Informacje o wersji interfejsu wiersza polecenia usługi Azure Machine Learning (wersja 2)

DOTYCZY: Rozszerzenie interfejsu wiersza polecenia platformy Azure ml w wersji 2 (bieżąca)

W tym artykule dowiesz się więcej o wersjach interfejsu wiersza polecenia usługi Azure Machine Learning (wersja 2).

Kanał informacyjny RSS: otrzymuj powiadomienie o zaktualizowaniu tej strony przez skopiowanie i wklejenie następującego adresu URL do czytnika kanału informacyjnego: https://learn.microsoft.com/api/search/rss?search=%22Azure+machine+learning+release+notes-v2%22&locale=en-us

2025-05-09

Interfejs wiersza polecenia usługi Azure Machine Learning (wersja 2) w wersji 2.37.0

  • az ml workspace create
    • Obszar roboczy centrum i projekt oznaczony jako ogólna dostępność.

2025-04-24

Interfejs wiersza polecenia usługi Azure Machine Learning (wersja 2) w wersji 2.36.5

  • Przypnij wersję główną zależności zewnętrznych w zestawie SDK.

2025-04-18

Interfejs wiersza polecenia usługi Azure Machine Learning (wersja 2) w wersji 2.36.4

  • Zaktualizowano zależność marshmallow w celu ograniczenia wersji do >=3.5,4.0.0< w celu zapewnienia zgodności.

2025-04-16

Interfejs wiersza polecenia usługi Azure Machine Learning (wersja 2) w wersji 2.36.3

  • Usuwanie odwołania do przestarzałych narzędzi pakietu.

2025-04-10

Interfejs wiersza polecenia usługi Azure Machine Learning (wersja 2) w wersji 2.36.2

  • az ml capability-host create
    • Właściwość Połączenia wyszukiwania sztucznej inteligencji jest opcjonalna.

2025-04-02

Interfejs wiersza polecenia usługi Azure Machine Learning (wersja 2) w wersji 2.36.1

  • Obsługa brakującej wartości czasu trwania w wyniku oceny wdrożenia.

2025-03-14

Interfejs wiersza polecenia usługi Azure Machine Learning (wersja 2) w wersji 2.36.0

  • az ml compute update
    • Napraw aktualizowanie zasobów obliczeniowych po włączeniu protokołu SSH.

2025-01-08

Interfejs wiersza polecenia usługi Azure Machine Learning (wersja 2) w wersji 2.34.0

  • az ml workspace update --network-acls
    • Dodano --network-acls właściwość umożliwiającą użytkownikowi określanie adresów IP lub zakresów adresów IP w notacji CIDR na potrzeby dostępu do obszaru roboczego.
  • az ml capability-host
    • Dodano operację tworzenia.
    • Dodano operację get.
    • Dodano operację usuwania.

17-12-2024

Interfejs wiersza polecenia usługi Azure Machine Learning (wersja 2) w wersji 2.33.0

  • az ml workspace create --provision-network-now
    • Dodano --provision-network-now właściwość w celu wyzwolenia aprowizacji sieci zarządzanej podczas tworzenia obszaru roboczego z włączoną siecią zarządzaną lub w przeciwnym razie nic nie robi.

2024-09-18

Interfejs wiersza polecenia usługi Azure Machine Learning (wersja 2) 2.30.0

  • az ml workspace outbound-rule set
    • Dodano obsługę właściwości Opcjonalne --fqdns dla tworzenia reguły ruchu wychodzącego private_endpoint w sieci zarządzanej obszaru roboczego. Związane z obsługą docelowego elementu docelowego usługi Application Gateway PE.
    • Dodano obsługę właściwości Opcjonalne --address-prefixes dla tworzenia reguły ruchu wychodzącego service_tag w sieci zarządzanej obszaru roboczego.

2024-08-14

Interfejs wiersza polecenia usługi Azure Machine Learning (wersja 2) 2.29.0

  • az ml compute enable-sso
    • Dodano logowanie jednokrotne enable-sso, aby umożliwić użytkownikowi włączanie ustawienia logowania jednokrotnego wystąpienia obliczeniowego bez żadnych uprawnień do zapisu ustawionych na obliczeniach.

2024-06-21

Interfejs wiersza polecenia usługi Azure Machine Learning (wersja 2) w wersji 2.27.0

  • az ml workspace create --system-datastores-auth-mode

    • Dodano --system-datastores-auth-mode element do utworzenia dla obszaru roboczego usługi Azure Machine Learning.

  • az ml workspace update --system-datastores-auth-mode

    • Dodano --system-datastores-auth-mode element do aktualizacji obszaru roboczego usługi Azure Machine Learning.

  • az ml workspace create --allow-roleassignment-on-rg

    • Dodano --allow-roleassignment-on-rg element do tworzenia dla obszaru roboczego usługi Azure Machine Learning z ustawieniem zezwalania/nie zezwalania na przypisanie roli na poziomie grupy zasobów.

  • az ml workspace update --allow-roleassignment-on-rg

    • Dodano --allow-roleassignment-on-rg element do aktualizacji obszaru roboczego usługi Azure Machine Learning z ustawieniem zezwalania/nie zezwalania na przypisanie roli na poziomie grupy zasobów.

2023-10-18

Interfejs wiersza polecenia usługi Azure Machine Learning (wersja 2) 2.21.1

2023-09-11

Interfejs wiersza polecenia usługi Azure Machine Learning (wersja 2) 2.20.0

  • az ml feature-store provision-network

    • [Przegląd publiczny] Dodano to polecenie, aby umożliwić użytkownikowi aprowizację sieci zarządzanej dla magazynu funkcji

  • az ml feature-store create

    • Dodano --not-grant-permissions opcję zezwalania użytkownikowi na nieudzielenie dostępu tożsamości materializacji do magazynu funkcji

  • az ml feature-store update

    • Dodano --not-grant-permissions opcję zezwalania użytkownikowi na nieudzielenie dostępu tożsamości materializacji do magazynu funkcji

  • az ml feature-set

    • Dodano --feature-store-name i przestarzałą --workspace-namezgodność z poprzednimi wersjami zostanie usunięta w ciągu 6 miesięcy

  • az ml feature-store-entity

    • Dodano --feature-store-name i przestarzałą --workspace-namezgodność z poprzednimi wersjami zostanie usunięta w ciągu 6 miesięcy

  • az configure

    • Dodano --defaults feature-store=<name> polecenie zezwalania użytkownikowi na konfigurowanie domyślnego magazynu funkcji

  • az ml job connect-ssh

    • Dodano --ssh-args/-c polecenie , aby zezwolić na określanie opcji protokołu SSH i poleceń. Na przykład wysyłanie sygnałów do uruchomionych procesów lub dołączanie do interaktywnego terminalu

2023-05-09

Interfejs wiersza polecenia usługi Azure Machine Learning (wersja 2) w wersji 2.17.0

  • az ml online-deployment create

    • Dodano --local-enable-gpu polecenie , aby zezwolić na dostęp procesora GPU do wdrożenia lokalnego.

  • az ml online-deployment update

    • Dodano --local-enable-gpu polecenie , aby zezwolić na dostęp procesora GPU do wdrożenia lokalnego.

2023-05-01

Interfejs wiersza polecenia usługi Azure Machine Learning (wersja 2) w wersji 2.16.0

  • az ml job connect-ssh

    • To polecenie jest oznaczone jako ogólnie dostępne.

  • az ml job show-services

    • To polecenie jest oznaczone jako ogólnie dostępne.

  • az ml model download

    • Rozwiązano problem polegający na tym, --registry-name że podczas pobierania modelu z rejestru za pośrednictwem argumentu workspace_name był obowiązkowy.

  • az ml model create

    • Dodaj --stage(-s) flagę, aby dodać etap modelu.

  • az ml model update

    • Dodaj --stage(-s) flagę, aby zaktualizować etap modelu.

  • az ml model list

    • Dodaj --stage(-s) flagę do listy według etapu modelu.

  • az ml workspace delete

    • Dodaj --purge(-p) flagę, aby wymusić przeczyszczenie zamiast usuwania nietrwałego.

  • az ml workspace create

    • Dodaj --enable-data-isolation(-e) flagę, aby określić, czy obszar roboczy ma włączoną izolację danych.

2023-03-21

Interfejs wiersza polecenia usługi Azure Machine Learning (wersja 2) 2.15.0

  • az ml compute

    • Dodano --tags element do tworzenia i aktualizowania zasobów obliczeniowych usługi Azure Machine Learning.

  • az ml data import

    • Obsługa tworzenia wersji zasobu danych przez najpierw zaimportowanie danych z bazy danych i file_system do magazynu w chmurze platformy Azure.

  • az ml data list-materialization-status

    • Obsługa stanu listy zadań materializacji importu danych, które tworzą wersje <zasobów danych asset_name> za pomocą --name argumentu.

  • az ml online-deployment update

    • Dodano --skip-script-validation element do tworzenia dla wdrożenia online usługi Azure Machine Learning.

  • az ml workspace provision-network

    • Obsługa aprowizacji sieci zarządzanej dla obszaru roboczego

2023-02-03

Interfejs wiersza polecenia usługi Azure Machine Learning (wersja 2) w wersji 2.14.0

  • az ml compute

    • Dodano --location element do tworzenia dla zasobów obliczeniowych usługi Azure Machine Learning.
    • Dodano --enable-node-public-ip element do utworzenia dla obliczeń.

  • az ml data

    • Drobne zmiany w tekście pomocy

  • az ml data list

    • Dodano obsługę wyświetlania listy zasobów danych w rejestrze za pośrednictwem argumentu --registry-name

  • az ml data show

    • Dodano obsługę wyświetlania zasobu danych w rejestrze za pośrednictwem argumentu --registry-name

  • az ml data create

    • Dodano obsługę tworzenia zasobu danych w rejestrze za pośrednictwem argumentu --registry-name
    • Dodano obsługę promowania zasobu danych z obszaru roboczego do rejestru

  • az ml workspace create

    • Dodano obsługę tworzenia obszaru roboczego z siecią zarządzaną z argumentem --managed-network

  • az ml workspace update

    • Dodano obsługę aktualizowania obszaru roboczego za pomocą sieci zarządzanej z argumentem --managed-network

  • az ml compute connect-ssh

    • Dodano obsługę nawiązywania połączenia z wystąpieniem obliczeniowym za pośrednictwem protokołu SSH

  • az ml workspace outbound-rule

    • Dodano obsługę wyświetlania listy reguł ruchu wychodzącego sieci zarządzanej dla obszaru roboczego az ml workspace outbound-rule list
    • Dodano obsługę wyświetlania reguł ruchu wychodzącego sieci zarządzanej dla obszaru roboczego az ml workspace outbound-rule show
    • Dodano obsługę usuwania reguł ruchu wychodzącego sieci zarządzanej dla obszaru roboczego az ml workspace outbound-rule remove
    • Dodano obsługę tworzenia lub aktualizowania reguł ruchu wychodzącego sieci zarządzanej dla obszaru roboczego az ml workspace outbound-rule set

2022-12-06

Interfejs wiersza polecenia usługi Azure Machine Learning (wersja 2) 2.12.0

  • Ulepszony komunikat o błędzie dla az ml poleceń, które są włączone w rejestrze, gdy nie jest przekazywana żadna nazwa obszaru roboczego lub rejestru.
  • az ml compute
    • Rozwiązano problem spowodowany przez parametr no-wait.

2022-11-08

Interfejs wiersza polecenia usługi Azure Machine Learning (wersja 2) w wersji 2.11.0

  • Interfejs wiersza polecenia zależy od interfejsu wiersza polecenia azure-ai-ml 1.1.0.
  • az ml registry
    • Dodano polecenie ml registry delete.
    • Skorygowano tagi eksperymentalne rejestru i importy, aby uniknąć wydruków ostrzegawczych dla niepowiązanych operacji.
  • az ml environment
    • Uniemożliwiono zarejestrowanie już istniejącego środowiska, które odwołuje się do pliku Conda.

2022-10-10

Interfejs wiersza polecenia usługi Azure Machine Learning (wersja 2) 2.10.0

  • Interfejs wiersza polecenia zależy od ogólnie dostępnej wersji usługi azure-ai-ml.
  • Porzucona obsługa języka Python w wersji 3.6.
  • az ml registry
    • Nowa grupa poleceń dodana do zarządzania rejestrami zasobów uczenia maszynowego.
  • az ml job
    • Dodano polecenie az ml job show-services.
    • Dodano funkcje zamiatania modelu i dostrajania hiperparametrów do zadań automatycznego równoważenia obciążenia sieciowego.
  • az ml schedule
    • Dodano month_days właściwość w harmonogramie cyklu.
  • az ml compute
    • Dodano obsługę niestandardowych skryptów konfiguracji dla wystąpień obliczeniowych.

2022-09-22

Interfejs wiersza polecenia usługi Azure Machine Learning (wersja 2) w wersji 2.8.0

  • az ml job
    • Dodano obsługę zadań platformy Spark.
    • Dodano shm_size i docker_args do zadania.
  • az ml compute
    • Wystąpienie obliczeniowe obsługuje tożsamość zarządzaną.
    • Dodano obsługę czasu zamknięcia bezczynności dla wystąpienia obliczeniowego.
  • az ml online-deployment
    • Dodano obsługę zbierania danych dla usługi EventHub i magazynu danych.
    • Dodano walidację składni dla skryptu oceniania.
  • az ml batch-deployment
    • Dodano walidację składni dla skryptu oceniania.

2022-08-10

Interfejs wiersza polecenia usługi Azure Machine Learning (wersja 2) w wersji 2.7.0

  • az ml component
    • Dodano składnik AutoML.
  • az ml dataset
    • Przestarzała grupa poleceń (użyj az ml data zamiast tego).

2022-07-16

Interfejs wiersza polecenia usługi Azure Machine Learning (wersja 2) w wersji 2.6.0

  • Dodano obsługę chmury MoonCake.
  • az ml job
    • Zezwalaj na używanie adresów URL repozytorium Git jako kodu.
    • Zadania automatycznego uczenia maszynowego używają tego samego schematu wejściowego co inne typy zadań.
    • Zadania potoku obsługują teraz zasoby rejestru.
  • az ml component
    • Zezwalaj na używanie adresów URL repozytorium Git jako kodu.
  • az ml online-endpoint
    • Środowisko MIR obsługuje teraz zasoby rejestru.

2022-05-24

Interfejs wiersza polecenia usługi Azure Machine Learning (wersja 2) w wersji 2.4.0

  • Interfejs wiersza polecenia usługi Azure Machine Learning (wersja 2) jest teraz ogólnie dostępny.
  • az ml job
    • Grupa poleceń jest oznaczona jako ogólna dostępność.
    • Dodano typ zadania automatycznego uczenia maszynowego w publicznej wersji zapoznawczej.
    • Dodano schedules właściwość do zadania potoku w publicznej wersji zapoznawczej.
    • Dodano opcję wyświetlania listy tylko zarchiwizowanych zadań.
    • Ulepszona niezawodność az ml job download polecenia.
  • az ml data
    • Grupa poleceń jest oznaczona jako ogólna dostępność.
    • Dodano typ danych MLTable w publicznej wersji zapoznawczej.
    • Dodano opcję wyświetlania listy tylko zarchiwizowanych zasobów danych.
  • az ml environment
    • Dodano opcję wyświetlania listy tylko zarchiwizowanych środowisk.
  • az ml model
    • Grupa poleceń jest oznaczona jako ogólna dostępność.
    • Zezwalaj na tworzenie modeli na podstawie danych wyjściowych zadania.
    • Dodano opcję wyświetlania listy tylko zarchiwizowanych modeli.
  • az ml online-deployment
    • Grupa poleceń jest oznaczona jako ogólna dostępność.
    • Usunięto limit czasu oczekiwania na utworzenie wdrożenia.
    • Ulepszony widok listy wdrożeń online.
  • az ml online-endpoint
    • Grupa poleceń jest oznaczona jako ogólna dostępność.
    • Dodano mirror_traffic właściwość do punktów końcowych online w publicznej wersji zapoznawczej.
    • Ulepszony widok listy punktów końcowych online.
  • az ml batch-deployment
    • Grupa poleceń jest oznaczona jako ogólna dostępność.
    • Dodano obsługę danych uri_file wejściowych wywołania i uri_folder .
    • Usunięto usterkę w aktualizacji wdrożenia wsadowego.
    • Usunięto usterkę w danych wyjściowych list-jobs wdrożenia wsadowego.
  • az ml batch-endpoint
    • Grupa poleceń jest oznaczona jako ogólna dostępność.
    • Dodano obsługę danych uri_file wejściowych wywołania i uri_folder .
    • Usunięto usterkę w aktualizacji punktu końcowego wsadowego.
    • Usunięto usterkę w danych wyjściowych listy punktów końcowych wsadowych.
  • az ml component
    • Grupa poleceń jest oznaczona jako ogólna dostępność.
    • Dodano opcję wyświetlania listy tylko zarchiwizowanych składników.
  • az ml code
    • Ta grupa poleceń zostanie usunięta.

2022-03-14

Interfejs wiersza polecenia usługi Azure Machine Learning (wersja 2) 2.2.1

  • az ml job
    • Dla wszystkich typów zadań spłaszczono sekcję code schematu YAML. code.local_path Zamiast określać ścieżkę do katalogu kodu źródłowego, użyj poleceniacode
    • Dla wszystkich typów zadań zmieniono schemat definiowania danych wejściowych do zadania w pliku YAML zadania. Zamiast określać ścieżkę danych przy użyciu file pól lub folder , użyj path pola, aby określić ścieżkę lokalną, identyfikator URI do ścieżki w chmurze zawierającej dane lub odwołanie do istniejącego zarejestrowanego zasobu danych usługi Azure Machine Learning za pośrednictwem usługi path: azureml:<data_name>:<data_version>. Określ type również pole, aby wyjaśnić, czy źródło danych jest pojedynczym plikiem (uri_file) czy folderem (uri_folder). Jeśli type pole zostanie pominięte, wartość domyślna to type: uri_folder. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz sekcję dowolnego z odwołań YAML zadania, które omawiają schemat określania danych wejściowych.
    • W schemacie YAML zadania zamiatania zmieniono sampling_algorithm pole z ciągu na obiekt, aby obsługiwać więcej konfiguracji dla typu algorytmu próbkowania losowego
    • Usunięto schemat YAML zadania składnika. W tej wersji, jeśli chcesz uruchomić zadanie polecenia w potoku, który używa składnika, po prostu określ składnik w component polu definicji YAML zadania polecenia.
    • W przypadku wszystkich typów zadań dodano obsługę odwoływania się do najnowszej wersji zagnieżdżonego zasobu w konfiguracji YAML zadania. W przypadku odwoływania się do zarejestrowanego środowiska lub zasobu danych do użycia jako danych wejściowych w zadaniu można aliasować według najnowszej wersji zamiast jawnego określania wersji. Na przykład: environment: azureml:AzureML-Minimal@latest.
    • W przypadku zadań potoku wprowadzono ${{ parent }} kontekst powiązań danych wejściowych i wyjściowych między krokami w potoku. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Składnia wyrażeń dla powiązań danych wejściowych i wyjściowych między krokami w zadaniu potoku.
    • Dodano obsługę pobierania nazwanych danych wyjściowych zadania za pomocą argumentu --output-nameaz ml job download dla polecenia
  • az ml data
    • Przestarzała podgrupaaz ml dataset, a teraz używa jej zamiast tego az ml data
    • Istnieją dwa typy danych, które można teraz utworzyć z jednego źródła pliku (type: uri_file) lub folderu (type: uri_folder). Podczas tworzenia zasobu danych można określić źródło danych z lokalnego pliku/folderu lub z identyfikatora URI do lokalizacji ścieżki w chmurze. Zobacz schemat YAML danych, aby uzyskać pełny schemat
  • az ml environment
    • W schemacie YAML środowiska zmieniono nazwę pola na build.local_pathbuild.path
    • build.context_uri Usunięto pole, identyfikator URI przekazanej lokalizacji kontekstu kompilacji będzie dostępny za pośrednictwembuild.path, gdy środowisko zostanie zwrócone
  • az ml model
    • W schemacie YAML modelu i model_uri pola usunięte i skonsolidowane do jednego local_path pola, path które może przyjąć ścieżkę lokalną lub identyfikator URI ścieżki chmury. model_format zmieniono nazwę pola na type; domyślnym typem jest custom_model, ale można określić jeden z innych typów (mlflow_model, triton_model), aby używać modelu w scenariuszach wdrażania bez kodu
    • az ml model create W przypadku --model-uriargumentów i --local-path usuniętych i skonsolidowanych do jednego --path argumentu, który może przyjmować ścieżkę lokalną lub identyfikator URI ścieżki chmury
    • az ml model download Dodano polecenie w celu pobrania plików artefaktów modelu
  • az ml online-deployment
    • W schemacie YAML wdrożenia online spłaszczone sekcję codecode_configuration pola. code_configuration.code.local_path Zamiast określać ścieżkę do katalogu kodu źródłowego zawierającego pliki oceniania, użyj poleceniacode_configuration.code
    • environment_variables Dodano pole do schematu YAML wdrożenia online w celu obsługi konfigurowania zmiennych środowiskowych dla wdrożenia online
  • az ml batch-deployment
    • W schemacie YAML wdrożenia wsadowego spłaszczone sekcję codecode_configuration pola. code_configuration.code.local_path Zamiast określać ścieżkę do katalogu kodu źródłowego zawierającego pliki oceniania, użyj poleceniacode_configuration.code
  • az ml component
    • Spłaszczone sekcję code schematu YAML składnika polecenia. code.local_path Zamiast określać ścieżkę do katalogu kodu źródłowego, użyj poleceniacode
    • Dodano obsługę odwoływania się do najnowszej wersji zarejestrowanego środowiska do użycia w konfiguracji YAML składnika. W przypadku odwoływania się do zarejestrowanego środowiska można aliasować według najnowszej wersji zamiast jawnego określania wersji. Na przykład: environment: azureml:AzureML-Minimal@latest.
    • Zmieniono nazwę wartości typu wejściowego i wyjściowego składnika z path na uri_folder dla type pola podczas definiowania danych wejściowych lub wyjściowych składnika
  • delete Usunięto polecenia dla zasobów (model, składnik, dane, środowisko). Istniejąca funkcja usuwania jest tylko usuwaniem nietrwałym, więc delete polecenia zostaną przywrócone w nowszej wersji po usunięciu twardym
  • Dodano obsługę archiwizowania i przywracania zasobów (model, składnik, dane, środowisko) i zadań, na przykład az ml model archive i az ml model restore. Teraz można archiwizować zasoby i zadania, które ukrywają zarchiwizowane jednostki przed zapytaniami listy (na przykład az ml model list).

2021-10-04

Interfejs wiersza polecenia usługi Azure Machine Learning (wersja 2) 2.0.2

  • az ml workspace
  • az ml compute
    • Zaktualizowano schematy YAML dla usługi AmlCompute i wystąpienia obliczeniowego
    • Usunięto obsługę starszego dołączania usługi AKS za pośrednictwem polecenia az ml compute attach. Dołączanie kubernetes z obsługą usługi Azure Arc będzie obsługiwane w następnej wersji
  • az ml datastore
  • az ml job
  • az ml environment
  • az ml model
    • Zaktualizowany schemat YAML modelu
    • Dodano nową model_format właściwość do modelu dla scenariuszy wdrażania bez kodu
  • az ml dataset
    • Zmieniono nazwę podgrupy az ml data na az ml dataset
    • Zaktualizowany schemat YAML zestawu danych
  • az ml component
    • az ml component Dodano polecenia do zarządzania składnikami usługi Azure Machine Learning
    • Dodano obsługę składników poleceń (schemat YAML składnika polecenia)
  • az ml online-endpoint
    • az ml endpoint podgrupa podzielona na dwie oddzielne grupy: az ml online-endpoint i az ml batch-endpoint
    • Zaktualizowano schemat YAML punktu końcowego online
    • Dodano obsługę lokalnych punktów końcowych dla scenariuszy tworzenia i testowania
    • Dodano interaktywną obsługę debugowania programu VS Code dla lokalnych punktów końcowych (dodano flagę --vscode-debug do az ml batch-endpoint create/update)
  • az ml online-deployment
    • az ml deployment podgrupa podzielona na dwie oddzielne grupy: az ml online-deployment i az ml batch-deployment
    • Zaktualizowano schemat YAML zarządzanego wdrożenia online
    • Dodano obsługę skalowania automatycznego za pośrednictwem integracji z funkcją automatycznego skalowania usługi Azure Monitor
    • Dodano obsługę aktualizowania wielu właściwości wdrożenia online w tej samej operacji aktualizacji
    • Dodano obsługę wykonywania współbieżnych operacji na wdrożeniach w ramach tego samego punktu końcowego
  • az ml batch-endpoint
    • az ml endpoint podgrupa podzielona na dwie oddzielne grupy: az ml online-endpoint i az ml batch-endpoint
    • Zaktualizowany schemat YAML punktu końcowego wsadowego
    • Usunięto traffic właściwość; zastąpiono konfigurowalną domyślną właściwością wdrożenia
    • Dodano obsługę identyfikatorów URI danych wejściowych dla az ml batch-endpoint invoke
    • Dodano obsługę ruchu przychodzącego sieci wirtualnej (link prywatny)
  • az ml batch-deployment

2021-05-25

Ogłoszenie interfejsu wiersza polecenia (wersja 2) dla usługi Azure Machine Learning

Rozszerzenie ml interfejsu wiersza polecenia platformy Azure to interfejs nowej generacji dla usługi Azure Machine Learning. Umożliwia ono trenowanie i wdrażanie modeli z wiersza polecenia przy użyciu funkcji przyspieszających skalowanie analiz danych w górę i w poziomie oraz śledzenie cyklu życia modelu. Zainstaluj i rozpocznij pracę.

  • Last updated on