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Disponibilité des fonctionnalités Azure Machine Learning dans les différentes régions cloud

Découvrez les fonctionnalités Azure Machine Learning disponibles dans les régions Azure Government, Azure Allemagne et Microsoft Azure gérées par 21Vianet.

Dans la liste des régions Azure à l’échelle internationale, il existe plusieurs régions qui servent des marchés spécifiques en plus des régions de cloud public. Par exemple, les régions Azure Government et Azure gérées par 21Vianet. En plus des régions de cloud public, Azure Machine Learning est déployé dans les régions suivantes :

  • Régions Azure Government US-Arizona et US-Virginia.
  • Région Azure gérée par 21Vianet China-East-2.

Azure Machine Learning est toujours en développement dans les régions Airgap.

Pour la région Italie Nord, Application Insights n’est disponible qu’au 12/12/2023 sans liste verte. Cela affecte le service suivant jusqu’à ce que - Planification du travail - Magasin de fonctionnalités - Moniteur de modèle - Importation de données

Les informations contenues dans le reste de ce document fournissent des informations sur les fonctionnalités Azure Machine Learning disponibles dans ces régions, ainsi que des informations relatives à l’utilisation de ces fonctionnalités spécifiques à la région.

Azure Government

Fonctionnalité État du cloud public US-Virginia US-Arizona
Machine learning automatisé
Créer et exécuter des expériences dans des blocs-notes GA YES YES
Créer et exécuter des expériences dans l’expérience web Studio Version préliminaire publique YES YES
Fonctionnalités de prévision du secteur GA YES YES
Prise en charge de l’apprentissage profond et d’autres apprenants avancés GA YES YES
Prise en charge de données volumineuses (jusqu’à 100 Go) Version préliminaire publique YES YES
Intégration avec Azure Databricks GA Non Non
Intégrations SQL, Azure Cosmos DB et HDInsight GA YES YES
Pipelines Machine Learning
Créer, exécuter et publier des pipelines à l’aide du Kit de développement logiciel (SDK) Azure Machine Learning GA YES YES
Créer des points de terminaison de pipeline à l’aide du Kit de développement logiciel (SDK) Azure Machine Learning GA YES YES
Créer, modifier et supprimer des séries planifiées de pipelines à l’aide du kit de développement logiciel (SDK) Azure Machine Learning GA OUI* OUI*
Afficher les détails de l’exécution du pipeline dans Studio GA YES YES
Créer, exécuter, visualiser et publier des pipelines dans le concepteur Azure Machine Learning GA YES YES
Intégration avec Azure Databricks à l’aide d’un pipeline ML GA Non Non
Créer des points de terminaison de pipeline dans le concepteur Azure Machine Learning GA YES YES
Notebooks intégrés
Notebook et partage de fichiers de l’espace de travail GA YES YES
Prise en charge R et Python GA YES YES
Prise en charge des réseaux virtuels GA YES YES
Instance de calcul
Instances de calcul gérées pour les notebooks intégrés GA YES YES
Intégration de Jupyter et JupyterLab GA YES YES
Prise en charge du réseau virtuel GA YES YES
Configurer des pools Apache Spark pour effectuer un data wrangling Version préliminaire publique Non Non
Prise en charge des Kits de développement logiciel (SDK)
Prise en charge du Kit de développement logiciel (SDK) Python GA YES YES
Sécurité
Gérer la prise en charge des réseaux virtuels Aperçu Version préliminaire Aperçu
Prise en charge du réseau virtuel (Vnet) pour la formation GA YES YES
Prise en charge du réseau virtuel (Vnet) pour l’inférence GA YES YES
Authentification du point de terminaison scoring Version préliminaire publique YES YES
Point de terminaison privé d’espace de travail GA Disponibilité générale GA
ACI derrière réseau virtuel Version préliminaire publique Non Non
ACR derrière réseau virtuel GA YES YES
Adresse IP privée du cluster AKS Version préliminaire publique Non Non
Isolation réseau pour les points de terminaison en ligne managés GA Non Non
Calcul
Gestion de quota entre les espaces de travail GA YES YES
Calcul Kubernetes GA Non Non
Données pour Machine Learning
Créer, afficher ou modifier des jeux de données et des magasins de données à partir du kit de développement logiciel (SDK) GA YES YES
Créer, afficher ou modifier des jeux de données et des magasins de données à partir de l’interface utilisateur GA YES YES
Afficher, modifier ou supprimer des superviseurs de dérive de jeu de données à partir du kit de développement logiciel (SDK) Version préliminaire publique YES YES
Afficher, modifier ou supprimer des superviseurs de dérive de jeu de données à partir de l’interface utilisateur Version préliminaire publique YES YES
Cycle de vie de Machine Learning
Profilage des modèles (SDK/CLI v1) GA YES PARTIAL
L’interface CLI Azure Machine Learning v1 GA YES OUI
Intégration de Visual Studio Code Version préliminaire publique Non Non
Intégration à Event Grid Version préliminaire publique Non Non
Intégration d’Azure Stream Analytics à Azure Machine Learning Version préliminaire publique Non Non
Étiquetage des images et du texte
Portail d’étiquetage de gestion de projet GA YES YES
Portail d’étiquetage GA YES YES
Étiquetage à l’aide du personnel privé GA YES YES
Étiquetage assisté par ML (classification des images et détection des objets) Version préliminaire publique YES YES
ML responsable
Explicabilité dans l’interface utilisateur Version préliminaire publique Non Non
Boîte à outils SmartNoise de confidentialité différentielle OSS Non Non
Balises personnalisées dans Azure Machine Learning pour implémenter des feuilles de données GA Non Non
Intégration impartiale d’Azure Machine Learning Version préliminaire publique Non Non
SDK d’interprétabilité GA YES YES
Entrainement
Streaming des journaux d’expérimentation GA YES YES
IU d’expérimentation Version préliminaire publique YES YES
Intégration .NET avec ML.NET 1.0 GA YES YES
Inférence
Points de terminaison en ligne managés GA YES YES
Inférence par lot GA YES OUI
Other
Open Datasets Version préliminaire publique YES OUI
Azure AI Recherche personnalisée (SDK v1) Version préliminaire publique YES YES

Scénarios Azure Government

Scénario US-Virginia US-Arizona Limites
Configuration de la sécurité générale
Désactiver/Contrôler l’accès Internet (entrant et sortant) et un réseau virtuel spécifique PARTIAL PARTIAL
Emplacement pour tous les services/ressources associés YES YES
Chiffrement au repos et en transit. YES YES
Accès à la racine et au protocole SSH pour les ressources de calcul. YES YES
Maintenir la sécurité des systèmes déployés (instances, points de terminaison, etc.), y compris la protection des points de terminaison, la mise à jour corrective et la journalisation PARTIAL PARTIAL ACI derrière le réseau virtuel n’est actuellement pas disponible
Contrôler (désactiver/limiter/restreindre) l’utilisation de l’intégration ACI/AKS PARTIAL PARTIAL ACI derrière le réseau virtuel n’est actuellement pas disponible
Contrôle d’accès en fonction du rôle Azure (Azure RBAC) – Création de rôles personnalisés YES YES
Contrôler l’accès aux images ACR utilisées par le service Machine Learning (fourni par Azure et gérée ou personnalisée) PARTIAL PARTIAL
Utilisation générale du service Machine Learning
Possibilité de disposer d’un environnement de développement pour générer un modèle, effectuer l’apprentissage de ce modèle, l’héberger en tant que point de terminaison et l’utiliser via une application web YES YES
Possibilité d’extraire des données depuis ADLS (Data Lake Storage) YES YES
Possibilité d’extraire des données depuis Stockage Blob Azure YES YES

Autres limitations d’Azure Government

  • Pour les instances de calcul Azure Machine Learning, la possibilité d’actualiser un jeton au-delà de 24 heures n’est pas disponible dans Azure Government.

  • Le profilage de modèle ne prend pas en charge 4 UC dans la région US-Arizona.

  • Les exemples de notebooks peuvent ne pas fonctionner dans Azure Government s’il leur faut accéder à des données publiques.

  • Adresses IP : la commande CLI utilisée dans les instructions requises pour l'accès Internet public ne retourne pas de plages IP. Privilégiez les plages d’adresses IP et étiquettes de service pour Azure Government.

  • Pour les pipelines planifiés, nous fournissons également un mécanisme de déclenchement basé sur un objet blob. Ce mécanisme n’est pas pris en charge pour les espaces de travail CMK. Pour activer un déclencheur basé sur un objet blob pour les espaces de travail CMK, vous devez effectuer une configuration supplémentaire. Pour plus d’informations, consultez Déclencher l’exécution d’un pipeline Machine Learning à partir d’une application logique (SDK/CLI v1).

  • Pare-feu : lorsque vous utilisez une région Azure Government, ajoutez les hôtes suivants à votre paramètre de pare-feu :

    • Pour l’Arizona, utilisez : usgovarizona.api.ml.azure.us
    • Pour la Virginie, utilisez : usgovvirginia.api.ml.azure.us
    • Pour les deux : graph.windows.net

Azure géré par 21Vianet

Fonction État du cloud public CH-East-2 CH-North-3
Machine learning automatisé
Créer et exécuter des expériences dans des blocs-notes GA YES N/A
Créer et exécuter des expériences dans l’expérience web Studio Préversion YES N/A
Fonctionnalités de prévision du secteur GA YES N/A
Prise en charge de l’apprentissage profond et d’autres apprenants avancés GA YES N/A
Prise en charge de données volumineuses (jusqu’à 100 Go) Préversion YES N/A
Intégration avec Azure Databricks GA YES N/A
Intégrations SQL, Azure Cosmos DB et HDInsight GA YES N/A
Pipelines Machine Learning
Créer, exécuter et publier des pipelines à l’aide du Kit de développement logiciel (SDK) Azure Machine Learning GA YES N/A
Créer des points de terminaison de pipeline à l’aide du Kit de développement logiciel (SDK) Azure Machine Learning GA YES N/A
Créer, modifier et supprimer des séries planifiées de pipelines à l’aide du kit de développement logiciel (SDK) Azure Machine Learning GA YES N/A
Afficher les détails de l’exécution du pipeline dans Studio GA YES N/A
Créer, exécuter, visualiser et publier des pipelines dans le concepteur Azure Machine Learning GA YES N/A
Intégration avec Azure Databricks à l’aide d’un pipeline ML GA YES N/A
Créer des points de terminaison de pipeline dans le concepteur Azure Machine Learning GA YES N/A
Notebooks intégrés
Notebook et partage de fichiers de l’espace de travail GA YES N/A
Prise en charge R et Python GA YES N/A
Prise en charge des réseaux virtuels GA YES N/A
Instance de calcul
Instances de calcul gérées pour les notebooks intégrés GA YES N/A
Intégration de Jupyter et JupyterLab GA YES N/A
Gérer la prise en charge des réseaux virtuels Aperçu Aperçu N/A
Prise en charge du réseau virtuel GA YES N/A
Prise en charge des Kits de développement logiciel (SDK)
Prise en charge du Kit de développement logiciel (SDK) Python GA YES N/A
Sécurité
Prise en charge du réseau virtuel (Vnet) pour la formation GA YES N/A
Prise en charge du réseau virtuel (Vnet) pour l’inférence GA YES N/A
Authentification du point de terminaison scoring Préversion YES N/A
Point de terminaison privé d’espace de travail GA YES N/A
ACI derrière réseau virtuel Préversion Non N/A
ACR derrière réseau virtuel GA YES N/A
Adresse IP privée du cluster AKS Préversion Non N/A
Isolation réseau pour les points de terminaison en ligne managés GA Non N/A
Calcul
Gestion de quota entre les espaces de travail GA YES N/A
Calcul Kubernetes GA Non Non
Données pour Machine Learning
Créer, afficher ou modifier des jeux de données et des magasins de données à partir du kit de développement logiciel (SDK) GA YES N/A
Créer, afficher ou modifier des jeux de données et des magasins de données à partir de l’interface utilisateur GA YES N/A
Afficher, modifier ou supprimer des superviseurs de dérive de jeu de données à partir du kit de développement logiciel (SDK) Préversion YES N/A
Afficher, modifier ou supprimer des superviseurs de dérive de jeu de données à partir de l’interface utilisateur Préversion YES N/A
Cycle de vie de Machine Learning
Profilage des modèles GA YES S/O
L’extension Azure DevOps pour Machine Learning et l’interface CLI Azure Machine Learning GA YES N/A
Modèles accélérés matériellement basés sur les FPGA Dépréciation Dépréciation N/A
Intégration de Visual Studio Code Préversion Non N/A
Intégration à Event Grid Préversion YES N/A
Intégration d’Azure Stream Analytics avec Azure Machine Learning Préversion Non N/A
Étiquetage
Portail d’étiquetage de gestion de projet GA YES N/A
Portail d’étiquetage GA YES N/A
Étiquetage à l’aide du personnel privé GA YES N/A
Étiquetage assisté par ML (classification des images et détection des objets) Préversion YES N/A
Intelligence artificielle responsable
Explicabilité dans l’interface utilisateur Préversion Non N/A
Boîte à outils SmartNoise de confidentialité différentielle OSS Non N/A
Balises personnalisées dans Azure Machine Learning pour implémenter des feuilles de données GA YES N/A
Intégration impartiale d’Azure Machine Learning Préversion Non N/A
SDK d’interprétabilité GA YES N/A
Entrainement
Streaming des journaux d’expérimentation GA YES N/A
Apprentissage par renforcement Dépréciation Dépréciation N/A
IU d’expérimentation GA YES N/A
Intégration .NET avec ML.NET 1.0 GA YES N/A
Inférence
Points de terminaison en ligne managés GA YES N/A
Inférence par lot GA YES N/A
Azure Stack Edge avec FPGA Dépréciation Dépréciation N/A
Autres
Open Datasets Préversion YES N/A
Azure AI Recherche personnalisée Aperçu YES N/A

Autres limitations Azure gérées par 21Vianet

  • Azure gérée par 21Vianet dispose d’une référence SKU de machine virtuelle limitée, notamment pour la référence SKU GPU. Seule la famille NCv3 (V100) est disponible.

  • Les points de terminaison de l’API REST sont différents d’Azure global. Utilisez le tableau suivant pour rechercher le point de terminaison de l’API REST pour les régions Azure gérées par 21Vianet :

    Point de terminaison REST Azure global China-Government
    Plan de gestion https://management.azure.com/ https://management.chinacloudapi.cn/
    Plan de données https://{location}.experiments.azureml.net https://{location}.experiments.ml.azure.cn
    Microsoft Entra ID https://login.microsoftonline.com https://login.chinacloudapi.cn
  • Les exemples de notebooks peuvent ne pas fonctionner s’il leur faut accéder à des données publiques.

  • Plages d’adresses IP : la commande CLI utilisée dans les instructions requises pour l'accès Internet public ne retourne pas de plages IP. Utilisez plutôt les plages d’adresses IP Azure let les étiquettes de service pour les régions Microsoft Azure gérées par 21Vianet.

  • La préversion des instances de calcul Azure Machine Learning n’est pas prise en charge dans un espace de travail où le Point de terminaison privé est activé, mais CI sera pris en charge lors du prochain déploiement de l’extension de service dans toutes les régions Azure Machine Learning.

  • La recherche de ressources dans l’interface utilisateur web avec des caractères chinois ne fonctionne pas correctement.

Étapes suivantes

Pour en savoir plus sur les régions dans lesquelles Azure Machine Learning est disponible, consultez Produits par région.