az ml online-deployment
Not
Bu başvuru, Azure CLI (sürüm 2.15.0 veya üzeri) için ml uzantısının bir parçasıdır. Uzantı, az ml online-deployment komutunu ilk kez çalıştırdığınızda otomatik olarak yüklenir. Uzantılar hakkında daha fazla bilgi edinin.
Azure ML çevrimiçi dağıtımlarını yönetme.
Azure ML dağıtımları, model dağıtımlarını oluşturmak ve yönetmek için basit bir arabirim sağlar.
Komutlar
Name | Description | Tür | Durum |
---|---|---|---|
az ml online-deployment create |
Dağıtım oluşturma. Dağıtım zaten varsa, başarısız olur. Mevcut dağıtımı güncelleştirmek istiyorsanız az ml online-deployment update komutunu kullanın. |
Dahili | GA |
az ml online-deployment delete |
Dağıtımı silme. |
Dahili | GA |
az ml online-deployment get-logs |
Çevrimiçi dağıtım için kapsayıcı günlüklerini alın. |
Dahili | GA |
az ml online-deployment list |
Dağıtımları listeleme. |
Dahili | GA |
az ml online-deployment show |
Dağıtımı gösterme. |
Dahili | GA |
az ml online-deployment update |
Dağıtımı güncelleştirme. |
Dahili | GA |
az ml online-deployment create
Dağıtım oluşturma. Dağıtım zaten varsa, başarısız olur. Mevcut dağıtımı güncelleştirmek istiyorsanız az ml online-deployment update komutunu kullanın.
Genel amaçlı uç noktalar için önerilen en düşük işlem SKU'su Standard_DS3_v2. SKU'lar hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz: https://video2.skills-academy.com/en-us/azure/machine-learning/reference-managed-online-endpoints-vm-sku-list.
az ml online-deployment create --file
--resource-group
--workspace-name
[--all-traffic]
[--endpoint-name]
[--local {false, true}]
[--local-enable-gpu {false, true}]
[--name]
[--no-wait]
[--package-model]
[--set]
[--skip-script-validation]
[--vscode-debug {false, true}]
[--web]
Örnekler
YAML belirtim dosyasından dağıtım oluşturma
az ml online-deployment create --file deployment.yaml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Gerekli Parametreler
Azure ML çevrimiçi dağıtım belirtimini içeren YAML dosyasının yerel yolu. Çevrimiçi dağıtım için YAML başvuru belgelerine şu konumdan ulaşabilirsiniz: https://aka.ms/ml-cli-v2-deployment-managed-online-yaml-reference, https://aka.ms/ml-cli-v2-deployment-kubernetes-online-yaml-reference.
Kaynak grubunun adı. kullanarak varsayılan grubu az configure --defaults group=<name>
yapılandırabilirsiniz.
Azure ML çalışma alanının adı. varsayılan çalışma alanını kullanarak az configure --defaults workspace=<name>
yapılandırabilirsiniz.
İsteğe Bağlı Parametreler
Başarıyla oluşturulduktan sonra uç nokta trafiğini bu dağıtıma %100 ayarlar, --no-wait ile çalışmaz.
Çevrimiçi uç noktanın adı.
Docker kullanarak yerel olarak dağıtım oluşturun. Uç nokta başına yalnızca bir dağıtıma izin verilir. Not: Belirtilen uç nokta yoksa oluşturulur.
Yerel dağıtım için GPU'yi etkinleştirin.
Dağıtımın adı.
Uzun süre çalışan işlemin bitmesini beklemeyin.
[BU ÖNİzLEMEDE] Dağıtım yaml'sinden paketlenmiş ortam oluşturun ve dağıtım için paketlenmiş ortamı kullanın.
Ayarlanacağı özellik yolunu ve değerini belirterek nesneyi güncelleştirin. Örnek: --set property1.property2=.
Kullanıcının dağıtım puanlama betiği doğrulamasını atlamasına izin verir.
Yerel uç nokta oluşturun ve VSCode hata ayıklayıcısını ekleyin. Yalnızca --local bayrağıyla çalışır.
Dağıtımın ayrıntılarını Azure ML Studio'da bir web tarayıcısında gösterin.
Global Parametreler
Tüm hata ayıklama günlüklerini göstermek için günlük ayrıntı düzeyini artırın.
Bu yardım iletisini göster ve çık.
Yalnızca hataları gösterir ve uyarıları gizler.
Çıkış biçimi.
JMESPath sorgu dizesi. Daha fazla bilgi ve örnek için bkz http://jmespath.org/ .
Aboneliğin adı veya kimliği. kullanarak az account set -s NAME_OR_ID
varsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.
Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.
az ml online-deployment delete
Dağıtımı silme.
az ml online-deployment delete --endpoint-name
--name
--resource-group
--workspace-name
[--local {false, true}]
[--no-wait]
[--yes]
Örnekler
Dağıtımı onay ile silme
az ml online-deployment delete --name my-deployment --endpoint-name my-endpoint --yes --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Gerekli Parametreler
Çevrimiçi uç noktanın adı.
Dağıtımın adı.
Kaynak grubunun adı. kullanarak varsayılan grubu az configure --defaults group=<name>
yapılandırabilirsiniz.
Azure ML çalışma alanının adı. varsayılan çalışma alanını kullanarak az configure --defaults workspace=<name>
yapılandırabilirsiniz.
İsteğe Bağlı Parametreler
Docker ortamından yerel dağıtımı silin.
Uzun süre çalışan işlemin bitmesini beklemeyin.
Onay istemde bulunmayın.
Global Parametreler
Tüm hata ayıklama günlüklerini göstermek için günlük ayrıntı düzeyini artırın.
Bu yardım iletisini göster ve çık.
Yalnızca hataları gösterir ve uyarıları gizler.
Çıkış biçimi.
JMESPath sorgu dizesi. Daha fazla bilgi ve örnek için bkz http://jmespath.org/ .
Aboneliğin adı veya kimliği. kullanarak az account set -s NAME_OR_ID
varsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.
Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.
az ml online-deployment get-logs
Çevrimiçi dağıtım için kapsayıcı günlüklerini alın.
az ml online-deployment get-logs --endpoint-name
--name
--resource-group
--workspace-name
[--container]
[--lines]
[--local {false, true}]
Örnekler
Çevrimiçi dağıtım için kapsayıcı günlüklerini alma
az ml online-deployment get-logs --name my-deployment --endpoint-name my-endpoint --lines 100 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Gerekli Parametreler
Çevrimiçi uç noktanın adı.
Dağıtımın adı.
Kaynak grubunun adı. kullanarak varsayılan grubu az configure --defaults group=<name>
yapılandırabilirsiniz.
Azure ML çalışma alanının adı. varsayılan çalışma alanını kullanarak az configure --defaults workspace=<name>
yapılandırabilirsiniz.
İsteğe Bağlı Parametreler
Günlüklerin alındığı kapsayıcı türü. İzin verilen değerler: çıkarım-sunucusu, depolama başlatıcı.
Kuyruğa alınacak en fazla çizgi sayısı.
Docker ortamındaki yerel dağıtımdan günlükleri alın.
Global Parametreler
Tüm hata ayıklama günlüklerini göstermek için günlük ayrıntı düzeyini artırın.
Bu yardım iletisini göster ve çık.
Yalnızca hataları gösterir ve uyarıları gizler.
Çıkış biçimi.
JMESPath sorgu dizesi. Daha fazla bilgi ve örnek için bkz http://jmespath.org/ .
Aboneliğin adı veya kimliği. kullanarak az account set -s NAME_OR_ID
varsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.
Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.
az ml online-deployment list
Dağıtımları listeleme.
az ml online-deployment list --endpoint-name
--resource-group
--workspace-name
[--local {false, true}]
Örnekler
Uç noktada dağıtımı listeleme
az ml online-deployment list --endpoint-name my-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Gerekli Parametreler
Uç noktanın adı.
Kaynak grubunun adı. kullanarak varsayılan grubu az configure --defaults group=<name>
yapılandırabilirsiniz.
Azure ML çalışma alanının adı. varsayılan çalışma alanını kullanarak az configure --defaults workspace=<name>
yapılandırabilirsiniz.
İsteğe Bağlı Parametreler
Yerel dağıtımı bu yerel uç noktanın altında listeleyin.
Global Parametreler
Tüm hata ayıklama günlüklerini göstermek için günlük ayrıntı düzeyini artırın.
Bu yardım iletisini göster ve çık.
Yalnızca hataları gösterir ve uyarıları gizler.
Çıkış biçimi.
JMESPath sorgu dizesi. Daha fazla bilgi ve örnek için bkz http://jmespath.org/ .
Aboneliğin adı veya kimliği. kullanarak az account set -s NAME_OR_ID
varsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.
Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.
az ml online-deployment show
Dağıtımı gösterme.
az ml online-deployment show --endpoint-name
--name
--resource-group
--workspace-name
[--local {false, true}]
[--web]
Örnekler
Dağıtımı gösterme
az ml online-deployment show --name my-deployment --endpoint-name my-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Gerekli Parametreler
Çevrimiçi uç noktanın adı.
Dağıtımın adı.
Kaynak grubunun adı. kullanarak varsayılan grubu az configure --defaults group=<name>
yapılandırabilirsiniz.
Azure ML çalışma alanının adı. varsayılan çalışma alanını kullanarak az configure --defaults workspace=<name>
yapılandırabilirsiniz.
İsteğe Bağlı Parametreler
Docker ortamından yerel dağıtımı gösterin.
Dağıtımın ayrıntılarını Azure ML Studio'da bir web tarayıcısında gösterin.
Global Parametreler
Tüm hata ayıklama günlüklerini göstermek için günlük ayrıntı düzeyini artırın.
Bu yardım iletisini göster ve çık.
Yalnızca hataları gösterir ve uyarıları gizler.
Çıkış biçimi.
JMESPath sorgu dizesi. Daha fazla bilgi ve örnek için bkz http://jmespath.org/ .
Aboneliğin adı veya kimliği. kullanarak az account set -s NAME_OR_ID
varsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.
Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.
az ml online-deployment update
Dağıtımı güncelleştirme.
az ml online-deployment update --resource-group
--workspace-name
[--add]
[--endpoint-name]
[--file]
[--force-string]
[--local {false, true}]
[--local-enable-gpu {false, true}]
[--name]
[--no-wait]
[--remove]
[--set]
[--skip-script-validation]
[--vscode-debug {false, true}]
[--web]
Örnekler
YAML belirtim dosyasından dağıtımı güncelleştirme
az ml online-deployment update --file deployment.yaml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Gerekli Parametreler
Kaynak grubunun adı. kullanarak varsayılan grubu az configure --defaults group=<name>
yapılandırabilirsiniz.
Azure ML çalışma alanının adı. varsayılan çalışma alanını kullanarak az configure --defaults workspace=<name>
yapılandırabilirsiniz.
İsteğe Bağlı Parametreler
Bir yol ve anahtar değer çiftleri belirterek nesne listesine nesne ekleyin. Örnek: --add property.listProperty <key=value, string or JSON string>
.
Çevrimiçi uç noktanın adı.
Azure ML çevrimiçi dağıtım belirtimini içeren YAML dosyasının yerel yolu. Çevrimiçi dağıtım için YAML başvuru belgelerine şu konumdan ulaşabilirsiniz: https://aka.ms/ml-cli-v2-deployment-managed-online-yaml-reference, https://aka.ms/ml-cli-v2-deployment-kubernetes-online-yaml-reference.
'set' veya 'add' kullanırken, JSON'a dönüştürmeye çalışmak yerine dize değişmez değerlerini koruyun.
Docker ortamında yerel dağıtımı güncelleştirin.
Yerel dağıtım için GPU'yi etkinleştirin.
Dağıtımın adı.
Uzun süre çalışan işlemin bitmesini beklemeyin.
Bir özelliği veya öğeyi listeden kaldırın. Örnek: --remove property.list <indexToRemove>
OR --remove propertyToRemove
.
Ayarlanacağı özellik yolunu ve değerini belirterek nesneyi güncelleştirin. Örnek: --set property1.property2=<value>
.
Kullanıcının dağıtım puanlama betiği doğrulamasını atlamasına izin verir.
Yerel uç noktayı güncelleştirin ve VSCode hata ayıklayıcısını yeniden ekleyin. Yalnızca --local bayrağıyla çalışır.
Dağıtımın ayrıntılarını Azure ML Studio'da bir web tarayıcısında gösterin.
Global Parametreler
Tüm hata ayıklama günlüklerini göstermek için günlük ayrıntı düzeyini artırın.
Bu yardım iletisini göster ve çık.
Yalnızca hataları gösterir ve uyarıları gizler.
Çıkış biçimi.
JMESPath sorgu dizesi. Daha fazla bilgi ve örnek için bkz http://jmespath.org/ .
Aboneliğin adı veya kimliği. kullanarak az account set -s NAME_OR_ID
varsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.
Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.