az ml job
Not
Bu başvuru, Azure CLI (sürüm 2.15.0 veya üzeri) için ml uzantısının bir parçasıdır. uzantı, az ml job komutunu ilk kez çalıştırdığınızda otomatik olarak yüklenir. Uzantılar hakkında daha fazla öğrenin.
Azure ML işlerini yönetme.
Azure ML işi, belirtilen işlem hedeflerine karşı bir görev yürütür. Azure'da model eğitiminin ölçeğini genişletmek için işleri yapılandırabilirsiniz. Azure ML, farklı özelliklere sahip farklı iş türlerini destekler. Örneğin, en temel iş olan komut işi, Docker kapsayıcısında bir komut yürütür ve tek düğümlü ve dağıtılmış eğitim için kullanılabilir. Süpürme işi, modelin hiper parametrelerini ayarlamak için belirtilen bir arama alanı üzerinde hiper parametre taraması yürütür.
İşler ayrıca ML denemeleriniz ve iş akışlarınız için sistematik izlemeyi de etkinleştirir. Bir iş oluşturulduktan sonra Azure ML, iş için meta verileri, iş sırasında oluşturulan ölçümleri, günlükleri ve yapıtları, yürütülen kodu ve kullanılan Azure ML ortamını içeren bir çalıştırma kaydı tutar. İşlerinizin tüm çalıştırma kayıtları Azure ML Studio'da görüntülenebilir.
Komutlar
Name | Description | Tür | Durum |
---|---|---|---|
az ml job archive |
Bir işi arşivleyin. |
Uzantı | GA |
az ml job cancel |
bir işi iptal etme. |
Uzantı | GA |
az ml job connect-ssh |
Ssh bağlantısını ayarlayın ve isteği Tundra aracılığıyla kullanıcının kapsayıcısı içinde çalışan SSH hizmetine gönderir. |
Uzantı | GA |
az ml job create |
İş oluşturun. |
Uzantı | GA |
az ml job download |
İşle ilgili tüm dosyaları indirin. |
Uzantı | GA |
az ml job list |
Çalışma alanında işleri listeleme. |
Uzantı | GA |
az ml job restore |
Arşivlenmiş bir işi geri yükleyin. |
Uzantı | GA |
az ml job show |
bir işin ayrıntılarını gösterme. |
Uzantı | GA |
az ml job show-services |
Düğüm başına bir işin hizmetlerini gösterir. |
Uzantı | GA |
az ml job stream |
İş günlüklerini konsola akışla aktarın. |
Uzantı | GA |
az ml job update |
bir işi güncelleştirme. |
Uzantı | GA |
az ml job validate |
İşi doğrulama. Bu komut yalnızca şimdilik işlem hattı işleri için çalışır. |
Uzantı | GA |
az ml job archive
Bir işi arşivleyin.
Bir işin arşivlenmesi, işi varsayılan olarak liste sorgularından gizler (az ml job list
). İş akışlarınızda arşivlenmiş bir işe başvurmaya ve kullanmaya devam edebilirsiniz. Yalnızca tamamlanan işler arşivlenebilir.
az ml job archive --name
--resource-group
--workspace-name
Gerekli Parametreler
İşin adı.
Kaynak grubunun adı.
az configure --defaults group=<name>
kullanarak varsayılan grubu yapılandırabilirsiniz.
Azure ML çalışma alanının adı.
az configure --defaults workspace=<name>
kullanarak varsayılan çalışma alanını yapılandırabilirsiniz.
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.
az account set -s NAME_OR_ID
kullanarak varsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.
Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.
az ml job cancel
bir işi iptal etme.
az ml job cancel --name
--resource-group
--workspace-name
Örnekler
İşi ada göre iptal etme
az ml job cancel --name my-job-id --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Gerekli Parametreler
İşin adı.
Kaynak grubunun adı.
az configure --defaults group=<name>
kullanarak varsayılan grubu yapılandırabilirsiniz.
Azure ML çalışma alanının adı.
az configure --defaults workspace=<name>
kullanarak varsayılan çalışma alanını yapılandırabilirsiniz.
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.
az account set -s NAME_OR_ID
kullanarak varsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.
Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.
az ml job connect-ssh
Ssh bağlantısını ayarlayın ve isteği Tundra aracılığıyla kullanıcının kapsayıcısı içinde çalışan SSH hizmetine gönderir.
az ml job connect-ssh --name
--resource-group
--workspace-name
[--node-index]
[--private-key-file-path]
Örnekler
ssh bağlantısını ayarlayın ve isteği SSH hizmetine gönderir.
az ml job connect-ssh --name my-job-id --node-index 0 --private-key-file-path "C:/Temp/.ssh/id_rsa" --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Gerekli Parametreler
İşin adı.
Kaynak grubunun adı.
az configure --defaults group=<name>
kullanarak varsayılan grubu yapılandırabilirsiniz.
Azure ML çalışma alanının adı.
az configure --defaults workspace=<name>
kullanarak varsayılan çalışma alanını yapılandırabilirsiniz.
İsteğe Bağlı Parametreler
ssh üzerinden bağlanacak düğümün dizini.
Özel anahtar dosya dosyasının yolu.
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.
az account set -s NAME_OR_ID
kullanarak varsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.
Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.
az ml job create
İş oluşturun.
İş oluşturmak için genellikle çalıştırılacak tüm kodları, bağımlılıkları kapsülleyen bir ortamı, işin yürütüleceği işlem hedefini ve işe özgü ek ayarları yapılandırmanız gerekir. Bir iş oluşturulduğunda, belirtilen işlem kaynağına karşı yürütülmeye gönderilir.
az ml job create --file
--resource-group
--workspace-name
[--name]
[--save-as]
[--set]
[--skip-validation]
[--stream]
[--web]
Örnekler
YAML belirtim dosyasından iş oluşturma
az ml job create --file job.yml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
YAML belirtim dosyasından iş oluşturma ve işin çalıştırma ayrıntılarını Azure ML studio portalında açma
az ml job create --file job.yml --web --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Gerekli Parametreler
Azure ML iş belirtimini içeren YAML dosyasının yerel yolu. İş için YAML başvuru belgeleri şu konumda bulunabilir: https://aka.ms/ml-cli-v2-job-command-yaml-reference, https://aka.ms/ml-cli-v2-job-sweep-yaml-reference, https://aka.ms/ml-cli-v2-job-pipeline-yaml-reference.
Kaynak grubunun adı.
az configure --defaults group=<name>
kullanarak varsayılan grubu yapılandırabilirsiniz.
Azure ML çalışma alanının adı.
az configure --defaults workspace=<name>
kullanarak varsayılan çalışma alanını yapılandırabilirsiniz.
İsteğe Bağlı Parametreler
İşin adı.
Oluşturulan işin YAML biçimindeki durumunun yazılacağı dosya.
Ayarlanacağı özellik yolunu ve değerini belirterek nesneyi güncelleştirin. Örnek: --set property1.property2=value.
Kaynağı oluştururken doğrulamayı atlayın. Bağımlı kaynakların oluşturmada doğrulamalarını atlamayacaklarını unutmayın.
İşin günlüklerinin konsola aktarılıp aktarılmayacağını gösterir.
Azure ML Studio'da işin çalıştırma ayrıntılarını 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.
az account set -s NAME_OR_ID
kullanarak varsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.
Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.
az ml job download
İşle ilgili tüm dosyaları indirin.
Dosyalar, iş adının adını taşıyan bir klasöre indirilir.
az ml job download --name
--resource-group
--workspace-name
[--all]
[--download-path]
[--output-name]
Örnekler
Bir işin günlüklerini ve çıkışlarını geçerli çalışma dizinine indirme
az ml job download --name my-job --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Gerekli Parametreler
İşin adı.
Kaynak grubunun adı.
az configure --defaults group=<name>
kullanarak varsayılan grubu yapılandırabilirsiniz.
Azure ML çalışma alanının adı.
az configure --defaults workspace=<name>
kullanarak varsayılan çalışma alanını yapılandırabilirsiniz.
İsteğe Bağlı Parametreler
İşin tüm çıkışlarını indirin.
İş dosyalarının indirilmesi için yol. Atlanırsa, iş dosyaları geçerli dizine indirilir.
İndirilmesi gereken kullanıcı tanımlı çıkışın adı. Bu, işin çıkış sözlüğündeki bir anahtara karşılık gelir. Atlanırsa, işin varsayılan yapıt çıkış dosyaları indirilir.
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.
az account set -s NAME_OR_ID
kullanarak varsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.
Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.
az ml job list
Çalışma alanında işleri listeleme.
az ml job list --resource-group
--workspace-name
[--all-results {false, true}]
[--archived-only]
[--include-archived]
[--max-results]
[--parent-job-name]
Örnekler
Komutların sonuçlarında JMESPath sorgusu yürütmek için --query bağımsız değişkenini kullanarak çalışma alanında tüm işlerin durumunu listeleyin.
az ml job list --query "[].{Name:name,Jobstatus:status}" --output table --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Gerekli Parametreler
Kaynak grubunun adı.
az configure --defaults group=<name>
kullanarak varsayılan grubu yapılandırabilirsiniz.
Azure ML çalışma alanının adı.
az configure --defaults workspace=<name>
kullanarak varsayılan çalışma alanını yapılandırabilirsiniz.
İsteğe Bağlı Parametreler
Tüm sonuçları döndürür.
Yalnızca arşivlenmiş işleri listeleyin.
Arşivlenmiş işleri ve etkin işleri listeleyin.
Döndürülecek en fazla sonuç sayısı. Varsayılan değer 50'dir.
Üst işin adı. parent_job_name belirtilen adla eşleşen tüm işleri listeler.
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.
az account set -s NAME_OR_ID
kullanarak varsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.
Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.
az ml job restore
Arşivlenmiş bir işi geri yükleyin.
Arşivlenmiş bir iş geri yüklendiğinde, artık liste sorgularından gizlenmeyecektir (az ml job list
).
az ml job restore --name
--resource-group
--workspace-name
Gerekli Parametreler
İşin adı.
Kaynak grubunun adı.
az configure --defaults group=<name>
kullanarak varsayılan grubu yapılandırabilirsiniz.
Azure ML çalışma alanının adı.
az configure --defaults workspace=<name>
kullanarak varsayılan çalışma alanını yapılandırabilirsiniz.
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.
az account set -s NAME_OR_ID
kullanarak varsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.
Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.
az ml job show
bir işin ayrıntılarını gösterme.
az ml job show --name
--resource-group
--workspace-name
[--web]
Örnekler
Komutların sonuçlarında JMESPath sorgusu yürütmek için --query bağımsız değişkenini kullanarak işin durumunu gösterin.
az ml job show --name my-job-id --query "{Name:name,Jobstatus:status}" --output table --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Gerekli Parametreler
İşin adı.
Kaynak grubunun adı.
az configure --defaults group=<name>
kullanarak varsayılan grubu yapılandırabilirsiniz.
Azure ML çalışma alanının adı.
az configure --defaults workspace=<name>
kullanarak varsayılan çalışma alanını yapılandırabilirsiniz.
İsteğe Bağlı Parametreler
Azure ML Studio'da işin çalıştırma ayrıntılarını 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.
az account set -s NAME_OR_ID
kullanarak varsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.
Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.
az ml job show-services
Düğüm başına bir işin hizmetlerini gösterir.
az ml job show-services --name
--resource-group
--workspace-name
[--node-index]
Örnekler
Komutların sonuçlarında JMESPath sorgusu yürütmek için --query bağımsız değişkenini kullanarak düğüm başına işin hizmetlerini gösterin.
az ml job show-services --name my-job-id --node-index 0 --query "{Name:name,Jobstatus:status}" --output table --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Gerekli Parametreler
İşin adı.
Kaynak grubunun adı.
az configure --defaults group=<name>
kullanarak varsayılan grubu yapılandırabilirsiniz.
Azure ML çalışma alanının adı.
az configure --defaults workspace=<name>
kullanarak varsayılan çalışma alanını yapılandırabilirsiniz.
İsteğe Bağlı Parametreler
Hizmetlerin gösterilmesi gereken düğümün dizini.
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.
az account set -s NAME_OR_ID
kullanarak varsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.
Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.
az ml job stream
İş günlüklerini konsola akışla aktarın.
az ml job stream --name
--resource-group
--workspace-name
Gerekli Parametreler
İşin adı.
Kaynak grubunun adı.
az configure --defaults group=<name>
kullanarak varsayılan grubu yapılandırabilirsiniz.
Azure ML çalışma alanının adı.
az configure --defaults workspace=<name>
kullanarak varsayılan çalışma alanını yapılandırabilirsiniz.
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.
az account set -s NAME_OR_ID
kullanarak varsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.
Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.
az ml job update
bir işi güncelleştirme.
Yalnızca 'etiketler' ve 'özellikler' özellikleri güncelleştirilebilir.
az ml job update --name
--resource-group
--workspace-name
[--add]
[--force-string]
[--remove]
[--set]
[--web]
Gerekli Parametreler
İşin adı.
Kaynak grubunun adı.
az configure --defaults group=<name>
kullanarak varsayılan grubu yapılandırabilirsiniz.
Azure ML çalışma alanının adı.
az configure --defaults workspace=<name>
kullanarak varsayılan çalışma alanını 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>
.
'set' veya 'add' kullanırken, JSON'a dönüştürmeye çalışmak yerine dize değişmez değerlerini koruyun.
Bir özelliği veya öğeyi listeden kaldırın. Örnek: --remove property.list <indexToRemove>
VEYA --remove propertyToRemove
.
Ayarlanacağı özellik yolunu ve değerini belirterek nesneyi güncelleştirin. Örnek: --set property1.property2=<value>
.
Azure ML Studio'da işin çalıştırma ayrıntılarını 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.
az account set -s NAME_OR_ID
kullanarak varsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.
Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.
az ml job validate
İşi doğrulama. Bu komut yalnızca şimdilik işlem hattı işleri için çalışır.
Bu komut bir YAML belirtim dosyasını doğrulayarak iş oluşturma için geçerli olup olmadığını denetler ve bulunan tüm sorunları döndürür. Doğrulama esas olarak eksik alanlar, sürüm belirtilmemiş ortam, var olmayan bir yerel yola başvurulan kod gibi şema için yerel denetimi içerir; Ayrıca, hedef çalışma alanında başvuruda bulunan işlem hedeflerinin varlığını denetler. Doğrulama sonucu, hem hatalar hem de uyarılar dahil olmak üzere konsola yazdırılır. Yalnızca hatalar doğrulamanın başarısız olmasına neden olur. Doğrulamadan geçen bir iş gönderilebilir. Bu komut yalnızca şimdilik işlem hattı işleri için çalışır.
az ml job validate --file
--resource-group
--workspace-name
[--set]
Örnekler
İş oluşturma için geçerli olup olmadığını denetlemek için YAML belirtim dosyasını doğrulayın.
az ml job validate --file job.yml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Gerekli Parametreler
Azure ML iş belirtimini içeren YAML dosyasının yerel yolu. İş için YAML başvuru belgeleri şu konumda bulunabilir: https://aka.ms/ml-cli-v2-job-pipeline-yaml-reference.
Kaynak grubunun adı.
az configure --defaults group=<name>
kullanarak varsayılan grubu yapılandırabilirsiniz.
Azure ML çalışma alanının adı.
az configure --defaults workspace=<name>
kullanarak varsayılan çalışma alanını yapılandırabilirsiniz.
İsteğe Bağlı Parametreler
Ayarlanacağı özellik yolunu ve değerini belirterek nesneyi güncelleştirin. Örnek: --set property1.property2=value.
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.
az account set -s NAME_OR_ID
kullanarak varsayılan aboneliği yapılandırabilirsiniz.
Günlük ayrıntı düzeyini artırın. Tam hata ayıklama günlükleri için --debug komutunu kullanın.