az ml data

Referência

Nota

Essa referência faz parte da extensão ml para a CLI do Azure (versão 2.15.0 ou superior). A extensão será instalada automaticamente na primeira vez que você executar um comando az ml data . Saiba mais sobre extensões.

Gerencie ativos de dados do Azure ML.

Os ativos de dados do Azure ML são referências a ficheiro(s) nos seus serviços de armazenamento ou URLs públicas, juntamente com quaisquer metadados correspondentes. Não são cópias dos seus dados. Você pode usar esses ativos de dados para acessar dados relevantes durante o treinamento do modelo e montar ou baixar os dados referenciados para seu destino de computação.

Comandos

Name	Description	Tipo	Estado
az ml data archive	Arquivar um ativo de dados.	Extensão	GA
az ml data create	Crie um ativo de dados em um espaço de trabalho/registro. Se estiver a utilizar um registo, substitua `--workspace-name my-workspace` pela `--registry-name <registry-name>` opção.	Extensão	GA
az ml data import	Importe dados e crie um ativo de dados.	Extensão	Pré-visualizar
az ml data list	Listar ativos de dados em um espaço de trabalho/registro. Se estiver a utilizar um registo, substitua `--workspace-name my-workspace` pela `--registry-name <registry-name>` opção.	Extensão	GA
az ml data list-materialization-status	Mostrar o status da lista de trabalhos de materialização de importação de dados que criam versões de um ativo de dados.	Extensão	Pré-visualizar
az ml data mount	Monte um ativo de dados específico em um caminho local. Por enquanto, apenas Linux é suportado.	Extensão	Pré-visualizar
az ml data restore	Restaure um ativo de dados arquivado.	Extensão	GA
az ml data share	Compartilhe um ativo de dados específico do espaço de trabalho para o registro.	Extensão	Pré-visualizar
az ml data show	Mostra detalhes de um ativo de dados em um espaço de trabalho/registro. Se estiver a utilizar um registo, substitua `--workspace-name my-workspace` pela `--registry-name <registry-name>` opção.	Extensão	GA
az ml data update	Atualizar um ativo de dados.	Extensão	GA

az ml data archive

Arquivar um ativo de dados.

O arquivamento de um ativo de dados o ocultará por padrão das consultas de lista (az ml data list). Você ainda pode continuar a referenciar e usar um ativo de dados arquivados em seus fluxos de trabalho. Você pode arquivar um contêiner de ativo de dados ou uma versão específica do ativo de dados. O arquivamento de um contêiner de ativos de dados arquivará todas as versões do ativo de dados sob esse nome fornecido. Você pode restaurar um ativo de dados arquivado usando az ml data restoreo . Se todo o contêiner de ativos de dados for arquivado, você não poderá restaurar versões individuais do ativo de dados - será necessário restaurar o contêiner de ativos de dados.

az ml data archive --name
                   [--label]
                   [--resource-group]
                   [--version]
                   [--workspace-name]

Exemplos

Arquivar um contêiner de ativos de dados (arquiva todas as versões desse ativo de dados)

az ml data archive --name my-env --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Arquivar uma versão específica do ativo de dados

az ml data archive --name my-env --version 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parâmetros Obrigatórios

--name -n

Nome do ativo de dados.

Parâmetros Opcionais

--label -l

Rótulo do ativo de dados. Mutuamente exclusivo com a versão.

--resource-group -g

o nome do grupo de recursos. Você pode configurar o grupo padrão usando az configure --defaults group=<name>.

--version -v

Versão do ativo de dados. Mutuamente exclusivo com rótulo.

--workspace-name -w

Nome do espaço de trabalho do Azure ML. Você pode configurar o espaço de trabalho padrão usando az configure --defaults workspace=<name>o .

Parâmetros de Globais

--debug

Aumente a verbosidade do log para mostrar todos os logs de depuração.

--help -h

Mostrar esta mensagem de ajuda e sair.

--only-show-errors

Mostrar apenas erros, suprimindo avisos.

--output -o

Formato de saída.

valores aceites: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

valor predefinido: json

--query

Cadeia de caracteres de consulta JMESPath. Consulte http://jmespath.org/ para obter mais informações e exemplos.

--subscription

o nome ou o ID da subscrição. Você pode configurar a assinatura padrão usando az account set -s NAME_OR_IDo .

--verbose

Aumente a verbosidade do registro. Use --debug para logs de depuração completos.

az ml data create

Crie um ativo de dados em um espaço de trabalho/registro. Se estiver a utilizar um registo, substitua --workspace-name my-workspace pela --registry-name <registry-name> opção.

Os ativos de dados podem ser definidos a partir de arquivos em sua máquina local ou como referências a arquivos no armazenamento em nuvem. O ativo de dados criado será rastreado no espaço de trabalho/registro sob o nome e a versão especificados.

Para criar um ativo de dados a partir do(s) arquivo(s) em sua máquina local, especifique o campo 'caminho' em sua configuração do YAML. O Azure ML carregará esses arquivos no contêiner de blob que faz backup do armazenamento de dados padrão do espaço de trabalho (chamado 'workspaceblobstore'). O ativo de dados criado apontará para os dados carregados.

Para criar um ativo de dados que faça referência ao(s) arquivo(s) no armazenamento em nuvem, especifique o 'caminho' para o(s) arquivo(s) no armazenamento em sua configuração do YAML.

Você também pode criar um ativo de dados diretamente de uma URL de armazenamento ou uma URL pública. Para fazer isso, especifique o URL para o campo 'caminho' na sua configuração YAML. Se estiver a utilizar um registo, substitua --workspace-name my-workspace pela --registry-name <my-registry-name> opção.

az ml data create [--datastore]
                  [--description]
                  [--file]
                  [--name]
                  [--no-wait]
                  [--path]
                  [--registry-name]
                  [--resource-group]
                  [--set]
                  [--skip-validation]
                  [--type {mltable, uri_file, uri_folder}]
                  [--version]
                  [--workspace-name]

Exemplos

Criar um ativo de dados a partir de um arquivo de especificação YAML em um espaço de trabalho

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

Criar um ativo de dados a partir de um arquivo de especificação YAML em um registro

az ml data create --file data.yml --registry-name my-registry-name

Criar um ativo de dados sem usar um arquivo de especificação YAML em um espaço de trabalho

az ml data create --name my-data --version 1 --path ./my-data.csv --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Criar um ativo de dados sem usar um arquivo de especificação YAML em um registro

az ml data create --name my-data --version 1 --path ./my-data.csv --registry-name my-registry-name

Parâmetros Opcionais

--datastore

O armazenamento de dados para o qual carregar o artefato local.

--description -d

Descrição do ativo de dados.

--file -f

Caminho local para o arquivo YAML que contém a especificação de dados do Azure ML. Os documentos de referência do YAML para dados podem ser encontrados em: https://aka.ms/ml-cli-v2-data-yaml-reference.

--name -n

Nome do ativo de dados. Obrigatório se --registry-name for fornecido.

--no-wait

Não espere que a operação de longa duração termine. O padrão é False.

valor predefinido: False

--path -p

O caminho para o ativo de dados pode ser local ou remoto.

--registry-name

Se fornecido, o comando terá como alvo o registro em vez de um espaço de trabalho. Portanto, o grupo de recursos e o espaço de trabalho não serão necessários. Deve ser fornecido se --workspace-name e --resource-group não forem fornecidos.

--resource-group -g

o nome do grupo de recursos. Você pode configurar o grupo padrão usando az configure --defaults group=<name>.

--set

Atualize um objeto especificando um caminho de propriedade e um valor a ser definido. Exemplo: --set property1.property2=.

--skip-validation

Ignore a validação de metadados MLTable quando type for MLTable.

valor predefinido: False

--type -t

Tipo do ativo de dados.

valores aceites: mltable, uri_file, uri_folder

--version -v

Versão do ativo de dados. Obrigatório se --registry-name for fornecido.

--workspace-name -w

Nome do espaço de trabalho do Azure ML. Você pode configurar o espaço de trabalho padrão usando az configure --defaults workspace=<name>o .

Parâmetros de Globais

--debug

Aumente a verbosidade do log para mostrar todos os logs de depuração.

--help -h

Mostrar esta mensagem de ajuda e sair.

--only-show-errors

Mostrar apenas erros, suprimindo avisos.

--output -o

Formato de saída.

valores aceites: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

valor predefinido: json

--query

Cadeia de caracteres de consulta JMESPath. Consulte http://jmespath.org/ para obter mais informações e exemplos.

--subscription

o nome ou o ID da subscrição. Você pode configurar a assinatura padrão usando az account set -s NAME_OR_IDo .

--verbose

Aumente a verbosidade do registro. Use --debug para logs de depuração completos.

az ml data import

Pré-visualizar

Este comando está em pré-visualização e em desenvolvimento. Níveis de referência e de apoio: https://aka.ms/CLI_refstatus

Importe dados e crie um ativo de dados.

O ativo de dados pode ser criado importando primeiro dados do banco de dados ou do sistema de arquivos para o armazenamento em nuvem. O ativo de dados criado será rastreado no espaço de trabalho sob o nome e a versão especificados.

Especifique 'query' da tabela de banco de dados ou 'path' nos campos do sistema de arquivos em sua configuração YAML. O Azure ML executará um trabalho para copiar os dados para o armazenamento em nuvem primeiro.

az ml data import --resource-group
                  --workspace-name
                  [--datastore]
                  [--description]
                  [--file]
                  [--name]
                  [--path]
                  [--set]
                  [--skip-validation]
                  [--type {mltable, uri_file, uri_folder}]
                  [--version]

Exemplos

Importar um ativo de dados de um arquivo de especificação YAML

az ml data import --file dataimport.yml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parâmetros Obrigatórios

--resource-group -g

o nome do grupo de recursos. Você pode configurar o grupo padrão usando az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nome do espaço de trabalho do Azure ML. Você pode configurar o espaço de trabalho padrão usando az configure --defaults workspace=<name>o .

Parâmetros Opcionais

--datastore

O armazenamento de dados para o qual carregar o artefato local.

--description -d

Descrição do ativo de dados.

--file -f

--name -n

Nome do ativo de dados.

--path -p

Caminho para o ativo de dados no armazenamento em nuvem.

--set

Atualize um objeto especificando um caminho de propriedade e um valor a ser definido. Exemplo: --set property1.property2=.

--skip-validation

Ignore a validação do recurso de computação referenciado pelo trabalho de materialização de importação de dados subjacente.

valor predefinido: False

--type -t

Tipo do ativo de dados.

valores aceites: mltable, uri_file, uri_folder

--version -v

Versão do ativo de dados.

Parâmetros de Globais

--debug

Aumente a verbosidade do log para mostrar todos os logs de depuração.

--help -h

Mostrar esta mensagem de ajuda e sair.

--only-show-errors

Mostrar apenas erros, suprimindo avisos.

--output -o

Formato de saída.

valores aceites: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

valor predefinido: json

--query

Cadeia de caracteres de consulta JMESPath. Consulte http://jmespath.org/ para obter mais informações e exemplos.

--subscription

o nome ou o ID da subscrição. Você pode configurar a assinatura padrão usando az account set -s NAME_OR_IDo .

--verbose

Aumente a verbosidade do registro. Use --debug para logs de depuração completos.

az ml data list

Listar ativos de dados em um espaço de trabalho/registro. Se estiver a utilizar um registo, substitua --workspace-name my-workspace pela --registry-name <registry-name> opção.

az ml data list [--archived-only]
                [--include-archived]
                [--max-results]
                [--name]
                [--registry-name]
                [--resource-group]
                [--workspace-name]

Exemplos

Listar todos os ativos de dados em um espaço de trabalho

az ml data list --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Listar todas as versões de ativos de dados para o nome especificado em um espaço de trabalho

az ml data list --name my-data --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Liste todos os ativos de dados em um espaço de trabalho usando o argumento --query para executar uma consulta JMESPath nos resultados dos comandos.

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

Listar todos os ativos de dados em um registro

az ml data list --registry-name my-registry-name

Listar todas as versões de ativos de dados para o nome especificado em um registro

az ml data list --name my-data --registry-name my-registry-name

Parâmetros Opcionais

--archived-only

Listar apenas ativos de dados arquivados.

valor predefinido: False

--include-archived

Listar ativos de dados arquivados e ativos de dados ativos.

valor predefinido: False

--max-results -r

Número máximo de resultados a retornar.

--name -n

Nome do ativo de dados. Se fornecido, todas as versões de dados sob este nome serão retornadas.

--registry-name

--resource-group -g

o nome do grupo de recursos. Você pode configurar o grupo padrão usando az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nome do espaço de trabalho do Azure ML. Você pode configurar o espaço de trabalho padrão usando az configure --defaults workspace=<name>o .

Parâmetros de Globais

--debug

Aumente a verbosidade do log para mostrar todos os logs de depuração.

--help -h

Mostrar esta mensagem de ajuda e sair.

--only-show-errors

Mostrar apenas erros, suprimindo avisos.

--output -o

Formato de saída.

valores aceites: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

valor predefinido: json

--query

Cadeia de caracteres de consulta JMESPath. Consulte http://jmespath.org/ para obter mais informações e exemplos.

--subscription

o nome ou o ID da subscrição. Você pode configurar a assinatura padrão usando az account set -s NAME_OR_IDo .

--verbose

Aumente a verbosidade do registro. Use --debug para logs de depuração completos.

az ml data list-materialization-status

Pré-visualizar

Este comando está em pré-visualização e em desenvolvimento. Níveis de referência e de apoio: https://aka.ms/CLI_refstatus

Mostrar o status da lista de trabalhos de materialização de importação de dados que criam versões de um ativo de dados.

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

Exemplos

Mostrar o status de materialização de um ativo de dados de um arquivo de especificação YAML

az ml data list-materialization-status --name asset-name --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parâmetros Obrigatórios

--resource-group -g

o nome do grupo de recursos. Você pode configurar o grupo padrão usando az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nome do espaço de trabalho do Azure ML. Você pode configurar o espaço de trabalho padrão usando az configure --defaults workspace=<name>o .

Parâmetros Opcionais

--all-results

Devolve todos os resultados.

valores aceites: false, true

valor predefinido: False

--archived-only

Listar apenas trabalhos arquivados.

valor predefinido: False

--include-archived

Listar trabalhos arquivados e trabalhos ativos.

valor predefinido: False

--max-results -r

Número máximo de resultados a retornar. O padrão é 50.

valor predefinido: 50

--name -p

Nome do ativo. Listará todos os trabalhos de materialização que criam versões do ativo correspondentes ao nome fornecido.

Parâmetros de Globais

--debug

Aumente a verbosidade do log para mostrar todos os logs de depuração.

--help -h

Mostrar esta mensagem de ajuda e sair.

--only-show-errors

Mostrar apenas erros, suprimindo avisos.

--output -o

Formato de saída.

valores aceites: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

valor predefinido: json

--query

Cadeia de caracteres de consulta JMESPath. Consulte http://jmespath.org/ para obter mais informações e exemplos.

--subscription

o nome ou o ID da subscrição. Você pode configurar a assinatura padrão usando az account set -s NAME_OR_IDo .

--verbose

Aumente a verbosidade do registro. Use --debug para logs de depuração completos.

az ml data mount

Pré-visualizar

Este comando está em pré-visualização e em desenvolvimento. Níveis de referência e de apoio: https://aka.ms/CLI_refstatus

Monte um ativo de dados específico em um caminho local. Por enquanto, apenas Linux é suportado.

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

Exemplos

Montar uma versão de ativo de dados com URI de ativo nomeado

az ml data mount --mount-point /mnt/my-data --mode ro_mount --path azureml:my_urifolder:1

Monte uma versão de ativo de dados com o URI completo do AzureML

az ml data mount --mount-point /mnt/my-data --mode ro_mount --path azureml://subscriptions/my-sub-id/resourcegroups/my-rg/workspaces/myworkspace/data/some_data/versions/5

Monte todas as versões de um ativo de dados com URI de ativo nomeado

az ml data mount --mount-point /mnt/my-data --mode ro_mount --path azureml:my_urifolder

Monte todas as versões de um ativo de dados com o URI completo do AzureML

az ml data mount --mount-point /mnt/my-data --mode ro_mount --path azureml://subscriptions/my-sub-id/resourcegroups/my-rg/workspaces/myworkspace/data/some_data

Monte dados no servidor HTTP(s) público por URL

az ml data mount --mount-point /mnt/my-data --mode ro_mount --path https://raw.githubusercontent.com/pandas-dev/pandas/main/doc/data/titanic.csv

Montar dados no Azure pela URL de Armazenamento de Blob do Azure

az ml data mount --mount-point /mnt/my-data --mode ro_mount --path https://<account_name>.blob.core.windows.net/<container_name>/<path>

Montar dados no Azure pela URL do Azure Data Lake Storage Gen 2

az ml data mount --mount-point /mnt/my-data --mode ro_mount --path abfss://<file_system>@<account_name>.dfs.core.windows.net/<path>

Parâmetros Obrigatórios

--path

O caminho do ativo de dados a ser montado, na forma de azureml:<name> ou azureml:<name>:<version>.

Parâmetros Opcionais

--mode

Modo de montagem. Somente ro_mount (somente leitura) é suportado para montagem de ativos de dados.

valor predefinido: ro_mount

--mount-point

Um caminho local usado como ponto de montagem.

valor predefinido: /home/azureuser/mount/data

--persistent

Faça com que a montagem persista nas reinicializações. Suportado apenas em instância de computação.

valor predefinido: False

--resource-group -g

o nome do grupo de recursos. Você pode configurar o grupo padrão usando az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nome do espaço de trabalho do Azure ML. Você pode configurar o espaço de trabalho padrão usando az configure --defaults workspace=<name>o .

Parâmetros de Globais

--debug

Aumente a verbosidade do log para mostrar todos os logs de depuração.

--help -h

Mostrar esta mensagem de ajuda e sair.

--only-show-errors

Mostrar apenas erros, suprimindo avisos.

--output -o

Formato de saída.

valores aceites: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

valor predefinido: json

--query

Cadeia de caracteres de consulta JMESPath. Consulte http://jmespath.org/ para obter mais informações e exemplos.

--subscription

o nome ou o ID da subscrição. Você pode configurar a assinatura padrão usando az account set -s NAME_OR_IDo .

--verbose

Aumente a verbosidade do registro. Use --debug para logs de depuração completos.

az ml data restore

Restaure um ativo de dados arquivado.

Quando um ativo de dados arquivado é restaurado, ele não ficará mais oculto das consultas de lista (az ml data list). Se um contêiner de ativo de dados inteiro for arquivado, você poderá restaurar esse contêiner arquivado. Isso restaurará todas as versões do ativo de dados sob esse nome fornecido. Não é possível restaurar apenas uma versão específica do ativo de dados se todo o contêiner do ativo de dados estiver arquivado - você precisará restaurar todo o contêiner. Se apenas uma versão individual do ativo de dados tiver sido arquivada, você poderá restaurar essa versão específica.

az ml data restore --name
                   [--label]
                   [--resource-group]
                   [--version]
                   [--workspace-name]

Exemplos

Restaurar um contêiner de ativo de dados arquivado (restaura todas as versões desse ativo de dados)

az ml data restore --name my-env --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Restaurar uma versão específica do ativo de dados arquivados

az ml data restore --name my-env --version 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Parâmetros Obrigatórios

--name -n

Nome do ativo de dados.

Parâmetros Opcionais

--label -l

Rótulo do ativo de dados. Mutuamente exclusivo com a versão.

--resource-group -g

o nome do grupo de recursos. Você pode configurar o grupo padrão usando az configure --defaults group=<name>.

--version -v

Versão do ativo de dados. Mutuamente exclusivo com rótulo.

--workspace-name -w

Nome do espaço de trabalho do Azure ML. Você pode configurar o espaço de trabalho padrão usando az configure --defaults workspace=<name>o .

Parâmetros de Globais

--debug

Aumente a verbosidade do log para mostrar todos os logs de depuração.

--help -h

Mostrar esta mensagem de ajuda e sair.

--only-show-errors

Mostrar apenas erros, suprimindo avisos.

--output -o

Formato de saída.

valores aceites: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

valor predefinido: json

--query

Cadeia de caracteres de consulta JMESPath. Consulte http://jmespath.org/ para obter mais informações e exemplos.

--subscription

o nome ou o ID da subscrição. Você pode configurar a assinatura padrão usando az account set -s NAME_OR_IDo .

--verbose

Aumente a verbosidade do registro. Use --debug para logs de depuração completos.

Pré-visualizar

Este comando está em pré-visualização e em desenvolvimento. Níveis de referência e de apoio: https://aka.ms/CLI_refstatus

Compartilhe um ativo de dados específico do espaço de trabalho para o registro.

Copie um ativo de dados existente de um espaço de trabalho para um registro para reutilização entre espaços de trabalho.

az ml data share --name
                 --registry-name
                 --resource-group
                 --share-with-name
                 --share-with-version
                 --version
                 --workspace-name

Compartilhar um ativo de dados existente do espaço de trabalho para o registro

az ml data share --name my-data --version my-version --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace --share-with-name new-name-in-registry --share-with-version new-version-in-registry --registry-name my-registry

--name -n

Nome do ativo de dados.

--registry-name

Registo de destino.

--resource-group -g

o nome do grupo de recursos. Você pode configurar o grupo padrão usando az configure --defaults group=<name>.

--share-with-name

Nome do ativo de dados a ser criado.

--share-with-version

Versão do ativo de dados a ser criado.

--version -v

Versão do ativo de dados.

--workspace-name -w

Nome do espaço de trabalho do Azure ML. Você pode configurar o espaço de trabalho padrão usando az configure --defaults workspace=<name>o .

Parâmetros de Globais

--debug

Aumente a verbosidade do log para mostrar todos os logs de depuração.

--help -h

Mostrar esta mensagem de ajuda e sair.

--only-show-errors

Mostrar apenas erros, suprimindo avisos.

--output -o

Formato de saída.

valores aceites: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

valor predefinido: json

--query

Cadeia de caracteres de consulta JMESPath. Consulte http://jmespath.org/ para obter mais informações e exemplos.

--subscription

o nome ou o ID da subscrição. Você pode configurar a assinatura padrão usando az account set -s NAME_OR_IDo .

--verbose

Aumente a verbosidade do registro. Use --debug para logs de depuração completos.

az ml data show

Mostra detalhes de um ativo de dados em um espaço de trabalho/registro. Se estiver a utilizar um registo, substitua --workspace-name my-workspace pela --registry-name <registry-name> opção.

az ml data show --name
                [--label]
                [--registry-name]
                [--resource-group]
                [--version]
                [--workspace-name]

Exemplos

Mostrar detalhes de um ativo de dados com o nome e a versão especificados em um espaço de trabalho

az ml data show --name my-data --version 1 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Mostrar detalhes de um ativo de dados com o nome e o rótulo especificados

az ml data show --name my-data --label latest --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Mostrar detalhes de um ativo de dados com o nome e a versão especificados em um registro

az ml data show --name my-data --version 1 --registry-name my-registry-name

Parâmetros Obrigatórios

--name -n

Nome do ativo de dados.

Parâmetros Opcionais

--label -l

Rótulo do ativo de dados. Deve ser fornecido, se a versão não for fornecida. Mutuamente exclusivo com a versão.

--registry-name

--resource-group -g

o nome do grupo de recursos. Você pode configurar o grupo padrão usando az configure --defaults group=<name>.

--version -v

Versão do ativo de dados. Deve ser fornecido, se o rótulo não for fornecido. Mutuamente exclusivo com rótulo.

--workspace-name -w

Nome do espaço de trabalho do Azure ML. Você pode configurar o espaço de trabalho padrão usando az configure --defaults workspace=<name>o .

Parâmetros de Globais

--debug

Aumente a verbosidade do log para mostrar todos os logs de depuração.

--help -h

Mostrar esta mensagem de ajuda e sair.

--only-show-errors

Mostrar apenas erros, suprimindo avisos.

--output -o

Formato de saída.

valores aceites: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

valor predefinido: json

--query

Cadeia de caracteres de consulta JMESPath. Consulte http://jmespath.org/ para obter mais informações e exemplos.

--subscription

o nome ou o ID da subscrição. Você pode configurar a assinatura padrão usando az account set -s NAME_OR_IDo .

--verbose

Aumente a verbosidade do registro. Use --debug para logs de depuração completos.

az ml data update

Atualizar um ativo de dados.

Apenas as propriedades 'description' e 'tags' podem ser atualizadas.

az ml data update --name
                  --resource-group
                  --workspace-name
                  [--add]
                  [--force-string]
                  [--label]
                  [--registry-name]
                  [--remove]
                  [--set]
                  [--version]

Parâmetros Obrigatórios

--name -n

Nome do ativo de dados.

--resource-group -g

o nome do grupo de recursos. Você pode configurar o grupo padrão usando az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nome do espaço de trabalho do Azure ML. Você pode configurar o espaço de trabalho padrão usando az configure --defaults workspace=<name>o .

Parâmetros Opcionais

--add

Adicione um objeto a uma lista de objetos especificando um caminho e pares de valor de chave. Exemplo: --add property.listProperty <key=value, string or JSON string>.

valor predefinido: []

--force-string

Ao usar 'set' ou 'add', preserve literais de string em vez de tentar converter para JSON.

valor predefinido: False

--label -l

Rótulo do ativo de dados. Deve ser fornecido, se a versão não for fornecida. Mutuamente exclusivo com a versão.

--registry-name

--remove

Remova uma propriedade ou um elemento de uma lista. Exemplo: --remove property.list <indexToRemove> OR --remove propertyToRemove.

valor predefinido: []

--set

Atualize um objeto especificando um caminho de propriedade e um valor a ser definido. Exemplo: --set property1.property2=<value>.

valor predefinido: []

--version -v

Versão do ativo de dados. Deve ser fornecido, se o rótulo não for fornecido. Mutuamente exclusivo com rótulo.

Parâmetros de Globais

--debug

Aumente a verbosidade do log para mostrar todos os logs de depuração.

--help -h

Mostrar esta mensagem de ajuda e sair.

--only-show-errors

Mostrar apenas erros, suprimindo avisos.

--output -o

Formato de saída.

valores aceites: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

valor predefinido: json

--query

Cadeia de caracteres de consulta JMESPath. Consulte http://jmespath.org/ para obter mais informações e exemplos.

--subscription

o nome ou o ID da subscrição. Você pode configurar a assinatura padrão usando az account set -s NAME_OR_IDo .

--verbose

Aumente a verbosidade do registro. Use --debug para logs de depuração completos.

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az ml data

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az ml data archive

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Parâmetros Obrigatórios

Parâmetros Opcionais

az ml data create

Exemplos

Parâmetros Opcionais

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Exemplos

Parâmetros Obrigatórios

Parâmetros Opcionais

az ml data list

Exemplos

Parâmetros Opcionais

az ml data list-materialization-status

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Parâmetros Obrigatórios

Parâmetros Opcionais

az ml data mount

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Parâmetros Obrigatórios

Parâmetros Opcionais

az ml data restore

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Parâmetros Opcionais

az ml data show

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Parâmetros Obrigatórios

Parâmetros Opcionais

az ml data update

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