Gérer un espace de travail Machine Learning Studio (classique)

S’APPLIQUE À :Machine Learning Studio (classique) Azure Machine Learning

Important

Le support de Machine Learning Studio (classique) prend fin le 31 août 2024. Nous vous recommandons de passer à Azure Machine Learning avant cette date.

À partir du 1er décembre 2021, vous ne pourrez plus créer de nouvelles ressources Machine Learning Studio (classique). Jusqu’au 31 août 2024, vous pouvez continuer à utiliser les ressources Machine Learning Studio (classique) existantes.

• Consultez les informations sur le déplacement des projets de machine learning de ML Studio (classique) à Azure Machine Learning.
• En savoir plus sur Azure Machine Learning

La documentation ML Studio (classique) est en cours de retrait et ne sera probablement plus mise à jour.

Notes

Pour plus d’informations sur la gestion des services web dans le portail des services web Azure Machine Learning, voir Gérer un service web à l’aide du portail des services web Machine Learning.

Vous pouvez gérer les espaces de travail Machine Learning Studio (classique) à partir du Portail Azure.

Utilisation du portail Azure

Pour gérer un espace de travail Studio (classique) dans le Portail Azure :

1. Connectez-vous au portail Azure à l’aide d’un compte d’administrateur d’abonnements Azure.
2. Dans la zone de recherche située en haut de la page, entrez « espaces de travail Machine Learning Studio (classique) », puis sélectionnez Espaces de travail Machine Learning Studio (classique).
3. Cliquez sur l’espace de travail que vous souhaitez gérer.

Outre les options et les informations de gestion des ressources standard disponibles, vous pouvez :

• Afficher la page Propriétés : cette page contient les informations d’espace de travail et de ressource. Vous pouvez modifier l’abonnement et le groupe de ressources auxquels cet espace de travail est connecté.
• Resynchroniser les clés de stockage : l’espace de travail gère les clés d’accès au compte de stockage. Si le compte de stockage modifie les clés, vous pouvez cliquer sur Resynchroniser les clés pour les synchroniser avec l’espace de travail.

Pour gérer les services web associés à cet espace de travail Studio (classique), utilisez le portail des services web Machine Learning. Pour en savoir plus, consultez l’article Gérer un service web à l’aide du portail des services web Machine Learning.

Notes

Pour déployer ou gérer de nouveaux services web, vous devez avoir un rôle de contributeur ou d’administrateur dans l’abonnement dans lequel le service web est déployé. Si vous invitez un autre utilisateur dans un espace de travail Machine Learning Studio (classique), vous devez lui attribuer un rôle de contributeur ou d’administrateur dans l’abonnement avant qu’il ne puisse déployer ou gérer des services web.

Pour plus d’informations sur la définition d’autorisations d’accès, consultez Attribuer des rôles Azure à l’aide du portail Azure.

Étapes suivantes

• Découvrez comment déployer le Machine Learning avec des modèles Azure Resource Manager.