路徑和索引鍵值組，將物件加入物件清單。 範例：--add property.listProperty <key=value, string or JSON string>。

預設值: []

--file -f

包含 Azure ML 資料存放區規格之 YAML 檔案的本機路徑。 數據存放區的 YAML 參考檔位於：https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-blob-yaml-reference、、、https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-file-yaml-reference。https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-data-lake-gen1-yaml-referencehttps://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-data-lake-gen2-yaml-reference

--force-string

使用 'set' 或 'add' 時，請保留字串常值，而不是嘗試轉換成 JSON。

預設值: False

--name -n

數據存放區的名稱。 這會覆寫提供給 --file/-f 之 YAML 檔案中的 'name' 字段。

--remove

從清單中移除屬性或專案。 範例： --remove property.list <indexToRemove> 或 --remove propertyToRemove。

預設值: []

--set

指定要設定的屬性路徑和值，以更新物件。 範例：--set property1.property2=<value>。

預設值: []

全域參數

--debug

增加記錄詳細資訊，以顯示所有偵錯記錄。

--help -h

顯示此說明訊息並結束。

--only-show-errors

只顯示錯誤，隱藏警告。

--output -o

輸出格式。

接受的值: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

預設值: json

--query

JMESPath 查詢字串。 如需詳細資訊和範例，請參閱 http://jmespath.org/。

--subscription

訂用帳戶的名稱或識別碼。 您可以使用 來設定預設訂用 az account set -s NAME_OR_ID帳戶。

--verbose

增加記錄詳細資訊。 使用 --debug 來取得完整偵錯記錄。