Microsoft.MachineLearningServices-munkaterületek 2019.05.01.
- Legújabb
- 2023-10-01
- 2023-08-01-preview
- 2023-06-01-preview
- 2023-04-01
- 2023-04-01-preview
- 2023-02-01-preview
- 2022-12-01-preview
- 2022-10-01
- 2022-10-01-preview
- 2022-06-01-preview
- 2022-05-01
- 2022-02-01-preview
- 2022-01-01-preview
- 2021-07-01
- 2021-04-01
- 2021-03-01-preview
- 2021-01-01
- 2020-09-01-preview
- 2020-08-01
- 2020-06-01
- 2020.05.15., előzetes verzió
- 2020-05-01-preview
- 2020-04-01
- 2020-03-01
- 2020-02-18-preview
- 2020-01-01
- 2019-11-01
- 2019-06-01
- 2019-05-01
- 2018-11-19
- 2018-03-01-preview
Bicep-erőforrásdefiníció
A munkaterületek erőforrástípusa üzembe helyezhető olyan műveletekkel, amelyek a következőket célják:
- Erőforráscsoportok – Lásd : erőforráscsoport üzembehelyezési parancsai
Az egyes API-verziók módosított tulajdonságainak listáját a változásnaplóban találja.
Erőforrás formátuma
Microsoft.MachineLearningServices/workspaces erőforrás létrehozásához adja hozzá a következő Bicep-et a sablonhoz.
resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2019-05-01' = {
name: 'string'
location: 'string'
tags: {
tagName1: 'tagValue1'
tagName2: 'tagValue2'
}
identity: {
type: 'SystemAssigned'
}
properties: {
applicationInsights: 'string'
containerRegistry: 'string'
description: 'string'
discoveryUrl: 'string'
friendlyName: 'string'
keyVault: 'string'
storageAccount: 'string'
}
}
Tulajdonságértékek
munkaterületek
| Név | Leírás | Érték |
|---|---|---|
| name | Az erőforrás neve | sztring (kötelező) Karakterkorlát: 3-33 Érvényes karakterek: Alfanumerikák, kötőjelek és aláhúzásjelek. |
| location | Megadja az erőforrás helyét. | sztring |
| tags | Kulcs/érték párként definiált erőforráscímkéket tartalmaz. | Címkenevek és -értékek szótára. Címkék megtekintése sablonokban |
| identity | Az erőforrás identitása. | Identitás |
| properties | A gépi tanulási munkaterület tulajdonságai. | Munkaterülettulajdonságok |
Identitás
| Név | Leírás | Érték |
|---|---|---|
| típus | Az identitás típusa. | "SystemAssigned" |
Munkaterülettulajdonságok
| Név | Leírás | Érték |
|---|---|---|
| applicationInsights | A munkaterülethez társított alkalmazáselemzések ARM-azonosítója. Ez nem módosítható a munkaterület létrehozása után | sztring |
| containerRegistry | A munkaterülethez társított tárolóregisztrációs adatbázis ARM-azonosítója. Ez nem módosítható a munkaterület létrehozása után | sztring |
| leírás | A munkaterület leírása. | sztring |
| discoveryUrl | A felderítési szolgáltatás URL-címe a gépi tanulási kísérletezési szolgáltatások regionális végpontjainak azonosításához | sztring |
| friendlyName | A munkaterület rövid neve. Ez a név a mutable-ban | sztring |
| keyVault | A munkaterülethez társított kulcstartó ARM-azonosítója. Ez nem módosítható a munkaterület létrehozása után | sztring |
| storageAccount | A munkaterülethez társított tárfiók ARM-azonosítója. Ez a munkaterület létrehozása után nem módosítható | sztring |
Gyorssablonok
Az alábbi rövid útmutatósablonok üzembe helyezik ezt az erőforrástípust.
| Sablon | Description |
|---|---|
Azure Machine Learning-munkaterület |
Ez a sablon létrehoz egy új Azure Machine Learning-munkaterületet, valamint egy titkosított tárfiókot, a KeyVaultot és az Applications Insights-naplózást |
| AML-munkaterület létrehozása több adatkészlettel & adattárakkal |
Ez a sablon több adatkészlettel & adattárakkal rendelkező Azure Machine Learning-munkaterületet hoz létre. |
| Az Azure Machine Learning végpontok közötti biztonságos beállítása |
Ez a Bicep-sablonkészlet bemutatja, hogyan állíthatja be az Azure Machine Learning végpontok közötti beállítását egy biztonságos beállításban. Ez a referenciaimplementáció magában foglalja a munkaterületet, a számítási fürtöt, a számítási példányt és a csatolt privát AKS-fürtöt. |
| Az Azure Machine Learning végpontok közötti biztonságos beállítása (örökölt) |
Ez a Bicep-sablonkészlet bemutatja, hogyan állíthatja be az Azure Machine Learning végpontok közötti beállítását egy biztonságos beállításban. Ez a referenciaimplementáció magában foglalja a munkaterületet, a számítási fürtöt, a számítási példányt és a csatolt privát AKS-fürtöt. |
| AKS számítási cél létrehozása magánhálózati IP-címmel |
Ez a sablon létrehoz egy AKS számítási célt egy adott Azure Machine Learning Service-munkaterületen egy privát IP-címmel. |
| Azure Machine Learning Service-munkaterület létrehozása |
Ez az üzembehelyezési sablon egy Azure Machine Learning-munkaterületet és a hozzá tartozó erőforrásokat határozza meg, beleértve az Azure Key Vault, az Azure Storage, a Azure-alkalmazás Insights és a Azure Container Registry. Ez a konfiguráció az Azure Machine Learning használatának megkezdéséhez szükséges minimális erőforráskészletet ismerteti. |
| Azure Machine Learning Service-munkaterület (CMK) létrehozása |
Ez az üzembehelyezési sablon egy Azure Machine Learning-munkaterületet és a hozzá tartozó erőforrásokat határozza meg, beleértve az Azure Key Vault, az Azure Storage, a Azure-alkalmazás Insights és a Azure Container Registry. A példa bemutatja, hogyan konfigurálható az Azure Machine Learning az ügyfél által felügyelt titkosítási kulccsal történő titkosításhoz. |
| Azure Machine Learning Service-munkaterület (vnet) létrehozása |
Ez az üzembehelyezési sablon egy Azure Machine Learning-munkaterületet és a hozzá tartozó erőforrásokat határozza meg, beleértve az Azure Key Vault, az Azure Storage, a Azure-alkalmazás Insights és a Azure Container Registry. Ez a konfiguráció azOkat az erőforrásokat ismerteti, amelyek szükségesek az Azure Machine Learning használatának megkezdéséhez egy elkülönített hálózati beállításban. |
| Azure Machine Learning Service-munkaterület létrehozása (örökölt) |
Ez az üzembehelyezési sablon egy Azure Machine Learning-munkaterületet és a hozzá tartozó erőforrásokat határozza meg, beleértve az Azure Key Vault, az Azure Storage, a Azure-alkalmazás Insights és a Azure Container Registry. Ez a konfiguráció azOkat az erőforrásokat ismerteti, amelyek szükségesek az Azure Machine Learning használatának megkezdéséhez egy elkülönített hálózati beállításban. |
ARM-sablon erőforrás-definíciója
A munkaterületek erőforrástípusa olyan műveletekkel helyezhető üzembe, amelyek a következőket célják:
- Erőforráscsoportok – Lásd : Erőforráscsoport üzembehelyezési parancsai
Az egyes API-verziók módosított tulajdonságainak listáját a változásnaplóban találja.
Erőforrás formátuma
Microsoft.MachineLearningServices/workspaces erőforrás létrehozásához adja hozzá a következő JSON-t a sablonhoz.
{
"type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces",
"apiVersion": "2019-05-01",
"name": "string",
"location": "string",
"tags": {
"tagName1": "tagValue1",
"tagName2": "tagValue2"
},
"identity": {
"type": "SystemAssigned"
},
"properties": {
"applicationInsights": "string",
"containerRegistry": "string",
"description": "string",
"discoveryUrl": "string",
"friendlyName": "string",
"keyVault": "string",
"storageAccount": "string"
}
}
Tulajdonságértékek
munkaterületek
| Név | Leírás | Érték |
|---|---|---|
| típus | Az erőforrás típusa | "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces" |
| apiVersion | Az erőforrás API-verziója | '2019-05-01' |
| name | Az erőforrás neve | sztring (kötelező) Karakterkorlát: 3-33 Érvényes karakterek: Alfanumerikák, kötőjelek és aláhúzásjelek. |
| location | Megadja az erőforrás helyét. | sztring |
| tags | Kulcs-érték párként definiált erőforráscímkéket tartalmaz. | Címkenevek és -értékek szótára. Címkék megtekintése sablonokban |
| identity | Az erőforrás identitása. | Identitás |
| properties | A gépi tanulási munkaterület tulajdonságai. | MunkaterületTulajdonságok |
Identitás
| Név | Leírás | Érték |
|---|---|---|
| típus | Az identitás típusa. | "SystemAssigned" |
MunkaterületTulajdonságok
| Név | Leírás | Érték |
|---|---|---|
| applicationInsights | A munkaterülethez társított application insights ARM-azonosítója. Ez a munkaterület létrehozása után nem módosítható | sztring |
| containerRegistry | A munkaterülethez társított tárolóregisztrációs adatbázis ARM-azonosítója. Ez a munkaterület létrehozása után nem módosítható | sztring |
| leírás | A munkaterület leírása. | sztring |
| discoveryUrl | A felderítési szolgáltatás URL-címe a gépi tanulási kísérletezési szolgáltatások regionális végpontjainak azonosításához | sztring |
| friendlyName | A munkaterület rövid neve. Ez a név a mutable-ban | sztring |
| keyVault | A munkaterülethez társított kulcstartó ARM-azonosítója. Ez nem módosítható a munkaterület létrehozása után | sztring |
| storageAccount | A munkaterülethez társított tárfiók ARM-azonosítója. Ez nem módosítható a munkaterület létrehozása után | sztring |
Gyorssablonok
Az alábbi rövid útmutatósablonok ezt az erőforrástípust helyezik üzembe.
| Sablon | Description |
|---|---|
| Azure Machine Learning-munkaterület |
Ez a sablon létrehoz egy új Azure Machine Learning-munkaterületet, valamint egy titkosított tárfiókot, a KeyVaultot és az Applications Insights-naplózást |
| AML-munkaterület létrehozása több adatkészlettel & adattárakkal |
Ez a sablon több adathalmazt & adattárakat tartalmazó Azure Machine Learning-munkaterületet hoz létre. |
| Az Azure Machine Learning végpontok közötti biztonságos beállítása |
Ez a Bicep-sablonkészlet bemutatja, hogyan állíthatja be az Azure Machine Learning végpontok közötti beállítását egy biztonságos beállításban. Ez a referencia-megvalósítás magában foglalja a munkaterületet, a számítási fürtöt, a számítási példányt és a csatolt privát AKS-fürtöt. |
| Az Azure Machine Learning végpontok közötti biztonságos beállítása (örökölt) |
Ez a Bicep-sablonkészlet bemutatja, hogyan állíthatja be az Azure Machine Learning végpontok közötti beállítását egy biztonságos beállításban. Ez a referencia-megvalósítás magában foglalja a munkaterületet, a számítási fürtöt, a számítási példányt és a csatolt privát AKS-fürtöt. |
| AKS számítási cél létrehozása privát IP-címmel |
Ez a sablon létrehoz egy AKS számítási célt egy privát IP-címmel rendelkező Azure Machine Learning-szolgáltatás munkaterületén. |
| Azure Machine Learning-szolgáltatás munkaterületének létrehozása |
Ez az üzembe helyezési sablon egy Azure Machine Learning-munkaterületet és annak kapcsolódó erőforrásait határozza meg, beleértve az Azure Key Vault, az Azure Storage-t, a Azure-alkalmazás Insightst és a Azure Container Registry. Ez a konfiguráció az Azure Machine Learning használatának megkezdéséhez szükséges minimális erőforráskészletet ismerteti. |
| Azure Machine Learning-szolgáltatás munkaterületének (CMK) létrehozása |
Ez az üzembe helyezési sablon egy Azure Machine Learning-munkaterületet és annak kapcsolódó erőforrásait határozza meg, beleértve az Azure Key Vault, az Azure Storage-t, a Azure-alkalmazás Insightst és a Azure Container Registry. A példa bemutatja, hogyan konfigurálhatja az Azure Machine Learninget titkosításhoz egy ügyfél által felügyelt titkosítási kulccsal. |
| Azure Machine Learning-szolgáltatás munkaterületének létrehozása (vnet) |
Ez az üzembe helyezési sablon egy Azure Machine Learning-munkaterületet és annak kapcsolódó erőforrásait határozza meg, beleértve az Azure Key Vault, az Azure Storage-t, a Azure-alkalmazás Insightst és a Azure Container Registry. Ez a konfiguráció azOkat az erőforrásokat ismerteti, amelyek szükségesek az Azure Machine Learning használatának megkezdéséhez egy elkülönített hálózati beállításban. |
| Azure Machine Learning-szolgáltatás munkaterületének létrehozása (örökölt) |
Ez az üzembe helyezési sablon egy Azure Machine Learning-munkaterületet és annak kapcsolódó erőforrásait határozza meg, beleértve az Azure Key Vault, az Azure Storage-t, a Azure-alkalmazás Insightst és a Azure Container Registry. Ez a konfiguráció azOkat az erőforrásokat ismerteti, amelyek szükségesek az Azure Machine Learning használatának megkezdéséhez egy elkülönített hálózati beállításban. |
Terraform (AzAPI-szolgáltató) erőforrásdefiníció
A munkaterületek erőforrástípusa üzembe helyezhető olyan műveletekkel, amelyek a következőket célják:
- Erőforráscsoportok
Az egyes API-verziók módosított tulajdonságainak listáját a változásnaplóban találja.
Erőforrás formátuma
Microsoft.MachineLearningServices/workspaces erőforrás létrehozásához adja hozzá a következő Terraformot a sablonhoz.
resource "azapi_resource" "symbolicname" {
type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2019-05-01"
name = "string"
location = "string"
parent_id = "string"
tags = {
tagName1 = "tagValue1"
tagName2 = "tagValue2"
}
identity {
type = "SystemAssigned"
}
body = jsonencode({
properties = {
applicationInsights = "string"
containerRegistry = "string"
description = "string"
discoveryUrl = "string"
friendlyName = "string"
keyVault = "string"
storageAccount = "string"
}
})
}
Tulajdonságértékek
munkaterületek
| Név | Leírás | Érték |
|---|---|---|
| típus | Az erőforrás típusa | "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2019-05-01" |
| name | Az erőforrás neve | sztring (kötelező) Karakterkorlát: 3-33 Érvényes karakterek: Alfanumerikák, kötőjelek és aláhúzásjelek. |
| location | Megadja az erőforrás helyét. | sztring |
| parent_id | Az erőforráscsoportban való üzembe helyezéshez használja az adott erőforráscsoport azonosítóját. | sztring (kötelező) |
| tags | Kulcs/érték párként definiált erőforráscímkéket tartalmaz. | Címkenevek és -értékek szótára. |
| identity | Az erőforrás identitása. | Identitás |
| properties | A gépi tanulási munkaterület tulajdonságai. | Munkaterülettulajdonságok |
Identitás
| Név | Leírás | Érték |
|---|---|---|
| típus | Az identitás típusa. | "SystemAssigned" |
Munkaterülettulajdonságok
| Név | Leírás | Érték |
|---|---|---|
| applicationInsights | A munkaterülethez társított alkalmazáselemzések ARM-azonosítója. Ez nem módosítható a munkaterület létrehozása után | sztring |
| containerRegistry | A munkaterülethez társított tárolóregisztrációs adatbázis ARM-azonosítója. Ez nem módosítható a munkaterület létrehozása után | sztring |
| leírás | A munkaterület leírása. | sztring |
| discoveryUrl | A felderítési szolgáltatás URL-címe a gépi tanulási kísérletezési szolgáltatások regionális végpontjainak azonosításához | sztring |
| friendlyName | A munkaterület rövid neve. Ez a név a mutable-ban | sztring |
| keyVault | A munkaterülethez társított kulcstartó ARM-azonosítója. Ez nem módosítható a munkaterület létrehozása után | sztring |
| storageAccount | A munkaterülethez társított tárfiók ARM-azonosítója. Ez nem módosítható a munkaterület létrehozása után | sztring |
Visszajelzés
Hamarosan elérhető: 2024-ben fokozatosan kivezetjük a GitHub-problémákat a tartalom visszajelzési mechanizmusaként, és lecseréljük egy új visszajelzési rendszerre. További információ: https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Visszajelzés küldése és megtekintése a következőhöz: