Mi az az Azure Machine Learning Hub-munkaterület? előzetes verziója?
A központ egyfajta munkaterület, amely központilag kezeli a csapat biztonságát, kapcsolatát, számítási erőforrásait és kvótáit. A beállítás után a központ lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy saját munkaterületeket hozzanak létre a munkájuk rendszerezéséhez, miközben megfelelnek az informatikai beállítási követelményeknek. A konfigurációk hub-munkaterületen keresztüli megosztása és újrafelhasználása jobb költséghatékonyságot eredményez az Azure Machine Learning nagy léptékű üzembe helyezésekor.
A központtal (más néven projekt-munkaterületekkel) létrehozott munkaterületek ugyanazokat a biztonsági beállításokat és megosztott erőforrás-hozzáférést kapják meg. Nem igényelnek saját biztonsági beállításokat vagy Azure-hoz társított erőforrásokat. Hozzon létre annyi projekt-munkaterületet, amennyi szükséges a munka rendszerezéséhez, az adatok elkülönítéséhez vagy a hozzáférés korlátozásához.
Ha Ön vagy csapata több gépi tanulási projektet tervez, hozzon létre egy központi munkaterületet. Egy központ használatával ugyanabban az adat- vagy üzleti tartományban rendszerezheti a munkáját.
Gyors, de biztonságos AI-feltárás szűk keresztmetszet nélkül az informatikán
A gépi tanulási modellek sikeres létrehozása gyakran komoly prototípus-készítést igényel a teljes körű implementáció előfeltételeként. Előfordulhat, hogy egy ötlet megvalósíthatóságának igazolása, vagy az adatok vagy modellek minőségének felmérése egy adott feladathoz.
Az ötlet megvalósíthatóságának igazolása és a támogatott projektek közötti váltás során számos szervezet szembesül szűk keresztmetszettel a hatékonyság terén, mivel egyetlen platformcsapat felel a felhőerőforrások beállításáért. Ilyen csapat lehet az egyetlen, aki jogosult a biztonság, a kapcsolat vagy más olyan erőforrások konfigurálására, amelyek költségekkel járhatnak. Ez hatalmas lemaradáshoz vezethet, ami azt eredményezheti, hogy a fejlesztői csapatok blokkolva lesznek, hogy új ötlettel kezdjenek innovációt.
A hubok célja, hogy megszenvedje ezt a szűk keresztmetszetet azáltal, hogy lehetővé teszi az informatikai csapat számára egy biztonságos, előre konfigurált és újrafelhasználható környezetet a gépi tanulási modellek prototípusának, összeállításának és üzemeltetésének.
Az ML studio és az AI studio közötti együttműködés
A Hubs használható a csapat együttműködési környezeteként az ML Studióhoz és az AI Studióhoz is. Egyéni gépi tanulási modellek betanításához és üzembe helyezése az ML Studióval. Az AI Studio használata az AI-alkalmazások felelősségteljes létrehozásához és üzemeltetéséhez.
| Munkaterület típusa | Gépi tanulás stúdió | AI Studio |
|---|---|---|
| Alapértelmezett | Támogatott | - |
| Hub | Támogatott | Támogatott |
| Project | Támogatott | Támogatott |
Központ beállítása és védelme a csapat számára
Hub-munkaterület létrehozása az Azure Portalon vagy Azure Resource Manager-sablonok használatával. A szervezet követelményeinek való megfelelés érdekében testre szabhatja a hálózatkezelést, az identitást, a titkosítást, a monitorozást vagy a címkéket.
A központ használatával létrehozott projekt-munkaterületek megkapják a központ biztonsági beállításait és a megosztott erőforrás-konfigurációt. Beleértve a következő konfigurációkat:
| Konfiguráció | Feljegyzés |
|---|---|
| Hálózati beállítások | Egy felügyelt virtuális hálózat meg van osztva a központ és a projekt-munkaterületek között. A hub- és projekt-munkaterületek tartalmainak eléréséhez hozzon létre egyetlen privát kapcsolati végpontot a központi munkaterületen. |
| Titkosítási beállítások | A titkosítási beállítások a központtól a projektig haladnak át. |
| Titkosított adatok tárolása | Amikor az ügyfél által felügyelt kulcsokat használja a titkosításhoz, a központ- és projekt-munkaterületek ugyanazt a felügyelt erőforráscsoportot használják a titkosított szolgáltatásadatok tárolásához. |
| Kapcsolatok | A projekt-munkaterületek használhatják a központban létrehozott megosztott kapcsolatokat. Ez a funkció jelenleg csak az AI Studióban támogatott |
| Számítási példány | Használjon újra egy számítási példányt az ugyanazon központhoz társított összes projekt-munkaterületen. |
| Számítási kvóta | A projekt-munkaterületek által felhasznált számítási kvóták a központi munkaterület kvótaegyenlegéből lesznek levonva. |
| Tárolás | Társított erőforrás a munkaterület adatainak tárolásához. A projekt-munkaterületek a kijelölt tárolókat használják a(z) {workspaceGUID} előtaggal kezdődően, és feltételes Azure Attribute Based Access szerepkör-hozzárendeléssel rendelkeznek a munkaterület identitásához, hogy csak ezekhez a tárolókhoz férhessenek hozzá. |
| Key Vault | Társított erőforrás a szolgáltatásban létrehozott titkos kódok tárolására, például kapcsolat létrehozásakor. A projekt-munkaterületek identitásai csak a saját titkos kulcsaikat érhetik el. |
| Container Registry | Társított erőforrás az épített tárolólemezképek környezetek létrehozásakor történő tárolásához. A projekt-munkaterületek lemezképei elnevezési konvencióval vannak elkülönítve, és csak a saját tárolóikhoz férnek hozzá. |
| Application Insights | Társított erőforrás a végpontok alkalmazásnaplózásának engedélyezésekor. Előfordulhat, hogy egy alkalmazáselemzés alapértelmezettként van konfigurálva az összes projekt-munkaterületen. A projekt munkaterületi szintjén felül lehet bírálni. |
Az egyik projekt-munkaterületre feltöltött adatokat a rendszer elkülönítve tárolja a másik projekt-munkaterületre feltöltött adatoktól. Bár a projekt-munkaterületek újra felhasználják a központi biztonsági beállításokat, továbbra is legfelső szintű Azure-erőforrások, amelyek lehetővé teszik a hozzáférés korlátozását csak a projekttagok számára.
Projekt-munkaterület létrehozása központ használatával
A hub létrehozása után többféleképpen is létrehozhat egy projekt-munkaterületet:
- Az ML Studio használata
- Az AI Studio használata
- Az Azure SDK használata
- Automatizálási sablonok használata
Feljegyzés
Ha hub használatával hoz létre munkaterületet, nem kell megadnia a biztonsági beállításokat vagy a kapcsolódó erőforrásokat , mert ezek a központtól öröklődnek. Ha például a nyilvános hálózati hozzáférés le van tiltva a központban, akkor az új, létrehozott munkaterületen is le van tiltva.
Alapértelmezett projekterőforrás-csoport
Ha a projekt-munkaterületeket hub használatával szeretné létrehozni, a felhasználóknak szerepkör-hozzárendeléssel kell rendelkezniük a központi munkaterület erőforrásán a Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/hubs/join/action műveletet tartalmazó szerepkör használatával. Az Azure AI fejlesztői szerepkör egy példa beépített szerepkör, amely támogatja ezt a műveletet.
Ha rendszergazdaként hoz létre központot, megadhat egy alapértelmezett projekterőforrás-csoportot, amellyel a felhasználók önkiszolgáló módon hozhatnak létre projekt-munkaterületeket. Ha egy alapértelmezett erőforráscsoport be van állítva, az SDK/CLI/Studio felhasználói anélkül hozhatnak létre munkaterületeket ebben az erőforráscsoportban, hogy további Azure-szerepköralapú hozzáférés-vezérlési (Azure RBAC-) engedélyekre van szükségük egy erőforráscsoport-hatókörhöz. A létrehozó felhasználó tulajdonossá válik a projekt-munkaterület Azure-erőforrásában.
A projekt-munkaterületek az alapértelmezett projekterőforrás-csoporttól eltérő erőforráscsoportokban is létrehozhatók. Ehhez a felhasználóknak Microsoft.MachineLearning/Workspaces/Write engedélyre van szükségük.
Támogatott képességek munkaterület-típus szerint
A központ-/projekt-munkaterületek által támogatott funkciók eltérnek a normál munkaterületektől. Az alábbi támogatási mátrix áttekintést nyújt.
| Szolgáltatás | Alapértelmezett munkaterület | Központi munkaterület | Projekt-munkaterület | Feljegyzés |
|---|---|---|---|---|
| Projekt-munkaterületek önkiszolgáló létrehozása a Studióból | - | X | X | - |
| Megosztott kapcsolatok létrehozása a központban | X | X | Csak az AI Studióban | |
| Megosztott kapcsolatok felhasználása a központból | X | X | - | |
| Számítási példány újrafelhasználása munkaterületeken | - | X | X | |
| Számítási kvóta megosztása munkaterületeken | - | X | X | |
| GenAI-alkalmazások létrehozása az AI Studióban | - | X | X | |
| Egyetlen privát kapcsolat végpontja a munkaterületeken | - | X | X | |
| Felügyelt virtuális hálózat | X | X | X | - |
| BYO virtuális hálózat | X | - | - | Alternatív felügyelt virtuális hálózat használata |
| Számítási fürtök | X | - | - | Alternatív kiszolgáló nélküli számítás használata |
| Párhuzamos futtatási lépés | X | - | - | - |
Normál munkaterület átalakítása központi munkaterületté
Nem támogatott.
Következő lépések
Az Azure Machine Learning beállításával kapcsolatos további információkért lásd:
A hub-munkaterület AI Studióban történő támogatásáról az alábbiakban olvashat bővebben: