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Gérer les espaces de travail Azure Machine Learning en utilisant Azure PowerShell

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Utilisez le module Azure PowerShell pour Azure Machine Learning afin de créer et de gérer vos espaces de travail Azure Machine Learning. Pour obtenir la liste complète des cmdlets Azure PowerShell pour Azure Machine Learning, consultez la documentation de référence Az.MachineLearningServices.

Vous pouvez aussi gérer des espaces de travail en utilisant Azure CLI, le portail Azure et le SDK Python, ou l’extension VS Code.

Prérequis

Connexion à Azure

Connectez-vous à votre abonnement Azure avec la commande Connect-AzAccount et suivez les instructions à l’écran.

Connect-AzAccount

Si vous ne savez pas quelle localisation utiliser, affichez la liste des localisations disponibles. Affichez la liste des localisations avec l’exemple de code suivant et trouvez celui que vous souhaitez utiliser. Cet exemple utilise eastus. Stockez la localisation dans une variable et utilisez cette variable pour changer son contenu dans un seul emplacement.

Get-AzLocation | Select-Object -Property Location
$Location = 'eastus'

Créer un groupe de ressources

Créez un groupe de ressources Azure avec New-AzResourceGroup. Un groupe de ressources est un conteneur logique dans lequel les ressources Azure sont déployées et gérées.

$ResourceGroup = 'MyResourceGroup'
New-AzResourceGroup -Name $ResourceGroup -Location $Location

Créer des ressources de dépendance

Un espace de travail Azure Machine Learning dépend des ressources Azure suivantes :

  • Application Insights
  • Azure Key Vault
  • Compte Stockage Azure

Utilisez les commandes suivantes pour créer ces ressources et récupérer l’ID Azure Resource Manager pour chacune d’elles :

Notes

Le fournisseur de ressources Microsoft.Insights doit être inscrit pour votre abonnement avant d’exécuter les commandes suivantes. C’est une inscription unique. Utilisez Register-AzResourceProvider -ProviderNamespace Microsoft.Insights pour effectuer l’inscription.

  1. Créez l’instance Application Insights :

    $AppInsights = 'MyAppInsights'
New-AzApplicationInsights -Name $AppInsights -ResourceGroupName $ResourceGroup -Location $Location
$appid = (Get-AzResource -Name $AppInsights -ResourceGroupName $ResourceGroup).ResourceId

  2. Créez le coffre de clés Azure :

    Important

    Chaque coffre de clés doit avoir un nom unique. Remplacez MyKeyVault par le nom de votre coffre de clés dans l’exemple suivant.

    $KeyVault = 'MyKeyVault'
New-AzKeyVault -Name $KeyVault -ResourceGroupName $ResourceGroup -Location $Location
$kvid = (Get-AzResource -Name $KeyVault -ResourceGroupName $ResourceGroup).ResourceId

  3. Créez le compte de stockage Azure :

    Important

    Chaque compte de stockage doit avoir un nom unique. Remplacez MyStorage par le nom de votre compte de stockage dans l’exemple suivant. Vous pouvez utiliser Get-AzStorageAccountNameAvailability -Name 'YourUniqueName' pour vérifier le nom avant d’exécuter l’exemple suivant.

    $Storage = 'MyStorage'

$storageParams = @{
  Name = $Storage
  ResourceGroupName = $ResourceGroup
  Location = $Location
  SkuName = 'Standard_LRS'
  Kind = 'StorageV2'
}
New-AzStorageAccount @storageParams

$storeid = (Get-AzResource -Name $Storage -ResourceGroupName $ResourceGroup).ResourceId

Créer un espace de travail

Notes

Le fournisseur de ressources Microsoft.MachineLearningServices doit être inscrit pour votre abonnement avant d’exécuter les commandes suivantes. C’est une inscription unique. Utilisez Register-AzResourceProvider -ProviderNamespace Microsoft.MachineLearningServices pour effectuer l’inscription.

La commande suivante crée l’espace de travail et le configure pour utiliser les services créés précédemment. Il configure également l’espace de travail pour utiliser une identité managée affectée par le système, qui est utilisée pour accéder à ces services. Pour plus d’informations sur l’utilisation d’identités managées avec Azure Machine Learning, consultez l’article Configurer l’authentification auprès d’autres services.

$Workspace = 'MyWorkspace'
$mlWorkspaceParams = @{
  Name = $Workspace
  ResourceGroupName = $ResourceGroup
  Location = $Location
  ApplicationInsightID = $appid
  KeyVaultId = $kvid
  StorageAccountId = $storeid
  IdentityType = 'SystemAssigned'
}
New-AzMLWorkspace @mlWorkspaceParams

Obtenir des informations sur l’espace de travail

Pour récupérer une liste d’espaces de travail, utilisez la commande suivante :

Get-AzMLWorkspace

Pour récupérer des informations sur un espace de travail spécifique, fournissez le nom et les informations du groupe de ressources :

Get-AzMLWorkspace -Name $Workspace -ResourceGroupName $ResourceGroup

Supprimer un espace de travail

Avertissement

Si la suppression réversible est activée pour l’espace de travail, celui-ci peut être récupéré après sa suppression. Si la suppression réversible n’est pas activée ou si vous sélectionnez l’option permettant de supprimer définitivement l’espace de travail, celui-ci ne peut plus être récupéré. Pour plus d'informations, consultez Récupérer un espace de travail supprimé.

Pour supprimer un espace de travail une fois qu’il n’est plus nécessaire, utilisez la commande suivante :

Remove-AzMLWorkspace -Name $Workspace -ResourceGroupName $ResourceGroup

Important

La suppression d’un espace de travail ne supprime pas le service Application Insight, le compte de stockage, le coffre de clés ou le registre de conteneurs utilisé par l’espace de travail.

Vous pouvez également supprimer le groupe de ressources, ce qui supprime l’espace de travail et toutes les autres ressources Azure dans le groupe de ressources. Pour supprimer le groupe de ressources, utilisez la commande suivante :

Remove-AzResourceGroup -Name $ResourceGroup

Étapes suivantes

Pour vérifier les problèmes liés à votre espace de travail, consultez Comment utiliser les diagnostics de l’espace de travail.

Pour découvrir comment déplacer un espace de travail vers un nouvel abonnement Azure, consultez Déplacement d’un espace de travail.

Pour plus d’informations sur la façon de maintenir votre Azure Machine Learning à jour avec les dernières mises à jour de sécurité, consultez Gestion des vulnérabilités.

Pour savoir comment entraîner un modèle ML avec votre espace de travail, consultez le tutoriel Azure Machine Learning en un jour.