az ml batch-endpoint
Nota
Essa referência faz parte da extensão ml para a CLI do Azure (versão 2.15.0 ou superior). A extensão instalará automaticamente na primeira vez que você executar um comando az ml batch-endpoint. Saiba mais sobre extensões.
Gerenciar pontos de extremidade em lote do Azure ML.
Os pontos de extremidade do Azure ML fornecem uma interface simples para criar e gerenciar implantações de modelo. Cada ponto de extremidade pode ter uma ou mais implantações. Os pontos de extremidade do lote são usados para pontuação em lote offline.
Comandos
Nome | Description | Tipo | Status |
---|---|---|---|
az ml batch-endpoint create |
Crie um ponto de extremidade. |
Extensão | GA |
az ml batch-endpoint delete |
Excluir um ponto de extremidade. |
Extensão | GA |
az ml batch-endpoint invoke |
Invoque um ponto de extremidade. |
Extensão | GA |
az ml batch-endpoint list |
Listar pontos de extremidade em um workspace. |
Extensão | GA |
az ml batch-endpoint list-jobs |
Liste os trabalhos de pontuação em lote para um ponto de extremidade em lote. |
Extensão | GA |
az ml batch-endpoint show |
Mostrar detalhes de um ponto de extremidade. |
Extensão | GA |
az ml batch-endpoint update |
Atualize um ponto de extremidade. |
Extensão | GA |
az ml batch-endpoint create
Crie um ponto de extremidade.
Para criar um ponto de extremidade, forneça um arquivo YAML com uma configuração de ponto de extremidade em lote. Se o ponto de extremidade já existir, ele será gravado demais com as novas configurações.
az ml batch-endpoint create --resource-group
--workspace-name
[--file]
[--name]
[--no-wait]
[--set]
Exemplos
Criar um ponto de extremidade com base em um arquivo de especificação YAML
az ml batch-endpoint create --file endpoint.yml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Criar um ponto de extremidade com o nome
az ml batch-endpoint create --name endpointname --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Parâmetros Exigidos
Nome do grupo de recursos. Você pode configurar o grupo padrão usando az configure --defaults group=<name>
.
Nome do workspace do Azure ML. Você pode configurar o workspace padrão usando az configure --defaults workspace=<name>
.
Parâmetros Opcionais
Caminho local para o arquivo YAML que contém a especificação do ponto de extremidade em lote do Azure ML. Os documentos de referência yaml para ponto de extremidade em lote podem ser encontrados em: https://aka.ms/ml-cli-v2-endpoint-batch-yaml-reference.
Nome do ponto de extremidade do lote.
Não aguarde a conclusão da operação de execução prolongada. O padrão é False.
Atualize um objeto especificando um caminho de propriedade e um valor a ser definido. Exemplo: --set property1.property2=value.
Parâmetros Globais
Aumente a verbosidade de log para mostrar todos os logs de depuração.
Mostre esta mensagem de ajuda e saia.
Apenas mostrar erros, suprimindo avisos.
Formato de saída.
Cadeia de caracteres de consulta JMESPath. Consulte http://jmespath.org/ para obter mais informações e exemplos.
Nome ou ID da assinatura. Você pode configurar a assinatura padrão usando az account set -s NAME_OR_ID
.
Aumentar a verbosidade do registro em log. Use --debug para logs de depuração completos.
az ml batch-endpoint delete
Excluir um ponto de extremidade.
az ml batch-endpoint delete --name
--resource-group
--workspace-name
[--no-wait]
[--yes]
Exemplos
Excluir um ponto de extremidade em lote, incluindo todas as suas implantações
az ml batch-endpoint delete --name my-batch-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Parâmetros Exigidos
Nome do ponto de extremidade do lote.
Nome do grupo de recursos. Você pode configurar o grupo padrão usando az configure --defaults group=<name>
.
Nome do workspace do Azure ML. Você pode configurar o workspace padrão usando az configure --defaults workspace=<name>
.
Parâmetros Opcionais
Não aguarde a conclusão da operação de execução prolongada. O padrão é False.
Não solicite confirmação.
Parâmetros Globais
Aumente a verbosidade de log para mostrar todos os logs de depuração.
Mostre esta mensagem de ajuda e saia.
Apenas mostrar erros, suprimindo avisos.
Formato de saída.
Cadeia de caracteres de consulta JMESPath. Consulte http://jmespath.org/ para obter mais informações e exemplos.
Nome ou ID da assinatura. Você pode configurar a assinatura padrão usando az account set -s NAME_OR_ID
.
Aumentar a verbosidade do registro em log. Use --debug para logs de depuração completos.
az ml batch-endpoint invoke
Invoque um ponto de extremidade.
Você pode iniciar a execução de inferência em lote invocando o ponto de extremidade com alguns dados. Para pontos de extremidade em lote, a invocação disparará um trabalho de pontuação em lote assíncrono.
az ml batch-endpoint invoke --name
--resource-group
--workspace-name
[--deployment-name]
[--experiment-name]
[--file]
[--input]
[--input-type]
[--inputs]
[--instance-count]
[--job-name]
[--mini-batch-size]
[--output-path]
[--outputs]
[--set]
Exemplos
Invoque um ponto de extremidade em lote com dados de entrada de um ativo de dados do Azure ML registrado e substitua a configuração de implantação padrão para mini_batch_size
az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input azureml:my-dataset:1 --mini-batch-size 64 --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Invocar um ponto de extremidade em lote com o arquivo de entrada de um URI público
az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input-type uri_file --input https://pipelinedata.blob.core.windows.net/sampledata/mnist/0.png --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Invocar um ponto de extremidade em lote com o arquivo de entrada de um armazenamento de dados registrado
az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input-type uri_file --input azureml://datastores/workspaceblobstore/paths/{path_to_data}/mnist/0.png --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Invocar um ponto de extremidade em lote com a pasta de entrada de um URI público
az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input-type uri_folder --input https://pipelinedata.blob.core.windows.net/sampledata/mnist --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Invocar um ponto de extremidade em lote com a pasta de entrada de um armazenamento de dados registrado
az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input-type uri_folder --input azureml://datastores/workspaceblobstore/paths/{path_to_data}/mnist --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Invocar um ponto de extremidade em lote com arquivos em uma pasta local
az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input ./mnist_folder --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Invocar um ponto de extremidade em lote com uma pasta local como o caminho de entrada e saída e substituir algumas configurações de implantação em lote durante a invocação do ponto de extremidade
az ml batch-endpoint invoke --name my-batch-endpoint --input ./mnist_folder --instance-count 2 --mini-batch-size 5 --output-path azureml://datastores/workspaceblobstore/paths/tests/output --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Parâmetros Exigidos
Nome do ponto de extremidade do lote.
Nome do grupo de recursos. Você pode configurar o grupo padrão usando az configure --defaults group=<name>
.
Nome do workspace do Azure ML. Você pode configurar o workspace padrão usando az configure --defaults workspace=<name>
.
Parâmetros Opcionais
Nome da implantação a ser direcionada.
Nome do experimento para implantação de componente de pipeline.
Nome do arquivo usado para invocação em lote.
Referência aos dados de entrada a serem usados para inferência em lote. Pode ser um caminho no armazenamento de dados, URI público, um ativo de dados registrado ou um caminho de pasta local.
Tipo de entrada, especificando se é um arquivo ou uma pasta. Use isso quando estiver usando um caminho no armazenamento de dados ou no URI público. Valores com suporte: uri_folder, uri_file.
Dicionário de entradas de trabalhos de invocação.
Número de instâncias em que a previsão será executada.
Nome do trabalho para invocação em lote.
Tamanho de cada mini lote em que os dados de entrada serão divididos para previsão.
Caminho no armazenamento de dados no qual os arquivos de saída serão carregados.
Dicionário para especificar onde armazenar os resultados.
Atualize um objeto especificando um caminho de propriedade e um valor a ser definido. Exemplo: --set property1.property2=value.
Parâmetros Globais
Aumente a verbosidade de log para mostrar todos os logs de depuração.
Mostre esta mensagem de ajuda e saia.
Apenas mostrar erros, suprimindo avisos.
Formato de saída.
Cadeia de caracteres de consulta JMESPath. Consulte http://jmespath.org/ para obter mais informações e exemplos.
Nome ou ID da assinatura. Você pode configurar a assinatura padrão usando az account set -s NAME_OR_ID
.
Aumentar a verbosidade do registro em log. Use --debug para logs de depuração completos.
az ml batch-endpoint list
Listar pontos de extremidade em um workspace.
az ml batch-endpoint list --resource-group
--workspace-name
Exemplos
Listar todos os pontos de extremidade do lote em um workspace
az ml batch-endpoint list --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Listar todos os pontos de extremidade do lote em um workspace
az ml batch-endpoint list --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Liste todos os pontos de extremidade em lote em um workspace usando o argumento --query para executar uma consulta JMESPath nos resultados dos comandos.
az ml batch-endpoint list --query "[].{Name:name}" --output table --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Parâmetros Exigidos
Nome do grupo de recursos. Você pode configurar o grupo padrão usando az configure --defaults group=<name>
.
Nome do workspace do Azure ML. Você pode configurar o workspace padrão usando az configure --defaults workspace=<name>
.
Parâmetros Globais
Aumente a verbosidade de log para mostrar todos os logs de depuração.
Mostre esta mensagem de ajuda e saia.
Apenas mostrar erros, suprimindo avisos.
Formato de saída.
Cadeia de caracteres de consulta JMESPath. Consulte http://jmespath.org/ para obter mais informações e exemplos.
Nome ou ID da assinatura. Você pode configurar a assinatura padrão usando az account set -s NAME_OR_ID
.
Aumentar a verbosidade do registro em log. Use --debug para logs de depuração completos.
az ml batch-endpoint list-jobs
Liste os trabalhos de pontuação em lote para um ponto de extremidade em lote.
az ml batch-endpoint list-jobs --name
--resource-group
--workspace-name
Exemplos
Listar todos os trabalhos de pontuação em lote para um ponto de extremidade
az ml batch-endpoint list-jobs --name my-batch-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Parâmetros Exigidos
Nome do ponto de extremidade do lote.
Nome do grupo de recursos. Você pode configurar o grupo padrão usando az configure --defaults group=<name>
.
Nome do workspace do Azure ML. Você pode configurar o workspace padrão usando az configure --defaults workspace=<name>
.
Parâmetros Globais
Aumente a verbosidade de log para mostrar todos os logs de depuração.
Mostre esta mensagem de ajuda e saia.
Apenas mostrar erros, suprimindo avisos.
Formato de saída.
Cadeia de caracteres de consulta JMESPath. Consulte http://jmespath.org/ para obter mais informações e exemplos.
Nome ou ID da assinatura. Você pode configurar a assinatura padrão usando az account set -s NAME_OR_ID
.
Aumentar a verbosidade do registro em log. Use --debug para logs de depuração completos.
az ml batch-endpoint show
Mostrar detalhes de um ponto de extremidade.
az ml batch-endpoint show --name
--resource-group
--workspace-name
Exemplos
Mostrar os detalhes de um ponto de extremidade em lote
az ml batch-endpoint show --name my-batch-endpoint --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Mostrar o estado de provisionamento de um ponto de extremidade usando o argumento --query para executar uma consulta JMESPath nos resultados dos comandos.
az ml batch-endpoint show -n my-endpoint --query "{Name:name,State:provisioning_state}" --output table --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Parâmetros Exigidos
Nome do ponto de extremidade do lote.
Nome do grupo de recursos. Você pode configurar o grupo padrão usando az configure --defaults group=<name>
.
Nome do workspace do Azure ML. Você pode configurar o workspace padrão usando az configure --defaults workspace=<name>
.
Parâmetros Globais
Aumente a verbosidade de log para mostrar todos os logs de depuração.
Mostre esta mensagem de ajuda e saia.
Apenas mostrar erros, suprimindo avisos.
Formato de saída.
Cadeia de caracteres de consulta JMESPath. Consulte http://jmespath.org/ para obter mais informações e exemplos.
Nome ou ID da assinatura. Você pode configurar a assinatura padrão usando az account set -s NAME_OR_ID
.
Aumentar a verbosidade do registro em log. Use --debug para logs de depuração completos.
az ml batch-endpoint update
Atualize um ponto de extremidade.
As propriedades 'description', 'tags' e 'defaults' de um ponto de extremidade podem ser atualizadas. Além disso, novas implantações podem ser adicionadas a um ponto de extremidade e as implantações existentes podem ser atualizadas.
az ml batch-endpoint update --resource-group
--workspace-name
[--add]
[--defaults]
[--file]
[--force-string]
[--name]
[--no-wait]
[--remove]
[--set]
Exemplos
Atualizar um ponto de extremidade de um arquivo de especificação YAML
az ml batch-endpoint update --name my-batch-endpoint --file updated_endpoint.yml --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Adicionar uma nova implantação a um ponto de extremidade existente
az ml batch-endpoint update --name my-batch-endpoint --set defaults.deployment_name=depname --resource-group my-resource-group --workspace-name my-workspace
Parâmetros Exigidos
Nome do grupo de recursos. Você pode configurar o grupo padrão usando az configure --defaults group=<name>
.
Nome do workspace do Azure ML. Você pode configurar o workspace padrão usando az configure --defaults workspace=<name>
.
Parâmetros Opcionais
Adicione um objeto a uma lista de objetos especificando um caminho e pares de valor de chave. Exemplo: --add property.listProperty <key=value, string or JSON string>
.
Atualize deployment_name dentro das configurações padrão para invocação de ponto de extremidade.
Caminho local para o arquivo YAML que contém a especificação do ponto de extremidade em lote do Azure ML. Os documentos de referência yaml para ponto de extremidade em lote podem ser encontrados em: https://aka.ms/ml-cli-v2-endpoint-batch-yaml-reference.
Ao usar 'set' ou 'add', preserve literais de cadeia de caracteres em vez de tentar converter em JSON.
Nome do ponto de extremidade do lote.
Não aguarde a conclusão da operação de execução prolongada. O padrão é False.
Remova uma propriedade ou um elemento de uma lista. Exemplo: --remove property.list <indexToRemove>
OR --remove propertyToRemove
.
Atualize um objeto especificando um caminho de propriedade e um valor a ser definido. Exemplo: --set property1.property2=<value>
.
Parâmetros Globais
Aumente a verbosidade de log para mostrar todos os logs de depuração.
Mostre esta mensagem de ajuda e saia.
Apenas mostrar erros, suprimindo avisos.
Formato de saída.
Cadeia de caracteres de consulta JMESPath. Consulte http://jmespath.org/ para obter mais informações e exemplos.
Nome ou ID da assinatura. Você pode configurar a assinatura padrão usando az account set -s NAME_OR_ID
.
Aumentar a verbosidade do registro em log. Use --debug para logs de depuração completos.