Vytváření, spouštění a odstraňování prostředků služby Azure Machine Learning pomocí REST

Článek
09/02/2024

Prostředky služby Azure Machine Learning můžete spravovat několika způsoby. Můžete použít portál, rozhraní příkazového řádku nebo sadu Python SDK. Nebo můžete zvolit rozhraní REST API. Rozhraní REST API používá příkazy HTTP standardním způsobem k vytváření, načítání, aktualizaci a odstraňování prostředků. Rozhraní REST API funguje s libovolným jazykem nebo nástrojem, který může provádět požadavky HTTP. Jednoduchá struktura REST je často dobrou volbou ve skriptovacím prostředí a pro automatizaci MLOps.

V tomto článku získáte informace o těchto tématech:

Načtení autorizačního tokenu
Vytvoření správně naformátovaného požadavku REST pomocí ověřování instančního objektu
Získání informací o hierarchických prostředcích služby Azure Machine Learning pomocí požadavků GET
Použití požadavků PUT a POST k vytváření a úpravě prostředků
Vytvoření pracovních prostorů služby Azure Machine Learning pomocí požadavků PUT
Vyčištění prostředků pomocí žádostí DELETE

Požadavky

Předplatné Azure, pro které máte práva správce. Pokud takové předplatné nemáte, vyzkoušejte bezplatné nebo placené osobní předplatné.
Pracovní prostor Azure Machine Learning.
Požadavky REST pro správu používají ověřování instančního objektu. Postupujte podle kroků v tématu Nastavení ověřování pro prostředky a pracovní postupy služby Azure Machine Learning a vytvořte instanční objekt ve vašem pracovním prostoru.
Nástroj curl . Program curl je k dispozici v Subsystém Windows pro Linux nebo jakékoli distribuci systému UNIX. V PowerShellu je curl aliasem pro Invoke-WebRequest a curl -d "key=val" -X POST uri stane se Invoke-WebRequest -Body "key=val" -Method POST -Uri uri.

Načtení ověřovacího tokenu instančního objektu

Požadavky REST pro správu se ověřují pomocí implicitního toku OAuth2. Tento tok ověřování používá token poskytnutý instančním objektem vašeho předplatného. K načtení tohoto tokenu budete potřebovat:

ID tenanta (identifikace organizace, do které vaše předplatné patří)
VAŠE ID klienta (které se přidružuje k vytvořenému tokenu)
Tajný klíč klienta (který byste měli chránit)

Tyto hodnoty byste měli mít z odpovědi na vytvoření instančního objektu. Získání těchto hodnot je popsáno v tématu Nastavení ověřování pro prostředky a pracovní postupy služby Azure Machine Learning. Pokud používáte předplatné společnosti, možná nemáte oprávnění k vytvoření instančního objektu. V takovém případě byste měli použít bezplatné nebo placené osobní předplatné.

Načtení tokenu:

Otevřete okno terminálu.
Na příkazovém řádku zadejte následující kód.
Nahraďte vlastními hodnotami , <YOUR-TENANT-ID><YOUR-CLIENT-ID>a <YOUR-CLIENT-SECRET>. V tomto článku jsou řetězce obklopené úhlovými závorkami proměnné, které budete muset nahradit vlastními odpovídajícími hodnotami.
Spuštěním příkazu

curl -X POST https://login.microsoftonline.com/<YOUR-TENANT-ID>/oauth2/token \
-d "grant_type=client_credentials&resource=https%3A%2F%2Fmanagement.azure.com%2F&client_id=<YOUR-CLIENT-ID>&client_secret=<YOUR-CLIENT-SECRET>" \

Odpověď by měla poskytnout přístupový token dobrý po dobu jedné hodiny:

{
    "token_type": "Bearer",
    "expires_in": "3599",
    "ext_expires_in": "3599",
    "expires_on": "1578523094",
    "not_before": "1578519194",
    "resource": "https://management.azure.com/",
    "access_token": "YOUR-ACCESS-TOKEN"
}

Poznamenejte si token, protože ho použijete k ověření všech žádostí o správu. Uděláte to tak, že nastavíte autorizační hlavičku ve všech požadavcích:

curl -h "Authorization:Bearer <YOUR-ACCESS-TOKEN>" ...more args...

Poznámka:

Hodnota začíná řetězcem "Bearer" včetně jedné mezery před přidáním tokenu.

Získání seznamu skupin prostředků přidružených k vašemu předplatnému

Pokud chcete načíst seznam skupin prostředků přidružených k vašemu předplatnému, spusťte následující příkaz:

curl https://management.azure.com/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups?api-version=2022-04-01 -H "Authorization:Bearer <YOUR-ACCESS-TOKEN>"

V Azure se publikuje mnoho rozhraní REST API. Každý poskytovatel služeb aktualizuje své rozhraní API podle svého vlastního tempa, ale bez přerušení stávajících programů. Poskytovatel služeb používá api-version argument k zajištění kompatibility.

Důležité

Argument api-version se liší od služby po službu. Například pro službu Machine Learning Service je 2023-10-01aktuální verze rozhraní API . Nejnovější verzi rozhraní API pro ostatní služby Azure najdete v referenčních informacích k rozhraní Azure REST API pro konkrétní službu.

Všechna volání REST by měla nastavit api-version argument na očekávanou hodnotu. Můžete spoléhat na syntaxi a sémantiku zadané verze i v průběhu vývoje rozhraní API. Pokud odešlete požadavek poskytovateli bez argumentu api-version , bude odpověď obsahovat seznam podporovaných hodnot, který je čitelný pro člověka.

Výše uvedené volání způsobí komprimovanou odpověď JSON formuláře:

{
    "value": [
        {
            "id": "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/RG1",
            "name": "RG1",
            "type": "Microsoft.Resources/resourceGroups",
            "location": "westus2",
            "properties": {
                "provisioningState": "Succeeded"
            }
        },
        {
            "id": "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/RG2",
            "name": "RG2",
            "type": "Microsoft.Resources/resourceGroups",
            "location": "eastus",
            "properties": {
                "provisioningState": "Succeeded"
            }
        }
    ]
}

Přechod k podrobnostem o pracovních prostorech a jejich prostředcích

Pokud chcete načíst sadu pracovních prostorů ve skupině prostředků, spusťte následující příkaz, nahraďte <YOUR-SUBSCRIPTION-ID>a <YOUR-RESOURCE-GROUP><YOUR-ACCESS-TOKEN>:

curl https://management.azure.com/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/?api-version=2023-10-01 \
-H "Authorization:Bearer <YOUR-ACCESS-TOKEN>"

Znovu obdržíte seznam JSON, tentokrát obsahující seznam, každou položku s podrobnostmi o pracovním prostoru:

{
    "id": "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/DeepLearningResourceGroup/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/my-workspace",
    "name": "my-workspace",
    "type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces",
    "location": "centralus",
    "tags": {},
    "etag": null,
    "properties": {
        "friendlyName": "",
        "description": "",
        "creationTime": "2023-01-03T19:56:09.7588299+00:00",
        "storageAccount": "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourcegroups/DeepLearningResourceGroup/providers/microsoft.storage/storageaccounts/myworkspace0275623111",
        "containerRegistry": null,
        "keyVault": "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourcegroups/DeepLearningResourceGroup/providers/microsoft.keyvault/vaults/myworkspace2525649324",
        "applicationInsights": "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourcegroups/DeepLearningResourceGroup/providers/microsoft.insights/components/myworkspace2053523719",
        "hbiWorkspace": false,
        "workspaceId": "cba12345-abab-abab-abab-ababab123456",
        "subscriptionState": null,
        "subscriptionStatusChangeTimeStampUtc": null,
        "discoveryUrl": "https://centralus.experiments.azureml.net/discovery"
    },
    "identity": {
        "type": "SystemAssigned",
        "principalId": "abcdef1-abab-1234-1234-abababab123456",
        "tenantId": "1fedcba-abab-1234-1234-abababab123456"
    },
    "sku": {
        "name": "Basic",
        "tier": "Basic"
    }
}

Pokud chcete pracovat s prostředky v rámci pracovního prostoru, přepnete z obecného management.azure.com serveru na server REST API specifický pro umístění pracovního prostoru. Poznamenejte si hodnotu discoveryUrl klíče ve výše uvedené odpovědi JSON. Pokud tuto adresu URL získáte, obdržíte odpověď přibližně takto:

{
  "api": "https://centralus.api.azureml.ms",
  "catalog": "https://catalog.cortanaanalytics.com",
  "experimentation": "https://centralus.experiments.azureml.net",
  "gallery": "https://gallery.cortanaintelligence.com/project",
  "history": "https://centralus.experiments.azureml.net",
  "hyperdrive": "https://centralus.experiments.azureml.net",
  "labeling": "https://centralus.experiments.azureml.net",
  "modelmanagement": "https://centralus.modelmanagement.azureml.net",
  "pipelines": "https://centralus.aether.ms",
  "studiocoreservices": "https://centralus.studioservice.azureml.com"
}

Hodnota api odpovědi je adresa URL serveru, který použijete pro další požadavky. Pokud chcete například zobrazit seznam experimentů, odešlete následující příkaz. Nahraďte REGIONAL-API-SERVER hodnotou api odpovědi (například centralus.api.azureml.ms). Nahraďte YOUR-SUBSCRIPTION-IDtaké , YOUR-RESOURCE-GROUP, YOUR-WORKSPACE-NAMEa YOUR-ACCESS-TOKEN jako obvykle:

curl https://<REGIONAL-API-SERVER>/history/v1.0/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/<YOUR-WORKSPACE-NAME>/experiments?api-version=2023-10-01 \
-H "Authorization:Bearer <YOUR-ACCESS-TOKEN>"

Podobně pokud chcete načíst registrované modely v pracovním prostoru, odešlete:

curl https://<REGIONAL-API-SERVER>/modelmanagement/v1.0/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/<YOUR-WORKSPACE-NAME>/models?api-version=2023-10-01 \
-H "Authorization:Bearer <YOUR-ACCESS-TOKEN>"

Všimněte si, že pokud chcete vypsat experimenty, cesta začíná časem history/v1.0 vypsat modely, cesta začíná modelmanagement/v1.0. Rozhraní REST API je rozdělené do několika provozních skupin, z nichž každá má odlišnou cestu.

Plocha	Cesta
Artifacts	/rest/api/azureml
Úložiště dat	/azure/machine-learning/how-to-access-data
Ladění hyperparametrů	hyperdrive/v1.0/
Modely	modelmanagement/v1.0/
Historie běhů	execution/v1.0/ a history/v1.0/

Rozhraní REST API můžete prozkoumat pomocí obecného vzoru:

Komponenta ADRESY URL	Příklad
https://
REGIONAL-API-SERVER/	centralus.api.azureml.ms/
provozní cesta/	history/v1.0/
subscriptions/YOUR-SUBSCRIPTION-ID/	předplatná/abcde123-abab-abab-1234-0123456789abc/
resourceGroups/YOUR-RESOURCE-GROUP/	resourceGroups/MyResourceGroup/
poskytovatelé/ poskytovatelé operací/	providers/Microsoft.MachineLearningServices/
provider-resource-path/	workspaces/MyWorkspace/experiments/FirstExperiment/runs/1/
provozní koncový bod/	artefakty/metadata/

Vytváření a úpravy prostředků pomocí požadavků PUT a POST

Kromě načítání prostředků pomocí příkazu GET podporuje rozhraní REST API vytváření všech prostředků potřebných k trénování, nasazování a monitorování řešení ML.

Trénování a spouštění modelů ML vyžaduje výpočetní prostředky. K výpisu výpočetních prostředků pracovního prostoru můžete použít:

curl https://management.azure.com/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/<YOUR-WORKSPACE-NAME>/computes?api-version=2023-10-01 \
-H "Authorization:Bearer <YOUR-ACCESS-TOKEN>"

K vytvoření nebo přepsání pojmenovaného výpočetního prostředku použijete požadavek PUT. V následujícím příkladu kromě nově známých nahrazení , , , a YOUR-ACCESS-TOKEN, nahradit YOUR-COMPUTE-NAME, a hodnoty pro location, vmSize, vmPrioritya scaleSettings. YOUR-WORKSPACE-NAMEYOUR-RESOURCE-GROUPYOUR-SUBSCRIPTION-ID Následující příkaz vytvoří vyhrazený Standard_D1 s jedním uzlem (základní výpočetní prostředek procesoru), který se škáluje po 30 minutách:

curl -X PUT \
  'https://management.azure.com/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/<YOUR-WORKSPACE-NAME>/computes/<YOUR-COMPUTE-NAME>?api-version=2023-10-01' \
  -H 'Authorization:Bearer <YOUR-ACCESS-TOKEN>' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "location": "eastus",
    "properties": {
        "computeType": "AmlCompute",
        "properties": {
            "vmSize": "Standard_D1",
            "vmPriority": "Dedicated",
            "scaleSettings": {
                "maxNodeCount": 1,
                "minNodeCount": 0,
                "nodeIdleTimeBeforeScaleDown": "PT30M"
            }
        }
    }
}'

Poznámka:

V terminálech Windows může být při odesílání dat JSON nutné uvozovky uvozovek uvozovek utéct. To znamená, že text, například "location" se stane \"location\".

Úspěšná žádost obdrží 201 Created odpověď, ale všimněte si, že tato odpověď jednoduše znamená, že proces zřizování začal. K potvrzení úspěšného dokončení budete muset použít dotaz (nebo použít portál).

Vytvoření pracovního prostoru pomocí REST

Každý pracovní prostor Azure Machine Learning má závislost na čtyřech dalších prostředcích Azure: prostředek Azure Container Registry, Azure Key Vault, Aplikace Azure lication Insights a účet azure Storage. Dokud tyto prostředky neexistují, nemůžete vytvořit pracovní prostor. Podrobnosti o vytvoření jednotlivých prostředků najdete v referenčních informacích k rozhraní REST API.

Chcete-li vytvořit pracovní prostor, vložte volání podobné následujícímu management.azure.com: . I když toto volání vyžaduje, abyste nastavili velký počet proměnných, je strukturálně identické s jinými voláními, o kterých tento článek mluvil.

curl -X PUT \
  'https://management.azure.com/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>\
/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/<YOUR-NEW-WORKSPACE-NAME>?api-version=2023-10-01' \
  -H 'Authorization: Bearer <YOUR-ACCESS-TOKEN>' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "location": "AZURE-LOCATION>",
    "identity" : {
        "type" : "systemAssigned"
    },
    "properties": {
        "friendlyName" : "<YOUR-WORKSPACE-FRIENDLY-NAME>",
        "description" : "<YOUR-WORKSPACE-DESCRIPTION>",
        "containerRegistry" : "/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.ContainerRegistry/registries/<YOUR-REGISTRY-NAME>",
        keyVault" : "/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>\
/providers/Microsoft.Keyvault/vaults/<YOUR-KEYVAULT-NAME>",
        "applicationInsights" : "subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.insights/components/<YOUR-APPLICATION-INSIGHTS-NAME>",
        "storageAccount" : "/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.Storage/storageAccounts/<YOUR-STORAGE-ACCOUNT-NAME>"
    }
}'

Měla by se zobrazit 202 Accepted odpověď a ve vrácených hlavičkách Location by měl být identifikátor URI. Tento identifikátor URI můžete získat pro informace o nasazení, včetně užitečných informací o ladění, pokud dojde k potížím s některým ze závislých prostředků (například pokud jste zapomněli povolit přístup správce v registru kontejneru).

Vytvoření pracovního prostoru pomocí spravované identity přiřazené uživatelem

Při vytváření pracovního prostoru můžete zadat spravovanou identitu přiřazenou uživatelem, která se použije pro přístup k přidruženým prostředkům: ACR, KeyVault, Storage a App Insights. Pokud chcete vytvořit pracovní prostor se spravovanou identitou přiřazenou uživatelem, použijte následující text požadavku.

curl -X PUT \
  'https://management.azure.com/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>\
/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/<YOUR-NEW-WORKSPACE-NAME>?api-version=2023-10-01' \
  -H 'Authorization: Bearer <YOUR-ACCESS-TOKEN>' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "location": "AZURE-LOCATION>",
    "identity": {
      "type": "SystemAssigned,UserAssigned",
      "userAssignedIdentities": {
        "/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/<YOUR-MANAGED-IDENTITY>": {}
      }
    },
    "properties": {
        "friendlyName" : "<YOUR-WORKSPACE-FRIENDLY-NAME>",
        "description" : "<YOUR-WORKSPACE-DESCRIPTION>",
        "containerRegistry" : "/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.ContainerRegistry/registries/<YOUR-REGISTRY-NAME>",
        keyVault" : "/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>\
/providers/Microsoft.Keyvault/vaults/<YOUR-KEYVAULT-NAME>",
        "applicationInsights" : "subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.insights/components/<YOUR-APPLICATION-INSIGHTS-NAME>",
        "storageAccount" : "/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.Storage/storageAccounts/<YOUR-STORAGE-ACCOUNT-NAME>"
    }
}'

Vytvoření pracovního prostoru pomocí šifrovacích klíčů spravovaných zákazníkem

Ve výchozím nastavení se metadata pracovního prostoru ukládají v instanci služby Azure Cosmos DB, kterou microsoft udržuje. Tato data se šifrují pomocí klíčů spravovaných Microsoftem. Místo použití klíče spravovaného Microsoftem můžete také zadat vlastní klíč. Tím se vytvoří další sada prostředků ve vašem předplatném Azure, do které se budou ukládat vaše data.

Pokud chcete vytvořit pracovní prostor, který k šifrování používá vaše klíče, musíte splnit následující požadavky:

Instanční objekt služby Azure Machine Learning musí mít přístup přispěvatele k vašemu předplatnému Azure.
Musíte mít existující službu Azure Key Vault, která obsahuje šifrovací klíč.
Azure Key Vault musí existovat ve stejné oblasti Azure, ve které vytvoříte pracovní prostor Azure Machine Learning.
Azure Key Vault musí mít povoleno obnovitelné odstranění a ochranu před vymazáním, aby se chránila před ztrátou dat, pokud došlo k náhodnému odstranění.
Ve službě Azure Key Vault musíte mít zásadu přístupu, která uděluje přístup k aplikaci Azure Cosmos DB, která uděluje přístup k získání, zabalení a rozbalení.

Pokud chcete vytvořit pracovní prostor, který k šifrování používá spravovanou identitu přiřazenou uživatelem a klíče spravované zákazníkem, použijte následující text požadavku. Pokud pro pracovní prostor používáte spravovanou identitu přiřazenou uživatelem, nastavte userAssignedIdentity vlastnost také na ID prostředku spravované identity.

curl -X PUT \
  'https://management.azure.com/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>\
/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/<YOUR-NEW-WORKSPACE-NAME>?api-version=2023-10-01' \
  -H 'Authorization: Bearer <YOUR-ACCESS-TOKEN>' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "location": "eastus2euap",
    "identity": {
      "type": "SystemAssigned"
    },
    "properties": {
      "friendlyName": "<YOUR-WORKSPACE-FRIENDLY-NAME>",
      "description": "<YOUR-WORKSPACE-DESCRIPTION>",
      "containerRegistry" : "/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.ContainerRegistry/registries/<YOUR-REGISTRY-NAME>",
      "keyVault" : "/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>\
/providers/Microsoft.Keyvault/vaults/<YOUR-KEYVAULT-NAME>",
      "applicationInsights" : "subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.insights/components/<YOUR-APPLICATION-INSIGHTS-NAME>",
      "storageAccount" : "/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.Storage/storageAccounts/<YOUR-STORAGE-ACCOUNT-NAME>",
      "encryption": {
        "status": "Enabled",
        "identity": {
          "userAssignedIdentity": null
        },      
        "keyVaultProperties": {
           "keyVaultArmId": "/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.KeyVault/vaults/<YOUR-VAULT>",
           "keyIdentifier": "https://<YOUR-VAULT>.vault.azure.net/keys/<YOUR-KEY>/<YOUR-KEY-VERSION>",
           "identityClientId": ""
        }
      },
      "hbiWorkspace": false
    }
}'

Odstranění prostředků, které už nepotřebujete

Některé, ale ne všechny prostředky podporují příkaz DELETE. Před potvrzením do rozhraní REST API zkontrolujte referenční informace k rozhraní API pro odstranění případů použití. Pokud chcete například odstranit model, můžete použít:

curl
  -X DELETE \
'https://<REGIONAL-API-SERVER>/modelmanagement/v1.0/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/<YOUR-WORKSPACE-NAME>/models/<YOUR-MODEL-ID>?api-version=2022-05-01' \
  -H 'Authorization:Bearer <YOUR-ACCESS-TOKEN>'

Řešení problému

Chyby poskytovatele prostředků

Při vytváření pracovního prostoru Azure Machine Learning nebo prostředku používaného pracovním prostorem se může zobrazit chyba podobná následující zprávě:

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

Většina poskytovatelů prostředků se registruje automaticky, ale ne všechny. Pokud se zobrazí tato zpráva, musíte zaregistrovat uvedeného poskytovatele.

Následující tabulka obsahuje seznam poskytovatelů prostředků vyžadovaných službou Azure Machine Learning:

Poskytovatel prostředků	Proč je to potřeba
Microsoft.MachineLearningServices	Vytvoření pracovního prostoru Azure Machine Learning
Microsoft.Storage	Účet služby Azure Storage se používá jako výchozí úložiště pro pracovní prostor.
Microsoft.ContainerRegistry	Azure Container Registry používá pracovní prostor k vytváření imagí Dockeru.
Microsoft.KeyVault	Azure Key Vault používá pracovní prostor k ukládání tajných kódů.
Microsoft.Notebooks	Integrované poznámkové bloky ve výpočetní instanci služby Azure Machine Learning
Microsoft.ContainerService	Pokud plánujete nasadit natrénované modely do azure Kubernetes Services.

Pokud plánujete používat klíč spravovaný zákazníkem se službou Azure Machine Learning, musí být zaregistrovaní následující poskytovatelé služeb:

Poskytovatel prostředků	Proč je to potřeba
Microsoft.DocumentDB	Instance Azure CosmosDB, která protokoluje metadata pro pracovní prostor.
Microsoft.Search	Azure Search poskytuje možnosti indexování pro pracovní prostor.

Pokud plánujete používat spravovanou virtuální síť se službou Azure Machine Learning, musí být zaregistrovaný poskytovatel prostředků Microsoft.Network . Tento poskytovatel prostředků je používán pracovním prostorem při vytváření privátních koncových bodů pro spravovanou virtuální síť.

Informace o registraci poskytovatelů prostředků najdete v tématu Řešení chyb registrace poskytovatele prostředků.

Přesun pracovního prostoru

Upozorňující

Přesun pracovního prostoru Azure Machine Learning do jiného předplatného nebo přesun vlastního předplatného do nového tenanta se nepodporuje. To může způsobit chyby.

Odstranění služby Azure Container Registry

Pracovní prostor Azure Machine Learning používá pro některé operace službu Azure Container Registry (ACR). Když ji poprvé potřebuje, automaticky vytvoří instanci ACR.