az ml datastore
Note
このリファレンスは、Azure CLI (バージョン 2.15.0 以降) の ml 拡張機能の一部です。 拡張機能は、az ml datastore コマンドを初めて実行するときに自動的にインストールされます。 拡張機能の詳細をご覧ください。
Azure ML データストアを管理します。
Azure ML データストアは、接続情報をスクリプトにハードコーディングしなくてもストレージにアクセスできるように、Azure Storage サービスをワークスペースに安全にリンクします。 ストレージ サービスの認証資格情報などの接続シークレットは、ワークスペースの Key Vault に格納されます。
ワークスペースを作成すると、Azure Storage アカウントが関連付けられたリソースとして自動的に作成されます。 このアカウントには BLOB コンテナーが作成され、その接続情報は "workspaceblobstore" という名前のデータストアとして格納されます。 これはワークスペースの既定のデータストアとして機能し、BLOB コンテナーはワークスペースの成果物と機械学習ジョブのログと出力を格納するために使用されます。
コマンド
名前 | 説明 | 型 | 状態 |
---|---|---|---|
az ml datastore create |
データストアを作成する。 |
拡張子 | GA |
az ml datastore delete |
データストアを削除します。 |
拡張子 | GA |
az ml datastore list |
ワークスペース内のデータストアを一覧表示します。 |
拡張子 | GA |
az ml datastore mount |
特定のデータストアをローカル パスにマウントします。 現時点では、Linux のみがサポートされています。 |
拡張子 | プレビュー |
az ml datastore show |
データストアの詳細を表示します。 |
拡張子 | GA |
az ml datastore update |
データストアを更新します。 |
拡張子 | GA |
az ml datastore create
データストアを作成する。
これにより、基になる Azure ストレージ サービスがワークスペースに接続されます。 データストアを作成して現在接続できるストレージ サービスの種類には、Azure Blob Storage、Azure File Share、Azure Data Lake Storage Gen1、Azure Data Lake Storage Gen2 などがあります。
az ml datastore create --file
--resource-group
--workspace-name
[--name]
[--set]
例
YAML 仕様ファイルからデータストアを作成する
az ml datastore create --file blobstore.yml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
必須のパラメーター
Azure ML データストア仕様を含む YAML ファイルへのローカル パス。 データストアの YAML リファレンス ドキュメントは、次の場所にあります。 https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-blob-yaml-referencehttps://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-file-yaml-referencehttps://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-data-lake-gen1-yaml-referencehttps://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-data-lake-gen2-yaml-reference
リソース グループの名前。 az configure --defaults group=<name>
を使用して、既定のグループを構成できます。
Azure ML ワークスペースの名前。 を使用して、既定のワークスペースを az configure --defaults workspace=<name>
構成できます。
省略可能のパラメーター
データストアの名前。 これにより、--file/-f に指定された YAML ファイルの 'name' フィールドが上書きされます。
設定するプロパティ パスと値を指定して、オブジェクトを更新します。 例: --set property1.property2=。
グローバル パラメーター
すべてのデバッグ ログを表示するようにログの詳細レベルを上げます。
このヘルプ メッセージを表示して終了します。
エラーのみを表示し、警告は抑制します。
出力形式。
JMESPath クエリ文字列。 詳細と例については、http://jmespath.org/ をご覧ください。
サブスクリプションの名前または ID。 az account set -s NAME_OR_ID
を使用して、既定のサブスクリプションを構成できます。
ログの詳細レベルを上げます。 詳細なデバッグ ログを表示するには --debug を使います。
az ml datastore delete
データストアを削除します。
これにより、ワークスペースからストレージ サービスへの接続情報が削除されますが、ストレージ内の基になるデータは削除されません。
az ml datastore delete --name
--resource-group
--workspace-name
必須のパラメーター
データストアの名前。
リソース グループの名前。 az configure --defaults group=<name>
を使用して、既定のグループを構成できます。
Azure ML ワークスペースの名前。 を使用して、既定のワークスペースを az configure --defaults workspace=<name>
構成できます。
グローバル パラメーター
すべてのデバッグ ログを表示するようにログの詳細レベルを上げます。
このヘルプ メッセージを表示して終了します。
エラーのみを表示し、警告は抑制します。
出力形式。
JMESPath クエリ文字列。 詳細と例については、http://jmespath.org/ をご覧ください。
サブスクリプションの名前または ID。 az account set -s NAME_OR_ID
を使用して、既定のサブスクリプションを構成できます。
ログの詳細レベルを上げます。 詳細なデバッグ ログを表示するには --debug を使います。
az ml datastore list
ワークスペース内のデータストアを一覧表示します。
az ml datastore list --resource-group
--workspace-name
[--max-results]
例
--query 引数を使用してワークスペース内のすべてのデータストアを一覧表示し、コマンドの結果に対して JMESPath クエリを実行します。
az ml datastore list --query "[].{Name:name}" --output table --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
必須のパラメーター
リソース グループの名前。 az configure --defaults group=<name>
を使用して、既定のグループを構成できます。
Azure ML ワークスペースの名前。 を使用して、既定のワークスペースを az configure --defaults workspace=<name>
構成できます。
省略可能のパラメーター
返される結果の最大数。
グローバル パラメーター
すべてのデバッグ ログを表示するようにログの詳細レベルを上げます。
このヘルプ メッセージを表示して終了します。
エラーのみを表示し、警告は抑制します。
出力形式。
JMESPath クエリ文字列。 詳細と例については、http://jmespath.org/ をご覧ください。
サブスクリプションの名前または ID。 az account set -s NAME_OR_ID
を使用して、既定のサブスクリプションを構成できます。
ログの詳細レベルを上げます。 詳細なデバッグ ログを表示するには --debug を使います。
az ml datastore mount
このコマンドはプレビュー段階であり、開発中です。 参照レベルとサポート レベル: https://aka.ms/CLI_refstatus
特定のデータストアをローカル パスにマウントします。 現時点では、Linux のみがサポートされています。
az ml datastore mount --path
[--mode]
[--mount-point]
[--persistent]
[--resource-group]
[--workspace-name]
例
名前でデータストアをマウントする
az ml datastore mount --mount-point /mnt/my-datastore --mode ro_mount --path my-datastore
データストアの短い形式の URL でデータストアをマウントする
az ml datastore mount --mount-point /mnt/my-datastore --mode ro_mount --path azureml://datastores/my-datastore
データストアの長い形式の URL でデータストアをマウントする
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
必須のパラメーター
マウント <datastore_name>
するデータストア パス (または azureml://datastores/<datastore_name>
.
省略可能のパラメーター
マウント モード ro_mount
(読み取り専用) または rw_mount
(読み取り/書き込み)。
マウント ポイントとして使用されるローカル パス。
再起動後もマウントを保持します。 コンピューティング インスタンスでのみサポートされます。
リソース グループの名前。 az configure --defaults group=<name>
を使用して、既定のグループを構成できます。
Azure ML ワークスペースの名前。 を使用して、既定のワークスペースを az configure --defaults workspace=<name>
構成できます。
グローバル パラメーター
すべてのデバッグ ログを表示するようにログの詳細レベルを上げます。
このヘルプ メッセージを表示して終了します。
エラーのみを表示し、警告は抑制します。
出力形式。
JMESPath クエリ文字列。 詳細と例については、http://jmespath.org/ をご覧ください。
サブスクリプションの名前または ID。 az account set -s NAME_OR_ID
を使用して、既定のサブスクリプションを構成できます。
ログの詳細レベルを上げます。 詳細なデバッグ ログを表示するには --debug を使います。
az ml datastore show
データストアの詳細を表示します。
az ml datastore show --name
--resource-group
--workspace-name
必須のパラメーター
データストアの名前。
リソース グループの名前。 az configure --defaults group=<name>
を使用して、既定のグループを構成できます。
Azure ML ワークスペースの名前。 を使用して、既定のワークスペースを az configure --defaults workspace=<name>
構成できます。
グローバル パラメーター
すべてのデバッグ ログを表示するようにログの詳細レベルを上げます。
このヘルプ メッセージを表示して終了します。
エラーのみを表示し、警告は抑制します。
出力形式。
JMESPath クエリ文字列。 詳細と例については、http://jmespath.org/ をご覧ください。
サブスクリプションの名前または ID。 az account set -s NAME_OR_ID
を使用して、既定のサブスクリプションを構成できます。
ログの詳細レベルを上げます。 詳細なデバッグ ログを表示するには --debug を使います。
az ml datastore update
データストアを更新します。
'description'、'tags'、および 'credential' のプロパティを更新できます。
az ml datastore update --resource-group
--workspace-name
[--add]
[--file]
[--force-string]
[--name]
[--remove]
[--set]
必須のパラメーター
リソース グループの名前。 az configure --defaults group=<name>
を使用して、既定のグループを構成できます。
Azure ML ワークスペースの名前。 を使用して、既定のワークスペースを az configure --defaults workspace=<name>
構成できます。
省略可能のパラメーター
パスとキー値のペアを指定して、オブジェクトの一覧にオブジェクトを追加します。 例: --add property.listProperty <key=value, string or JSON string>
。
Azure ML データストア仕様を含む YAML ファイルへのローカル パス。 データストアの YAML リファレンス ドキュメントは、次の場所にあります。 https://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-blob-yaml-referencehttps://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-file-yaml-referencehttps://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-data-lake-gen1-yaml-referencehttps://aka.ms/ml-cli-v2-datastore-data-lake-gen2-yaml-reference
'set' または 'add' を使用する場合は、JSON に変換するのではなく、文字列リテラルを保持します。
データストアの名前。 これにより、--file/-f に指定された YAML ファイルの 'name' フィールドが上書きされます。
リストからプロパティまたは要素を削除します。 例: --remove property.list <indexToRemove>
OR --remove propertyToRemove
.
設定するプロパティ パスと値を指定して、オブジェクトを更新します。 例: --set property1.property2=<value>
。
グローバル パラメーター
すべてのデバッグ ログを表示するようにログの詳細レベルを上げます。
このヘルプ メッセージを表示して終了します。
エラーのみを表示し、警告は抑制します。
出力形式。
JMESPath クエリ文字列。 詳細と例については、http://jmespath.org/ をご覧ください。
サブスクリプションの名前または ID。 az account set -s NAME_OR_ID
を使用して、既定のサブスクリプションを構成できます。
ログの詳細レベルを上げます。 詳細なデバッグ ログを表示するには --debug を使います。
Azure CLI