az ml online-deployment

リファレンス

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 online-deployment 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 のオンラインデプロイを管理します。

Azure ML デプロイでは、モデルデプロイを作成および管理するための簡単なインターフェイスが提供されます。

コマンド

名前	説明	型	状態
az ml online-deployment create	デプロイを作成します。デプロイが既に存在する場合は、失敗します。既存のデプロイを更新する場合は、az ml online-deployment update を使用します。	拡張子	GA
az ml online-deployment delete	デプロイを削除します。	拡張子	GA
az ml online-deployment get-logs	オンラインデプロイのコンテナーログを取得します。	拡張子	GA
az ml online-deployment list	デプロイの一覧を表示します。	拡張子	GA
az ml online-deployment show	デプロイを表示します。	拡張子	GA
az ml online-deployment update	デプロイを更新します。	拡張子	GA

az ml online-deployment create

デプロイを作成します。デプロイが既に存在する場合は、失敗します。既存のデプロイを更新する場合は、az ml online-deployment update を使用します。

汎用エンドポイントでは、推奨される最小コンピューティング SKU がStandard_DS3_v2されます。 SKU の詳細については、 https://zcusa.951200.xyz/en-us/azure/machine-learning/reference-managed-online-endpoints-vm-sku-list以下をご覧ください。

az ml online-deployment create --file
                               --resource-group
                               --workspace-name
                               [--all-traffic]
                               [--endpoint-name]
                               [--local {false, true}]
                               [--local-enable-gpu {false, true}]
                               [--name]
                               [--no-wait]
                               [--package-model]
                               [--set]
                               [--skip-script-validation]
                               [--vscode-debug {false, true}]
                               [--web]

例

YAML 仕様ファイルからデプロイを作成する

az ml online-deployment create --file deployment.yaml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

必須のパラメーター

--file -f

Azure ML オンラインデプロイ仕様を含む YAML ファイルへのローカルパス。オンラインデプロイの YAML リファレンスドキュメントは、次https://aka.ms/ml-cli-v2-deployment-managed-online-yaml-reference https://aka.ms/ml-cli-v2-deployment-kubernetes-online-yaml-referenceの場所にあります。

--resource-group -g

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。

--workspace-name -w

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

--all-traffic

作成が成功した後、エンドポイントトラフィックをこのデプロイに 100% 設定します。--no-wait では機能しません。

規定値: False

--endpoint-name -e

オンラインエンドポイントの名前。

--local

Docker を使用してローカルにデプロイを作成します。エンドポイントごとに 1 つのデプロイのみが許可されます。注: 指定されたエンドポイントが存在しない場合は、作成されます。

指定可能な値: false, true

規定値: False

--local-enable-gpu

ローカルデプロイで GPU を有効にします。

指定可能な値: false, true

規定値: False

--name -n

デプロイの名前。

--no-wait

実行時間の長い操作の終了を待機しません。

規定値: False

--package-model

[これはプレビュー段階です]デプロイ yaml からパッケージ環境を作成し、そのデプロイにパッケージ化された環境を使用します。

規定値: False

--set

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=。

--skip-script-validation

ユーザーがデプロイスコアリングスクリプトの検証をバイパスできるようにします。

規定値: False

--vscode-debug

ローカルエンドポイントを作成し、VSCode デバッガーをアタッチします。 --local フラグでのみ機能します。

指定可能な値: false, true

規定値: False

--web

Web ブラウザーで Azure ML Studio にデプロイの詳細を表示します。

規定値: False

グローバルパラメーター

--debug

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。

--help -h

このヘルプメッセージを表示して終了します。

--only-show-errors

エラーのみを表示し、警告は抑制します。

--output -o

出力形式。

指定可能な値: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

規定値: json

--query

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。

--subscription

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。

--verbose

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 online-deployment delete

デプロイを削除します。

az ml online-deployment delete --endpoint-name
                               --name
                               --resource-group
                               --workspace-name
                               [--local {false, true}]
                               [--no-wait]
                               [--yes]

例

確認を使用してデプロイを削除する

az ml online-deployment delete --name my-deployment --endpoint-name my-endpoint --yes --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

必須のパラメーター

--endpoint-name -e

オンラインエンドポイントの名前。

--name -n

デプロイの名前。

--resource-group -g

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。

--workspace-name -w

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

--local

Docker 環境からローカルデプロイを削除します。

指定可能な値: false, true

規定値: False

--no-wait

実行時間の長い操作の終了を待機しません。

規定値: False

--yes -y

確認のダイアログを表示しません。

規定値: False

グローバルパラメーター

--debug

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。

--help -h

このヘルプメッセージを表示して終了します。

--only-show-errors

エラーのみを表示し、警告は抑制します。

--output -o

出力形式。

指定可能な値: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

規定値: json

--query

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。

--subscription

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。

--verbose

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 online-deployment get-logs

オンラインデプロイのコンテナーログを取得します。

az ml online-deployment get-logs --endpoint-name
                                 --name
                                 --resource-group
                                 --workspace-name
                                 [--container]
                                 [--lines]
                                 [--local {false, true}]

例

オンラインデプロイのコンテナーログを取得する

az ml online-deployment get-logs --name my-deployment --endpoint-name my-endpoint --lines 100 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

必須のパラメーター

--endpoint-name -e

オンラインエンドポイントの名前。

--name -n

デプロイの名前。

--resource-group -g

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。

--workspace-name -w

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

--container -c

ログを取得するコンテナーの種類。使用できる値: inference-server、storage-initializer。

--lines -l

末尾までの行の最大数。

規定値: 5000

--local

Docker 環境でのローカルデプロイからログを取得します。

指定可能な値: false, true

規定値: False

グローバルパラメーター

--debug

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。

--help -h

このヘルプメッセージを表示して終了します。

--only-show-errors

エラーのみを表示し、警告は抑制します。

--output -o

出力形式。

指定可能な値: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

規定値: json

--query

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。

--subscription

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。

--verbose

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 online-deployment list

デプロイの一覧を表示します。

az ml online-deployment list --endpoint-name
                             --resource-group
                             --workspace-name
                             [--local {false, true}]

例

エンドポイントでのデプロイの一覧表示

az ml online-deployment list --endpoint-name my-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

必須のパラメーター

--endpoint-name -e

エンドポイントの名前。

--resource-group -g

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。

--workspace-name -w

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

--local

このローカルエンドポイントの下にローカルデプロイを一覧表示します。

指定可能な値: false, true

規定値: False

グローバルパラメーター

--debug

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。

--help -h

このヘルプメッセージを表示して終了します。

--only-show-errors

エラーのみを表示し、警告は抑制します。

--output -o

出力形式。

指定可能な値: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

規定値: json

--query

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。

--subscription

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。

--verbose

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 online-deployment show

デプロイを表示します。

az ml online-deployment show --endpoint-name
                             --name
                             --resource-group
                             --workspace-name
                             [--local {false, true}]
                             [--web]

例

デプロイを表示する

az ml online-deployment show --name my-deployment --endpoint-name my-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

必須のパラメーター

--endpoint-name -e

オンラインエンドポイントの名前。

--name -n

デプロイの名前。

--resource-group -g

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。

--workspace-name -w

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

--local

Docker 環境からのローカルデプロイを表示します。

指定可能な値: false, true

規定値: False

--web

Web ブラウザーで Azure ML Studio にデプロイの詳細を表示します。

規定値: False

グローバルパラメーター

--debug

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。

--help -h

このヘルプメッセージを表示して終了します。

--only-show-errors

エラーのみを表示し、警告は抑制します。

--output -o

出力形式。

指定可能な値: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

規定値: json

--query

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。

--subscription

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。

--verbose

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 online-deployment update

デプロイを更新します。

az ml online-deployment update --resource-group
                               --workspace-name
                               [--add]
                               [--endpoint-name]
                               [--file]
                               [--force-string]
                               [--local {false, true}]
                               [--local-enable-gpu {false, true}]
                               [--name]
                               [--no-wait]
                               [--remove]
                               [--set]
                               [--skip-script-validation]
                               [--vscode-debug {false, true}]
                               [--web]

例

YAML 仕様ファイルからデプロイを更新する

az ml online-deployment update --file deployment.yaml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace

必須のパラメーター

--resource-group -g

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。

--workspace-name -w

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

--add

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>。

規定値: []

--endpoint-name -e

オンラインエンドポイントの名前。

--file -f

--force-string

'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。

規定値: False

--local

Docker 環境でのローカルデプロイを更新します。

指定可能な値: false, true

規定値: False

--local-enable-gpu

ローカルデプロイで GPU を有効にします。

指定可能な値: false, true

規定値: False

--name -n

デプロイの名前。

--no-wait

実行時間の長い操作の終了を待機しません。

規定値: False

--remove

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.

規定値: []

--set

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>。

規定値: []

--skip-script-validation

ユーザーがデプロイスコアリングスクリプトの検証をバイパスできるようにします。

規定値: False

--vscode-debug

ローカルエンドポイントを更新し、VSCode デバッガーを再アタッチします。 --local フラグでのみ機能します。

指定可能な値: false, true

規定値: False

--web

Web ブラウザーで Azure ML Studio にデプロイの詳細を表示します。

規定値: False

グローバルパラメーター

--debug

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。

--help -h

このヘルプメッセージを表示して終了します。

--only-show-errors

エラーのみを表示し、警告は抑制します。

--output -o

出力形式。

指定可能な値: json, jsonc, none, table, tsv, yaml, yamlc

規定値: json

--query

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。

--subscription

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。

--verbose

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。

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az ml online-deployment

コマンド

az ml online-deployment create

例

必須のパラメーター

省略可能のパラメーター

az ml online-deployment delete

例

必須のパラメーター

省略可能のパラメーター

az ml online-deployment get-logs

例

必須のパラメーター

省略可能のパラメーター

az ml online-deployment list

例

必須のパラメーター

省略可能のパラメーター

az ml online-deployment show

例

必須のパラメーター

省略可能のパラメーター

az ml online-deployment update

例

必須のパラメーター

省略可能のパラメーター

その他のリソース