Espaces de travail Microsoft.MachineLearningServices 2018-03-01-preview

Article
01/11/2024

Définition de ressource Bicep

Le type de ressource d’espaces de travail peut être déployé avec des opérations qui ciblent :

Groupes de ressources - Voir commandes de déploiement de groupe de ressources

Pour obtenir la liste des propriétés modifiées dans chaque version d’API, consultez journal des modifications.

Format des ressources

Pour créer une ressource Microsoft.MachineLearningServices/workspaces, ajoutez le Bicep suivant à votre modèle.

resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2018-03-01-preview' = {
  name: 'string'
  location: 'string'
  tags: {
    tagName1: 'tagValue1'
    tagName2: 'tagValue2'
  }
  identity: {
    type: 'SystemAssigned'
  }
  properties: {
    applicationInsights: 'string'
    batchaiWorkspace: 'string'
    containerRegistry: 'string'
    description: 'string'
    discoveryUrl: 'string'
    friendlyName: 'string'
    keyVault: 'string'
    storageAccount: 'string'
  }
}

Valeurs de propriétés

workspaces

Nom	Description	Valeur
name	Nom de la ressource	string (obligatoire) Limite de caractères : 3-33 Caractères valides : Caractères alphanumériques, traits d’union et traits de soulignement.
location	Spécifie l’emplacement de la ressource.	string
tags	Contient des étiquettes de ressources définies en tant que paires clé/valeur.	Dictionnaire de noms et de valeurs d’étiquettes. Voir Balises dans les modèles
identité	Identité de la ressource.	Identité
properties	Propriétés de l’espace de travail Machine Learning.	WorkspaceProperties

Identité

Nom	Description	Valeur
type	Type d’identité.	'SystemAssigned'

WorkspaceProperties

Nom	Description	Valeur
applicationInsights	ID ARM de l’application Insights associée à cet espace de travail. Cela ne peut pas être modifié une fois l’espace de travail créé	string
batchaiWorkspace	ID ARM de l’espace de travail Batch AI associé à cet espace de travail. Cela ne peut pas être modifié une fois l’espace de travail créé	string
containerRegistry	ID ARM du registre de conteneurs associé à cet espace de travail. Cela ne peut pas être modifié une fois l’espace de travail créé	string
description	Description de cet espace de travail.	string
discoveryUrl	URL du service de découverte afin d’identifier les points de terminaison régionaux pour les services d’expérimentation machine learning	string
friendlyName	Nom convivial de cet espace de travail. Ce nom en mutable	string
keyVault	ID ARM du coffre de clés associé à cet espace de travail. Cela ne peut pas être modifié une fois l’espace de travail créé	string
storageAccount	ID ARM du compte de stockage associé à cet espace de travail. Cela ne peut pas être modifié une fois l’espace de travail créé	string

Modèles de démarrage rapide

Les modèles de démarrage rapide suivants déploient ce type de ressource.

Modèle	Description
Espace de travail Azure Machine Learning	Ce modèle crée un espace de travail Azure Machine Learning, ainsi qu’un compte de stockage chiffré, KeyVault et la journalisation Des applications Insights
Créer un espace de travail AML avec plusieurs jeux de données & magasins de données	Ce modèle crée un espace de travail Azure Machine Learning avec plusieurs jeux de données & magasins de données.
Configuration sécurisée de bout en bout d’Azure Machine Learning	Cet ensemble de modèles Bicep montre comment configurer Azure Machine Learning de bout en bout dans une configuration sécurisée. Cette implémentation de référence inclut l’espace de travail, un cluster de calcul, des instance de calcul et un cluster AKS privé attaché.
Configuration sécurisée d’Azure Machine Learning de bout en bout (héritée)	Cet ensemble de modèles Bicep montre comment configurer Azure Machine Learning de bout en bout dans une configuration sécurisée. Cette implémentation de référence inclut l’espace de travail, un cluster de calcul, des instance de calcul et un cluster AKS privé attaché.
Créer une cible de calcul AKS avec une adresse IP privée	Ce modèle crée une cible de calcul AKS dans un espace de travail de service Azure Machine Learning donné avec une adresse IP privée.
Créer un espace de travail Azure Machine Learning service	Ce modèle de déploiement spécifie un espace de travail Azure Machine Learning et ses ressources associées, notamment Azure Key Vault, Stockage Azure, Azure Application Insights et Azure Container Registry. Cette configuration décrit l’ensemble minimal de ressources dont vous avez besoin pour commencer à utiliser Azure Machine Learning.
Créer un espace de travail de service Azure Machine Learning (CMK)	Ce modèle de déploiement spécifie un espace de travail Azure Machine Learning et ses ressources associées, notamment Azure Key Vault, Stockage Azure, Azure Application Insights et Azure Container Registry. L’exemple montre comment configurer Azure Machine Learning pour le chiffrement avec une clé de chiffrement gérée par le client.
Créer un espace de travail de service Azure Machine Learning (réseau virtuel)	Ce modèle de déploiement spécifie un espace de travail Azure Machine Learning et ses ressources associées, notamment Azure Key Vault, Stockage Azure, Azure Application Insights et Azure Container Registry. Cette configuration décrit l’ensemble des ressources dont vous avez besoin pour commencer à utiliser Azure Machine Learning dans une configuration réseau isolée.
Créer un espace de travail de service Azure Machine Learning (hérité)	Ce modèle de déploiement spécifie un espace de travail Azure Machine Learning et ses ressources associées, notamment Azure Key Vault, Stockage Azure, Azure Application Insights et Azure Container Registry. Cette configuration décrit l’ensemble des ressources dont vous avez besoin pour commencer à utiliser Azure Machine Learning dans une configuration réseau isolée.

Définition de ressources de modèle ARM

Le type de ressource des espaces de travail peut être déployé avec des opérations qui ciblent :

Groupes de ressources - Voir commandes de déploiement de groupes de ressources

Pour obtenir la liste des propriétés modifiées dans chaque version de l’API, consultez journal des modifications.

Format des ressources

Pour créer une ressource Microsoft.MachineLearningServices/workspaces, ajoutez le code JSON suivant à votre modèle.

{
  "type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces",
  "apiVersion": "2018-03-01-preview",
  "name": "string",
  "location": "string",
  "tags": {
    "tagName1": "tagValue1",
    "tagName2": "tagValue2"
  },
  "identity": {
    "type": "SystemAssigned"
  },
  "properties": {
    "applicationInsights": "string",
    "batchaiWorkspace": "string",
    "containerRegistry": "string",
    "description": "string",
    "discoveryUrl": "string",
    "friendlyName": "string",
    "keyVault": "string",
    "storageAccount": "string"
  }
}

Valeurs de propriétés

workspaces

Nom	Description	Valeur
type	Type de ressource	« Microsoft.MachineLearningServices/workspaces »
apiVersion	Version de l’API de ressource	« 2018-03-01-preview »
name	Nom de la ressource	chaîne (obligatoire) Limite de caractères : 3-33 Caractères valides : Caractères alphanumériques, traits d’union et traits de soulignement.
location	Spécifie l’emplacement de la ressource.	string
tags	Contient des balises de ressources définies en tant que paires clé/valeur.	Dictionnaire de noms et de valeurs d’étiquettes. Voir Balises dans les modèles
identité	Identité de la ressource.	Identité
properties	Propriétés de l’espace de travail Machine Learning.	WorkspaceProperties

Identité

Nom	Description	Valeur
type	Type d’identité.	'SystemAssigned'

WorkspaceProperties

Nom	Description	Valeur
applicationInsights	ID ARM des insights d’application associés à cet espace de travail. Cela ne peut pas être modifié une fois l’espace de travail créé	string
batchaiWorkspace	ID ARM de l’espace de travail Batch AI associé à cet espace de travail. Cela ne peut pas être modifié une fois l’espace de travail créé	string
containerRegistry	ID ARM du registre de conteneurs associé à cet espace de travail. Cela ne peut pas être modifié une fois l’espace de travail créé	string
description	Description de cet espace de travail.	string
discoveryUrl	URL du service de découverte pour identifier les points de terminaison régionaux pour les services d’expérimentation Machine Learning	string
friendlyName	Nom convivial de cet espace de travail. Ce nom en mutable	string
keyVault	ID ARM du coffre de clés associé à cet espace de travail. Cela ne peut pas être modifié une fois l’espace de travail créé	string
storageAccount	ID ARM du compte de stockage associé à cet espace de travail. Cela ne peut pas être modifié une fois l’espace de travail créé	string

Modèles de démarrage rapide

Les modèles de démarrage rapide suivants déploient ce type de ressource.

Modèle	Description
Espace de travail Azure Machine Learning	Ce modèle crée un espace de travail Azure Machine Learning, ainsi qu’un compte de stockage chiffré, KeyVault et la journalisation Des applications Insights
Créer un espace de travail AML avec plusieurs jeux de données & magasins de données	Ce modèle crée un espace de travail Azure Machine Learning avec plusieurs jeux de données & magasins de données.
Configuration sécurisée de bout en bout d’Azure Machine Learning	Cet ensemble de modèles Bicep montre comment configurer Azure Machine Learning de bout en bout dans une configuration sécurisée. Cette implémentation de référence inclut l’espace de travail, un cluster de calcul, des instance de calcul et un cluster AKS privé attaché.
Configuration sécurisée d’Azure Machine Learning de bout en bout (héritée)	Cet ensemble de modèles Bicep montre comment configurer Azure Machine Learning de bout en bout dans une configuration sécurisée. Cette implémentation de référence inclut l’espace de travail, un cluster de calcul, des instance de calcul et un cluster AKS privé attaché.
Créer une cible de calcul AKS avec une adresse IP privée	Ce modèle crée une cible de calcul AKS dans un espace de travail de service Azure Machine Learning donné avec une adresse IP privée.
Créer un espace de travail Azure Machine Learning service	Ce modèle de déploiement spécifie un espace de travail Azure Machine Learning et ses ressources associées, notamment Azure Key Vault, Stockage Azure, Azure Application Insights et Azure Container Registry. Cette configuration décrit l’ensemble minimal de ressources dont vous avez besoin pour commencer à utiliser Azure Machine Learning.
Créer un espace de travail de service Azure Machine Learning (CMK)	Ce modèle de déploiement spécifie un espace de travail Azure Machine Learning et ses ressources associées, notamment Azure Key Vault, Stockage Azure, Azure Application Insights et Azure Container Registry. L’exemple montre comment configurer Azure Machine Learning pour le chiffrement avec une clé de chiffrement gérée par le client.
Créer un espace de travail de service Azure Machine Learning (réseau virtuel)	Ce modèle de déploiement spécifie un espace de travail Azure Machine Learning et ses ressources associées, notamment Azure Key Vault, Stockage Azure, Azure Application Insights et Azure Container Registry. Cette configuration décrit l’ensemble des ressources dont vous avez besoin pour commencer à utiliser Azure Machine Learning dans une configuration réseau isolée.
Créer un espace de travail de service Azure Machine Learning (hérité)	Ce modèle de déploiement spécifie un espace de travail Azure Machine Learning et ses ressources associées, notamment Azure Key Vault, Stockage Azure, Azure Application Insights et Azure Container Registry. Cette configuration décrit l’ensemble des ressources dont vous avez besoin pour commencer à utiliser Azure Machine Learning dans une configuration réseau isolée.

Définition de ressource Terraform (fournisseur AzAPI)

Le type de ressource des espaces de travail peut être déployé avec des opérations qui ciblent :

Groupes de ressources

Pour obtenir la liste des propriétés modifiées dans chaque version de l’API, consultez journal des modifications.

Format des ressources

Pour créer une ressource Microsoft.MachineLearningServices/workspaces, ajoutez le Terraform suivant à votre modèle.

resource "azapi_resource" "symbolicname" {
  type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2018-03-01-preview"
  name = "string"
  location = "string"
  parent_id = "string"
  tags = {
    tagName1 = "tagValue1"
    tagName2 = "tagValue2"
  }
  identity {
    type = "SystemAssigned"
  }
  body = jsonencode({
    properties = {
      applicationInsights = "string"
      batchaiWorkspace = "string"
      containerRegistry = "string"
      description = "string"
      discoveryUrl = "string"
      friendlyName = "string"
      keyVault = "string"
      storageAccount = "string"
    }
  })
}

Valeurs de propriétés

workspaces

Nom	Description	Valeur
type	Type de ressource	« Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2018-03-01-preview »
name	Nom de la ressource	chaîne (obligatoire) Limite de caractères : 3-33 Caractères valides : Caractères alphanumériques, traits d’union et traits de soulignement.
location	Spécifie l’emplacement de la ressource.	string
parent_id	Pour effectuer un déploiement sur un groupe de ressources, utilisez l’ID de ce groupe de ressources.	chaîne (obligatoire)
tags	Contient des balises de ressources définies en tant que paires clé/valeur.	Dictionnaire de noms et de valeurs d’étiquettes.
identité	Identité de la ressource.	Identité
properties	Propriétés de l’espace de travail Machine Learning.	WorkspaceProperties

Identité

Nom	Description	Valeur
type	Type d’identité.	« SystemAssigned »

WorkspaceProperties

Nom	Description	Valeur
applicationInsights	ID ARM de l’application Insights associée à cet espace de travail. Cela ne peut pas être modifié une fois l’espace de travail créé	string
batchaiWorkspace	ID ARM de l’espace de travail Batch AI associé à cet espace de travail. Cela ne peut pas être modifié une fois l’espace de travail créé	string
containerRegistry	ID ARM du registre de conteneurs associé à cet espace de travail. Cela ne peut pas être modifié une fois l’espace de travail créé	string
description	Description de cet espace de travail.	string
discoveryUrl	URL du service de découverte afin d’identifier les points de terminaison régionaux pour les services d’expérimentation machine learning	string
friendlyName	Nom convivial de cet espace de travail. Ce nom en mutable	string
keyVault	ID ARM du coffre de clés associé à cet espace de travail. Cela ne peut pas être modifié une fois l’espace de travail créé	string
storageAccount	ID ARM du compte de stockage associé à cet espace de travail. Cela ne peut pas être modifié une fois l’espace de travail créé	string

Espaces de travail Microsoft.MachineLearningServices 2018-03-01-preview

Définition de ressource Bicep

Format des ressources

Valeurs de propriétés

workspaces

Identité

WorkspaceProperties

Modèles de démarrage rapide

Définition de ressources de modèle ARM

Format des ressources

Valeurs de propriétés

workspaces

Identité

WorkspaceProperties

Modèles de démarrage rapide

Définition de ressource Terraform (fournisseur AzAPI)

Format des ressources

Valeurs de propriétés

workspaces

Identité

WorkspaceProperties

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