az ml online-endpoint

  • Başvuru

Not

Bu başvuru, Azure CLI (sürüm 2.15.0 veya üzeri) için ml uzantısının bir parçasıdır. Uzantı, az ml online-endpoint komutunu ilk kez çalıştırdığınızda otomatik olarak yüklenir. Uzantılar hakkında daha fazla bilgi edinin.

Azure ML çevrimiçi uç noktalarını yönetme.

Azure ML uç noktaları, model dağıtımlarını oluşturmak ve yönetmek için basit bir arabirim sağlar. Her uç nokta bir veya daha fazla dağıtıma sahip olabilir ve gerekirse tek bir puanlama uç noktasından gelen trafiğin birden çok dağıtıma dağıtılmasını sağlar. Bu, denetimli dağıtım gibi senaryolar için kullanışlıdır.

Azure ML iki tür uç noktayı destekler: çevrimiçi ve toplu iş. Çevrimiçi uç noktalar gerçek zamanlı çıkarımları desteklerken, toplu iş uç noktaları çevrimdışı toplu puanlama için kullanılır.

Komutlar

Name Description Tür Durum
az ml online-endpoint create

Uç nokta oluşturma.

 Dahili GA
az ml online-endpoint delete

Uç noktayı silme.

 Dahili GA
az ml online-endpoint get-credentials

Çevrimiçi uç nokta için belirteci/anahtarları listeleyin.

 Dahili GA
az ml online-endpoint invoke

Uç nokta çağırma.

 Dahili GA
az ml online-endpoint list

Çalışma alanında uç noktaları listeleme.

 Dahili GA
az ml online-endpoint regenerate-keys

Çevrimiçi uç noktanın anahtarlarını yeniden oluşturma.

 Dahili GA
az ml online-endpoint show

Uç noktanın ayrıntılarını gösterme.

 Dahili GA
az ml online-endpoint update

Uç noktayı güncelleştirme.

 Dahili GA

az ml online-endpoint create

Uç nokta oluşturma.

Uç nokta oluşturmak için çevrimiçi uç nokta yapılandırmasına sahip bir YAML dosyası sağlayın. Uç nokta zaten varsa başarısız olur. Mevcut uç noktayı güncelleştirmek istiyorsanız az ml online-endpoint update komutunu kullanın.

az ml online-endpoint create --resource-group
                             --workspace-name
                             [--auth-mode]
                             [--file]
                             [--local {false, true}]
                             [--name]
                             [--no-wait]
                             [--set]
                             [--web]

Örnekler

YAML belirtim dosyasından uç nokta oluşturma

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

Gerekli Parametreler

--resource-group -g

Kaynak grubunun adı. kullanarak varsayılan grubu az configure --defaults group=<name>yapılandırabilirsiniz.

--workspace-name -w

Azure ML çalışma alanının adı. varsayılan çalışma alanını kullanarak az configure --defaults workspace=<name>yapılandırabilirsiniz.

İsteğe Bağlı Parametreler

--auth-mode

Uç nokta için kimlik doğrulama yöntemi. İzin verilen değerler: anahtar, aml_token. Varsayılan: anahtar.

--file -f

Azure ML çevrimiçi uç nokta belirtimini içeren YAML dosyasının yerel yolu. Çevrimiçi uç nokta için YAML başvuru belgelerine şu konumdan ulaşabilirsiniz: https://aka.ms/ml-cli-v2-endpoint-online-yaml-reference.

--local

Uç noktayı yerel olarak oluşturun. Not: Trafik ve kimlik doğrulaması yerel olarak desteklenmez. 'az ml online-deployment create --local' komutunu doğrudan kullanabilirsiniz. Yoksa bir uç nokta oluşturur.

kabul edilen değerler: false, true
varsayılan değer: False
--name -n

Çevrimiçi uç noktanın adı.

--no-wait

Uzun süre çalışan işlemin bitmesini beklemeyin. Varsayılan değer False'tur.

varsayılan değer: False
--set

Ayarlanacağı özellik yolunu ve değerini belirterek nesneyi güncelleştirin. Örnek: --set property1.property2=.

--web -e

Uç noktanın ayrıntılarını Azure ML Studio'da bir web tarayıcısında gösterin.

varsayılan değer: False
Global Parametreler
--debug

Tüm hata ayıklama günlüklerini göstermek için günlük ayrıntı düzeyini artırın.

--help -h

Bu yardım iletisini göster ve çık.

--only-show-errors

Yalnızca hataları gösterir ve uyarıları gizler.

--output -o

Çıkış biçimi.

kabul edilen değerler: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
varsayılan değer: json
--query

JMESPath sorgu dizesi. Daha fazla bilgi ve örnek için bkz http://jmespath.org/ .

--subscription

Aboneliğin adı veya kimliği. kullanarak az account set -s NAME_OR_IDvarsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.

--verbose

Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.

az ml online-endpoint delete

Uç noktayı silme.

az ml online-endpoint delete --name
                             --resource-group
                             --workspace-name
                             [--local {false, true}]
                             [--no-wait]
                             [--yes]

Örnekler

Tüm dağıtımları dahil olmak üzere çevrimiçi uç noktayı silme

az ml online-endpoint delete --name my-online-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Gerekli Parametreler

--name -n

Çevrimiçi uç noktanın adı.

--resource-group -g

Kaynak grubunun adı. kullanarak varsayılan grubu az configure --defaults group=<name>yapılandırabilirsiniz.

--workspace-name -w

Azure ML çalışma alanının adı. varsayılan çalışma alanını kullanarak az configure --defaults workspace=<name>yapılandırabilirsiniz.

İsteğe Bağlı Parametreler

--local

Yerel uç noktayı silin.

kabul edilen değerler: false, true
varsayılan değer: False
--no-wait

Uzun süre çalışan işlemin bitmesini beklemeyin. Varsayılan değer False'tur.

varsayılan değer: False
--yes -y

Onay istemde bulunmayın.

varsayılan değer: False
Global Parametreler
--debug

Tüm hata ayıklama günlüklerini göstermek için günlük ayrıntı düzeyini artırın.

--help -h

Bu yardım iletisini göster ve çık.

--only-show-errors

Yalnızca hataları gösterir ve uyarıları gizler.

--output -o

Çıkış biçimi.

kabul edilen değerler: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
varsayılan değer: json
--query

JMESPath sorgu dizesi. Daha fazla bilgi ve örnek için bkz http://jmespath.org/ .

--subscription

Aboneliğin adı veya kimliği. kullanarak az account set -s NAME_OR_IDvarsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.

--verbose

Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.

az ml online-endpoint get-credentials

Çevrimiçi uç nokta için belirteci/anahtarları listeleyin.

az ml online-endpoint get-credentials --name
                                      --resource-group
                                      --workspace-name

Örnekler

Çevrimiçi uç noktanın anahtarlarını listeleme

az ml online-endpoint get-credentials --name my-online-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Gerekli Parametreler

--name -n

Çevrimiçi uç noktanın adı.

--resource-group -g

Kaynak grubunun adı. kullanarak varsayılan grubu az configure --defaults group=<name>yapılandırabilirsiniz.

--workspace-name -w

Azure ML çalışma alanının adı. varsayılan çalışma alanını kullanarak az configure --defaults workspace=<name>yapılandırabilirsiniz.

Global Parametreler
--debug

Tüm hata ayıklama günlüklerini göstermek için günlük ayrıntı düzeyini artırın.

--help -h

Bu yardım iletisini göster ve çık.

--only-show-errors

Yalnızca hataları gösterir ve uyarıları gizler.

--output -o

Çıkış biçimi.

kabul edilen değerler: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
varsayılan değer: json
--query

JMESPath sorgu dizesi. Daha fazla bilgi ve örnek için bkz http://jmespath.org/ .

--subscription

Aboneliğin adı veya kimliği. kullanarak az account set -s NAME_OR_IDvarsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.

--verbose

Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.

az ml online-endpoint invoke

Uç nokta çağırma.

Bazı istek verileriyle çevrimiçi uç noktayı çağırabilirsiniz. Bu gerçek zamanlı çıkarım olur ve puanlama sonuçları hemen döndürülür.

az ml online-endpoint invoke --name
                             --resource-group
                             --workspace-name
                             [--deployment-name]
                             [--local {false, true}]
                             [--request-file]

Örnekler

Bazı istek verileriyle çevrimiçi uç nokta çağırma

az ml online-endpoint invoke --name my-online-endpoint --request-file sample_request.json --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Belirli bir dağıtımı hedefleyen çevrimiçi uç noktayı çağırma

az ml online-endpoint invoke --name my-online-endpoint --deployment my-deployment --request-file sample_request.json --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Gerekli Parametreler

--name -n

Çevrimiçi uç noktanın adı.

--resource-group -g

Kaynak grubunun adı. kullanarak varsayılan grubu az configure --defaults group=<name>yapılandırabilirsiniz.

--workspace-name -w

Azure ML çalışma alanının adı. varsayılan çalışma alanını kullanarak az configure --defaults workspace=<name>yapılandırabilirsiniz.

İsteğe Bağlı Parametreler

--deployment-name -d

Hedeflene dağıtımın adı.

--local

Yerel uç noktayı çağır. Bu yalnızca bu uç nokta için yerel bir dağıtım oluşturulduysa çalışır.

kabul edilen değerler: false, true
varsayılan değer: False
--request-file -r

İstek verilerini içeren JSON dosyasının yerel yolu.

Global Parametreler
--debug

Tüm hata ayıklama günlüklerini göstermek için günlük ayrıntı düzeyini artırın.

--help -h

Bu yardım iletisini göster ve çık.

--only-show-errors

Yalnızca hataları gösterir ve uyarıları gizler.

--output -o

Çıkış biçimi.

kabul edilen değerler: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
varsayılan değer: json
--query

JMESPath sorgu dizesi. Daha fazla bilgi ve örnek için bkz http://jmespath.org/ .

--subscription

Aboneliğin adı veya kimliği. kullanarak az account set -s NAME_OR_IDvarsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.

--verbose

Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.

az ml online-endpoint list

Çalışma alanında uç noktaları listeleme.

az ml online-endpoint list --resource-group
                           --workspace-name
                           [--local {false, true}]

Örnekler

Çalışma alanında tüm çevrimiçi uç noktaları listeleme

az ml online-endpoint list --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Çalışma alanında tüm toplu iş uç noktalarını listeleme

az ml online-endpoint list  --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Komutların sonuçları üzerinde JMESPath sorgusu yürütmek için --query bağımsız değişkenini kullanarak çalışma alanında tüm çevrimiçi uç noktaları listeleyin.

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

Gerekli Parametreler

--resource-group -g

Kaynak grubunun adı. kullanarak varsayılan grubu az configure --defaults group=<name>yapılandırabilirsiniz.

--workspace-name -w

Azure ML çalışma alanının adı. varsayılan çalışma alanını kullanarak az configure --defaults workspace=<name>yapılandırabilirsiniz.

İsteğe Bağlı Parametreler

--local

Tüm yerel uç noktaları listeleyin.

kabul edilen değerler: false, true
varsayılan değer: False
Global Parametreler
--debug

Tüm hata ayıklama günlüklerini göstermek için günlük ayrıntı düzeyini artırın.

--help -h

Bu yardım iletisini göster ve çık.

--only-show-errors

Yalnızca hataları gösterir ve uyarıları gizler.

--output -o

Çıkış biçimi.

kabul edilen değerler: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
varsayılan değer: json
--query

JMESPath sorgu dizesi. Daha fazla bilgi ve örnek için bkz http://jmespath.org/ .

--subscription

Aboneliğin adı veya kimliği. kullanarak az account set -s NAME_OR_IDvarsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.

--verbose

Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.

az ml online-endpoint regenerate-keys

Çevrimiçi uç noktanın anahtarlarını yeniden oluşturma.

az ml online-endpoint regenerate-keys --name
                                      --resource-group
                                      --workspace-name
                                      [--key-type]
                                      [--no-wait]

Örnekler

Çevrimiçi uç nokta için anahtarları yeniden oluşturma

az ml online-endpoint regenerate-keys --name my-online-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Gerekli Parametreler

--name -n

Çevrimiçi uç noktanın adı.

--resource-group -g

Kaynak grubunun adı. kullanarak varsayılan grubu az configure --defaults group=<name>yapılandırabilirsiniz.

--workspace-name -w

Azure ML çalışma alanının adı. varsayılan çalışma alanını kullanarak az configure --defaults workspace=<name>yapılandırabilirsiniz.

İsteğe Bağlı Parametreler

--key-type

Yeniden oluşturulacak anahtarın türü. İzin verilen değerler: birincil, ikincil.

varsayılan değer: primary
--no-wait

Uzun süre çalışan işlemin bitmesini beklemeyin. Varsayılan değer False'tur.

varsayılan değer: False
Global Parametreler
--debug

Tüm hata ayıklama günlüklerini göstermek için günlük ayrıntı düzeyini artırın.

--help -h

Bu yardım iletisini göster ve çık.

--only-show-errors

Yalnızca hataları gösterir ve uyarıları gizler.

--output -o

Çıkış biçimi.

kabul edilen değerler: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
varsayılan değer: json
--query

JMESPath sorgu dizesi. Daha fazla bilgi ve örnek için bkz http://jmespath.org/ .

--subscription

Aboneliğin adı veya kimliği. kullanarak az account set -s NAME_OR_IDvarsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.

--verbose

Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.

az ml online-endpoint show

Uç noktanın ayrıntılarını gösterme.

az ml online-endpoint show --name
                           --resource-group
                           --workspace-name
                           [--local {false, true}]
                           [--web]

Örnekler

Toplu iş uç noktasının ayrıntılarını gösterme

az ml online-endpoint show --name my-online-endpoint  --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Komutların sonuçlarında JMESPath sorgusu yürütmek için --query bağımsız değişkenini kullanarak uç noktanın sağlama durumunu gösterin.

az ml online-endpoint show -n my-endpoint --query "{Name:name,State:provisioning_state}"  --output table --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Gerekli Parametreler

--name -n

Çevrimiçi uç noktanın adı.

--resource-group -g

Kaynak grubunun adı. kullanarak varsayılan grubu az configure --defaults group=<name>yapılandırabilirsiniz.

--workspace-name -w

Azure ML çalışma alanının adı. varsayılan çalışma alanını kullanarak az configure --defaults workspace=<name>yapılandırabilirsiniz.

İsteğe Bağlı Parametreler

--local

Yerel uç noktayı göster.

kabul edilen değerler: false, true
varsayılan değer: False
--web -e

Uç noktanın ayrıntılarını Azure ML Studio'da bir web tarayıcısında gösterin.

varsayılan değer: False
Global Parametreler
--debug

Tüm hata ayıklama günlüklerini göstermek için günlük ayrıntı düzeyini artırın.

--help -h

Bu yardım iletisini göster ve çık.

--only-show-errors

Yalnızca hataları gösterir ve uyarıları gizler.

--output -o

Çıkış biçimi.

kabul edilen değerler: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
varsayılan değer: json
--query

JMESPath sorgu dizesi. Daha fazla bilgi ve örnek için bkz http://jmespath.org/ .

--subscription

Aboneliğin adı veya kimliği. kullanarak az account set -s NAME_OR_IDvarsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.

--verbose

Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.

az ml online-endpoint update

Uç noktayı güncelleştirme.

Bir uç noktanın 'description', 'tags' ve 'traffic' özellikleri güncelleştirilebilir. Ayrıca, bir uç noktaya yeni dağıtımlar eklenebilir ve mevcut dağıtımlar güncelleştirilebilir.

az ml online-endpoint update --resource-group
                             --workspace-name
                             [--add]
                             [--file]
                             [--force-string]
                             [--local {false, true}]
                             [--mirror-traffic]
                             [--name]
                             [--no-wait]
                             [--remove]
                             [--set]
                             [--traffic]
                             [--web]

Örnekler

YAML belirtim dosyasından uç noktayı güncelleştirme

az ml online-endpoint update --file updated_endpoint.yml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Uç nokta için trafik ayarlarını güncelleştirme

az ml online-endpoint update --name my-online-endpoint  --traffic "my-new-deployment=100" --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Gerekli Parametreler

--resource-group -g

Kaynak grubunun adı. kullanarak varsayılan grubu az configure --defaults group=<name>yapılandırabilirsiniz.

--workspace-name -w

Azure ML çalışma alanının adı. varsayılan çalışma alanını kullanarak az configure --defaults workspace=<name>yapılandırabilirsiniz.

İsteğe Bağlı Parametreler

--add

Bir yol ve anahtar değer çiftleri belirterek nesne listesine nesne ekleyin. Örnek: --add property.listProperty <key=value, string or JSON string>.

varsayılan değer: []
--file -f

Azure ML çevrimiçi uç nokta belirtimini içeren YAML dosyasının yerel yolu. Çevrimiçi uç nokta için YAML başvuru belgelerine şu konumdan ulaşabilirsiniz: https://aka.ms/ml-cli-v2-endpoint-online-yaml-reference.

--force-string

'set' veya 'add' kullanırken, JSON'a dönüştürmeye çalışmak yerine dize değişmez değerlerini koruyun.

varsayılan değer: False
--local

Yerel uç noktayı güncelleştirin.

kabul edilen değerler: false, true
varsayılan değer: False
--mirror-traffic

Canlı trafiğin yinelenen yüzdesini bir dağıtımı eğitmeye yönlendirir.

--name -n

Çevrimiçi uç noktanın adı.

--no-wait

Uzun süre çalışan işlemin bitmesini beklemeyin. Varsayılan değer False'tur.

varsayılan değer: False
--remove

Bir özelliği veya öğeyi listeden kaldırın. Örnek: --remove property.list <indexToRemove> OR --remove propertyToRemove.

varsayılan değer: []
--set

Ayarlanacağı özellik yolunu ve değerini belirterek nesneyi güncelleştirin. Örnek: --set property1.property2=<value>.

varsayılan değer: []
--traffic -r

Uç noktanın trafik ayarları için tırnak içinde boşlukla ayrılmış anahtar-değer çiftleri.

--web -e

Uç noktanın ayrıntılarını Azure ML Studio'da bir web tarayıcısında gösterin.

varsayılan değer: False
Global Parametreler
--debug

Tüm hata ayıklama günlüklerini göstermek için günlük ayrıntı düzeyini artırın.

--help -h

Bu yardım iletisini göster ve çık.

--only-show-errors

Yalnızca hataları gösterir ve uyarıları gizler.

--output -o

Çıkış biçimi.

kabul edilen değerler: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
varsayılan değer: json
--query

JMESPath sorgu dizesi. Daha fazla bilgi ve örnek için bkz http://jmespath.org/ .

--subscription

Aboneliğin adı veya kimliği. kullanarak az account set -s NAME_OR_IDvarsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.

--verbose

Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.