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az ml job

  • Référence

Remarque

Cette référence fait partie de l’extension ml pour Azure CLI (version 2.15.0 ou ultérieure). L’extension installe automatiquement la première fois que vous exécutez une commande az ml job . En savoir plus sur les extensions.

Gérer les travaux Azure ML.

Un travail Azure ML exécute une tâche sur une cible de calcul spécifiée. Vous pouvez configurer des travaux pour effectuer un scale-out de l’entraînement de modèle sur Azure. Azure ML prend en charge différents types de travaux avec différentes fonctionnalités. Par exemple, le travail le plus simple, un travail de commande, exécute une commande dans un conteneur Docker et peut être utilisé pour l’entraînement à nœud unique et distribué. Un travail de balayage exécute un balayage d’hyperparamètre sur un espace de recherche spécifié pour régler les hyperparamètres d’un modèle.

Les travaux permettent également le suivi systématique de vos expériences et flux de travail ML. Une fois qu’un travail est créé, Azure ML conserve un enregistrement d’exécution pour le travail qui inclut les métadonnées, les métriques, les journaux et les artefacts générés pendant le travail, le code qui a été exécuté et l’environnement Azure ML utilisé. Tous les enregistrements d’exécution de vos travaux peuvent être consultés dans Azure ML studio.

Commandes

Nom Description Type État
az ml job archive

Archivez un travail.

 Extension GA
az ml job cancel

Annuler un travail.

 Extension GA
az ml job connect-ssh

Configurez la connexion SSH et envoyez la requête au service SSH exécuté à l’intérieur du conteneur de l’utilisateur via Tundra.

 Extension GA
az ml job create

Créez un travail.

 Extension GA
az ml job download

Téléchargez tous les fichiers liés au travail.

 Extension GA
az ml job list

Répertorier les travaux dans un espace de travail.

 Extension GA
az ml job restore

Restaurez un travail archivé.

 Extension GA
az ml job show

Afficher les détails d’un travail.

 Extension GA
az ml job show-services

Afficher les services d’un travail par nœud.

 Extension GA
az ml job stream

Diffusez en continu les journaux de travaux vers la console.

 Extension GA
az ml job update

Mettez à jour un travail.

 Extension GA
az ml job validate

Validez un travail. Cette commande fonctionne uniquement pour les travaux de pipeline pour l’instant.

 Extension GA

az ml job archive

Archivez un travail.

L’archivage d’un travail le masque par défaut dans les requêtes de liste (az ml job list). Vous pouvez toujours continuer à référencer et utiliser un travail archivé dans vos flux de travail. Seuls les travaux terminés peuvent être archivés.

az ml job archive --name
                  --resource-group
                  --workspace-name

Paramètres obligatoires

--name -n

Nom du travail.

--resource-group -g

Nom du groupe de ressources. Vous pouvez configurer le groupe par défaut en utilisant az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nom de l’espace de travail Azure ML. Vous pouvez configurer l’espace de travail par défaut à l’aide az configure --defaults workspace=<name>de .

Paramètres globaux
--debug

Augmentez le niveau de détail de la journalisation pour afficher tous les journaux de débogage.

--help -h

Affichez ce message d’aide et quittez.

--only-show-errors

Afficher uniquement les erreurs, en supprimant les avertissements.

--output -o

Format de sortie.

Valeurs acceptées: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
Valeur par défaut: json
--query

Chaîne de requêtes JMESPath. Pour plus d’informations et d’exemples, consultez http://jmespath.org/.

--subscription

Nom ou ID de l’abonnement. Vous pouvez configurer l’abonnement par défaut en utilisant az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Augmentez le niveau de détail de la journalisation. Utilisez --debug pour des journaux de débogage complets.

az ml job cancel

Annuler un travail.

az ml job cancel --name
                 --resource-group
                 --workspace-name

Exemples

Annuler un travail par nom

az ml job cancel --name my-job-id --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Paramètres obligatoires

--name -n

Nom du travail.

--resource-group -g

Nom du groupe de ressources. Vous pouvez configurer le groupe par défaut en utilisant az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nom de l’espace de travail Azure ML. Vous pouvez configurer l’espace de travail par défaut à l’aide az configure --defaults workspace=<name>de .

Paramètres globaux
--debug

Augmentez le niveau de détail de la journalisation pour afficher tous les journaux de débogage.

--help -h

Affichez ce message d’aide et quittez.

--only-show-errors

Afficher uniquement les erreurs, en supprimant les avertissements.

--output -o

Format de sortie.

Valeurs acceptées: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
Valeur par défaut: json
--query

Chaîne de requêtes JMESPath. Pour plus d’informations et d’exemples, consultez http://jmespath.org/.

--subscription

Nom ou ID de l’abonnement. Vous pouvez configurer l’abonnement par défaut en utilisant az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Augmentez le niveau de détail de la journalisation. Utilisez --debug pour des journaux de débogage complets.

az ml job connect-ssh

Configurez la connexion SSH et envoyez la requête au service SSH exécuté à l’intérieur du conteneur de l’utilisateur via Tundra.

az ml job connect-ssh --name
                      --resource-group
                      --workspace-name
                      [--node-index]
                      [--private-key-file-path]

Exemples

Configurez la connexion SSH et envoyez la requête au service SSH.

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

Paramètres obligatoires

--name -n

Nom du travail.

--resource-group -g

Nom du groupe de ressources. Vous pouvez configurer le groupe par défaut en utilisant az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nom de l’espace de travail Azure ML. Vous pouvez configurer l’espace de travail par défaut à l’aide az configure --defaults workspace=<name>de .

Paramètres facultatifs

--node-index -i

Index du nœud à connecter via ssh.

Valeur par défaut: 0
--private-key-file-path -f

Chemin d’accès au fichier de fichier de clé privée.

Paramètres globaux
--debug

Augmentez le niveau de détail de la journalisation pour afficher tous les journaux de débogage.

--help -h

Affichez ce message d’aide et quittez.

--only-show-errors

Afficher uniquement les erreurs, en supprimant les avertissements.

--output -o

Format de sortie.

Valeurs acceptées: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
Valeur par défaut: json
--query

Chaîne de requêtes JMESPath. Pour plus d’informations et d’exemples, consultez http://jmespath.org/.

--subscription

Nom ou ID de l’abonnement. Vous pouvez configurer l’abonnement par défaut en utilisant az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Augmentez le niveau de détail de la journalisation. Utilisez --debug pour des journaux de débogage complets.

az ml job create

Créez un travail.

Pour créer un travail, vous devez généralement configurer n’importe quel code à exécuter, un environnement encapsulant les dépendances, une cible de calcul sur laquelle exécuter le travail et tous les paramètres supplémentaires spécifiques au travail. Lorsqu’un travail est créé, il est envoyé pour l’exécution sur la ressource de calcul spécifiée.

az ml job create --file
                 --resource-group
                 --workspace-name
                 [--name]
                 [--save-as]
                 [--set]
                 [--skip-validation]
                 [--stream]
                 [--web]

Exemples

Créer un travail à partir d’un fichier de spécification YAML

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

Créer un travail à partir d’un fichier de spécification YAML et ouvrir les détails de l’exécution du travail dans le portail Azure ML Studio

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

Paramètres obligatoires

--file -f

Chemin local du fichier YAML contenant la spécification du travail Azure ML. Les documents de référence YAML pour le travail sont disponibles à l’adresse : 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.

--resource-group -g

Nom du groupe de ressources. Vous pouvez configurer le groupe par défaut en utilisant az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nom de l’espace de travail Azure ML. Vous pouvez configurer l’espace de travail par défaut à l’aide az configure --defaults workspace=<name>de .

Paramètres facultatifs

--name -n

Nom du travail.

--save-as -a

Fichier dans lequel l’état du travail créé au format YAML sera écrit.

--set

Mettez à jour un objet en spécifiant un chemin d’accès et une valeur de propriété à définir. Exemple : --set property1.property2=.

--skip-validation

Ignorez la validation lors de la création de la ressource. Notez que les ressources dépendantes n’ignorent pas leur validation lors de la création.

Valeur par défaut: False
--stream -s

Indique s’il faut diffuser en continu les journaux du travail vers la console.

Valeur par défaut: False
--web -e

Afficher les détails de l’exécution du travail dans Azure ML Studio dans un navigateur web.

Valeur par défaut: False
Paramètres globaux
--debug

Augmentez le niveau de détail de la journalisation pour afficher tous les journaux de débogage.

--help -h

Affichez ce message d’aide et quittez.

--only-show-errors

Afficher uniquement les erreurs, en supprimant les avertissements.

--output -o

Format de sortie.

Valeurs acceptées: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
Valeur par défaut: json
--query

Chaîne de requêtes JMESPath. Pour plus d’informations et d’exemples, consultez http://jmespath.org/.

--subscription

Nom ou ID de l’abonnement. Vous pouvez configurer l’abonnement par défaut en utilisant az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Augmentez le niveau de détail de la journalisation. Utilisez --debug pour des journaux de débogage complets.

az ml job download

Téléchargez tous les fichiers liés au travail.

Les fichiers seront téléchargés dans un dossier nommé après le nom du travail.

az ml job download --name
                   --resource-group
                   --workspace-name
                   [--all]
                   [--download-path]
                   [--output-name]

Exemples

Télécharger les journaux et sorties d’un travail dans le répertoire de travail actuel

az ml job download --name my-job --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Paramètres obligatoires

--name -n

Nom du travail.

--resource-group -g

Nom du groupe de ressources. Vous pouvez configurer le groupe par défaut en utilisant az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nom de l’espace de travail Azure ML. Vous pouvez configurer l’espace de travail par défaut à l’aide az configure --defaults workspace=<name>de .

Paramètres facultatifs

--all

Téléchargez toutes les sorties du travail.

Valeur par défaut: False
--download-path -p

Chemin d’accès pour télécharger les fichiers de travail vers. S’il est omis, les fichiers de travail sont téléchargés dans le répertoire actif.

--output-name

Nom de la sortie définie par l’utilisateur à télécharger. Cela doit correspondre à une clé dans le dictionnaire de sorties d’un travail. S’il est omis, les fichiers de sortie d’artefact par défaut du travail sont téléchargés.

Paramètres globaux
--debug

Augmentez le niveau de détail de la journalisation pour afficher tous les journaux de débogage.

--help -h

Affichez ce message d’aide et quittez.

--only-show-errors

Afficher uniquement les erreurs, en supprimant les avertissements.

--output -o

Format de sortie.

Valeurs acceptées: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
Valeur par défaut: json
--query

Chaîne de requêtes JMESPath. Pour plus d’informations et d’exemples, consultez http://jmespath.org/.

--subscription

Nom ou ID de l’abonnement. Vous pouvez configurer l’abonnement par défaut en utilisant az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Augmentez le niveau de détail de la journalisation. Utilisez --debug pour des journaux de débogage complets.

az ml job list

Répertorier les travaux dans un espace de travail.

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

Exemples

Répertoriez l’état de tous les travaux dans un espace de travail à l’aide de l’argument --query pour exécuter une requête JMESPath sur les résultats des commandes.

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

Paramètres obligatoires

--resource-group -g

Nom du groupe de ressources. Vous pouvez configurer le groupe par défaut en utilisant az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nom de l’espace de travail Azure ML. Vous pouvez configurer l’espace de travail par défaut à l’aide az configure --defaults workspace=<name>de .

Paramètres facultatifs

--all-results

Retourne tous les résultats.

Valeurs acceptées: false, true
Valeur par défaut: False
--archived-only

Répertorier uniquement les travaux archivés.

Valeur par défaut: False
--include-archived

Répertorier les travaux archivés et les travaux actifs.

Valeur par défaut: False
--max-results -r

Nombre maximal de résultats à retourner. 50 par défaut.

Valeur par défaut: 50
--parent-job-name -p

Nom du travail parent. Répertorie tous les travaux dont parent_job_name correspond au nom donné.

Paramètres globaux
--debug

Augmentez le niveau de détail de la journalisation pour afficher tous les journaux de débogage.

--help -h

Affichez ce message d’aide et quittez.

--only-show-errors

Afficher uniquement les erreurs, en supprimant les avertissements.

--output -o

Format de sortie.

Valeurs acceptées: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
Valeur par défaut: json
--query

Chaîne de requêtes JMESPath. Pour plus d’informations et d’exemples, consultez http://jmespath.org/.

--subscription

Nom ou ID de l’abonnement. Vous pouvez configurer l’abonnement par défaut en utilisant az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Augmentez le niveau de détail de la journalisation. Utilisez --debug pour des journaux de débogage complets.

az ml job restore

Restaurez un travail archivé.

Lorsqu’un travail archivé est restauré, il ne sera plus masqué dans les requêtes de liste (az ml job list).

az ml job restore --name
                  --resource-group
                  --workspace-name

Paramètres obligatoires

--name -n

Nom du travail.

--resource-group -g

Nom du groupe de ressources. Vous pouvez configurer le groupe par défaut en utilisant az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nom de l’espace de travail Azure ML. Vous pouvez configurer l’espace de travail par défaut à l’aide az configure --defaults workspace=<name>de .

Paramètres globaux
--debug

Augmentez le niveau de détail de la journalisation pour afficher tous les journaux de débogage.

--help -h

Affichez ce message d’aide et quittez.

--only-show-errors

Afficher uniquement les erreurs, en supprimant les avertissements.

--output -o

Format de sortie.

Valeurs acceptées: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
Valeur par défaut: json
--query

Chaîne de requêtes JMESPath. Pour plus d’informations et d’exemples, consultez http://jmespath.org/.

--subscription

Nom ou ID de l’abonnement. Vous pouvez configurer l’abonnement par défaut en utilisant az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Augmentez le niveau de détail de la journalisation. Utilisez --debug pour des journaux de débogage complets.

az ml job show

Afficher les détails d’un travail.

az ml job show --name
               --resource-group
               --workspace-name
               [--web]

Exemples

Affichez l’état d’un travail à l’aide de l’argument --query pour exécuter une requête JMESPath sur les résultats des commandes.

az ml job show --name my-job-id --query "{Name:name,Jobstatus:status}"  --output table --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Paramètres obligatoires

--name -n

Nom du travail.

--resource-group -g

Nom du groupe de ressources. Vous pouvez configurer le groupe par défaut en utilisant az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nom de l’espace de travail Azure ML. Vous pouvez configurer l’espace de travail par défaut à l’aide az configure --defaults workspace=<name>de .

Paramètres facultatifs

--web -e

Afficher les détails de l’exécution du travail dans Azure ML Studio dans un navigateur web.

Valeur par défaut: False
Paramètres globaux
--debug

Augmentez le niveau de détail de la journalisation pour afficher tous les journaux de débogage.

--help -h

Affichez ce message d’aide et quittez.

--only-show-errors

Afficher uniquement les erreurs, en supprimant les avertissements.

--output -o

Format de sortie.

Valeurs acceptées: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
Valeur par défaut: json
--query

Chaîne de requêtes JMESPath. Pour plus d’informations et d’exemples, consultez http://jmespath.org/.

--subscription

Nom ou ID de l’abonnement. Vous pouvez configurer l’abonnement par défaut en utilisant az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Augmentez le niveau de détail de la journalisation. Utilisez --debug pour des journaux de débogage complets.

az ml job show-services

Afficher les services d’un travail par nœud.

az ml job show-services --name
                        --resource-group
                        --workspace-name
                        [--node-index]

Exemples

Affichez les services d’un travail par nœud à l’aide de l’argument --query pour exécuter une requête JMESPath sur les résultats des commandes.

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

Paramètres obligatoires

--name -n

Nom du travail.

--resource-group -g

Nom du groupe de ressources. Vous pouvez configurer le groupe par défaut en utilisant az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nom de l’espace de travail Azure ML. Vous pouvez configurer l’espace de travail par défaut à l’aide az configure --defaults workspace=<name>de .

Paramètres facultatifs

--node-index -i

Index du nœud pour lequel les services doivent être affichés.

Valeur par défaut: 0
Paramètres globaux
--debug

Augmentez le niveau de détail de la journalisation pour afficher tous les journaux de débogage.

--help -h

Affichez ce message d’aide et quittez.

--only-show-errors

Afficher uniquement les erreurs, en supprimant les avertissements.

--output -o

Format de sortie.

Valeurs acceptées: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
Valeur par défaut: json
--query

Chaîne de requêtes JMESPath. Pour plus d’informations et d’exemples, consultez http://jmespath.org/.

--subscription

Nom ou ID de l’abonnement. Vous pouvez configurer l’abonnement par défaut en utilisant az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Augmentez le niveau de détail de la journalisation. Utilisez --debug pour des journaux de débogage complets.

az ml job stream

Diffusez en continu les journaux de travaux vers la console.

az ml job stream --name
                 --resource-group
                 --workspace-name

Paramètres obligatoires

--name -n

Nom du travail.

--resource-group -g

Nom du groupe de ressources. Vous pouvez configurer le groupe par défaut en utilisant az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nom de l’espace de travail Azure ML. Vous pouvez configurer l’espace de travail par défaut à l’aide az configure --defaults workspace=<name>de .

Paramètres globaux
--debug

Augmentez le niveau de détail de la journalisation pour afficher tous les journaux de débogage.

--help -h

Affichez ce message d’aide et quittez.

--only-show-errors

Afficher uniquement les erreurs, en supprimant les avertissements.

--output -o

Format de sortie.

Valeurs acceptées: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
Valeur par défaut: json
--query

Chaîne de requêtes JMESPath. Pour plus d’informations et d’exemples, consultez http://jmespath.org/.

--subscription

Nom ou ID de l’abonnement. Vous pouvez configurer l’abonnement par défaut en utilisant az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Augmentez le niveau de détail de la journalisation. Utilisez --debug pour des journaux de débogage complets.

az ml job update

Mettez à jour un travail.

Seules les propriétés « tags » et « properties » peuvent être mises à jour.

az ml job update --name
                 --resource-group
                 --workspace-name
                 [--add]
                 [--force-string]
                 [--remove]
                 [--set]
                 [--web]

Paramètres obligatoires

--name -n

Nom du travail.

--resource-group -g

Nom du groupe de ressources. Vous pouvez configurer le groupe par défaut en utilisant az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nom de l’espace de travail Azure ML. Vous pouvez configurer l’espace de travail par défaut à l’aide az configure --defaults workspace=<name>de .

Paramètres facultatifs

--add

Ajoutez un objet à une liste d’objets en spécifiant un chemin d’accès et des paires clé-valeur. Exemple : --add property.listProperty <key=value, string or JSON string>.

Valeur par défaut: []
--force-string

Lorsque vous utilisez « set » ou « add », conservez les littéraux de chaîne au lieu de tenter de convertir en JSON.

Valeur par défaut: False
--remove

Supprimez une propriété ou un élément d’une liste. Exemple : --remove property.list <indexToRemove> OR --remove propertyToRemove.

Valeur par défaut: []
--set

Mettez à jour un objet en spécifiant un chemin d’accès et une valeur de propriété à définir. Exemple : --set property1.property2=<value>.

Valeur par défaut: []
--web -e

Afficher les détails de l’exécution du travail dans Azure ML Studio dans un navigateur web.

Valeur par défaut: False
Paramètres globaux
--debug

Augmentez le niveau de détail de la journalisation pour afficher tous les journaux de débogage.

--help -h

Affichez ce message d’aide et quittez.

--only-show-errors

Afficher uniquement les erreurs, en supprimant les avertissements.

--output -o

Format de sortie.

Valeurs acceptées: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
Valeur par défaut: json
--query

Chaîne de requêtes JMESPath. Pour plus d’informations et d’exemples, consultez http://jmespath.org/.

--subscription

Nom ou ID de l’abonnement. Vous pouvez configurer l’abonnement par défaut en utilisant az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Augmentez le niveau de détail de la journalisation. Utilisez --debug pour des journaux de débogage complets.

az ml job validate

Validez un travail. Cette commande fonctionne uniquement pour les travaux de pipeline pour l’instant.

Cette commande valide un fichier de spécification YAML pour case activée s’il est valide pour la création de travaux et retourne tous les problèmes détectés. La validation inclut principalement le case activée local pour le schéma, comme les champs manquants, l’environnement sans version spécifiée, le code référencé à un chemin local inexistant ; il case activée également pour l’existence de cibles de calcul référencées dans l’espace de travail cible. Le résultat de la validation est imprimé dans la console, y compris les erreurs et les avertissements. Seules les erreurs entraînent l’échec de la validation. Une validation réussie d’un travail sera en mesure d’être envoyée. Cette commande fonctionne uniquement pour les travaux de pipeline pour l’instant.

az ml job validate --file
                   --resource-group
                   --workspace-name
                   [--set]

Exemples

Validez un fichier de spécification YAML pour case activée s’il est valide pour la création de travaux.

az ml job validate --file job.yml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

Paramètres obligatoires

--file -f

Chemin local du fichier YAML contenant la spécification du travail Azure ML. Vous trouverez les documents de référence YAML pour le travail à l’adresse : https://aka.ms/ml-cli-v2-job-pipeline-yaml-reference.

--resource-group -g

Nom du groupe de ressources. Vous pouvez configurer le groupe par défaut en utilisant az configure --defaults group=<name>.

--workspace-name -w

Nom de l’espace de travail Azure ML. Vous pouvez configurer l’espace de travail par défaut à l’aide az configure --defaults workspace=<name>de .

Paramètres facultatifs

--set

Mettez à jour un objet en spécifiant un chemin d’accès et une valeur de propriété à définir. Exemple : --set property1.property2=.

Paramètres globaux
--debug

Augmentez le niveau de détail de la journalisation pour afficher tous les journaux de débogage.

--help -h

Affichez ce message d’aide et quittez.

--only-show-errors

Afficher uniquement les erreurs, en supprimant les avertissements.

--output -o

Format de sortie.

Valeurs acceptées: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc
Valeur par défaut: json
--query

Chaîne de requêtes JMESPath. Pour plus d’informations et d’exemples, consultez http://jmespath.org/.

--subscription

Nom ou ID de l’abonnement. Vous pouvez configurer l’abonnement par défaut en utilisant az account set -s NAME_OR_ID.

--verbose

Augmentez le niveau de détail de la journalisation. Utilisez --debug pour des journaux de débogage complets.