az ml job

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Nota

Questo riferimento fa parte dell'estensione ml per l'interfaccia della riga di comando di Azure (versione 2.15.0 o successiva). L'estensione installerà automaticamente la prima volta che si esegue un comando az ml job . Altre informazioni sulle estensioni.

Gestire i processi di Azure ML.

Un processo di Azure ML esegue un'attività su una destinazione di calcolo specificata. È possibile configurare i processi per aumentare il numero di istanze del training del modello in Azure. Azure ML supporta diversi tipi di processi con funzionalità diverse. Ad esempio, il processo di base, un processo di comando, esegue un comando in un contenitore Docker e può essere usato per il training a nodo singolo e distribuito. Un processo sweep esegue uno sweep di iperparametri su uno spazio di ricerca specificato per l'ottimizzazione degli iperparametri di un modello.

I processi consentono anche il rilevamento sistematico per la sperimentazione e i flussi di lavoro di Machine Learning. Dopo aver creato un processo, Azure ML mantiene un record di esecuzione per il processo che include i metadati, le metriche, i log e gli artefatti generati durante il processo, il codice eseguito e l'ambiente Azure ML usato. È possibile visualizzare tutti i record di esecuzione dei processi nello studio di ML.

Comandi

Nome Descrizione Tipo Stato
az ml job archive

Archiviare un processo.

 Estensione Disponibilità generale
az ml job cancel

Annullare un processo.

 Estensione Disponibilità generale
az ml job connect-ssh

Configurare la connessione SSH e inviare la richiesta al servizio SSH in esecuzione all'interno del contenitore dell'utente tramite Tundra.

 Estensione Disponibilità generale
az ml job create

Creare un processo.

 Estensione Disponibilità generale
az ml job download

Scaricare tutti i file correlati al processo.

 Estensione Disponibilità generale
az ml job list

Elencare i processi in un'area di lavoro.

 Estensione Disponibilità generale
az ml job restore

Ripristinare un processo archiviato.

 Estensione Disponibilità generale
az ml job show

Visualizzare i dettagli per un processo.

 Estensione Disponibilità generale
az ml job show-services

Visualizzare i servizi di un processo per nodo.

 Estensione Disponibilità generale
az ml job stream

Trasmettere i log dei processi alla console.

 Estensione Disponibilità generale
az ml job update

Aggiornare un processo.

 Estensione Disponibilità generale
az ml job validate

Convalidare un processo. Questo comando funziona solo per i processi della pipeline per il momento.

 Estensione Disponibilità generale

az ml job archive

Archiviare un processo.

L'archiviazione di un processo lo nasconde per impostazione predefinita dalle query di elenco (az ml job list). È comunque possibile continuare a fare riferimento e usare un processo archiviato nei flussi di lavoro. È possibile archiviare solo i processi completati.

az ml job archive --name
                  --resource-group
                  --workspace-name

Parametri necessari

--name -n

Nome del processo.

--resource-group -g

Nome del gruppo di risorse. È possibile configurare il gruppo predefinito con az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nome dell'area di lavoro di Azure ML. È possibile configurare l'area di lavoro predefinita usando az configure --defaults workspace=<name>.

Parametri globali
--debug

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione per mostrare tutti i log di debug.

--help -h

Visualizza questo messaggio della guida ed esce.

--only-show-errors

Mostra solo gli errori, eliminando gli avvisi.

--output -o

Formato di output.

valori accettati: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valore predefinito: json
--query

Stringa di query JMESPath. Per altre informazioni ed esempi, vedere http://jmespath.org/.

--subscription

Nome o ID della sottoscrizione. È possibile configurare la sottoscrizione predefinita usando az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione. Usare --debug per log di debug completi.

az ml job cancel

Annullare un processo.

az ml job cancel --name
                 --resource-group
                 --workspace-name

Esempio

Annullare un processo in base al nome

az ml job cancel --name my-job-id --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parametri necessari

--name -n

Nome del processo.

--resource-group -g

Nome del gruppo di risorse. È possibile configurare il gruppo predefinito con az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nome dell'area di lavoro di Azure ML. È possibile configurare l'area di lavoro predefinita usando az configure --defaults workspace=<name>.

Parametri globali
--debug

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione per mostrare tutti i log di debug.

--help -h

Visualizza questo messaggio della guida ed esce.

--only-show-errors

Mostra solo gli errori, eliminando gli avvisi.

--output -o

Formato di output.

valori accettati: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valore predefinito: json
--query

Stringa di query JMESPath. Per altre informazioni ed esempi, vedere http://jmespath.org/.

--subscription

Nome o ID della sottoscrizione. È possibile configurare la sottoscrizione predefinita usando az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione. Usare --debug per log di debug completi.

az ml job connect-ssh

Configurare la connessione SSH e inviare la richiesta al servizio SSH in esecuzione all'interno del contenitore dell'utente tramite Tundra.

az ml job connect-ssh --name
                      --resource-group
                      --workspace-name
                      [--node-index]
                      [--private-key-file-path]

Esempio

Configurare la connessione SSH e inviare la richiesta al servizio SSH.

az ml job connect-ssh --name my-job-id --node-index 0 --private-key-file-path "C:/Temp/.ssh/id_rsa" --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parametri necessari

--name -n

Nome del processo.

--resource-group -g

Nome del gruppo di risorse. È possibile configurare il gruppo predefinito con az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nome dell'area di lavoro di Azure ML. È possibile configurare l'area di lavoro predefinita usando az configure --defaults workspace=<name>.

Parametri facoltativi

--node-index -i

Indice del nodo da connettere tramite ssh.

valore predefinito: 0
--private-key-file-path -f

Percorso del file di file di chiave privata.

Parametri globali
--debug

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione per mostrare tutti i log di debug.

--help -h

Visualizza questo messaggio della guida ed esce.

--only-show-errors

Mostra solo gli errori, eliminando gli avvisi.

--output -o

Formato di output.

valori accettati: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valore predefinito: json
--query

Stringa di query JMESPath. Per altre informazioni ed esempi, vedere http://jmespath.org/.

--subscription

Nome o ID della sottoscrizione. È possibile configurare la sottoscrizione predefinita usando az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione. Usare --debug per log di debug completi.

az ml job create

Creare un processo.

Per creare un processo, in genere è necessario configurare qualsiasi codice da eseguire, un ambiente che incapsula le dipendenze, una destinazione di calcolo per eseguire il processo e eventuali impostazioni aggiuntive specifiche del processo. Quando viene creato un processo, viene inviato per l'esecuzione sulla risorsa di calcolo specificata.

az ml job create --file
                 --resource-group
                 --workspace-name
                 [--name]
                 [--save-as]
                 [--set]
                 [--skip-validation]
                 [--stream]
                 [--web]

Esempio

Creare un processo da un file di specifica YAML

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

Creare un processo da un file di specifica YAML e aprire i dettagli di esecuzione del processo nel portale di Azure ML Studio

az ml job create --file job.yml --web --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parametri necessari

--file -f

Percorso locale del file YAML contenente la specifica del processo di Azure ML. La documentazione di riferimento YAML per il processo è disponibile in: https://aka.ms/ml-cli-v2-job-command-yaml-reference, https://aka.ms/ml-cli-v2-job-sweep-yaml-reference, https://aka.ms/ml-cli-v2-job-pipeline-yaml-reference.

--resource-group -g

Nome del gruppo di risorse. È possibile configurare il gruppo predefinito con az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nome dell'area di lavoro di Azure ML. È possibile configurare l'area di lavoro predefinita usando az configure --defaults workspace=<name>.

Parametri facoltativi

--name -n

Nome del processo.

--save-as -a

File in cui verrà scritto lo stato del processo creato in formato YAML.

--set

Aggiornare un oggetto specificando un percorso di proprietà e un valore da impostare. Esempio: --set property1.property2=.

--skip-validation

Ignorare la convalida durante la creazione della risorsa. Si noti che le risorse dipendenti non ignorano la convalida durante la creazione.

valore predefinito: False
--stream -s

Indica se trasmettere i log del processo alla console.

valore predefinito: False
--web -e

Visualizzare i dettagli di esecuzione del processo in Azure ML Studio in un Web browser.

valore predefinito: False
Parametri globali
--debug

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione per mostrare tutti i log di debug.

--help -h

Visualizza questo messaggio della guida ed esce.

--only-show-errors

Mostra solo gli errori, eliminando gli avvisi.

--output -o

Formato di output.

valori accettati: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valore predefinito: json
--query

Stringa di query JMESPath. Per altre informazioni ed esempi, vedere http://jmespath.org/.

--subscription

Nome o ID della sottoscrizione. È possibile configurare la sottoscrizione predefinita usando az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione. Usare --debug per log di debug completi.

az ml job download

Scaricare tutti i file correlati al processo.

I file verranno scaricati in una cartella denominata in base al nome del processo.

az ml job download --name
                   --resource-group
                   --workspace-name
                   [--all]
                   [--download-path]
                   [--output-name]

Esempio

Scaricare i log e gli output di un processo nella directory di lavoro corrente

az ml job download --name my-job --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parametri necessari

--name -n

Nome del processo.

--resource-group -g

Nome del gruppo di risorse. È possibile configurare il gruppo predefinito con az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nome dell'area di lavoro di Azure ML. È possibile configurare l'area di lavoro predefinita usando az configure --defaults workspace=<name>.

Parametri facoltativi

--all

Scaricare tutti gli output del processo.

valore predefinito: False
--download-path -p

Percorso in cui scaricare i file di processo. Se omesso, i file di processo verranno scaricati nella directory corrente.

--output-name

Nome dell'output definito dall'utente da scaricare. Deve corrispondere a una chiave nel dizionario output di un processo. Se omesso, verranno scaricati i file di output degli artefatti predefiniti del processo.

Parametri globali
--debug

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione per mostrare tutti i log di debug.

--help -h

Visualizza questo messaggio della guida ed esce.

--only-show-errors

Mostra solo gli errori, eliminando gli avvisi.

--output -o

Formato di output.

valori accettati: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valore predefinito: json
--query

Stringa di query JMESPath. Per altre informazioni ed esempi, vedere http://jmespath.org/.

--subscription

Nome o ID della sottoscrizione. È possibile configurare la sottoscrizione predefinita usando az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione. Usare --debug per log di debug completi.

az ml job list

Elencare i processi in un'area di lavoro.

az ml job list --resource-group
               --workspace-name
               [--all-results {false, true}]
               [--archived-only]
               [--include-archived]
               [--max-results]
               [--parent-job-name]

Esempio

Elencare tutti gli stati dei processi in un'area di lavoro usando l'argomento --query per eseguire una query JMESPath sui risultati dei comandi.

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

Parametri necessari

--resource-group -g

Nome del gruppo di risorse. È possibile configurare il gruppo predefinito con az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nome dell'area di lavoro di Azure ML. È possibile configurare l'area di lavoro predefinita usando az configure --defaults workspace=<name>.

Parametri facoltativi

--all-results

Restituisce tutti i risultati.

valori accettati: false, true
valore predefinito: False
--archived-only

Elencare solo i processi archiviati.

valore predefinito: False
--include-archived

Elencare i processi archiviati e i processi attivi.

valore predefinito: False
--max-results -r

Numero massimo di risultati da restituire. Il valore predefinito è 50

valore predefinito: 50
--parent-job-name -p

Nome del processo padre. Elenca tutti i processi i cui parent_job_name corrispondono al nome specificato.

Parametri globali
--debug

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione per mostrare tutti i log di debug.

--help -h

Visualizza questo messaggio della guida ed esce.

--only-show-errors

Mostra solo gli errori, eliminando gli avvisi.

--output -o

Formato di output.

valori accettati: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valore predefinito: json
--query

Stringa di query JMESPath. Per altre informazioni ed esempi, vedere http://jmespath.org/.

--subscription

Nome o ID della sottoscrizione. È possibile configurare la sottoscrizione predefinita usando az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione. Usare --debug per log di debug completi.

az ml job restore

Ripristinare un processo archiviato.

Quando viene ripristinato un processo archiviato, non verrà più nascosto dalle query di elenco (az ml job list).

az ml job restore --name
                  --resource-group
                  --workspace-name

Parametri necessari

--name -n

Nome del processo.

--resource-group -g

Nome del gruppo di risorse. È possibile configurare il gruppo predefinito con az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nome dell'area di lavoro di Azure ML. È possibile configurare l'area di lavoro predefinita usando az configure --defaults workspace=<name>.

Parametri globali
--debug

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione per mostrare tutti i log di debug.

--help -h

Visualizza questo messaggio della guida ed esce.

--only-show-errors

Mostra solo gli errori, eliminando gli avvisi.

--output -o

Formato di output.

valori accettati: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valore predefinito: json
--query

Stringa di query JMESPath. Per altre informazioni ed esempi, vedere http://jmespath.org/.

--subscription

Nome o ID della sottoscrizione. È possibile configurare la sottoscrizione predefinita usando az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione. Usare --debug per log di debug completi.

az ml job show

Visualizzare i dettagli per un processo.

az ml job show --name
               --resource-group
               --workspace-name
               [--web]

Esempio

Visualizzare lo stato di un processo usando l'argomento --query per eseguire una query JMESPath sui risultati dei comandi.

az ml job show --name my-job-id --query "{Name:name,Jobstatus:status}"  --output table --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parametri necessari

--name -n

Nome del processo.

--resource-group -g

Nome del gruppo di risorse. È possibile configurare il gruppo predefinito con az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nome dell'area di lavoro di Azure ML. È possibile configurare l'area di lavoro predefinita usando az configure --defaults workspace=<name>.

Parametri facoltativi

--web -e

Visualizzare i dettagli di esecuzione del processo in Azure ML Studio in un Web browser.

valore predefinito: False
Parametri globali
--debug

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione per mostrare tutti i log di debug.

--help -h

Visualizza questo messaggio della guida ed esce.

--only-show-errors

Mostra solo gli errori, eliminando gli avvisi.

--output -o

Formato di output.

valori accettati: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valore predefinito: json
--query

Stringa di query JMESPath. Per altre informazioni ed esempi, vedere http://jmespath.org/.

--subscription

Nome o ID della sottoscrizione. È possibile configurare la sottoscrizione predefinita usando az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione. Usare --debug per log di debug completi.

az ml job show-services

Visualizzare i servizi di un processo per nodo.

az ml job show-services --name
                        --resource-group
                        --workspace-name
                        [--node-index]

Esempio

Visualizzare i servizi di un processo per nodo usando l'argomento --query per eseguire una query JMESPath sui risultati dei comandi.

az ml job show-services --name my-job-id --node-index 0 --query "{Name:name,Jobstatus:status}"  --output table --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parametri necessari

--name -n

Nome del processo.

--resource-group -g

Nome del gruppo di risorse. È possibile configurare il gruppo predefinito con az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nome dell'area di lavoro di Azure ML. È possibile configurare l'area di lavoro predefinita usando az configure --defaults workspace=<name>.

Parametri facoltativi

--node-index -i

Indice del nodo per il quale devono essere visualizzati i servizi.

valore predefinito: 0
Parametri globali
--debug

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione per mostrare tutti i log di debug.

--help -h

Visualizza questo messaggio della guida ed esce.

--only-show-errors

Mostra solo gli errori, eliminando gli avvisi.

--output -o

Formato di output.

valori accettati: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valore predefinito: json
--query

Stringa di query JMESPath. Per altre informazioni ed esempi, vedere http://jmespath.org/.

--subscription

Nome o ID della sottoscrizione. È possibile configurare la sottoscrizione predefinita usando az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione. Usare --debug per log di debug completi.

az ml job stream

Trasmettere i log dei processi alla console.

az ml job stream --name
                 --resource-group
                 --workspace-name

Parametri necessari

--name -n

Nome del processo.

--resource-group -g

Nome del gruppo di risorse. È possibile configurare il gruppo predefinito con az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nome dell'area di lavoro di Azure ML. È possibile configurare l'area di lavoro predefinita usando az configure --defaults workspace=<name>.

Parametri globali
--debug

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione per mostrare tutti i log di debug.

--help -h

Visualizza questo messaggio della guida ed esce.

--only-show-errors

Mostra solo gli errori, eliminando gli avvisi.

--output -o

Formato di output.

valori accettati: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valore predefinito: json
--query

Stringa di query JMESPath. Per altre informazioni ed esempi, vedere http://jmespath.org/.

--subscription

Nome o ID della sottoscrizione. È possibile configurare la sottoscrizione predefinita usando az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione. Usare --debug per log di debug completi.

az ml job update

Aggiornare un processo.

È possibile aggiornare solo le proprietà 'tags' e 'properties'.

az ml job update --name
                 --resource-group
                 --workspace-name
                 [--add]
                 [--force-string]
                 [--remove]
                 [--set]
                 [--web]

Parametri necessari

--name -n

Nome del processo.

--resource-group -g

Nome del gruppo di risorse. È possibile configurare il gruppo predefinito con az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nome dell'area di lavoro di Azure ML. È possibile configurare l'area di lavoro predefinita usando az configure --defaults workspace=<name>.

Parametri facoltativi

--add

Aggiungere un oggetto a un elenco di oggetti specificando un percorso e coppie chiave-valore. Esempio: --add property.listProperty <key=value, string or JSON string>.

valore predefinito: []
--force-string

Quando si usa 'set' o 'add', mantenere i valori letterali stringa anziché tentare di eseguire la conversione in JSON.

valore predefinito: False
--remove

Rimuovere una proprietà o un elemento da un elenco. Esempio: --remove property.list <indexToRemove> OR --remove propertyToRemove.

valore predefinito: []
--set

Aggiornare un oggetto specificando un percorso di proprietà e un valore da impostare. Esempio: --set property1.property2=<value>.

valore predefinito: []
--web -e

Visualizzare i dettagli di esecuzione del processo in Azure ML Studio in un Web browser.

valore predefinito: False
Parametri globali
--debug

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione per mostrare tutti i log di debug.

--help -h

Visualizza questo messaggio della guida ed esce.

--only-show-errors

Mostra solo gli errori, eliminando gli avvisi.

--output -o

Formato di output.

valori accettati: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valore predefinito: json
--query

Stringa di query JMESPath. Per altre informazioni ed esempi, vedere http://jmespath.org/.

--subscription

Nome o ID della sottoscrizione. È possibile configurare la sottoscrizione predefinita usando az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione. Usare --debug per log di debug completi.

az ml job validate

Convalidare un processo. Questo comando funziona solo per i processi della pipeline per il momento.

Questo comando convaliderà un file di specifica YAML per verificare se è valido per la creazione del processo e restituirà tutti i problemi rilevati. La convalida include principalmente il controllo locale dello schema, ad esempio i campi mancanti, l'ambiente senza la versione specificata, il codice a cui si fa riferimento a un percorso locale inesistente; verificherà anche l'esistenza di destinazioni di calcolo a cui si fa riferimento nell'area di lavoro di destinazione. Il risultato della convalida verrà stampato nella console, inclusi errori e avvisi. Solo gli errori causeranno l'esito negativo della convalida. Sarà possibile inviare un processo di convalida superato. Questo comando funziona solo per i processi della pipeline per il momento.

az ml job validate --file
                   --resource-group
                   --workspace-name
                   [--set]

Esempio

Convalidare un file di specifica YAML per verificare se è valido per la creazione del processo.

az ml job validate --file job.yml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parametri necessari

--file -f

Percorso locale del file YAML contenente la specifica del processo di Azure ML. La documentazione di riferimento YAML per il processo è disponibile in: https://aka.ms/ml-cli-v2-job-pipeline-yaml-reference.

--resource-group -g

Nome del gruppo di risorse. È possibile configurare il gruppo predefinito con az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nome dell'area di lavoro di Azure ML. È possibile configurare l'area di lavoro predefinita usando az configure --defaults workspace=<name>.

Parametri facoltativi

--set

Aggiornare un oggetto specificando un percorso di proprietà e un valore da impostare. Esempio: --set property1.property2=.

Parametri globali
--debug

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione per mostrare tutti i log di debug.

--help -h

Visualizza questo messaggio della guida ed esce.

--only-show-errors

Mostra solo gli errori, eliminando gli avvisi.

--output -o

Formato di output.

valori accettati: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
valore predefinito: json
--query

Stringa di query JMESPath. Per altre informazioni ed esempi, vedere http://jmespath.org/.

--subscription

Nome o ID della sottoscrizione. È possibile configurare la sottoscrizione predefinita usando az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Aumenta il livello di dettaglio della registrazione. Usare --debug per log di debug completi.