Notas sobre a versão do Azure Machine Learning CLI (v2)

APLICA-SE A:Extensão de ML da CLI do Azurev2 (atual)

Neste artigo, saiba mais sobre as versões do Azure Machine Learning CLI (v2).

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2025-05-09

CLI do Azure Machine Learning (v2) v 2.37.0

  • az ml workspace create
    • Workspace de hub e projeto marcado como GA.

2025-04-24

CLI do Azure Machine Learning (v2) v 2.36.5

  • Fixe a versão principal das dependências externas no SDK.

2025-04-18

CLI do Azure Machine Learning (v2) v 2.36.4

  • Dependência de marshmallow atualizada para restringir as versões a >=3.5,4.0.0< para garantir a compatibilidade.

2025-04-16

CLI do Azure Machine Learning (v2) v 2.36.3

  • Removendo a referência de distutils de pacote preteridos.

2025-04-10

CLI do Azure Machine Learning (v2) v 2.36.2

  • az ml capability-host create
    • Tornou opcional a propriedade de conexões de Pesquisa de IA.

2025-04-02

CLI do Azure Machine Learning (v2) v 2.36.1

  • Manipular o valor de duração ausente no resultado do poller de implantação.

2025-03-14

CLI do Azure Machine Learning (v2) v 2.36.0

  • az ml compute update
    • Corrija a atualização da computação quando o ssh está habilitado.

2025-01-08

CLI do Azure Machine Learning (v2) v 2.34.0

  • az ml workspace update --network-acls
    • Propriedade adicionada --network-acls para permitir que o usuário especifique IPs ou intervalos de IP na notação CIDR para acesso ao workspace.
  • az ml capability-host
    • Adicionada operação de criação.
    • Adicionada operação get.
    • Adicionada operação de exclusão.

17/12/2024

CLI do Azure Machine Learning (v2) v 2.33.0

  • az ml workspace create --provision-network-now
    • Adicionada --provision-network-now propriedade para disparar o provisionamento da rede gerenciada ao criar um workspace com a rede gerenciada habilitada, ou então ela não faz nada.

2024-09-18

CLI do Azure Machine Learning (v2) v2.30.0

  • az ml workspace outbound-rule set
    • Adicionado suporte da propriedade Opcional --fqdns para private_endpoint criação de regras de saída em uma rede gerenciada de workspace. Relacionado ao suporte do destino PE do Gateway de Aplicativo.
    • Adicionado suporte da propriedade Opcional --address-prefixes para service_tag criação de regras de saída na rede gerenciada do workspace.

2024-08-14

CLI do Azure Machine Learning (v2) v2.29.0

  • az ml compute enable-sso
    • Adicionado enable-sso para permitir que o usuário habilite a configuração de sso de uma instância de computação sem nenhuma permissão de gravação definida na computação.

2024-06-21

CLI do Azure Machine Learning (v2) v2.27.0

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

    • Adicionado --system-datastores-auth-mode para criar para o workspace do Azure Machine Learning.

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

    • Adicionado --system-datastores-auth-mode à atualização do workspace do Azure Machine Learning.

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

    • Adicionado --allow-roleassignment-on-rg para criar para o workspace do Azure Machine Learning com atribuição de função permitir/não permitir no nível do grupo de recursos.

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

    • Adicionado --allow-roleassignment-on-rg à atualização do workspace do Azure Machine Learning com atribuição de função permitir/não permitir no nível do grupo de recursos.

2023-10-18

CLI do Azure Machine Learning (v2) v2.21.1

2023-09-11

CLI do Azure Machine Learning (v2) v2.20.0

  • az ml feature-store provision-network

    • [Revisão pública] Adicionado este comando para permitir que o usuário provisione a rede gerenciada para o armazenamento de recursos

  • az ml feature-store create

    • Adicionado --not-grant-permissions para permitir que o usuário não conceda acesso de identidade de materialização ao repositório de recursos

  • az ml feature-store update

    • Adicionado --not-grant-permissions para permitir que o usuário não conceda acesso de identidade de materialização ao repositório de recursos

  • az ml feature-set

    • Adicionado --feature-store-name e obsoleto --workspace-name, a compatibilidade com versões anteriores será removida em 6 meses

  • az ml feature-store-entity

    • Adicionado --feature-store-name e obsoleto --workspace-name, a compatibilidade com versões anteriores será removida em 6 meses

  • az configure

    • Adicionado --defaults feature-store=<name> para permitir que o usuário configure o armazenamento de recursos padrão

  • az ml job connect-ssh

    • Adicionado --ssh-args/-c para permitir a especificação de opções ssh + comandos. Por exemplo, para enviar sinais para processos em execução ou para anexar a um terminal interativo

2023-05-09

CLI do Azure Machine Learning (v2) v2.17.0

  • az ml online-deployment create

    • Adicionado --local-enable-gpu para permitir o acesso da gpu à implantação local.

  • az ml online-deployment update

    • Adicionado --local-enable-gpu para permitir o acesso da gpu à implantação local.

01/05/2023

CLI do Azure Machine Learning (v2) v2.16.0

  • az ml job connect-ssh

    • Esse comando está marcado como GA.

  • az ml job show-services

    • Esse comando está marcado como GA.

  • az ml model download

    • Corrigido o problema em que, ao baixar um modelo de um registro por meio do argumento --registry-name, workspace_name era obrigatório.

  • az ml model create

    • Adicione o sinalizador --stage(-s) para adicionar o estágio do modelo.

  • az ml model update

    • Adicione o sinalizador --stage(-s) para atualizar o estágio do modelo.

  • az ml model list

    • Adicione o sinalizador--stage(-s) à lista pelo estágio do modelo.

  • az ml workspace delete

    • Adicione o sinalizador --purge(-p) para forçar a limpeza em vez de exclusão reversível.

  • az ml workspace create

    • Adicione o sinalizador --enable-data-isolation(-e) para determinar se um workspace tem o isolamento de dados habilitado.

21/03/2023

CLI do Azure Machine Learning (v2) v2.15.0

  • az ml compute

    • Adicionado --tags para criar e atualizar para a computação do Azure Machine Learning.

  • az ml data import

    • Suporte para criar uma versão de ativo de dados importando primeiro dados do banco de dados e file_system para o armazenamento em nuvem do Azure.

  • az ml data list-materialization-status

    • Status da lista de suporte de trabalhos de materialização de importação de dados que criam versões de ativo de dados de <asset_name> por meio do argumento --name.

  • az ml online-deployment update

    • --skip-script-validation Adicionado para criar e atualizar para a computação do Azure Machine Learning.

  • az ml workspace provision-network

    • Suporte para provisionar a rede gerenciada para workspace

03/02/2023

CLI do Azure Machine Learning (v2) v2.14.0

  • az ml compute

    • --location Adicionado para criar para a computação do Azure Machine Learning.
    • --enable-node-public-ip Adicionado para criar para Computação.

  • az ml data

    • Edições secundárias para ajudar o texto

  • az ml data list

    • Suporte adicionado para listagem de ativos de dados em um registro por meio do argumento --registry-name

  • az ml data show

    • Suporte adicionado para mostrar um ativo de dados em um registro por meio do argumento --registry-name

  • az ml data create

    • Suporte adicionado para criar um ativo de dados em um registro por meio do argumento --registry-name
    • Suporte adicionado para promover um ativo de dados de um workspace para um registro

  • az ml workspace create

    • Suporte adicionado para criar um workspace com uma rede gerenciada com argumento --managed-network

  • az ml workspace update

    • Suporte adicionado para atualizar um workspace com uma rede gerenciada com argumento --managed-network

  • az ml compute connect-ssh

    • Suporte adicionado para se conectar a uma instância de computação por meio do SSH

  • az ml workspace outbound-rule

    • Suporte adicionado para listar as regras de saída de uma rede gerenciada para um workspace az ml workspace outbound-rule list
    • Suporte adicionado para mostrar as regras de saída de uma rede gerenciada para um workspace az ml workspace outbound-rule show
    • Suporte adicionado para remover as regras de saída de uma rede gerenciada para um workspace az ml workspace outbound-rule remove
    • Suporte adicionado para criar as regras de saída de uma rede gerenciada para um workspace az ml workspace outbound-rule set

12/06/2022

CLI do Azure Machine Learning (v2) v2.12.0

  • Mensagem de erro aprimorada para az ml comandos habilitados para registro, quando nenhum workspace ou nome de registro é passado.
  • az ml compute
    • Correção do problema causado pelo parâmetro sem espera.

08/11/2022

CLI do Azure Machine Learning (v2) v2.11.0

  • A CLI depende do azure-ai-ml 1.1.0.
  • az ml registry
    • Adição do comando ml registry delete.
    • Marcas e importações experimentais do Registro ajustadas para evitar impressões de aviso para operações não relacionadas.
  • az ml environment
    • Impediu o registro de um ambiente já existente que faz referência ao arquivo conda.

2022-10-10

CLI do Azure Machine Learning (v2) v2.10.0

  • A CLI depende da versão GA do azure-ai-ml.
  • Suporte para o Python 3.6 removido.
  • az ml registry
    • Novo grupo de comandos adicionado para gerenciar registros de ativos de ML.
  • az ml job
    • Adição do comando az ml job show-services.
    • Adicionada varredura do modelo e ajuste de hiperparâmetro aos trabalhos de NLP do AutoML.
  • az ml schedule
    • Adicionada a propriedade month_days ao agendamento de recorrência.
  • az ml compute
    • Adicionado suporte a scripts de instalação personalizados para instâncias de computação.

2022-09-22

CLI do Azure Machine Learning (v2) v2.8.0

  • az ml job
    • Adicionado suporte ao trabalho do Spark.
    • Adicionado shm_size e docker_args ao trabalho.
  • az ml compute
    • A instância de computação dá suporte à identidade gerenciada.
    • Adicionado suporte de tempo de desligamento ocioso para a instância de computação.
  • az ml online-deployment
    • Adicionado suporte para coleta de dados para o eventhub e o armazenamento de dados.
    • Adicionada validação de sintaxe para script de pontuação.
  • az ml batch-deployment
    • Adicionada validação de sintaxe para script de pontuação.

2022-08-10

CLI do Azure Machine Learning (v2) v2.7.0

  • az ml component
    • Adicionado o componente AutoML.
  • az ml dataset
    • Preterido o grupo de comandos (use az ml data em vez disso).

2022-07-16

CLI do Azure Machine Learning (v2) v2.6.0

  • Adicionado suporte à nuvem MoonCake.
  • az ml job
    • Permitir que as URLs do repositório Git sejam usadas como código.
    • Os trabalhos AutoML usam o mesmo esquema de entrada que outros tipos de trabalho.
    • Os trabalhos de pipeline agora dão suporte a ativos do registro.
  • az ml component
    • Permitir que as URLs do repositório Git sejam usadas como código.
  • az ml online-endpoint
    • O MIR agora dá suporte a ativos do Registro.

24/05/2022

CLI do Azure Machine Learning (v2) v2.4.0

  • A CLI v2 do Azure Machine Learning agora é de GA.
  • az ml job
    • O grupo de comandos está marcado como de GA.
    • Adicionado tipo de trabalho AutoML na versão prévia pública.
    • Propriedade schedules adicionada ao trabalho de pipeline na versão prévia pública.
    • Adicionada uma opção para listar apenas trabalhos arquivados.
    • Maior confiabilidade do comando az ml job download.
  • az ml data
    • O grupo de comandos está marcado como de GA.
    • Adicionado o tipo de dados MLTable na versão prévia pública.
    • Adicionada uma opção para listar apenas ativos de dados arquivados.
  • az ml environment
    • Adicionada uma opção para listar apenas ambientes arquivados.
  • az ml model
    • O grupo de comandos está marcado como de GA.
    • Permitir que modelos sejam criados a partir de saídas de trabalho.
    • Adicionada uma opção para listar apenas modelos arquivados.
  • az ml online-deployment
    • O grupo de comandos está marcado como de GA.
    • Tempo limite removido aguardando a criação da implantação.
    • Melhor exibição de lista de implantação online.
  • az ml online-endpoint
    • O grupo de comandos está marcado como de GA.
    • Propriedade mirror_traffic adicionada a pontos de extremidade online em versão prévia pública.
    • Melhor exibição de lista de pontos de extremidade online.
  • az ml batch-deployment
    • O grupo de comandos está marcado como de GA.
    • Adicionado suporte para uri_file e uri_folder como entrada de invocação.
    • Correção de um bug na atualização de implantação em lote.
    • Correção de um bug na saída da lista de trabalhos de implantação em lote.
  • az ml batch-endpoint
    • O grupo de comandos está marcado como de GA.
    • Adicionado suporte para uri_file e uri_folder como entrada de invocação.
    • Correção de um bug na atualização do ponto de extremidade em lote.
    • Correção de um bug na saída da lista de trabalhos de ponto de extremidade em lote.
  • az ml component
    • O grupo de comandos está marcado como de GA.
    • Adicionada uma opção para listar apenas componentes arquivados.
  • az ml code
    • Esse grupo de comandos foi removido.

2022-03-14

CLI do Azure Machine Learning (v2) v2.2.1

  • az ml job
    • Para todos os tipos de trabalho, nivelou a seção code do esquema YAML. Em vez de especificar o caminho para o diretório do code.local_path código-fonte, use code
    • Para todos os tipos de trabalho, alterou o esquema para definir entradas de dados para o trabalho no trabalho YAML. Em vez de especificar o caminho de dados usando os campos file ou folder, use o campo path para especificar um caminho local, um URI para um caminho de nuvem que contém os dados ou uma referência a um ativo de dados do Azure Machine Learning registrado por meio do path: azureml:<data_name>:<data_version>. Especifique também o campo type para esclarecer se a fonte de dados é um único arquivo ( uri_file ) ou uma pasta ( uri_folder ). Se o campo type for omitido, o padrão type: uri_folder será. Para obter mais informações, consulte a seção de qualquer uma das referências de YAML de trabalho que discutem o esquema para especificar dados de entrada.
    • No esquema YAML do trabalho de varredura, alterou o campo sampling_algorithm de uma cadeia de caracteres para um objeto a fim de dar suporte a mais configurações para o tipo de algoritmo de amostragem aleatória
    • O esquema YAML de trabalho do componente foi removido. Com esta versão, se você quiser executar um trabalho de comando dentro de um pipeline que usa um componente, basta especificar o componente para o campo component da definição do trabalho de comando YAML.
    • Para todos os tipos de trabalho, foi adicionado suporte para referenciar a versão mais recente de um ativo aninhado na configuração do trabalho YAML. Ao fazer referência a um ambiente registrado ou ativo de dados para usar como entrada em um trabalho, você pode alias da última versão em vez de ter que especificar explicitamente a versão. Por exemplo: environment: azureml:AzureML-Minimal@latest
    • Para trabalhos de pipeline, o introduziu o contexto ${{ parent }} para associar entradas e saídas entre etapas em um pipeline. Para obter mais informações, consulte Sintaxe de expressão para associação de entradas e saídas entre etapas em um trabalho de pipeline.
    • Suporte adicionado para baixar as saídas nomeadas do trabalho por meio do argumento --output-name para o comando az ml job download
  • az ml data
    • Preterido o subgrupo az ml dataset, agora usando az ml data em vez disso
    • Há dois tipos de dados que agora podem ser criados a partir de uma única fonte de arquivo ( type: uri_file ) ou de uma pasta ( type: uri_folder ). Ao criar o ativo de dados, você pode especificar a fonte de dados de um arquivo/pasta local ou de um URI para um local de caminho de nuvem. Consulte o esquema YAML de dados para o esquema completo
  • az ml environment
    • No esquema YAML do ambiente, o campo build.local_path foi renomeado para build.path
    • O campo build.context_uri foi removido, o URI do local do contexto de compilação carregado será acessível por meio do build.path no momento em que o ambiente é retornado
  • az ml model
    • No esquema YAML do modelo, os campos model_uri e local_path removidos e consolidados em um campo path que pode ter um caminho local ou um URI de caminho de nuvem. model_format campo renomeado como type; o tipo padrão é custom_model, mas você pode especificar um dos outros tipos ( mlflow_model, triton_model ) para usar o modelo em cenários de implantação sem código
    • Para az ml model create, --model-uri e --local-path os argumentos são removidos e consolidados em um argumento --path que pode ter um caminho local ou um URI de caminho de nuvem
    • Adicionado o comando az ml model download para baixar os arquivos de artefato de um modelo
  • az ml online-deployment
    • No esquema YAML de implantação online, é mesclada a seção code do campo code_configuration. Em vez de especificar o caminho para o diretório do código-fonte que contém os arquivos de code_configuration.code.local_path pontuação, use code_configuration.code
    • Adicionado um campo environment_variables ao esquema YAML de implantação online para dar suporte à configuração de variáveis de ambiente para uma implantação online
  • az ml batch-deployment
    • No esquema YAML de implantação em lote, é mesclada a seção code do campo code_configuration. Em vez de especificar o caminho para o diretório do código-fonte que contém os arquivos de code_configuration.code.local_path pontuação, use code_configuration.code
  • az ml component
    • Mescla a seção code do esquema YAML do componente de comando. Em vez de especificar o caminho para o diretório do code.local_path código-fonte, use code
    • Adicionado suporte para referenciar a versão mais recente de um ambiente registrado a ser usado na configuração do YAML do componente. Ao fazer referência a um ambiente registrado, você pode alias da última versão em vez de ter que especificar explicitamente a versão. Por exemplo: environment: azureml:AzureML-Minimal@latest
    • Renomeou o valor do tipo de entrada e saída do componente de path para uri_folder o campo type ao definir uma entrada ou saída de componente
  • Removidos os comandos delete de ativos (modelo, componente, dados, ambiente). A funcionalidade de exclusão existente é apenas uma exclusão reversível e, portanto, os comandos delete serão reintroduzidos em uma versão posterior quando houver suporte para a exclusão de hardware
  • Adição de suporte para arquivamento e restauração de ativos (modelo, componente, dados, ambiente) e trabalhos, por exemplo az ml model archive, e az ml model restore. Agora você pode arquivar ativos e trabalhos, o que oculta a entidade arquivada das consultas de lista (por exemplo, az ml model list).

04/10/2021

CLI do Azure Machine Learning (v2) v2.0.2

  • az ml workspace
  • az ml compute
    • Esquemas YAML atualizados para AmlCompute a Instância de Computação
    • Remoção do suporte para anexação herdada do AKS via az ml compute attach O anexo dos Kubernetes habilitados para Azure Arc serão aceitos na próxima versão
  • az ml datastore
  • az ml job
  • az ml environment
  • az ml model
    • Atualizado o esquema YAML do modelo
    • Adicionada nova propriedade model_format ao Modelo para cenários de implantação sem código
  • az ml dataset
    • Subgrupo az ml data renomeado para az ml dataset
    • Esquema YAML do conjuntos de dados atualizado
  • az ml component
    • Adição dos comandos az ml component para gerenciar os componentes do Azure Machine Learning
    • Adicionado suporte para componentes de comando (componente de comando esquema YAML)
  • az ml online-endpoint
    • Subgrupo az ml endpoint dividido em dois grupos separados: az ml online-endpoint e az ml batch-endpoint
    • Esquema YAML do ponto de extremidade online atualizado
    • Adicionado suporte para pontos de extremidade locais para cenários de desenvolvimento/teste
    • Adicionado suporte interativo de depuração do VSCode para pontos de extremidade locais (adicionado o sinalizador --vscode-debug para az ml batch-endpoint create/update)
  • az ml online-deployment
    • Subgrupo az ml deployment dividido em dois grupos separados: az ml online-deployment e az ml batch-deployment
    • Esquema YAML de implantação online gerenciada atualizado
    • Adicionado suporte ao dimensionamento automático por meio da integração com o Dimensionamento Automático do Azure Monitor
    • Adicionado suporte para atualizar várias propriedades de implantação online na mesma operação de atualização
    • Adicionado suporte para executar operações simultâneas em implantações no mesmo ponto de extremidade
  • az ml batch-endpoint
    • Subgrupo az ml endpoint dividido em dois grupos separados: az ml online-endpoint e az ml batch-endpoint
    • Esquema YAML do ponto de extremidade em lote atualizado
    • Propriedade traffic removida; substituída por uma propriedade de implantação padrão configurável
    • Adicionado suporte para URIs de dados de entrada para az ml batch-endpoint invoke
    • Adicionado suporte para entrada de rede virtual (link privado)
  • az ml batch-deployment

2021-05-25

Anúncio da CLI (v2) para o Azure Machine Learning

A extensão ml para a CLI do Azure é a interface de próxima geração para o Azure Machine Learning. Ela permite que você treine e implante modelos usando a linha de comando, com recursos que aceleram a escala vertical e horizontal da ciência de dados, enquanto acompanha o ciclo de vida do modelo. Instale e comece a usar.

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