إدارة مساحات عمل التعلم الآلي من Azue باستخدام واجهة مستوى الاستدعاء من Azure

مقالة
06/16/2023

ينطبق على:ملحق CLI للتعلم الآلي من Microsoft Azure v2 (الحالي)

ستتعرف في هذه المقالة على كيفية إنشاء مساحات عمل التعلم الآلي في Azure وإدارتها باستخدام واجهة مستوى الاستدعاء من Azure. يوفر واجهة مستوى الاستدعاء من Azure أوامر لإدارة موارد Azure وهو مصمم لمساعدتك على العمل بسرعة مع Azure، مع التركيز على الأتمتة. يوفر ملحق التعلم الآلي إلى واجهة مستوى الاستدعاء أوامر للعمل مع موارد التعلم الآلي من Azue.

يمكنك أيضا إدارة مساحات العمل في مدخل Microsoft Azure وPython SDK أو Azure PowerShell أو عبر ملحق VS Code.

المتطلبات الأساسية

اشتراكAzure. إذا لم يكن لديك واحد، فجرّب الإصدار المجاني أو المدفوع من التعلم الآلي من Microsoft Azure من Microsoft Azure.
لاستخدام أوامر CLI في هذا المستند من بيئتك المحلية، تحتاج إلى Azure CLI.

إذا كنت تستخدم Azure Cloud Shell، فسيتم الوصول إلى CLI من خلال المتصفح وهو موجود في السحابة.

القيود

يمكنك عند إنشاء مساحة عمل جديدة إما إنشاء الخدمات التي تحتاجها مساحة العمل تلقائياً أو استخدام الخدمات الموجودة. إذا كنت تريد استخدام خدمات موجودة من اشتراك Azure مختلف عن مساحة العمل، فيجب عليك تسجيل مساحة اسم التعلم الآلي من Microsoft Azure في الاشتراك الذي يحتوي على تلك الخدمات. على سبيل المثال، عند إنشاء مساحة عمل في الاشتراك أ يستخدم حساب تخزين من الاشتراك ب، يجب تسجيل مساحة اسم التعلم الآلي من Microsoft Azure في الاشتراك ب قبل أن تتمكن من استخدام حساب التخزين مع مساحة العمل.

موفّر الموارد للتعلم الآلي من Microsoft Azure هو Microsoft.MachineLearningServices. للحصول على معلومات عن كيفية معرفة إذا ما كان مسجلاً وكيفية تسجيله، راجع مقالة موفري الموارد من Azure والأنواع.

هام

وينطبق ذلك فقط على الموارد المتوفرة أثناء إنشاء مساحة العمل؛ حسابات تخزين Azure وAzure Container Register وAzure Key Vault وApplication Insights.

تلميح

يُنشئ مثيل Azure Application Insights عند إنشاء مساحة العمل. يمكنك حذف مثيل Application Insights بعد إنشاء نظام المجموعة إذا كنت تريد ذلك. يؤدي حذفها إلى تقييد المعلومات التي يتم جمعها من مساحة العمل، وقد يزيد ذلك من صعوبة استكشاف المشكلات وإصلاحها. إذا حذفت مثيل Application Insights الذي أنشأته مساحة العمل، فلا يمكنك إعادة إنشائه بدون حذف مساحة العمل وإعادة إنشائها.

لمزيد من المعلومات عن استخدام مثيل Application Insights هذا، راجع مراقبة وجمع البيانات من نقاط نهاية خدمة ويب التعلم الآلي.

اتصالات واجهة مستوى الاستدعاء آمنة

تتصل بعض أوامر واجهة مستوى الاستدعاء من Azure ببرنامج Azure Resource Manager عبر الإنترنت. يتم تأمين هذا الاتصال بالاستعانة بالبروتوكول HTTPS/TLS 1.2.

باستخدام الإصدار الثاني لملحق واجهة مستوى الاستدعاء في التعلم الآلي من Azure ('ml')، تتواصل جميع الأوامر مع Azure Resource Manager. يشمل ذلك البيانات التشغيلية مثل معلمات YAML وبيانات التعريف. إذا كانت مساحة عمل Azure Machine Learning عامة (أي ليست خلف شبكة ظاهرية)، فلا داعي لتكوين إضافي. يتم تأمين الاتصالات باستخدام البروتوكول HTTPS/TLS 1.2.

إذا كانت مساحة عمل Azure Machine Learning تستخدم نقطة نهاية خاصة وشبكة ظاهرية وكنت تستخدم CLI v2، فاختر أحد التكوينات التالية لاستخدامها:

إذا كنت موافقاً على اتصال CLI v2 عبر الإنترنت العام، فاستخدم المعلمة --public-network-access التالية للأمر az ml workspace update لتمكين الوصول إلى الشبكة العامة. على سبيل المثال، يقوم الأمر التالي بتحديث مساحة عمل للوصول إلى الشبكة العامة:
```
az ml workspace update --name myworkspace --public-network-access enabled
```
إذا لم تكن موافقاً على اتصال الإصدار الثاني من واجهة مستوى الاستدعاء عبر الإنترنت العام، يمكنك استخدام ارتباط Azure الخاص لزيادة أمان الاتصال. استخدم الارتباطات التالية لتأمين الاتصالات مع Azure Resource Manager باستخدام الارتباط التشعبي الخاص من Azure.
1. أمّن مساحة عمل التعلم الآلي من Azue داخل شبكة افتراضية باستخدام نقطة نهاية خاصة.
2. أنشئ ارتباط خاص لإدارة موارد Azure.
3. إنشاء نقطة النهاية الخاصة للارتباط التشعبي الخاص الذي تم إنشاؤه في الخطوة السابقة.
هام

لتمكن من تكوين الارتباط التشعبي الخاص لـ Azure Resource Manager، يجب أن تكون مالك الاشتراك لاشتراك Azure، ومالكاً أو مساهماً في مجموعة إدارة الجذر. لمزيد من المعلومات، راجع إنشاء ارتباط خاص لإدارة موارد Azure.

لمزيد من المعلومات حول اتصال الإصدار الثاني من واجهة مستوى الاستدعاء، راجع تثبيت واجهة مستوى الاستدعاء وإعدادها.

توصيل CLI باشتراك Azure الخاص بك

هام

إذا كنت تستخدم برنامج Azure Cloud Shell، فيمكنك تخطي هذا القسم. يصادق Cloud shell تلقائيًا باستخدام الحساب الذي تقوم بتسجيل الدخول إلى اشتراكك في Azure.

توجد عدة طرق يمكنك من خلالها المصادقة على اشتراك Azure الخاص بك من واجهة مستوى الاستدعاء. أبسطها هو المصادقة التفاعلية باستخدام متصفح. وللمصادقة بشكل تفاعلي، افتح سطر أوامر أو terminal واستخدم الأمر التالي:

az login

إذا كان بإمكان CLI فتح المتصفح الافتراضي الخاص بك، فسيقوم بذلك ويقوم بتحميل صفحة تسجيل الدخول. بخلاف ذلك، تحتاج إلى فتح متصفح واتباع التعليمات الموجودة في سطر الأوامر. تشمل إرشادات التصفح https://aka.ms/devicelogin وإدخال رمز التخويل.

تلميح

بعد تسجيل الدخول، سترى قائمة الاشتراكات المقترنة بحساب Azure. معلومات الاشتراك مع isDefault: true هي الاشتراك النشط حاليًا لأوامر واجهة مستوى الاستدعاء من Azure. يتعين أن يكون هذا الاشتراك هو الذي يحتوي على مساحة عمل التعلم الآلي من Azue. يمكنك العثور على معرف الاشتراك من مدخل Microsoft Azure عن طريق زيارة صفحة النظرة العامة لمساحة العمل الخاصة بك.

لتحديد اشتراكٍ آخر، استخدم الأمر az account set -s <subscription name or ID> وحدد اسم الاشتراك أو المعرّف للتبديل إليه. لمزيد من المعلومات بشأن تحديد الاشتراك، راجع استخدام الاشتراكات المتعددة من Azure.

للتعرف على طرق المصادقة الأخرى، راجع تسجيل الدخول باستخدام واجهة مستوى الاستدعاء من Azure.

إنشاء مجموعة موارد

يجب إنشاء مساحة عمل التعلم الآلي من Azue داخل مجموعة موارد. يمكنك استخدام مجموعة موارد موجودة أو إنشاء مجموعة جديدة. استخدم الأمر التالي لإنشاء مجموعة موارد. استبدل <resource-group-name> بالاسم الذي يتعين استخدامه لهذه المجموعة من الموارد. استبدل <location> بمنطقة Azure الذي يتعين استخدامها لهذه المجموعة من الموارد:

إشعار

يتعين عليك تحديد منطقة يتوفر فيها التعلم الآلي من Azue. لمعرفة المزيد، راجع المنتجات المتوفّرة وفقًا للمنطقة.

az group create --name <resource-group-name> --location <location>

تتشابه الاستجابة في هذا الأمر مع JSON التالي. يمكنك استخدام قيم الإخراج لتحديد موقع الموارد التي تم إنشاؤها أو تحليلها كمدخلات لخطوات واجهة مستوى الاستدعاء اللاحقة للأتمتة.

{
  "id": "/subscriptions/<subscription-GUID>/resourceGroups/<resourcegroupname>",
  "location": "<location>",
  "managedBy": null,
  "name": "<resource-group-name>",
  "properties": {
    "provisioningState": "Succeeded"
  },
  "tags": null,
  "type": null
}

لمزيد من المعلومات حول العمل مع مجموعات الموارد، راجع az group.

إنشاء مساحة عمل

عندما تقوم بنشر مساحة عمل التعلم الآلي من Azue، فإن العديد من الخدمات الأخرى مطلوبة كموارد مرتبطة. عند استخدام واجهة مستوى الاستدعاء لإنشاء مساحة العمل، يمكن لواجهة مستوى الاستدعاء إما إنشاء موارد مقترنة جديدة نيابة عنك أو يمكنك إرفاق الموارد الموجودة.

هام

عند إرفاق حساب التخزين، تأكد من أنه يفي بالمعايير التالية:

حساب التخزين لا يعتبر حساباً متميزاً (Premium_LRS Premium_GRS)
تمكين قدرات كل من Azure Blob وAzure File
عطلت مساحة أسماء هرمية (ADLS Gen 2). هذه المتطلبات المخصصة فقط لحساب التخزين الافتراضي الذي تستخدمه مساحة العمل.

عند إرفاق سجل حاوية Azure، يجب أن يكون لديك حساب المسؤول ممكّنًا قبل أن يمكن استخدامه مع مساحة عمل التعلم الآلي من Azue.

الإنشاء باستخدام موارد جديدة
إحضار الموارد الموجودة

لإنشاء مساحة عمل جديدة حيث يتم إنشاء الخدمات تلقائيًا، استخدم الأمر التالي:

az ml workspace create -n <workspace-name> -g <resource-group-name>

لإنشاء مساحة عمل جديدة أثناء إحضار الموارد المقترنة الموجودة باستخدام CLI، يجب عليك أولاً تحديد كيفية تكوين مساحة العمل في ملف تكوين.

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/workspace.schema.json
name: mlw-basicex-prod
location: eastus
display_name: Bring your own dependent resources-example
description: This configuration specifies a workspace configuration with existing dependent resources
storage_account: /subscriptions/<SUBSCRIPTION_ID>/resourceGroups/<RESOURCE_GROUP>/providers/Microsoft.Storage/storageAccounts/<STORAGE_ACCOUNT>
container_registry: /subscriptions/<SUBSCRIPTION_ID>/resourceGroups/<RESOURCE_GROUP>/providers/Microsoft.ContainerRegistry/registries/<CONTAINER_REGISTRY>
key_vault: /subscriptions/<SUBSCRIPTION_ID>/resourceGroups/<RESOURCE_GROUP>/providers/Microsoft.KeyVault/vaults/<KEY_VAULT>
application_insights: /subscriptions/<SUBSCRIPTION_ID>/resourceGroups/<RESOURCE_GROUP>/providers/Microsoft.insights/components/<APP_INSIGHTS>
tags:
  purpose: demonstration

بعد ذلك، يمكنك الرجوع إلى ملف التكوين هذا كجزء من أمر واجهة مستوى الاستدعاء الخاص بإنشاء مساحة العمل.

az ml workspace create -g <resource-group-name> --file workspace.yml

في حالة إرفاق موارد موجودة، يجب تقديم معرّف الموارد. يمكنك الحصول على هذا المعرف إما من خلال علامة تبويب "الخصائص" على كل مورد في مدخل Microsoft Azure، أو عن طريق تشغيل الأوامر التالية باستخدام واجهة مستوى الاستدعاء من Azure.

حساب في موقع تخزين في Azure: az storage account show --name <storage-account-name> --query "id"
تطبيق Azure Application Insights: az monitor app-insights component show --app <application-insight-name> -g <resource-group-name> --query "id"
تطبيق Azure Key Vault: az keyvault show --name <key-vault-name> --query "ID"
تطبيق سجل الحاوية من Azure: az acr show --name <acr-name> -g <resource-group-name> --query "id"

تبدو قيمة معرّف المورد مشابهة للنص التالي: "/subscriptions/<service-GUID>/resourceGroups/<resource-group-name>/providers/<provider>/<subresource>/<resource-name>".

هام

عند إرفاق موارد موجودة، لا يجب عليك تحديد الكل. يمكنك تحديد مورد واحد أو أكثر. على سبيل المثال، يمكنك تحديد حساب تخزين موجود وستقوم مساحة العمل بإنشاء الموارد الأخرى.

إخراج أمر إنشاء مساحة العمل مشابه للعنصر JSON التالي. يمكنك استخدام قيم الإخراج لتحديد موقع الموارد التي تم إنشاؤها أو تحليلها كمدخلات لخطوات واجهة مستوى الاستدعاء اللاحقة.

{
  "applicationInsights": "/subscriptions/<service-GUID>/resourcegroups/<resource-group-name>/providers/microsoft.insights/components/<application-insight-name>",
  "containerRegistry": "/subscriptions/<service-GUID>/resourcegroups/<resource-group-name>/providers/microsoft.containerregistry/registries/<acr-name>",
  "creationTime": "2019-08-30T20:24:19.6984254+00:00",
  "description": "",
  "friendlyName": "<workspace-name>",
  "id": "/subscriptions/<service-GUID>/resourceGroups/<resource-group-name>/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/<workspace-name>",
  "identityPrincipalId": "<GUID>",
  "identityTenantId": "<GUID>",
  "identityType": "SystemAssigned",
  "keyVault": "/subscriptions/<service-GUID>/resourcegroups/<resource-group-name>/providers/microsoft.keyvault/vaults/<key-vault-name>",
  "location": "<location>",
  "name": "<workspace-name>",
  "resourceGroup": "<resource-group-name>",
  "storageAccount": "/subscriptions/<service-GUID>/resourcegroups/<resource-group-name>/providers/microsoft.storage/storageaccounts/<storage-account-name>",
  "type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces",
  "workspaceid": "<GUID>"
}

تكوينات متقدمة

تكوين مساحة العمل للاتصال بالشبكات الخاصة

بناءً على حالة الاستخدام والمتطلبات التنظيمية، يمكنك اختيار تكوين التعلم الآلي من Azue باستخدام اتصال شبكة خاصة. يمكنك استخدام واجهة مستوى الاستدعاء من Azure لنشر مساحة عمل ونقطة نهاية ارتباط خاص لمورد مساحة العمل. لمزيد من المعلومات بشأن استخدام نقطة نهاية خاصة وشبكة افتراضية (VNet) مع مساحة العمل الخاصة بك، راجع نظرة عامة حول عزل الشبكة الافتراضية والخصوصية. بالنسبة إلى تكوينات الموارد المعقدة، راجع أيضًا خيارات النشر القائمة على القوالب بما في ذلك Azure Resource Manager.

عند استخدام ارتباط خاص، لا يمكن لمساحة العمل الخاصة بك استخدام Azure Container Registry لإنشاء صور docker. ومن ثم، يتعين عليك تعيين خاصية image_build_compute على اسم مجموعة حساب وحدة المعالجة المركزية لاستخدامه في بناء بيئة صورة المرسى. يمكنك أيضًا تحديد ما إذا كان ينبغي الوصول إلى مساحة عمل الارتباط الخاص عبر الإنترنت باستخدام خاصية public_network_access.

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/workspace.schema.json
name: mlw-privatelink-prod
location: eastus
display_name: Private Link endpoint workspace-example
description: When using private link, you must set the image_build_compute property to a cluster name to use for Docker image environment building. You can also specify whether the workspace should be accessible over the internet.
image_build_compute: cpu-compute
public_network_access: Disabled
tags:
  purpose: demonstration

az ml workspace create -g <resource-group-name> --file privatelink.yml

بعد إنشاء مساحة العمل، استخدم أوامر واجهة مستوى الاستدعاء للشبكات من Azure لإنشاء نقطة نهاية ارتباط خاصة لمساحة العمل.

az network private-endpoint create \
    --name <private-endpoint-name> \
    --vnet-name <vnet-name> \
    --subnet <subnet-name> \
    --private-connection-resource-id "/subscriptions/<subscription>/resourceGroups/<resource-group-name>/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/<workspace-name>" \
    --group-id amlworkspace \
    --connection-name workspace -l <location>

للتمكن من إنشاء إدخالات منطقة DNS الخاصة لمساحة العمل، استخدم الأوامر التالية:

# Add privatelink.api.azureml.ms
az network private-dns zone create \
    -g <resource-group-name> \
    --name 'privatelink.api.azureml.ms'

az network private-dns link vnet create \
    -g <resource-group-name> \
    --zone-name 'privatelink.api.azureml.ms' \
    --name <link-name> \
    --virtual-network <vnet-name> \
    --registration-enabled false

az network private-endpoint dns-zone-group create \
    -g <resource-group-name> \
    --endpoint-name <private-endpoint-name> \
    --name myzonegroup \
    --private-dns-zone 'privatelink.api.azureml.ms' \
    --zone-name 'privatelink.api.azureml.ms'

# Add privatelink.notebooks.azure.net
az network private-dns zone create \
    -g <resource-group-name> \
    --name 'privatelink.notebooks.azure.net'

az network private-dns link vnet create \
    -g <resource-group-name> \
    --zone-name 'privatelink.notebooks.azure.net' \
    --name <link-name> \
    --virtual-network <vnet-name> \
    --registration-enabled false

az network private-endpoint dns-zone-group add \
    -g <resource-group-name> \
    --endpoint-name <private-endpoint-name> \
    --name myzonegroup \
    --private-dns-zone 'privatelink.notebooks.azure.net' \
    --zone-name 'privatelink.notebooks.azure.net'

مساحة عمل رئيسية وذات تأثير كبير على الأعمال يديرها العميل

بشكل افتراضي، يتم تخزين بيانات التعريف لمساحة العمل في مثيل Azure Cosmos DB الذي تحتفظ به Microsoft. يتم تشفير هذه البيانات باستخدام مفاتيح مدارة من Microsoft. وبدلاً من استخدام المفتاح الذي تديره Microsoft، يمكنك أيضاً توفير المفتاح الخاص بك. يؤدي القيام بذلك إلى إنشاء مجموعة إضافية من الموارد في اشتراك Azure لتخزين بياناتك.

لمعرفة المزيد بشأن الموارد التي يتم إنشاؤها عند إحضار مفتاح التشفير، راجع تشفير البيانات باستخدام التعلم الآلي من Azue.

استخدم المعلمة customer_managed_key والاحتواء key_vault و key_uri المعلمات، لتحديد معرّف الموارد وuri للمفتاح داخل vault.

للحد من البيانات التي تُجمعها Microsoft على مساحة العمل الخاصة بك، يمكنك تحديد hbi_workspaceالخاصية بالإضافة إلى ذلك.

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/workspace.schema.json
name: mlw-cmkexample-prod
location: eastus
display_name: Customer managed key encryption-example
description: This configurations shows how to create a workspace that uses customer-managed keys for encryption.
customer_managed_key: 
  key_vault: /subscriptions/<SUBSCRIPTION_ID>/resourceGroups/<RESOURCE_GROUP>/providers/Microsoft.KeyVault/vaults/<KEY_VAULT>
  key_uri: https://<KEY_VAULT>.vault.azure.net/keys/<KEY_NAME>/<KEY_VERSION>
tags:
  purpose: demonstration

بعد ذلك، يمكنك الرجوع إلى ملف التكوين هذا كجزء من أمر واجهة مستوى الاستدعاء الخاص بإنشاء مساحة العمل.

az ml workspace create -g <resource-group-name> --file cmk.yml

إشعار

تخويل تطبيق التعلم الآلي من Microsoft Azure (في إدارة الهوية والوصول) مع أذونات المساهم على اشتراكك لإدارة الموارد الإضافية لتشفير البيانات.

إشعار

لا يتم استخدام قاعدة بيانات Cosmos من azure لتخزين معلومات مثل أداء النموذج أو المعلومات التي تم تسجيلها بواسطة التجارب أو المعلومات المسجلة من عمليات نشر النموذج.

هام

لا يمكن تحديد التأثير الكبير على الأعمال إلا عند إنشاء مساحة عمل. لا يمكنك تغيير هذا الإعداد بعد إنشاء مساحة العمل.

لمزيد من المعلومات بشأن المفاتيح التي يديرها العميل ومساحة العمل عالية التأثير على الأعمال، راجع أمان المؤسسة للتعلم الآلي من Azure.

استخدام واجهة مستوى الاستدعاء لإدارة مساحات العمل

احصل على معلومات مساحة العمل

استخدم الأمر التالي للحصول على معلومات حول مساحة عمل:

az ml workspace show -n <workspace-name> -g <resource-group-name>

لمزيد من المعلومات، راجع وثائق عرض مساحة عمل az ml.

حدّث مساحة العمل

استخدم الأمر التالي لتتمكن من تحديث مساحة عمل:

az ml workspace update -n <workspace-name> -g <resource-group-name>

لمزيد من المعلومات، راجع وثائق تحديث مساحة العمل az ml.

مفاتيح المزامنة للموارد التابعة

إذا غيّرت مفاتيح الوصول لأحد الموارد التي تستخدمها مساحة العمل الخاصة بك، فستستغرق مساحة العمل حوالي ساعة للمزامنة مع المفتاح الجديد. لإجبار مساحة العمل على مزامنة المفاتيح الجديدة على الفور، استخدم الأمر التالي:

az ml workspace sync-keys -n <workspace-name> -g <resource-group-name>

لمزيد من المعلومات بشأن تغيير المفاتيح، راجع إعادة إنشاء مفاتيح الوصول للتخزين.

لمزيد من المعلومات بشأن الأمر sync-keys، راجع az ml workspace sync-keys.

احذف مساحة عمل

تحذير

إذا تم تمكين الحذف المبدئي لمساحة العمل، يمكن استرداده بعد الحذف. إذا لم يتم تمكين الحذف المبدئي، أو قمت بتحديد خيار حذف مساحة العمل نهائيا، فلا يمكن استردادها. لمزيد من المعلومات، راجع استرداد مساحة عمل محذوفة.

لحذف مساحة عمل بعد عدم الحاجة إليها، استخدم الأمر التالي:

az ml workspace delete -n <workspace-name> -g <resource-group-name>

هام

لا يؤدي حذف مساحة العمل إلى حذف معلومات التطبيق أو حساب التخزين أو مخزن المفاتيح أو سجل الحاوية الذي تستخدمه مساحة العمل.

يمكنك أيضًا حذف مجموعة الموارد، التي تحذف مساحة العمل وجميع موارد Azure الأخرى في مجموعة الموارد. استخدم الأمر التالي لحذف مجموعة الموارد:

az group delete -g <resource-group-name>

لمزيد من المعلومات، راجع وثائق حذف مساحة عمل az ml.

تلميح

السلوك الافتراضي ل Azure التعلم الآلي هو الحذف المبدئي لمساحة العمل. وهذا يعني أنه لا يتم حذف مساحة العمل على الفور، ولكن بدلا من ذلك يتم وضع علامة للحذف. لمزيد من المعلومات، راجع الحذف المبدئي.

استكشاف الأخطاء وإصلاحها

أخطاء مزود الموارد

عند إنشاء مساحة عمل التعلم الآلي من Microsoft Azure، أو مورد تستخدمه مساحة العمل، قد تتلقى خطأ مشابهًا للرسائل الآتية:

No registered resource provider found for location {location}
The subscription is not registered to use namespace {resource-provider-namespace}

يُسجّل معظم موفري الموارد تلقائياً، ولكن ليس جميعهم. إذا استلمت هذه الرسالة، فأنت بحاجة إلى تسجيل الموفّر المذكور.

يحتوي الجدول التالي على قائمة بموفّري الموارد المطلوبين من التعلم الآلي من Microsoft Azure:

موفر الموارد	سبب الحاجة إليه
Microsoft.MachineLearning	إنشاء مِساحة عمل التعلم الآلي من Azure.
Microsoft.Storage	يستخدم حساب التخزين في Azure كتخزين افتراضي لمساحة العمل.
Microsoft.ContainerRegistry	تستخدم مساحة العمل Azure Container Registry لإنشاء صور Docker.
Microsoft.KeyVault	تستخدم مساحة العمل Azure Key Vault لتخزين البيانات السرية.
Microsoft.NetApp	دفاتر ملاحظات متكامل على مثيل حساب التعلم الآلي من Microsoft Azure.
Microsoft.ContainerService	إذا كنت تخطط لتوزيع النماذج المُدربة على خدمات Azure Kubernetes.

في حال كنت تخطط لاستخدام مفتاح مُدار بواسطة العميل مع التعلم الآلي من Microsoft Azure، فيجب تسجيل موفري الخدمة التاليين:

موفر الموارد	سبب الحاجة إليه
Microsoft.DocumentDB	مثيل Azure CosmosDB الذي يسجل بيانات التعريف لمساحة العمل.
Microsoft.Search	يوفر البحث في Azure إمكانات الفهرسة لمساحة العمل.

إذا كنت تخطط لاستخدام شبكة ظاهرية مدارة مع Azure التعلم الآلي، فيجب تسجيل موفر موارد Microsoft.Network. يتم استخدام موفر الموارد هذا بواسطة مساحة العمل عند إنشاء نقاط نهاية خاصة للشبكة الظاهرية المدارة.

للحصول على معلومات بشأن تسجيل موفري الموارد، راجع حل الأخطاء لتسجيل موفر المورد.

تحريك مساحة العمل

تحذير

تحريك مساحة عمل التعلم الآلي من Azure إلى اشتراك مختلف، أو تحريك الاشتراك المالك إلى مستأجر جديد غير مدعوم. وقد يؤدي ذلك إلى حدوث أخطاء.

حذف سجل الحاوية من Azure

تستخدم مساحة عمل التعلم الآلي من Azure سجل الحاوية من Azure (ACR) لبعض العمليات. سيُنشئ تلقائيًا مثيل ACR عندما يحتاج إلى مثيل لأول مرة.

تحذير

بمجرد إنشاء سجل حاوية Azure لمساحة عمل، لا تحذفه. سيؤدي ذلك إلى مقاطعة مساحة عمل التعلم الآلي في Azure.

الخطوات التالية

لمزيد من المعلومات بشأن ملحق واجهة مستوى الاستدعاء من Azure للتعلم الآلي، راجع وثائق az ml.

لتتحقق من وجود مشكلات في مساحة العمل الخاصة بك، راجع طريقة استخدام تشخيصات مساحة العمل.

إذا احتجت إلى تحريك مساحة عمل إلى اشتراك Azure آخر، فراجع كيفية تحريك مساحة عمل.

للحصول على معلومات حول كيفية إبقاء Azure التعلم الآلي محدثا بأحدث تحديثات الأمان، راجع إدارة الثغرات الأمنية.