Notas de versão da CLI do Azure Machine Learning (v2)

APLICA-SE A: Azure CLI ml extension v2 (atual)

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

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2025-05-09

CLI do Azure Machine Learning (v2) v 2.37.0

• az ml workspace create
  • Espaço de trabalho Hub e Project 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 versões a >=3.5,4.0.0< para garantir a compatibilidade.

2025-04-16

CLI do Azure Machine Learning (v2) v 2.36.3

• Remoção da referência de disutils de pacotes obsoletos.

2025-04-10

CLI do Azure Machine Learning (v2) v 2.36.2

• az ml capability-host create
  • Tornou a propriedade AI Search connections opcional.

2025-04-02

CLI do Azure Machine Learning (v2) v 2.36.1

• Manipule 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 estiver ativado.

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 espaço de trabalho.
• 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
  • Propriedade adicionada --provision-network-now para disparar o provisionamento da rede gerenciada ao criar um espaço de trabalho com a rede gerenciada habilitada, ou então 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 Optional --fqdns para private_endpoint criação de regras de saída em uma rede gerenciada por espaço de trabalho. Relacionado ao suporte do destino PE do Application Gateway.
  • Adicionado suporte da propriedade Optional --address-prefixes para service_tag criação de regras de saída na rede gerenciada pelo espaço de trabalho.

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 sso de uma instância de computação sem qualquer 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 espaço de trabalho do Azure Machine Learning.

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

  • Adicionado --system-datastores-auth-mode à atualização para o espaço de trabalho do Azure Machine Learning.

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

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

2023-10-18

CLI do Azure Machine Learning (v2) v2.21.1

• A versão de dependência pydash foi atualizada para =6.0.0 para corrigir a vulnerabilidade de segurança em versões anteriores à >6.0.0

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 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

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

• az ml feature-store-entity

  • Adicionada --feature-store-name e preterida --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 repositório 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.

2023-05-01

CLI do Azure Machine Learning (v2) v2.16.0

• az ml job connect-ssh

  • Este comando está marcado como GA.

• az ml job show-services

  • Este comando está marcado como GA.

• az ml model download

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

• az ml model create

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

• az ml model update

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

• az ml model list

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

• az ml workspace delete

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

• az ml workspace create

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

2023-03-21

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

  • Ofereça suporte à criação de 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

  • Suporte ao status da lista de trabalhos de materialização de importação de dados que criam versões de ativos de dados de asset_name< por meio > de --nameargumento.

• az ml online-deployment update

  • Adicionado --skip-script-validation para criar para a implantação online do Azure Machine Learning.

• az ml workspace provision-network

  • Suporte para provisionar rede gerenciada para espaço de trabalho

2023-02-03

CLI do Azure Machine Learning (v2) v2.14.0

• az ml compute

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

• az ml data

  • Pequenas edições para ajudar o texto

• az ml data list

  • Adicionado suporte para listar ativos de dados em um registro por meio do --registry-name argumento

• az ml data show

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

• az ml data create

  • Adicionado suporte para criar um ativo de dados em um registro por meio do --registry-name argumento
  • Adicionado suporte para promover um ativo de dados de um espaço de trabalho para um registro

• az ml workspace create

  • Adicionado suporte para criar um espaço de trabalho com uma rede gerenciada com --managed-network argumento

• az ml workspace update

  • Adicionado suporte para atualizar um espaço de trabalho com uma rede gerenciada com --managed-network argumento

• az ml compute connect-ssh

  • Adicionado suporte para conexão a uma instância de computação via SSH

• az ml workspace outbound-rule

  • Adicionado suporte para listar as regras de saída de uma rede gerenciada para um espaço de trabalho az ml workspace outbound-rule list
  • Adicionado suporte para mostrar as regras de saída de uma rede gerenciada para um espaço de trabalho az ml workspace outbound-rule show
  • Adicionado suporte para remover as regras de saída de uma rede gerenciada para um espaço de trabalho az ml workspace outbound-rule remove
  • Adicionado suporte para criar ou atualizar as regras de saída de uma rede gerenciada para um espaço de trabalho az ml workspace outbound-rule set

2022-12-06

CLI do Azure Machine Learning (v2) v2.12.0

• Mensagem de erro melhorada para comandos que estão habilitados para az ml o Registro, quando nenhum espaço de trabalho ou nome do Registro é passado.
• az ml compute
  • Corrigido o problema causado pelo parâmetro no-wait.

2022-11-08

CLI do Azure Machine Learning (v2) v2.11.0

• A CLI depende do azure-ai-ml 1.1.0.
• az ml registry
  • Foi adicionado o comando ml registry delete.
  • Ajustou as etiquetas experimentais de registo e as importações 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.
• Caiu o suporte para Python 3.6.
• az ml registry
  • Novo grupo de comandos adicionado para gerenciar registros de ativos de ML.
• az ml job
  • Foi adicionado o comando az ml job show-services.
  • Adicionada varredura de modelo e ajuste de hiperparâmetros aos trabalhos de PNL do AutoML.
• az ml schedule
  • Propriedade adicionada month_days na agenda de recorrência.
• az ml compute
  • Adicionado suporte a scripts de configuração personalizados para instâncias de computação.

2022-09-22

CLI do Azure Machine Learning (v2) v2.8.0

• az ml job
  • Adicionado suporte ao trabalho de faísca.
  • Adicionado shm_size e docker_args ao trabalho.
• az ml compute
  • A instância de computação suporta identidade gerenciada.
  • Adicionado suporte a tempo de desligamento ocioso para instância de computação.
• az ml online-deployment
  • Adicionado suporte para coleta de dados para eventhub e 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 componente AutoML.
• az ml dataset
  • Grupo de comandos preterido (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
  • Permita que URLs de repositório Git sejam usadas como código.
  • Os trabalhos de AutoML usam o mesmo esquema de entrada que outros tipos de trabalho.
  • Os trabalhos de pipeline agora suportam ativos de registro.
• az ml component
  • Permita que URLs de repositório Git sejam usadas como código.
• az ml online-endpoint
  • MIR agora suporta ativos de registro.

2022-05-24

CLI do Azure Machine Learning (v2) v2.4.0

• A CLI do Azure Machine Learning (v2) agora é GA.
• az ml job
  • O grupo de comandos está marcado como GA.
  • Adicionado tipo de trabalho AutoML na visualização pública.
  • Propriedade adicionada schedules ao trabalho de pipeline na visualização pública.
  • Adicionada uma opção para listar apenas trabalhos arquivados.
  • Maior fiabilidade de az ml job download comando.
• az ml data
  • O grupo de comandos está marcado como GA.
  • Adicionado tipo de dados MLTable na visualização 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 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 GA.
  • Tempo limite removido aguardando a criação da implantação.
  • Visualização de lista de implantação on-line aprimorada.
• az ml online-endpoint
  • O grupo de comandos está marcado como GA.
  • Propriedade adicionada mirror_traffic aos pontos de extremidade online na visualização pública.
  • Visualização melhorada da lista de pontos finais online.
• az ml batch-deployment
  • O grupo de comandos está marcado como GA.
  • Adicionado suporte para uri_file e uri_folder como entrada de invocação.
  • Corrigido um bug na atualização de implantação em lote.
  • Corrigido um bug na saída de trabalhos de lista de implantação em lote.
• az ml batch-endpoint
  • O grupo de comandos está marcado como GA.
  • Adicionado suporte para uri_file e uri_folder como entrada de invocação.
  • Corrigido um bug na atualização do ponto de extremidade em lote.
  • Corrigido um bug na saída de tarefas da lista de pontos finais em lote.
• az ml component
  • O grupo de comandos está marcado como GA.
  • Adicionada uma opção para listar apenas componentes arquivados.
• az ml code
  • Este grupo de comandos é removido.

2022-03-14

CLI do Azure Machine Learning (v2) v2.2.1

• az ml job
  • Para todos os tipos de trabalho, nivelou a code seção 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 ou file , use o folder campo para especificar um caminho local, um URI para um caminho de nuvem que contém os dados ou uma referência a um ativo de dados registrado existente do path Azure Machine Learning via path: azureml:<data_name>:<data_version>. Especifique também o type campo para esclarecer se a fonte de dados é um único arquivo (uri_file) ou uma pasta (uri_folder). Se type o campo for omitido, o padrão será type: uri_folder. Para obter mais informações, consulte a seção de qualquer uma das referências YAML de trabalho que discutem o esquema para especificar dados de entrada.
  • No esquema YAML do trabalho de varredura, alterou o sampling_algorithm campo de uma cadeia de caracteres para um objeto para suportar mais configurações para o tipo de algoritmo de amostragem aleatória
  • Removido o esquema YAML do trabalho do componente. 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 component campo da definição YAML do trabalho de comando.
  • Para todos os tipos de trabalho, adicionado suporte para referenciar a versão mais recente de um ativo aninhado na configuração do YAML do trabalho. Ao fazer referência a um ambiente registrado ou ativo de dados para usar como entrada em um trabalho, você pode usar um alias pela versão mais recente, em vez de precisar especificar explicitamente a versão. Por exemplo: environment: azureml:AzureML-Minimal@latest
  • Para trabalhos de pipeline, introduziu o ${{ parent }} contexto para a vinculação de entradas e saídas entre as etapas de um pipeline. Para obter mais informações, consulte Sintaxe de expressão para vincular entradas e saídas entre etapas em um trabalho de pipeline.
  • Adicionado suporte para download de saídas nomeadas de trabalho através do --output-name argumento para o az ml job download comando
• az ml data
  • Preterido o az ml dataset subgrupo, agora usando az ml data em vez disso
  • Existem 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 obter o esquema completo
• az ml environment
  • No esquema YAML do ambiente, renomeou o build.local_path campo parabuild.path
  • Removido o build.context_uri campo, o URI do local de contexto de compilação carregado será acessível através de build.path quando o ambiente for retornado
• az ml model
  • No esquema YAML do modelo, model_uri e local_path os campos removidos e consolidados em um path campo que pode ter um caminho local ou um URI de caminho de nuvem. model_format campo renomeado para 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 argumentos removidos e consolidados em um --path argumento que pode usar um caminho local ou um URI de caminho de nuvem
  • Adicionado o comando para baixar os az ml model download arquivos de artefato de um modelo
• az ml online-deployment
  • No esquema YAML de implantação on-line, achatou a codecode_configuration seção do campo. Em vez de especificar o caminho para o diretório de código-fonte que contém os arquivos de code_configuration.code.local_path pontuação, use code_configuration.code
  • Adicionado um environment_variables campo ao esquema YAML de implantação on-line para dar suporte à configuração de variáveis de ambiente para uma implantação online
• az ml batch-deployment
  • No esquema YAML de implantação em code lote, a seção do campo foi niveladacode_configuration. Em vez de especificar o caminho para o diretório de código-fonte que contém os arquivos de code_configuration.code.local_path pontuação, use code_configuration.code
• az ml component
  • Nivelada a code seção 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 para usar na configuração do componente YAML. Ao fazer referência a um ambiente registrado, você pode usar o alias pela versão mais recente, em vez de precisar especificar explicitamente a versão. Por exemplo: environment: azureml:AzureML-Minimal@latest
  • Renomeado o valor do tipo de entrada e saída do componente de path para para uri_folder o type campo ao definir uma entrada ou saída de componente
• Removidos os delete comandos para ativos (modelo, componente, dados, ambiente). A funcionalidade de exclusão existente é apenas uma exclusão suave, portanto, os comandos serão reintroduzidos em uma versão posterior, assim que a delete exclusão física for suportada
• Adicionado 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 de consultas de lista (por exemplo, az ml model list).

2021-10-04

CLI do Azure Machine Learning (v2) v2.0.2

• az ml workspace
  • Esquema YAML do espaço de trabalho atualizado
• az ml compute
  • Esquemas YAML atualizados para AmlCompute e instância de computação
  • Removido o suporte para anexação AKS herdada via az ml compute attach. A anexação do Kubernetes habilitada para Azure Arc terá suporte na próxima versão
• az ml datastore
  • Esquemas YAML atualizados para blob do Azure, arquivo do Azure, Azure Data Lake Gen1 e armazenamentos de dados do Azure Data Lake Gen2
  • Adicionado suporte para a criação de armazenamentos de dados do Azure Data Lake Storage Gen1 e Gen2
• az ml job
  • Esquemas YAML atualizados para trabalho de comando e trabalho de varredura
  • Adicionado suporte para executar trabalhos de pipeline (esquema YAML de trabalho de pipeline)
  • Adicionado suporte para literais de entrada de trabalho e URIs de dados de entrada para todos os tipos de trabalho
  • Adicionado suporte para saídas de trabalho para todos os tipos de trabalho
  • Alterada a sintaxe da expressão de { <expression> } para ${{ <expression> }}. Para obter mais informações, consulte Sintaxe de expressão para configurar trabalhos do Azure Machine Learning
• az ml environment
  • Esquema YAML de ambiente atualizado
  • Adicionado suporte para a criação de ambientes a partir do contexto de compilação do Docker
• az ml model
  • Esquema YAML modelo atualizado
  • Nova propriedade adicionada model_format ao Modelo para cenários de implantação sem código
• az ml dataset
  • Subgrupo renomeado az ml data para az ml dataset
  • Esquema YAML do conjunto de dados atualizado
• az ml component
  • Adicionados os comandos para gerenciar componentes do az ml component Azure Machine Learning
  • Adicionado suporte para componentes de comando (esquema YAML do componente de comando)
• az ml online-endpoint
  • az ml endpoint subgrupo dividido em dois grupos separados: az ml online-endpoint e az ml batch-endpoint
  • Esquema YAML de ponto de extremidade online atualizado
  • Adicionado suporte para endpoints locais para cenários de desenvolvimento/teste
  • Adicionado suporte interativo de depuração VS Code para pontos de extremidade locais (adicionado o --vscode-debug sinalizador para az ml batch-endpoint create/update)
• az ml online-deployment
  • az ml deployment subgrupo dividido em dois grupos separados: az ml online-deployment e az ml batch-deployment
  • Esquema YAML de implantação on-line gerenciado atualizado
  • Adicionado suporte de dimensionamento automático por meio da integração com o Azure Monitor Autoscale
  • Adicionado suporte para atualizar várias propriedades de implantação online na mesma operação de atualização
  • Adicionado suporte para executar operações simultâneas em implantações sob o mesmo ponto de extremidade
• az ml batch-endpoint
  • az ml endpoint subgrupo dividido em dois grupos separados: az ml online-endpoint e az ml batch-endpoint
  • Esquema YAML de ponto de extremidade em lote atualizado
  • Propriedade removida traffic ; 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
  • az ml deployment subgrupo dividido em dois grupos separados: az ml online-deployment e az ml batch-deployment
  • Esquema YAML de implantação em lote atualizado

2021-05-25

Anunciando a CLI (v2) para o Azure Machine Learning

A ml extensão para a CLI do Azure é a interface de próxima geração para o Azure Machine Learning. Permite-lhe educar e implementar modelos a partir da linha de comandos, com funcionalidades que aceleram o aumento vertical e horizontal da ciência de dados enquanto controla o ciclo de vida dos modelos. Instale e comece.