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Azure 机器学习 CLI (v2) 发行说明

适用于：Azure CLI ml 扩展 v2（当前）

本文介绍 Azure 机器学习 CLI (v2) 版本。

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2025-05-09

Azure 机器学习 CLI （v2） v 2.37.0

  • az ml workspace create
    • 标记为 GA 的中心和项目工作区。

2025-04-24

Azure 机器学习 CLI （v2） v 2.36.5

  • 在 SDK 中固定外部依赖项的主要版本。

2025-04-18

Azure 机器学习 CLI （v2） v 2.36.4

  • 更新了 marshmallow 依赖项，以将版本限制为 >=3.5,4.0.0<，以确保兼容性。

2025-04-16

Azure 机器学习 CLI （v2） v 2.36.3

  • 删除已弃用的包的引用。

2025-04-10

Azure 机器学习 CLI （v2） v 2.36.2

  • az ml capability-host create
    • 使 AI 搜索连接属性可选。

2025-04-02

Azure 机器学习 CLI （v2） v 2.36.1

  • 处理部署轮询器结果中缺少的持续时间值。

2025-03-14

Azure 机器学习 CLI （v2） v 2.36.0

  • az ml compute update
    • 修复了启用 ssh 时更新计算问题。

2025-01-08

Azure 机器学习 CLI （v2） v 2.34.0

  • az ml workspace update --network-acls
    • 添加了 --network-acls 属性，允许用户在 CIDR 表示法中为工作区访问指定 IP 或 IP 范围。
  • az ml capability-host
    • 添加了创建作。
    • 添加了 get作。
    • 添加了删除作。

2024年12月17日

Azure 机器学习 CLI （v2） v 2.33.0

  • az ml workspace create --provision-network-now
    • 添加了 --provision-network-now 属性，用于在创建启用了托管网络的工作区时触发托管网络的预配，否则不会执行任何作。

2024-09-18

Azure 机器学习 CLI (v2) v2.30.0

  • az ml workspace outbound-rule set
    • 增加了对可选 --fqdns 属性的支持，用于在工作区托管网络中创建 private_endpoint 出站规则。 与支持应用程序网关 PE 目标相关。
    • 增加了对可选 --address-prefixes 属性的支持，用于在工作区托管网络中创建 service_tag 出站规则。

2024-08-14

Azure 机器学习 CLI (v2) v2.29.0

  • az ml compute enable-sso
    • 增加了 enable-sso，允许用户启用计算实例的 sso 设置，而无需对计算设置任何写入权限。

2024-06-21

Azure 机器学习 CLI (v2) v2.27.0

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

    • 添加了--system-datastores-auth-mode为Azure 机器学习工作区创建。

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

    • 已--system-datastores-auth-mode添加到Azure 机器学习工作区的更新。

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

    • 添加了--allow-roleassignment-on-rg为Azure 机器学习工作区创建，允许/禁止在资源组级别分配角色。

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

    • 添加了--allow-roleassignment-on-rg对Azure 机器学习工作区的更新，允许/禁止资源组级别的角色分配。

2023-10-18

Azure 机器学习 CLI (v2) v2.21.1

2023-09-11

Azure 机器学习 CLI (v2) v2.20.0

  • az ml feature-store provision-network

    • [公开评论]增加了此命令以允许用户为特征存储预配托管网络

  • az ml feature-store create

    • 已增加 --not-grant-permissions 以允许用户不授予特征存储的具体化身分访问权限

  • az ml feature-store update

    • 已增加 --not-grant-permissions 以允许用户不授予特征存储的具体化身分访问权限

  • az ml feature-set

    • 添加 --feature-store-name 并弃用 --workspace-name后，将在 6 个月内删除向后兼容性

  • az ml feature-store-entity

    • 添加 --feature-store-name 和弃用 --workspace-name后，将在 6 个月内删除向后兼容性

  • az configure

    • 已增加 --defaults feature-store=<name> 以允许用户配置默认特征存储

  • az ml job connect-ssh

    • 添加了 --ssh-args/-c 以允许指定 ssh 选项 + 命令。 例如，将信号发送到正在运行的进程或附加到交互式终端

2023-05-09

Azure 机器学习 CLI (v2) v2.17.0

  • az ml online-deployment create

    • 增加了 --local-enable-gpu 以允许 gpu 访问本地部署。

  • az ml online-deployment update

    • 增加了 --local-enable-gpu 以允许 gpu 访问本地部署。

2023-05-01

Azure 机器学习 CLI (v2) v2.16.0

  • az ml job connect-ssh

    • 此命令标记为 GA。

  • az ml job show-services

    • 此命令标记为 GA。

  • az ml model download

    • 修正了通过 --registry-name 参数从注册表下载模型时，workspace_name 是强制性的问题。

  • az ml model create

    • 添加 --stage(-s) 标志以添加模型的阶段。

  • az ml model update

    • 添加 --stage(-s) 标志以更新模型的阶段。

  • az ml model list

    • 按模型的阶段将 --stage(-s) 标志添加到列表中。

  • az ml workspace delete

    • 添加 --purge(-p) 标志以强制清除而不是软删除。

  • az ml workspace create

    • 添加 --enable-data-isolation(-e) 标志以确定工作区是否启用了数据隔离。

2023-03-21

Azure 机器学习 CLI (v2) v2.15.0

  • az ml compute

    • 已添加 --tags 以创建和更新 Azure 机器学习计算。

  • az ml data import

    • 支持通过首先将数据从数据库和 file_system 导入 Azure 云存储空间来创建数据资产版本。

  • az ml data list-materialization-status

    • 支持通过 < 参数创建 >asset_name--name 的数据资产版本的数据导入具体化作业的列表状态。

  • az ml online-deployment update

    • 已添加 --skip-script-validation 以创建 Azure 机器学习在线部署。

  • az ml workspace provision-network

    • 支持为工作区提供托管网络

2023-02-03

Azure 机器学习 CLI (v2) v2.14.0

  • az ml compute

    • 已添加 --location 以创建 Azure 机器学习计算。
    • 已添加 --enable-node-public-ip 以为计算进行创建。

  • az ml data

    • 对帮助文本进行小的编辑

  • az ml data list

    • 已添加通过 --registry-name 参数在注册表中列出数据资产的支持

  • az ml data show

    • 已添加通过 --registry-name 参数在注册表中显示数据资产的支持

  • az ml data create

    • 已添加通过 --registry-name 参数在注册表中创建数据资产的支持
    • 已添加对将数据资产从工作区提升到注册表的支持

  • az ml workspace create

    • 已添加对使用具有 --managed-network 参数的托管网络创建工作区的支持

  • az ml workspace update

    • 已添加对使用具有 --managed-network 参数的托管网络更新工作区的支持

  • az ml compute connect-ssh

    • 已添加对通过 SSH 连接到计算实例的支持

  • az ml workspace outbound-rule

    • 已添加对列出工作区 az ml workspace outbound-rule list 的托管网络出站规则的支持
    • 已添加对显示工作区 az ml workspace outbound-rule show 的托管网络出站规则的支持
    • 已添加对移除工作区 az ml workspace outbound-rule remove 的托管网络出站规则的支持
    • 添加了对创建或更新工作区 az ml workspace outbound-rule set 的托管网络出站规则的支持

2022-12-06

Azure 机器学习 CLI (v2) v2.12.0

  • 改进了在未传递工作区或注册表名称时启用注册表的命令的错误消息 az ml 。
  • az ml compute
    • 修复了 no-wait 参数导致的问题。

2022-11-08

Azure 机器学习 CLI (v2) v2.11.0

  • CLI 取决于 azure-ai-ml 1.1.0。
  • az ml registry
    • 添加了 ml registry delete 命令。
    • 调整了注册表实验性标记和导入，以避免不相关操作的警告打印输出。
  • az ml environment
    • 阻止了注册引用 conda 文件的现有环境。

2022-10-10

Azure 机器学习 CLI (v2) v2.10.0

  • CLI 取决于 azure-ai-ml 的正式版。
  • 放弃了对 Python 3.6 的支持。
  • az ml registry
    • 添加了用于管理 ML 资产注册表的新命令组。
  • az ml job
    • 添加了 az ml job show-services 命令。
    • 向 AutoML NLP 作业添加了模型扫描和超参数优化。
  • az ml schedule
    • 在定期计划中添加了 month_days 属性。
  • az ml compute
    • 添加了对计算实例的自定义设置脚本支持。

2022-09-22

Azure 机器学习 CLI (v2) v2.8.0

  • az ml job
    • 添加了 spark 作业支持。
    • 向作业添加了 shm_size 和 docker_args。
  • az ml compute
    • 计算实例支持托管标识。
    • 添加了对计算实例的空闲关闭时间支持。
  • az ml online-deployment
    • 添加了对事件中心和数据存储数据收集的支持。
    • 添加了评分脚本的语法验证。
  • az ml batch-deployment
    • 添加了评分脚本的语法验证。

2022-08-10

Azure 机器学习 CLI (v2) v2.7.0

  • az ml component
    • 添加了 AutoML 组件。
  • az ml dataset
    • 已弃用命令组（请改用 az ml data）。

2022-07-16

Azure 机器学习 CLI (v2) v2.6.0

  • 添加了 MoonCake 云支持。
  • az ml job
    • 允许将 Git 存储库 URL 用作代码。
    • AutoML 作业使用与其他作业类型相同的输入架构。
    • 管道作业现在支持注册表资产。
  • az ml component
    • 允许将 Git 存储库 URL 用作代码。
  • az ml online-endpoint
    • MIR 现在支持注册表资产。

2022-05-24

Azure 机器学习 CLI (v2) v2.4.0

  • Azure 机器学习 CLI (v2) 现已正式发布。
  • az ml job
    • 命令组被标记为 GA。
    • 在公共预览版中添加了 AutoML 作业类型。
    • 在公共预览版中向管道作业添加了 schedules 属性。
    • 添加了仅列出已存档作业的选项。
    • 提高了 az ml job download 命令的可靠性。
  • az ml data
    • 命令组被标记为 GA。
    • 在公共预览版中添加了 MLTable 数据类型。
    • 添加了仅列出已存档数据资产的选项。
  • az ml environment
    • 添加了仅列出已存档环境的选项。
  • az ml model
    • 命令组被标记为 GA。
    • 允许从作业输出创建模型。
    • 添加了仅列出已存档模型的选项。
  • az ml online-deployment
    • 命令组被标记为 GA。
    • 删除了等待创建部署的超时。
    • 改进了联机部署列表视图。
  • az ml online-endpoint
    • 命令组被标记为 GA。
    • 在公共预览版中向联机终结点添加了 mirror_traffic 属性。
    • 改进了联机终结点列表视图。
  • az ml batch-deployment
    • 命令组被标记为 GA。
    • 添加了对 uri_file 和 uri_folder 作为调用输入的支持。
    • 修复了批处理部署更新中的 bug。
    • 修复了批处理部署列表作业输出中的 bug。
  • az ml batch-endpoint
    • 命令组被标记为 GA。
    • 添加了对 uri_file 和 uri_folder 作为调用输入的支持。
    • 修复了批处理终结点更新中的 bug。
    • 修复了批处理终结点列表作业输出中的 bug。
  • az ml component
    • 命令组被标记为 GA。
    • 添加了仅列出已存档组件的选项。
  • az ml code
    • 此命令组已删除。

2022-03-14

Azure 机器学习 CLI (v2) v2.2.1

  • az ml job
    • 对于所有作业类型，平展了 YAML 架构的 code 部分。 使用 而不是 code.local_path 指定源代码目录的路径 code
    • 对于所有作业类型，更改了用于在作业 YAML 中定义作业数据输入的架构。 不再使用 file 或 folder 字段指定数据路径，而是使用 path 字段指定本地路径、包含数据的云路径的 URI 或通过 path: azureml:<data_name>:<data_version> 对现有已注册 Azure 机器学习数据资产的引用。 还指定了 type 字段以阐明数据源是单个文件 (uri_file) 还是文件夹 (uri_folder)。 如果省略 type 字段，则默认为 type: uri_folder。 有关详细信息，请参阅讨论用于指定输入数据的架构的任何作业 YAML 参考部分。
    • 在扫描作业 YAML 架构中，已将 sampling_algorithm 字段从字符串更改为对象，以支持随机采样算法类型的更多配置
    • 删除了组件作业 YAML 架构。 在此版本中，如果要在使用组件的管道内运行命令作业，只需将组件指定给命令作业 YAML 定义的 component 字段。
    • 对于所有作业类型，增加了对在作业 YAML 配置中引用最新版本的嵌套资产的支持。 在引用已注册的环境或数据资产以用作某个作业中的输入时，可以按最新版本设定别名，而不必显式指定版本。 例如：environment: azureml:AzureML-Minimal@latest
    • 对于管道作业，引入了 ${{ parent }} 上下文，用于在管道中的步骤之间绑定输入和输出。 有关详细信息，请参阅用于在管道作业中的步骤之间绑定输入和输出的表达式语法。
    • 增加了对通过 --output-name 命令的 az ml job download 参数下载作业的命名输出的支持
  • az ml data
    • 弃用了 az ml dataset 子组，现在改用 az ml data
    • 现在可以从单个文件源 (type: uri_file) 或文件夹 (type: uri_folder) 创建两种类型的数据。 在创建数据资产时，可以从本地文件/文件夹或从云路径位置的 URI 指定数据源。 有关完整架构，请参阅数据 YAML 架构
  • az ml environment
    • 在环境 YAML 架构中，已将 build.local_path 字段重命名为 build.path
    • 删除了 build.context_uri 字段，当返回环境时，上传的生成上下文位置的 URI 将可以通过 build.path 进行访问
  • az ml model
    • 在模型 YAML 架构中，删除了 model_uri 和 local_path 字段，并将它们合并为一个 path 字段，此字段可以采用本地路径或云路径 URI。 已将 model_format 字段重命名为 type；默认类型为 custom_model，但你可以指定其他类型（mlflow_model、triton_model）之一，以在无代码部署方案中使用该模型
    • 对于 az ml model create，删除了 --model-uri 和 --local-path 参数，并将它们合并为一个 --path 参数，此参数可以采用本地路径或云路径 URI
    • 添加了 az ml model download 命令用于下载模型的项目文件
  • az ml online-deployment
    • 在联机部署 YAML 架构中，平展了 code 字段的 code_configuration 部分。 使用 而不是 code_configuration.code.local_path 指定包含评分文件的源代码目录的路径 code_configuration.code
    • 向联机部署 YAML 架构添加了一个 environment_variables 字段，用来支持为联机部署配置环境变量
  • az ml batch-deployment
    • 在批量部署 YAML 架构中，平展了 code 字段的 code_configuration 部分。 使用 而不是 code_configuration.code.local_path 指定包含评分文件的源代码目录的路径 code_configuration.code
  • az ml component
    • 平展了code的 部分。 使用 而不是 code.local_path 指定源代码目录的路径 code
    • 增加了以下支持：引用已注册环境的最新版本以在组件 YAML 配置中使用。 在引用已注册的环境时，可以按最新版本设定别名，而不必显式指定版本。 例如：environment: azureml:AzureML-Minimal@latest
    • 对于在定义组件输入或输出时的 path 字段，已将组件输入和输出类型值从 uri_folder 重命名为 type
  • 删除了用于资产（模型、组件、数据、环境）的 delete 命令。 现有的删除功能只是软删除，因此一旦支持硬删除，delete 命令将在以后的版本中重新引入
  • 增加了对存档和还原资产（模型、组件、数据、环境）和作业的支持，例如 az ml model archive 和 az ml model restore。 现在可以存档资产和作业，这会隐藏列表查询（例如， az ml model list）中存档的实体。

2021-10-04

Azure 机器学习 CLI (v2) v2.0.2

  • az ml workspace
  • az ml compute
    • 更新了 AmlCompute 和计算实例的 YAML 架构
    • 删除了对旧版 AKS 附加（通过 az ml compute attach）的支持。 下一版本将支持已启用 Azure Arc 的 Kubernetes 附加
  • az ml datastore
  • az ml job
  • az ml environment
  • az ml model
    • 更新了模型 YAML 架构
    • 向无代码部署方案的模型添加了新的 model_format 属性
  • az ml dataset
    • 将 az ml data 子组重命名为 az ml dataset
    • 更新了数据集 YAML 架构
  • az ml component
    • 已添加用于管理 Azure 机器学习组件的 az ml component 命令
    • 添加了对命令组件（命令组件 YAML 架构）的支持
  • az ml online-endpoint
    • az ml endpoint 子组已拆分为两个不同的组：az ml online-endpoint 和 az ml batch-endpoint
    • 更新了联机终结点 YAML 架构
    • 添加了对开发/测试方案的本地终结点的支持
    • 添加了对本地终结点的交互式 VS Code 调试支持（向 --vscode-debug 添加了 az ml batch-endpoint create/update 标志）
  • az ml online-deployment
    • az ml deployment 子组已拆分为两个不同的组：az ml online-deployment 和 az ml batch-deployment
    • 更新了托管联机部署 YAML 架构
    • 通过与 Azure Monitor 自动缩放集成添加了自动缩放支持
    • 添加了对在同一更新操作中更新多个联机部署属性的支持
    • 添加了对同一终结点下的不同部署执行并发操作的支持
  • az ml batch-endpoint
    • az ml endpoint 子组已拆分为两个不同的组：az ml online-endpoint 和 az ml batch-endpoint
    • 更新了批处理终结点 YAML 架构
    • 删除了 traffic 属性；已替换为可配置的默认部署属性
    • 添加了对 az ml batch-endpoint invoke 输入数据 URI 的支持
    • 添加了对虚拟网络入口的支持（专用链接）
  • az ml batch-deployment
    • az ml deployment 子组已拆分为两个不同的组：az ml online-deployment 和 az ml batch-deployment
    • 更新了批量部署 YAML 架构

2021-05-25

宣布推出适用于 Azure 机器学习的 CLI (v2)

Azure CLI 的 ml 扩展是适用于 Azure 机器学习的下一代接口。 该扩展可让你从命令行训练和部署模型，并提供了在跟踪模型生命周期时加快数据科学纵向和横向扩展的功能。 安装并开始使用。