Bagikan melalui

az ml data

  • Referensi

Nota

Referensi ini adalah bagian dari ekstensi ml untuk Azure CLI (versi 2.15.0 atau yang lebih tinggi). Ekstensi akan secara otomatis menginstal pertama kali Anda menjalankan perintah data az ml. Pelajari selengkapnya tentang ekstensi.

Mengelola aset data Azure ML.

Aset data Azure ML adalah referensi ke file di layanan penyimpanan atau URL publik Anda bersama dengan metadata yang sesuai. Mereka bukan salinan data Anda. Anda dapat menggunakan aset data ini untuk mengakses data yang relevan selama pelatihan model dan memasang atau mengunduh data yang dirujuk ke target komputasi Anda.

Perintah

Nama Deskripsi Jenis Status
az ml data archive

Mengarsipkan aset data.

 Ekstensi GA
az ml data create

Buat aset data di ruang kerja/registri. Jika Anda menggunakan registri, ganti --workspace-name my-workspace dengan opsi --registry-name <registry-name>.

 Ekstensi GA
az ml data import

Impor data dan buat aset data.

 Ekstensi Pratayang
az ml data list

Mencantumkan aset data di ruang kerja/registri. Jika Anda menggunakan registri, ganti --workspace-name my-workspace dengan opsi --registry-name <registry-name>.

 Ekstensi GA
az ml data list-materialization-status

Perlihatkan status daftar pekerjaan materialisasi impor data yang membuat versi aset data.

 Ekstensi Pratayang
az ml data mount

Pasang aset data tertentu ke jalur lokal. Untuk saat ini hanya Linux yang didukung.

 Ekstensi Pratayang
az ml data restore

Memulihkan aset data yang diarsipkan.

 Ekstensi GA
az ml data share

Bagikan aset data tertentu dari ruang kerja ke registri.

 Ekstensi Pratayang
az ml data show

Memperlihatkan detail untuk aset data di ruang kerja/registri. Jika Anda menggunakan registri, ganti --workspace-name my-workspace dengan opsi --registry-name <registry-name>.

 Ekstensi GA
az ml data update

Memperbarui aset data.

 Ekstensi GA

az ml data archive

Mengarsipkan aset data.

Pengarsipan aset data akan menyembunyikannya secara default dari kueri daftar (az ml data list). Anda masih dapat terus mereferensikan dan menggunakan aset data yang diarsipkan di alur kerja Anda. Anda dapat mengarsipkan kontainer aset data atau versi aset data tertentu. Pengarsipan kontainer aset data akan mengarsipkan semua versi aset data dengan nama yang diberikan. Anda dapat memulihkan aset data yang diarsipkan menggunakan az ml data restore. Jika seluruh kontainer aset data diarsipkan, Anda tidak dapat memulihkan versi aset data individual - Anda harus memulihkan kontainer aset data.

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

Contoh

Mengarsipkan kontainer aset data (mengarsipkan semua versi aset data tersebut)

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

Mengarsipkan versi aset data tertentu

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

Parameter yang Diperlukan

--name -n

Nama aset data.

Parameter Opsional

--label -l

Label aset data. Saling eksklusif dengan versi.

--resource-group -g

Nama grup sumber daya. Anda dapat mengonfigurasi grup default menggunakan az configure --defaults group=<name>.

--version -v

Versi aset data. Saling eksklusif dengan label.

--workspace-name -w

Nama ruang kerja Azure ML. Anda dapat mengonfigurasi ruang kerja default menggunakan az configure --defaults workspace=<name>.

Parameter Global
--debug

Tingkatkan verbositas pengelogan untuk menampilkan semua log debug.

--help -h

Tampilkan pesan bantuan ini dan keluar.

--only-show-errors

Hanya tampilkan kesalahan, menekan peringatan.

--output -o

Format output.

Nilai yang diterima: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
Nilai default: json
--query

String kueri JMESPath. Lihat http://jmespath.org/ untuk informasi dan contoh selengkapnya.

--subscription

Nama atau ID langganan. Anda dapat mengonfigurasi langganan default menggunakan az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Tingkatkan verbositas pengelogan. Gunakan --debug untuk log debug penuh.

az ml data create

Buat aset data di ruang kerja/registri. Jika Anda menggunakan registri, ganti --workspace-name my-workspace dengan opsi --registry-name <registry-name>.

Aset data dapat didefinisikan dari file di komputer lokal Anda atau sebagai referensi ke file di penyimpanan cloud. Aset data yang dibuat akan dilacak di ruang kerja/registri dengan nama dan versi yang ditentukan.

Untuk membuat aset data dari file di komputer lokal Anda, tentukan bidang 'jalur' di konfigurasi YAML Anda. Azure ML akan mengunggah file ini ke kontainer blob yang mendukung datastore default ruang kerja (bernama 'workspaceblobstore'). Aset data yang dibuat kemudian akan menunjuk ke data yang diunggah tersebut.

Untuk membuat aset data yang mereferensikan file di penyimpanan cloud, tentukan 'jalur' ke file dalam penyimpanan di konfigurasi YAML Anda.

Anda juga dapat membuat aset data langsung dari URL penyimpanan atau URL publik. Untuk melakukannya, tentukan URL ke bidang 'jalur' di konfigurasi YAML Anda. Jika Anda menggunakan registri, ganti --workspace-name my-workspace dengan opsi --registry-name <my-registry-name>.

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]

Contoh

Membuat aset data dari file spesifikasi YAML di ruang kerja

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

Membuat aset data dari file spesifikasi YAML dalam registri

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

Membuat aset data tanpa menggunakan file spesifikasi YAML di ruang kerja

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

Membuat aset data tanpa menggunakan file spesifikasi YAML dalam registri

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

Parameter Opsional

--datastore

Datastore untuk mengunggah artefak lokal.

--description -d

Deskripsi aset data.

--file -f

Jalur lokal ke file YAML yang berisi spesifikasi data Azure ML. Dokumen referensi YAML untuk data dapat ditemukan di: https://aka.ms/ml-cli-v2-data-yaml-reference.

--name -n

Nama aset data. Diperlukan jika --registry-name disediakan.

--no-wait

Jangan tunggu hingga operasi jangka panjang selesai. Defaultnya adalah False.

Nilai default: False
--path -p

Jalur ke aset data, bisa lokal atau jarak jauh.

--registry-name

Jika disediakan, perintah akan menargetkan registri alih-alih ruang kerja. Oleh karena itu, grup sumber daya dan ruang kerja tidak akan diperlukan. Harus disediakan jika --workspace-name dan --resource-group tidak disediakan.

--resource-group -g

Nama grup sumber daya. Anda dapat mengonfigurasi grup default menggunakan az configure --defaults group=<name>.

--set

Perbarui objek dengan menentukan jalur properti dan nilai yang akan diatur. Contoh: --set property1.property2=value.

--skip-validation

Lewati validasi metadata MLTable saat jenisnya adalah MLTable.

Nilai default: False
--type -t

Jenis aset data.

Nilai yang diterima: mltable, uri_file, uri_folder
--version -v

Versi aset data. Diperlukan jika --registry-name disediakan.

--workspace-name -w

Nama ruang kerja Azure ML. Anda dapat mengonfigurasi ruang kerja default menggunakan az configure --defaults workspace=<name>.

Parameter Global
--debug

Tingkatkan verbositas pengelogan untuk menampilkan semua log debug.

--help -h

Tampilkan pesan bantuan ini dan keluar.

--only-show-errors

Hanya tampilkan kesalahan, menekan peringatan.

--output -o

Format output.

Nilai yang diterima: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
Nilai default: json
--query

String kueri JMESPath. Lihat http://jmespath.org/ untuk informasi dan contoh selengkapnya.

--subscription

Nama atau ID langganan. Anda dapat mengonfigurasi langganan default menggunakan az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Tingkatkan verbositas pengelogan. Gunakan --debug untuk log debug penuh.

az ml data import

Pratinjau

Perintah ini sedang dalam pratinjau dan sedang dalam pengembangan. Tingkat referensi dan dukungan: https://aka.ms/CLI_refstatus

Impor data dan buat aset data.

Aset data dapat dibuat dengan terlebih dahulu mengimpor data dari database atau sistem file ke penyimpanan cloud. Aset data yang dibuat akan dilacak di ruang kerja dengan nama dan versi yang ditentukan.

Tentukan 'kueri' tabel database atau 'jalur' pada bidang sistem file di konfigurasi YAML Anda. Azure ML akan menjalankan pekerjaan untuk menyalin data ke penyimpanan cloud terlebih dahulu.

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

Contoh

Mengimpor aset data dari file spesifikasi YAML

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

Parameter yang Diperlukan

--resource-group -g

Nama grup sumber daya. Anda dapat mengonfigurasi grup default menggunakan az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nama ruang kerja Azure ML. Anda dapat mengonfigurasi ruang kerja default menggunakan az configure --defaults workspace=<name>.

Parameter Opsional

--datastore

Datastore untuk mengunggah artefak lokal.

--description -d

Deskripsi aset data.

--file -f

Jalur lokal ke file YAML yang berisi spesifikasi data Azure ML. Dokumen referensi YAML untuk data dapat ditemukan di: https://aka.ms/ml-cli-v2-data-yaml-reference.

--name -n

Nama aset data.

--path -p

Jalur ke aset data pada penyimpanan cloud.

--set

Perbarui objek dengan menentukan jalur properti dan nilai yang akan diatur. Contoh: --set property1.property2=value.

--skip-validation

Lewati validasi sumber daya komputasi yang dirujuk dengan pekerjaan materialisasi impor data yang mendasar.

Nilai default: False
--type -t

Jenis aset data.

Nilai yang diterima: mltable, uri_file, uri_folder
--version -v

Versi aset data.

Parameter Global
--debug

Tingkatkan verbositas pengelogan untuk menampilkan semua log debug.

--help -h

Tampilkan pesan bantuan ini dan keluar.

--only-show-errors

Hanya tampilkan kesalahan, menekan peringatan.

--output -o

Format output.

Nilai yang diterima: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
Nilai default: json
--query

String kueri JMESPath. Lihat http://jmespath.org/ untuk informasi dan contoh selengkapnya.

--subscription

Nama atau ID langganan. Anda dapat mengonfigurasi langganan default menggunakan az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Tingkatkan verbositas pengelogan. Gunakan --debug untuk log debug penuh.

az ml data list

Mencantumkan aset data di ruang kerja/registri. Jika Anda menggunakan registri, ganti --workspace-name my-workspace dengan opsi --registry-name <registry-name>.

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

Contoh

Mencantumkan semua aset data di ruang kerja

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

Mencantumkan semua versi aset data untuk nama yang ditentukan di ruang kerja

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

Cantumkan semua aset data di ruang kerja menggunakan argumen --query untuk menjalankan kueri JMESPath pada hasil perintah.

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

Mencantumkan semua aset data dalam registri

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

Mencantumkan semua versi aset data untuk nama yang ditentukan dalam registri

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

Parameter Opsional

--archived-only

Cantumkan aset data yang diarsipkan saja.

Nilai default: False
--include-archived

Mencantumkan aset data yang diarsipkan dan aset data aktif.

Nilai default: False
--max-results -r

Jumlah maksimum hasil yang akan dikembalikan.

--name -n

Nama aset data. Jika disediakan, semua versi data dengan nama ini akan dikembalikan.

--registry-name

Jika disediakan, perintah akan menargetkan registri alih-alih ruang kerja. Oleh karena itu, grup sumber daya dan ruang kerja tidak akan diperlukan. Harus disediakan jika --workspace-name dan --resource-group tidak disediakan.

--resource-group -g

Nama grup sumber daya. Anda dapat mengonfigurasi grup default menggunakan az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nama ruang kerja Azure ML. Anda dapat mengonfigurasi ruang kerja default menggunakan az configure --defaults workspace=<name>.

Parameter Global
--debug

Tingkatkan verbositas pengelogan untuk menampilkan semua log debug.

--help -h

Tampilkan pesan bantuan ini dan keluar.

--only-show-errors

Hanya tampilkan kesalahan, menekan peringatan.

--output -o

Format output.

Nilai yang diterima: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
Nilai default: json
--query

String kueri JMESPath. Lihat http://jmespath.org/ untuk informasi dan contoh selengkapnya.

--subscription

Nama atau ID langganan. Anda dapat mengonfigurasi langganan default menggunakan az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Tingkatkan verbositas pengelogan. Gunakan --debug untuk log debug penuh.

az ml data list-materialization-status

Pratinjau

Perintah ini sedang dalam pratinjau dan sedang dalam pengembangan. Tingkat referensi dan dukungan: https://aka.ms/CLI_refstatus

Perlihatkan status daftar pekerjaan materialisasi impor data yang membuat versi aset data.

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

Contoh

Menampilkan status materialisasi aset data dari file spesifikasi YAML

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

Parameter yang Diperlukan

--resource-group -g

Nama grup sumber daya. Anda dapat mengonfigurasi grup default menggunakan az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nama ruang kerja Azure ML. Anda dapat mengonfigurasi ruang kerja default menggunakan az configure --defaults workspace=<name>.

Parameter Opsional

--all-results

Mengembalikan semua hasil.

Nilai yang diterima: false, true
Nilai default: False
--archived-only

Mencantumkan pekerjaan yang diarsipkan saja.

Nilai default: False
--include-archived

Mencantumkan pekerjaan yang diarsipkan dan pekerjaan aktif.

Nilai default: False
--max-results -r

Jumlah maksimum hasil yang akan dikembalikan. Defaultnya adalah 50.

Nilai default: 50
--name -p

Nama aset. Akan mencantumkan semua pekerjaan materialisasi yang membuat versi aset yang cocok dengan nama yang diberikan.

Parameter Global
--debug

Tingkatkan verbositas pengelogan untuk menampilkan semua log debug.

--help -h

Tampilkan pesan bantuan ini dan keluar.

--only-show-errors

Hanya tampilkan kesalahan, menekan peringatan.

--output -o

Format output.

Nilai yang diterima: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
Nilai default: json
--query

String kueri JMESPath. Lihat http://jmespath.org/ untuk informasi dan contoh selengkapnya.

--subscription

Nama atau ID langganan. Anda dapat mengonfigurasi langganan default menggunakan az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Tingkatkan verbositas pengelogan. Gunakan --debug untuk log debug penuh.

az ml data mount

Pratinjau

Perintah ini sedang dalam pratinjau dan sedang dalam pengembangan. Tingkat referensi dan dukungan: https://aka.ms/CLI_refstatus

Pasang aset data tertentu ke jalur lokal. Untuk saat ini hanya Linux yang didukung.

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

Contoh

Memasang versi aset data dengan URI Aset Bernama

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

Memasang versi aset data dengan URI penuh 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

Memasang semua versi aset data dengan URI Aset Bernama

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

Memasang semua versi aset data dengan URI penuh 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

Memasang data di server HTTP publik berdasarkan 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

Memasang data di Azure oleh URL Azure Blob Storage

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

Memasang data di URL Azure by 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>

Parameter yang Diperlukan

--path

Jalur aset data yang akan dipasang, dalam bentuk azureml:<name> atau azureml:<name>:<version>.

Parameter Opsional

--mode

Mode pemasangan. Hanya ro_mount (baca-saja) yang didukung untuk pemasangan aset data.

Nilai default: ro_mount
--mount-point

Jalur lokal yang digunakan sebagai titik pemasangan.

Nilai default: /home/azureuser/mount/data
--persistent

Buat pemasangan bertahan di seluruh reboot. Hanya didukung pada Instans Komputasi.

Nilai default: False
--resource-group -g

Nama grup sumber daya. Anda dapat mengonfigurasi grup default menggunakan az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nama ruang kerja Azure ML. Anda dapat mengonfigurasi ruang kerja default menggunakan az configure --defaults workspace=<name>.

Parameter Global
--debug

Tingkatkan verbositas pengelogan untuk menampilkan semua log debug.

--help -h

Tampilkan pesan bantuan ini dan keluar.

--only-show-errors

Hanya tampilkan kesalahan, menekan peringatan.

--output -o

Format output.

Nilai yang diterima: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
Nilai default: json
--query

String kueri JMESPath. Lihat http://jmespath.org/ untuk informasi dan contoh selengkapnya.

--subscription

Nama atau ID langganan. Anda dapat mengonfigurasi langganan default menggunakan az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Tingkatkan verbositas pengelogan. Gunakan --debug untuk log debug penuh.

az ml data restore

Memulihkan aset data yang diarsipkan.

Ketika aset data yang diarsipkan dipulihkan, aset tersebut tidak akan lagi disembunyikan dari kueri daftar (az ml data list). Jika seluruh kontainer aset data diarsipkan, Anda dapat memulihkan kontainer yang diarsipkan tersebut. Ini akan memulihkan semua versi aset data dengan nama yang diberikan. Anda tidak dapat memulihkan hanya versi aset data tertentu jika seluruh kontainer aset data diarsipkan - Anda harus memulihkan seluruh kontainer. Jika hanya versi aset data individual yang diarsipkan, Anda dapat memulihkan versi tertentu tersebut.

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

Contoh

Memulihkan kontainer aset data yang diarsipkan (memulihkan semua versi aset data tersebut)

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

Memulihkan versi aset data tertentu yang diarsipkan

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

Parameter yang Diperlukan

--name -n

Nama aset data.

Parameter Opsional

--label -l

Label aset data. Saling eksklusif dengan versi.

--resource-group -g

Nama grup sumber daya. Anda dapat mengonfigurasi grup default menggunakan az configure --defaults group=<name>.

--version -v

Versi aset data. Saling eksklusif dengan label.

--workspace-name -w

Nama ruang kerja Azure ML. Anda dapat mengonfigurasi ruang kerja default menggunakan az configure --defaults workspace=<name>.

Parameter Global
--debug

Tingkatkan verbositas pengelogan untuk menampilkan semua log debug.

--help -h

Tampilkan pesan bantuan ini dan keluar.

--only-show-errors

Hanya tampilkan kesalahan, menekan peringatan.

--output -o

Format output.

Nilai yang diterima: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
Nilai default: json
--query

String kueri JMESPath. Lihat http://jmespath.org/ untuk informasi dan contoh selengkapnya.

--subscription

Nama atau ID langganan. Anda dapat mengonfigurasi langganan default menggunakan az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Tingkatkan verbositas pengelogan. Gunakan --debug untuk log debug penuh.

az ml data share

Pratinjau

Perintah ini sedang dalam pratinjau dan sedang dalam pengembangan. Tingkat referensi dan dukungan: https://aka.ms/CLI_refstatus

Bagikan aset data tertentu dari ruang kerja ke registri.

Salin aset data yang ada dari ruang kerja ke registri untuk penggunaan kembali lintas ruang kerja.

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

Contoh

Berbagi aset data yang ada dari ruang kerja ke registri

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

Parameter yang Diperlukan

--name -n

Nama aset data.

--registry-name

Registri tujuan.

--resource-group -g

Nama grup sumber daya. Anda dapat mengonfigurasi grup default menggunakan az configure --defaults group=<name>.

--share-with-name

Nama aset data yang akan dibuat.

--share-with-version

Versi aset data yang akan dibuat.

--version -v

Versi aset data.

--workspace-name -w

Nama ruang kerja Azure ML. Anda dapat mengonfigurasi ruang kerja default menggunakan az configure --defaults workspace=<name>.

Parameter Global
--debug

Tingkatkan verbositas pengelogan untuk menampilkan semua log debug.

--help -h

Tampilkan pesan bantuan ini dan keluar.

--only-show-errors

Hanya tampilkan kesalahan, menekan peringatan.

--output -o

Format output.

Nilai yang diterima: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
Nilai default: json
--query

String kueri JMESPath. Lihat http://jmespath.org/ untuk informasi dan contoh selengkapnya.

--subscription

Nama atau ID langganan. Anda dapat mengonfigurasi langganan default menggunakan az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Tingkatkan verbositas pengelogan. Gunakan --debug untuk log debug penuh.

az ml data show

Memperlihatkan detail untuk aset data di ruang kerja/registri. Jika Anda menggunakan registri, ganti --workspace-name my-workspace dengan opsi --registry-name <registry-name>.

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

Contoh

Memperlihatkan detail untuk aset data dengan nama dan versi yang ditentukan di ruang kerja

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

Memperlihatkan detail untuk aset data dengan nama dan label yang ditentukan

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

Memperlihatkan detail untuk aset data dengan nama dan versi yang ditentukan dalam registri

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

Parameter yang Diperlukan

--name -n

Nama aset data.

Parameter Opsional

--label -l

Label aset data. Harus disediakan, jika versi tidak disediakan. Saling eksklusif dengan versi.

--registry-name

Jika disediakan, perintah akan menargetkan registri alih-alih ruang kerja. Oleh karena itu, grup sumber daya dan ruang kerja tidak akan diperlukan. Harus disediakan jika --workspace-name dan --resource-group tidak disediakan.

--resource-group -g

Nama grup sumber daya. Anda dapat mengonfigurasi grup default menggunakan az configure --defaults group=<name>.

--version -v

Versi aset data. Harus disediakan, jika label tidak disediakan. Saling eksklusif dengan label.

--workspace-name -w

Nama ruang kerja Azure ML. Anda dapat mengonfigurasi ruang kerja default menggunakan az configure --defaults workspace=<name>.

Parameter Global
--debug

Tingkatkan verbositas pengelogan untuk menampilkan semua log debug.

--help -h

Tampilkan pesan bantuan ini dan keluar.

--only-show-errors

Hanya tampilkan kesalahan, menekan peringatan.

--output -o

Format output.

Nilai yang diterima: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
Nilai default: json
--query

String kueri JMESPath. Lihat http://jmespath.org/ untuk informasi dan contoh selengkapnya.

--subscription

Nama atau ID langganan. Anda dapat mengonfigurasi langganan default menggunakan az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Tingkatkan verbositas pengelogan. Gunakan --debug untuk log debug penuh.

az ml data update

Memperbarui aset data.

Hanya properti 'deskripsi' dan 'tag' yang dapat diperbarui.

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

Parameter yang Diperlukan

--name -n

Nama aset data.

--resource-group -g

Nama grup sumber daya. Anda dapat mengonfigurasi grup default menggunakan az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nama ruang kerja Azure ML. Anda dapat mengonfigurasi ruang kerja default menggunakan az configure --defaults workspace=<name>.

Parameter Opsional

--add

Tambahkan objek ke daftar objek dengan menentukan jalur dan pasangan nilai kunci. Contoh: --add property.listProperty <key=value, string or JSON string>.

Nilai default: []
--force-string

Saat menggunakan 'set' atau 'add', pertahankan literal string alih-alih mencoba mengonversi ke JSON.

Nilai default: False
--label -l

Label aset data. Harus disediakan, jika versi tidak disediakan. Saling eksklusif dengan versi.

--registry-name

Jika disediakan, perintah akan menargetkan registri alih-alih ruang kerja. Oleh karena itu, grup sumber daya dan ruang kerja tidak akan diperlukan. Harus disediakan jika --workspace-name dan --resource-group tidak disediakan.

--remove

Menghapus properti atau elemen dari daftar. Contoh: --remove property.list <indexToRemove> OR --remove propertyToRemove.

Nilai default: []
--set

Perbarui objek dengan menentukan jalur properti dan nilai yang akan diatur. Contoh: --set property1.property2=<value>.

Nilai default: []
--version -v

Versi aset data. Harus disediakan, jika label tidak disediakan. Saling eksklusif dengan label.

Parameter Global
--debug

Tingkatkan verbositas pengelogan untuk menampilkan semua log debug.

--help -h

Tampilkan pesan bantuan ini dan keluar.

--only-show-errors

Hanya tampilkan kesalahan, menekan peringatan.

--output -o

Format output.

Nilai yang diterima: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
Nilai default: json
--query

String kueri JMESPath. Lihat http://jmespath.org/ untuk informasi dan contoh selengkapnya.

--subscription

Nama atau ID langganan. Anda dapat mengonfigurasi langganan default menggunakan az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Tingkatkan verbositas pengelogan. Gunakan --debug untuk log debug penuh.