CLI (v2) のインストールと設定
適用対象: 
Azure CLI ml 拡張機能 v2 (現行)
Azure CLI に対する ml 拡張機能は、Azure Machine Learning の拡張インターフェイスです。 これにより、コマンド ラインからモデルをトレーニングおよびデプロイできます。また、モデルのライフサイクルを追跡しながらデータ サイエンスのスケールアップとスケールアウトを加速する機能もあります。
前提条件
- CLI を使用するには、Azure サブスクリプションが必要です。 Azure サブスクリプションをお持ちでない場合は、開始する前に無料アカウントを作成してください。 無料版または有料版の Azure Machine Learning を今すぐお試しください。
- ご使用のローカル環境からこのドキュメントの CLI コマンドを使用するには、Azure CLI が必要です。
インストール
新しい Machine Learning 拡張機能には、Azure CLI バージョン >=2.38.0 が必要です。 この要件が満たされていることを確認します。
az version
そうでない場合は、Azure CLI をアップグレードします。
インストールされた Azure CLI 拡張機能を確認します。
az extension list
ml 拡張機能と CLI v1 azure-cli-ml 拡張機能の既存のインストールをすべて削除します。
az extension remove -n azure-cli-ml
az extension remove -n ml
ここで、ml 拡張機能をインストールします。
az extension add -n ml
help コマンドを実行してインストールを確認し、使用可能なサブコマンドを調べます。
az ml -h
拡張機能を最新バージョンにアップグレードすることができます。
az extension update -n ml
Linux へのインストール
Debian または Ubuntu を使っている場合、必要な CLI バージョンと Machine Learning 拡張機能をインストールする最も簡単な方法は次のとおりです。
curl -sL https://aka.ms/InstallAzureCLIDeb | sudo bash
az extension add -n ml -y
他の Linux ディストリビューションにインストールする方法については、「Linux 用 Azure CLI をインストールする」を参照してください。
設定
サインインします。
az login
複数の Azure サブスクリプションにアクセスできる場合は、アクティブなサブスクリプションを設定できます。
az account set -s "<YOUR_SUBSCRIPTION_NAME_OR_ID>"
必要に応じて、後続のコマンドで使用するために、シェルに共通変数を設定します。
GROUP="azureml-examples"
LOCATION="eastus"
WORKSPACE="main"
警告
これは、変数の設定に Bash 構文を使用しています。 必要に応じて、シェルに合わせて調整してください。 また、変数を使用する代わりに、次の例のコマンドの値をインラインで置き換えることもできます。
まだ存在していない場合は、Azure リソース グループを作成できます。
az group create -n $GROUP -l $LOCATION
そして、機械学習ワークスペースを作成します。
az ml workspace create -n $WORKSPACE -g $GROUP -l $LOCATION
機械学習サブコマンドには、--workspace/-w および --resource-group/-g パラメーターが必要です。 これらを繰り返し入力しなくて済むようにするには、既定値を構成します。
az configure --defaults group=$GROUP workspace=$WORKSPACE location=$LOCATION
ヒント
ほとんどのコード例では、既定のワークスペースとリソース グループが設定されていることを前提としています。 これらは、コマンド ラインでオーバーライドできます。
--list-defaults/-l を使用して、現在の既定値を表示することができます:
az configure -l -o table
ヒント
--output/-o と組み合わせることで、より読みやすい出力形式にすることができます。
セキュリティで保護された通信
Azure Machine Learning 用の ml CLI 拡張機能 ("CLI v2" とも呼ばれる) により、パブリック インターネット経由で運用データ (YAML パラメーターとメタデータ) が送信されます。 ml CLI 拡張機能のすべてのコマンドは、Azure Resource Manager と通信します。 この通信は、HTTPS/TLS 1.2 を使ってセキュリティ保護されます。
仮想ネットワークでセキュリティ保護されているデータ ストア内のデータは、パブリック インターネット経由で送信されません。 たとえば、トレーニング データがワークスペースの既定のストレージ アカウントに配置されていて、ストレージ アカウントが仮想ネットワーク内にある場合です。
注意
前の拡張機能 (azure-cli-ml、"CLI v1" とも呼ばれる) では、Azure Resource Manager と通信するのは一部のコマンドだけです。 具体的には、Azure リソースを作成、更新、削除、一覧表示、または表示するコマンドです。 トレーニング ジョブの送信などの操作は、Azure Machine Learning ワークスペースと直接通信します。 ワークスペースがプライベート エンドポイントでセキュリティ保護されている場合、azure-cli-ml 拡張機能によって提供されるコマンドをセキュリティ保護するにはそれで十分です。
Azure Machine Learning ワークスペースがパブリックである (つまり、仮想ネットワークの背後にない) 場合、追加の構成は必要ありません。 通信は、HTTPS/TLS 1.2 を使ってセキュリティ保護されます