Aracılığıyla paylaş


az ml datastore

Not

Bu başvuru, Azure CLI (sürüm 2.15.0 veya üzeri) için ml uzantısının bir parçasıdır. uzantı, az ml datastore komutunu ilk kez çalıştırdığınızda otomatik olarak yüklenir. Uzantılar hakkında daha fazla öğrenin.

Azure ML veri depolarını yönetme.

Azure ML veri depoları, bağlantı bilgilerini betiklerinize sabit kodlamak zorunda kalmadan depolama alanınıza erişebilmeniz için Azure depolama hizmetlerinizi çalışma alanınıza güvenli bir şekilde bağlar. Depolama hizmetinin kimlik doğrulama kimlik bilgileri gibi bağlantı gizli dizileri çalışma alanınızın Key Vault'unda depolanır.

Çalışma alanı oluşturduğunuzda, ilişkili kaynak olarak otomatik olarak bir Azure Depolama hesabı oluşturulur. Bu hesapta bir blob kapsayıcısı oluşturulur ve bağlantı bilgileri 'workspaceblobstore' adlı bir veri deposu olarak depolanır. Bu, çalışma alanının varsayılan veri deposu işlevi görür ve blob kapsayıcısı çalışma alanı yapıtlarınızı ve makine öğrenmesi iş günlüklerinizi ve çıkışlarınızı depolamak için kullanılır.

Komutlar

Name Description Tür Durum
az ml datastore create

Veri deposu oluşturma.

Uzantı GA
az ml datastore delete

Veri depolarını silme.

Uzantı GA
az ml datastore list

Çalışma alanında veri depolarını listeleme.

Uzantı GA
az ml datastore mount

Belirli bir veri depolarını yerel bir yola bağlayın. Şimdilik yalnızca Linux desteklenmektedir.

Uzantı Önizleme
az ml datastore show

Veri deposu için ayrıntıları gösterme.

Uzantı GA
az ml datastore update

Veri depolarını güncelleştirme.

Uzantı GA

az ml datastore create

Veri deposu oluşturma.

Bu, temel alınan Azure depolama hizmetini çalışma alanına bağlar. Şu anda bir veri deposu oluşturarak bağlanabilen depolama hizmeti türleri Azure Blob depolama, Azure Dosya Paylaşımı, Azure Data Lake Storage 1. Nesil ve Azure Data Lake Storage 2. Nesil'i içerir.

az ml datastore create --file
                       --resource-group
                       --workspace-name
                       [--name]
                       [--set]

Örnekler

YAML belirtim dosyasından veri deposu oluşturma

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

Gerekli Parametreler

--file -f
--resource-group -g

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

--workspace-name -w

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

İsteğe Bağlı Parametreler

--name -n

Veri deposunun adı. Bu, --file/-f dosyasına sağlanan YAML dosyasındaki 'name' alanının üzerine yazar.

--set

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

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
Default value: json
--query

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

--subscription

Aboneliğin adı veya kimliği. az account set -s NAME_OR_IDkullanarak varsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.

--verbose

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

az ml datastore delete

Veri depolarını silme.

Bu işlem, depolama hizmetine bağlantı bilgilerini çalışma alanından siler, ancak depolamadaki temel verileri silmez.

az ml datastore delete --name
                       --resource-group
                       --workspace-name

Gerekli Parametreler

--name -n

Veri deposunun adı.

--resource-group -g

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

--workspace-name -w

Azure ML çalışma alanının adı. az configure --defaults workspace=<name>kullanarak varsayılan çalışma alanını 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
Default value: json
--query

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

--subscription

Aboneliğin adı veya kimliği. az account set -s NAME_OR_IDkullanarak varsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.

--verbose

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

az ml datastore list

Çalışma alanında veri depolarını listeleme.

az ml datastore list --resource-group
                     --workspace-name
                     [--max-results]

Örnekler

Komutların sonuçlarında JMESPath sorgusu yürütmek için --query bağımsız değişkenini kullanarak çalışma alanında bulunan tüm veri depolarını listeleyin.

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

Gerekli Parametreler

--resource-group -g

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

--workspace-name -w

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

İsteğe Bağlı Parametreler

--max-results -r

Döndürülecek en fazla sonuç sayısı.

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
Default value: json
--query

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

--subscription

Aboneliğin adı veya kimliği. az account set -s NAME_OR_IDkullanarak varsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.

--verbose

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

az ml datastore mount

Önizleme

Bu komut önizleme aşamasında ve geliştirme aşamasındadır. Başvuru ve destek düzeyleri: https://aka.ms/CLI_refstatus

Belirli bir veri depolarını yerel bir yola bağlayın. Şimdilik yalnızca Linux desteklenmektedir.

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

Örnekler

Veri depolarını ada göre bağlama

az ml datastore mount --mount-point /mnt/my-datastore --mode ro_mount --path my-datastore

Veri deposu kısa form URL'si ile veri deposu bağlama

az ml datastore mount --mount-point /mnt/my-datastore --mode ro_mount --path azureml://datastores/my-datastore

Veri deposu uzun biçimli URL ile veri deposu bağlama

az ml datastore mount --mount-point /mnt/my-datastore --mode ro_mount --path azureml://subscriptions/my-sub-id/resourcegroups/my-rg/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/myworkspace/datastores/my-datastore

Gerekli Parametreler

--path

<datastore_name> veya azureml://datastores/<datastore_name>biçiminde bağlanacak veri deposu yolu.

İsteğe Bağlı Parametreler

--mode

Bağlama modu, ro_mount (salt okunur) veya rw_mount (okuma-yazma).

Default value: ro_mount
--mount-point

Bağlama noktası olarak kullanılan yerel yol.

Default value: /home/azureuser/mount/data
--persistent

Yeniden başlatmalar arasında bağlamanın kalıcı olmasını sağlayın. Yalnızca İşlem Örneğinde desteklenir.

Default value: False
--resource-group -g

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

--workspace-name -w

Azure ML çalışma alanının adı. az configure --defaults workspace=<name>kullanarak varsayılan çalışma alanını 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
Default value: json
--query

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

--subscription

Aboneliğin adı veya kimliği. az account set -s NAME_OR_IDkullanarak varsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.

--verbose

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

az ml datastore show

Veri deposu için ayrıntıları gösterme.

az ml datastore show --name
                     --resource-group
                     --workspace-name

Gerekli Parametreler

--name -n

Veri deposunun adı.

--resource-group -g

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

--workspace-name -w

Azure ML çalışma alanının adı. az configure --defaults workspace=<name>kullanarak varsayılan çalışma alanını 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
Default value: json
--query

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

--subscription

Aboneliğin adı veya kimliği. az account set -s NAME_OR_IDkullanarak varsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.

--verbose

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

az ml datastore update

Veri depolarını güncelleştirme.

'description', 'tags' ve 'credential' özellikleri güncelleştirilebilir.

az ml datastore update --resource-group
                       --workspace-name
                       [--add]
                       [--file]
                       [--force-string]
                       [--name]
                       [--remove]
                       [--set]

Gerekli Parametreler

--resource-group -g

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

--workspace-name -w

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

Default value: []
--file -f
--force-string

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

Default value: False
--name -n

Veri deposunun adı. Bu, --file/-f dosyasına sağlanan YAML dosyasındaki 'name' alanının üzerine yazar.

--remove

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

Default value: []
--set

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

Default value: []
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
Default value: json
--query

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

--subscription

Aboneliğin adı veya kimliği. az account set -s NAME_OR_IDkullanarak varsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.

--verbose

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