Workspace Osztály
Definiál egy Azure Machine Learning-erőforrást a betanítási és üzembehelyezési összetevők kezeléséhez.
A munkaterület alapvető erőforrás a gépi tanuláshoz az Azure Machine Learningben. Egy munkaterület használatával kísérletezhet, taníthat be és helyezhet üzembe gépi tanulási modelleket. Minden munkaterület egy Azure-előfizetéshez és erőforráscsoporthoz van kötve, és társított termékváltozattal rendelkezik.
A munkaterületekkel kapcsolatos további információkért lásd:
Osztály-munkaterület konstruktor egy meglévő Azure Machine Learning-munkaterület betöltéséhez.
- Öröklődés
-
builtins.objectWorkspace
Konstruktor
Workspace(subscription_id, resource_group, workspace_name, auth=None, _location=None, _disable_service_check=False, _workspace_id=None, sku='basic', tags=None, _cloud='AzureCloud')Paraméterek
A hitelesítési objektum. További részletekért lásd: https://aka.ms/aml-notebook-auth. Ha nincs, a rendszer az alapértelmezett Azure CLI-hitelesítő adatokat használja, vagy az API hitelesítő adatokat kér.
- sku
- str
A paraméter a visszamenőleges kompatibilitás érdekében jelen van, és figyelmen kívül lesz hagyva.
- workspace_name
- str
A munkaterület neve. A név hossza 2–32 karakter lehet. A név első karakterének alfanumerikusnak (betűnek vagy számnak) kell lennie, de a név többi része tartalmazhat alfanumerikus, kötőjeleket és aláhúzásjeleket. A térköz nem engedélyezett.
A hitelesítési objektum. További részletekért lásd: https://aka.ms/aml-notebook-auth. Ha nincs, a rendszer az alapértelmezett Azure CLI-hitelesítő adatokat használja, vagy az API hitelesítő adatokat kér.
- sku
- str
A paraméter a visszamenőleges kompatibilitás érdekében jelen van, és figyelmen kívül lesz hagyva.
Megjegyzések
Az alábbi minta bemutatja, hogyan hozhat létre munkaterületet.
from azureml.core import Workspace
ws = Workspace.create(name='myworkspace',
subscription_id='<azure-subscription-id>',
resource_group='myresourcegroup',
create_resource_group=True,
location='eastus2'
)
Állítsa create_resource_group False (Hamis) értékre, ha van egy meglévő Azure-erőforráscsoportja, amelyet a munkaterülethez szeretne használni.
Ha ugyanazt a munkaterületet több környezetben szeretné használni, hozzon létre egy JSON-konfigurációs fájlt. A konfigurációs fájl menti az előfizetés, az erőforrás és a munkaterület nevét, hogy könnyen betölthető legyen. A konfiguráció mentéséhez használja a metódust write_config .
ws.write_config(path="./file-path", file_name="ws_config.json")
Példa a konfigurációs fájlra: Munkaterület konfigurációs fájljának létrehozása .
A munkaterület konfigurációs fájlból való betöltéséhez használja a metódust from_config .
ws = Workspace.from_config()
ws.get_details()
Másik lehetőségként a get metódussal konfigurációs fájlok használata nélkül tölthet be egy meglévő munkaterületet.
ws = Workspace.get(name="myworkspace",
subscription_id='<azure-subscription-id>',
resource_group='myresourcegroup')
A fenti minták egy interaktív bejelentkezési párbeszédpanel használatával kérhetik az Azure-beli hitelesítési hitelesítő adatok megadását. Egyéb használati esetek, például az Azure CLI használata az automatizált munkafolyamatok hitelesítéséhez és hitelesítéséhez lásd: Hitelesítés az Azure Machine Learningben.
Metódusok
| add_private_endpoint |
Adjon hozzá egy privát végpontot a munkaterülethez. |
| create |
Hozzon létre egy új Azure Machine Learning-munkaterületet. Kivételt jelez, ha a munkaterület már létezik, vagy a munkaterület egyik követelménye sem teljesül. |
| delete |
Törölje az Azure Machine Learning-munkaterülethez társított erőforrásokat. |
| delete_connection |
Törölje a munkaterület kapcsolatát. |
| delete_private_endpoint_connection |
Törölje a munkaterület privát végponti kapcsolatát. |
| diagnose_workspace |
Munkaterület beállítási problémáinak diagnosztizálása. |
| from_config |
Munkaterület-objektumot ad vissza egy meglévő Azure Machine Learning-munkaterületről. Beolvassa a munkaterület konfigurációját egy fájlból. Kivételt jelez, ha a konfigurációs fájl nem található. A metódus egyszerű módot kínál arra, hogy ugyanazt a munkaterületet több Python-jegyzetfüzetben vagy -projektben újra felhasználja. A felhasználók a metódussal write_config menthetik a munkaterület Azure Resource Manager (ARM) tulajdonságait, és ezzel a módszerrel tölthetik be ugyanazt a munkaterületet különböző Python-jegyzetfüzetekben vagy -projektekben a munkaterület ARM-tulajdonságainak módosítása nélkül. |
| get |
Egy meglévő Azure Machine Learning-munkaterület munkaterület-objektumát adja vissza. Kivételt jelez, ha a munkaterület nem létezik, vagy a szükséges mezők nem azonosítják egyedileg a munkaterületet. |
| get_connection |
A munkaterület kapcsolatának lekérése. |
| get_default_compute_target |
Kérje le a munkaterület alapértelmezett számítási célját. |
| get_default_datastore |
Kérje le a munkaterület alapértelmezett adattárát. |
| get_default_keyvault |
Kérje le a munkaterület alapértelmezett Key Vault-objektumát. |
| get_details |
Adja vissza a munkaterület adatait. |
| get_mlflow_tracking_uri |
Kérje le a munkaterület MLflow-nyomkövetési URI-ját. Az MLflow (https://mlflow.org/) egy nyílt forráskódú platform a gépi tanulási kísérletek nyomon követéséhez és a modellek kezeléséhez. Az MLflow naplózási API-kat használhatja az Azure Machine Learning szolgáltatással, hogy a metrikákat, modelleket és összetevőket a rendszer naplózza az Azure Machine Learning-munkaterületre. |
| get_run |
A futtatás visszaadása a munkaterületen megadott run_id. |
| list |
Listázhatja az összes olyan munkaterületet, amelyhez a felhasználó hozzáféréssel rendelkezik az előfizetésen belül. A munkaterületek listája az erőforráscsoport alapján szűrhető. |
| list_connections |
A munkaterület alatti kapcsolatok listázása. |
| list_keys |
Az aktuális munkaterület kulcsainak listázása. |
| set_connection |
Adjon hozzá vagy frissítsen egy kapcsolatot a munkaterület alatt. |
| set_default_datastore |
Állítsa be a munkaterület alapértelmezett adattárát. |
| setup |
Hozzon létre egy új munkaterületet, vagy kérjen le egy meglévő munkaterületet. |
| sync_keys |
Aktiválja a munkaterületet a kulcsok azonnali szinkronizálásához. Ha a munkaterület bármely erőforrásának kulcsait módosítják, az automatikus frissítésük körülbelül egy órát is igénybe vehet. Ez a függvény lehetővé teszi a kulcsok kérésre történő frissítését. Példaforgatókönyv, ha a tárolókulcsok újragenerálása után azonnal hozzá kell férnie a tárolóhoz. |
| update |
Frissítse a munkaterülethez társított rövid nevet, leírást, címkéket, rendszerkép-összeállítási számítást és egyéb beállításokat. |
| update_dependencies |
Frissítse a munkaterülethez társított erőforrásokat a következő esetekben. a) Ha egy felhasználó véletlenül töröl egy meglévő társított erőforrást, és egy új erőforrással szeretné frissíteni anélkül, hogy újra létre kellene hoznia a teljes munkaterületet. b) Ha egy felhasználó rendelkezik meglévő társított erőforrással, és le szeretné cserélni a munkaterülethez társított aktuális erőforrást. c) Ha még nem hoztak létre társított erőforrást, és egy már meglévő erőforrást szeretnének használni (csak a tárolóregisztrációs adatbázisra vonatkozik). |
| write_config |
Írja be a munkaterület Azure Resource Manager (ARM) tulajdonságait egy konfigurációs fájlba. A munkaterület ARM-tulajdonságai később betölthetők a from_config metódussal. Az A metódus egyszerű módot kínál ugyanazon munkaterület több Python-jegyzetfüzetben vagy -projektben való újrafelhasználására. A felhasználók ezzel a függvénnyel menthetik a munkaterület ARM-tulajdonságait, és a from_config használatával tölthetik be ugyanazt a munkaterületet különböző Python-jegyzetfüzetekben vagy -projektekben anélkül, hogy a munkaterület ARM-tulajdonságainak újraformázását használták. |
add_private_endpoint
Adjon hozzá egy privát végpontot a munkaterülethez.
add_private_endpoint(private_endpoint_config, private_endpoint_auto_approval=True, location=None, show_output=True, tags=None)Paraméterek
- private_endpoint_config
- PrivateEndPointConfig
A privát végpont konfigurációja, amellyel privát végpontot hozhat létre a munkaterületen.
- private_endpoint_auto_approval
- bool
Logikai jelző, amely azt jelzi, hogy a privát végpont létrehozását automatikusan vagy manuálisan jóvá kell-e hagyni a Azure Private Link Centerben. Manuális jóváhagyás esetén a felhasználók megtekinthetik a függőben lévő kérést Private Link portálon a kérelem jóváhagyásához/elutasításához.
- location
- string
A privát végpont helye, alapértelmezés szerint a munkaterület helye
- show_output
- bool
A munkaterület létrehozásának előrehaladását jelző jelző
Válaszok
A létrehozott PrivateEndPoint-objektum.
Visszatérési típus
create
Hozzon létre egy új Azure Machine Learning-munkaterületet.
Kivételt jelez, ha a munkaterület már létezik, vagy a munkaterület egyik követelménye sem teljesül.
static create(name, auth=None, subscription_id=None, resource_group=None, location=None, create_resource_group=True, sku='basic', tags=None, friendly_name=None, storage_account=None, key_vault=None, app_insights=None, container_registry=None, adb_workspace=None, primary_user_assigned_identity=None, cmk_keyvault=None, resource_cmk_uri=None, hbi_workspace=False, default_cpu_compute_target=None, default_gpu_compute_target=None, private_endpoint_config=None, private_endpoint_auto_approval=True, exist_ok=False, show_output=True, user_assigned_identity_for_cmk_encryption=None, system_datastores_auth_mode='accessKey', v1_legacy_mode=None)Paraméterek
- name
- str
Az új munkaterület neve. A név hossza 2–32 karakter lehet. A név első karakterének alfanumerikusnak (betűnek vagy számnak) kell lennie, de a név többi része tartalmazhat alfanumerikus, kötőjeleket és aláhúzásjeleket. A térköz nem engedélyezett.
A hitelesítési objektum. További részletekért lásd: https://aka.ms/aml-notebook-auth. Ha nincs, a rendszer az alapértelmezett Azure CLI-hitelesítő adatokat használja, vagy az API hitelesítő adatokat kér.
- subscription_id
- str
Az új munkaterülethez tartozó előfizetés előfizetés-azonosítója. A paraméterre akkor van szükség, ha a felhasználó több előfizetéshez is hozzáfér.
- resource_group
- str
A munkaterületet tartalmazó Azure-erőforráscsoport. A paraméter alapértelmezés szerint a munkaterület nevének mutációja.
- location
- str
A munkaterület helye. A paraméter alapértelmezett értéke az erőforráscsoport helye. A helynek az Azure Machine Learning támogatott régiójának kell lennie.
- create_resource_group
- bool
Azt jelzi, hogy létre kívánja-e hozni az erőforráscsoportot, ha az nem létezik.
- sku
- str
A paraméter a visszamenőleges kompatibilitás érdekében jelen van, és figyelmen kívül lesz hagyva.
- friendly_name
- str
A munkaterület nem kötelező rövid neve, amely megjeleníthető a felhasználói felületen.
- storage_account
- str
Egy meglévő tárfiók Azure-erőforrás-azonosító formátumban. A munkaterület a tárolót fogja használni a futtatási kimenetek, kódok, naplók stb. mentéséhez. Ha nincs, létrejön egy új tárfiók.
- key_vault
- str
Egy meglévő kulcstartó Azure-erőforrás-azonosító formátumban. Az Azure-erőforrás-azonosító formátumának részleteiért tekintse meg az alábbi példakódot. A kulcstartót a munkaterület fogja használni a munkaterülethez a felhasználók által hozzáadott hitelesítő adatok tárolására. Ha nincs, létrejön egy új kulcstartó.
- app_insights
- str
Egy meglévő Application Insights Azure-erőforrás-azonosító formátumban. Az Azure-erőforrás-azonosító formátumának részleteiért tekintse meg az alábbi példakódot. A munkaterület az Application Insights használatával naplózza a webszolgáltatási eseményeket. Ha nincs, létrejön egy új Application Insights.
- container_registry
- str
Egy meglévő tárolóregisztrációs adatbázis Azure-erőforrás-azonosító formátumban (az Azure-erőforrás-azonosító formátumának részleteiért tekintse meg az alábbi példakódot). A munkaterület a tárolóregisztrációs adatbázist fogja használni a kísérletezési és webszolgáltatási rendszerképek lekéréséhez és leküldéséhez. Ha nincs, a rendszer csak szükség esetén hoz létre új tárolóregisztrációs adatbázist, a munkaterület létrehozásával együtt nem.
- adb_workspace
- str
Egy meglévő Adb-munkaterület Azure-erőforrás-azonosító formátumban (az Azure-erőforrás-azonosító formátumának részleteiért tekintse meg az alábbi példakódot). A rendszer az Adb-munkaterületet használja a munkaterülethez való kapcsolódáshoz. Ha nincs, a munkaterület-hivatkozás nem fog megtörténni.
- primary_user_assigned_identity
- str
A munkaterületet képviselő felhasználó által hozzárendelt identitás erőforrás-azonosítója
- cmk_keyvault
- str
Az ügyfél által felügyelt kulcsot tartalmazó kulcstartó Azure-erőforrás-azonosító formátumban:/subscriptions/<azure-subscription-id>/resourcegroups/<azure-resource-group>/providers/microsoft.keyvault/vaults/<azure-keyvault-name> Például: "/subscriptions/d139f240-94e6-4175-87a7-954b9d27db16/resourcegroups/myresourcegroup/providers/microsoft.keyvault/vaults/mykeyvault" Az Azure-erőforrás-azonosító formátumával kapcsolatos további részletekért tekintse meg az alábbi Megjegyzésekben található példakódot.
- resource_cmk_uri
- str
Az ügyfél által felügyelt kulcs kulcs URI-ja az inaktív adatok titkosításához.
Az URI formátuma: https://<keyvault-dns-name>/keys/<key-name>/<key-version>.
Például: ""https://mykeyvault.vault.azure.net/keys/mykey/bc5dce6d01df49w2na7ffb11a2ee008b.
Tekintse meg a https://docs.microsoft.com/azure-stack/user/azure-stack-key-vault-manage-portal kulcsok létrehozásának és URI-jának beszerzésének lépéseit.
- hbi_workspace
- bool
Meghatározza, hogy a munkaterület tartalmaz-e magas üzleti hatású (HBI) adatokat, azaz bizalmas üzleti adatokat tartalmaz-e. Ez a jelző csak a munkaterület létrehozásakor állítható be. Az értéke nem módosítható a munkaterület létrehozása után. Az alapértelmezett érték a Hamis.
Igaz értékre állítva a rendszer további titkosítási lépéseket hajt végre, és az SDK-összetevőtől függően a rendszer a belsőleg gyűjtött telemetriában újrakijelzett információkat eredményez. További információ: Adattitkosítás.
Ha ez a jelző True (Igaz) értékre van állítva, az egyik lehetséges hatás a problémák hibaelhárításával kapcsolatos megnövekedett nehézség. Ez azért fordulhat elő, mert a rendszer nem küld el bizonyos telemetriai adatokat a Microsoftnak, és kevésbé látható a sikerességi arányok és a problématípusok, ezért előfordulhat, hogy nem tud proaktívan reagálni, ha ez a jelző Igaz. A javaslat az alapértelmezett False (Hamis) értéket használja ehhez a jelzőhöz, kivéve, ha szigorúan igaz értékre van szükség.
- default_cpu_compute_target
- AmlComputeProvisioningConfiguration
(ELAVULT) A cpu-számítás létrehozásához használt konfiguráció. A paraméter alapértelmezés szerint {min_nodes=0, max_nodes=2, vm_size="STANDARD_DS2_V2", vm_priority="dedicated"} Ha nincs, nem jön létre számítás.
- default_gpu_compute_target
- AmlComputeProvisioningConfiguration
(ELAVULT) Gpu-számítás létrehozásához használt konfiguráció. A paraméter alapértelmezés szerint {min_nodes=0, max_nodes=2, vm_size="STANDARD_NC6", vm_priority="dedicated"} Ha nincs, nem jön létre számítás.
- private_endpoint_config
- PrivateEndPointConfig
A privát végpont konfigurációja, amely privát végpontot hoz létre az Azure ML-munkaterületen.
- private_endpoint_auto_approval
- bool
Logikai jelző, amely azt jelzi, hogy a privát végpont létrehozását automatikusan vagy manuálisan jóvá kell-e hagyni a Azure Private Link Centerben. Manuális jóváhagyás esetén a felhasználók megtekinthetik a függőben lévő kérést Private Link portálon a kérelem jóváhagyásához/elutasításához.
- exist_ok
- bool
Azt jelzi, hogy ez a módszer sikeres-e, ha a munkaterület már létezik. Ha Hamis, ez a metódus meghiúsul, ha a munkaterület létezik. Ha igaz, ez a metódus a meglévő munkaterületet adja vissza, ha létezik.
- show_output
- bool
Azt jelzi, hogy ez a metódus kiírja-e a növekményes folyamatot.
- user_assigned_identity_for_cmk_encryption
- str
A felhasználó által hozzárendelt identitás erőforrás-azonosítója, amelyet az ügyfélkezelési kulcs eléréséhez kell használni
- system_datastores_auth_mode
- str
Meghatározza, hogy használjon-e hitelesítő adatokat a munkaterület "workspaceblobstore" és "workspacefilestore" rendszeradattáraihoz. Az alapértelmezett érték az "accessKey", amely esetben a munkaterület hitelesítő adatokkal hozza létre a rendszeradattárakat. Ha az "identitás" értékre van állítva, a munkaterület hitelesítő adatok nélkül hozza létre a rendszeradattárakat.
- v1_legacy_mode
- bool
A v2 API-szolgáltatás használatának megakadályozása nyilvános Azure-Resource Manager
Válaszok
A munkaterület-objektum.
Visszatérési típus
Kivételek
A munkaterület létrehozásával kapcsolatos problémák esetén merült fel.
Megjegyzések
Ez az első példa csak minimális specifikációt igényel, és az összes függő erőforrás és az erőforráscsoport automatikusan létrejön.
from azureml.core import Workspace
ws = Workspace.create(name='myworkspace',
subscription_id='<azure-subscription-id>',
resource_group='myresourcegroup',
create_resource_group=True,
location='eastus2')
Az alábbi példa bemutatja, hogyan használhatja újra a meglévő Azure-erőforrásokat az Azure-erőforrás-azonosító formátum használatával. Az adott Azure-erőforrásazonosítók az Azure Portalon vagy az SDK-on keresztül kérhetők le. Ez feltételezi, hogy az erőforráscsoport, a tárfiók, a kulcstartó, az App Insights és a tárolóregisztrációs adatbázis már létezik.
import os
from azureml.core import Workspace
from azureml.core.authentication import ServicePrincipalAuthentication
service_principal_password = os.environ.get("AZUREML_PASSWORD")
service_principal_auth = ServicePrincipalAuthentication(
tenant_id="<tenant-id>",
username="<application-id>",
password=service_principal_password)
ws = Workspace.create(name='myworkspace',
auth=service_principal_auth,
subscription_id='<azure-subscription-id>',
resource_group='myresourcegroup',
create_resource_group=False,
location='eastus2',
friendly_name='My workspace',
storage_account='subscriptions/<azure-subscription-id>/resourcegroups/myresourcegroup/providers/microsoft.storage/storageaccounts/mystorageaccount',
key_vault='subscriptions/<azure-subscription-id>/resourcegroups/myresourcegroup/providers/microsoft.keyvault/vaults/mykeyvault',
app_insights='subscriptions/<azure-subscription-id>/resourcegroups/myresourcegroup/providers/microsoft.insights/components/myappinsights',
container_registry='subscriptions/<azure-subscription-id>/resourcegroups/myresourcegroup/providers/microsoft.containerregistry/registries/mycontainerregistry',
exist_ok=False)
delete
Törölje az Azure Machine Learning-munkaterülethez társított erőforrásokat.
delete(delete_dependent_resources=False, no_wait=False)Paraméterek
- delete_dependent_resources
- bool
Törli-e a munkaterülethez társított erőforrásokat, például a tárolóregisztrációs adatbázist, a tárfiókot, a kulcstartót és az Application Insightsot. Az alapértelmezett érték a Hamis. Az erőforrások törléséhez állítsa a True (Igaz) értéket.
Válaszok
Sikeres esetben nincs; ellenkező esetben hibát jelez.
Visszatérési típus
delete_connection
Törölje a munkaterület kapcsolatát.
delete_connection(name)Paraméterek
delete_private_endpoint_connection
Törölje a munkaterület privát végponti kapcsolatát.
delete_private_endpoint_connection(private_endpoint_connection_name)Paraméterek
- private_endpoint_connection_name
- str
A privát végponti kapcsolat egyedi neve a munkaterületen
diagnose_workspace
Munkaterület beállítási problémáinak diagnosztizálása.
diagnose_workspace(diagnose_parameters)Paraméterek
- diagnose_parameters
- <xref:_restclient.models.DiagnoseWorkspaceParameters>
A munkaterület állapotának diagnosztizálásának paramétere
Válaszok
Az AzureOperationPoller egy példánya, amely a DiagnoseResponseResult értéket adja vissza
Visszatérési típus
from_config
Munkaterület-objektumot ad vissza egy meglévő Azure Machine Learning-munkaterületről.
Beolvassa a munkaterület konfigurációját egy fájlból. Kivételt jelez, ha a konfigurációs fájl nem található.
A metódus egyszerű módot kínál arra, hogy ugyanazt a munkaterületet több Python-jegyzetfüzetben vagy -projektben újra felhasználja. A felhasználók a metódussal write_config menthetik a munkaterület Azure Resource Manager (ARM) tulajdonságait, és ezzel a módszerrel tölthetik be ugyanazt a munkaterületet különböző Python-jegyzetfüzetekben vagy -projektekben a munkaterület ARM-tulajdonságainak módosítása nélkül.
static from_config(path=None, auth=None, _logger=None, _file_name=None)Paraméterek
- path
- str
A kereséshez a konfigurációs fájl vagy a kezdőkönyvtár elérési útja. A paraméter alapértelmezés szerint az aktuális könyvtárban indítja el a keresést.
A hitelesítési objektum. További részletekért lásd: https://aka.ms/aml-notebook-auth. Ha nincs, a rendszer az alapértelmezett Azure CLI-hitelesítő adatokat használja, vagy az API hitelesítő adatokat kér.
- _file_name
- str
Lehetővé teszi a konfigurációs fájl nevének felülírását, hogy megkeresse, ha az elérési út könyvtárelérési út.
Válaszok
Egy meglévő Azure ML-munkaterület munkaterület-objektuma.
Visszatérési típus
get
Egy meglévő Azure Machine Learning-munkaterület munkaterület-objektumát adja vissza.
Kivételt jelez, ha a munkaterület nem létezik, vagy a szükséges mezők nem azonosítják egyedileg a munkaterületet.
static get(name, auth=None, subscription_id=None, resource_group=None, location=None, cloud='AzureCloud', id=None)Paraméterek
A hitelesítési objektum. További részletekért lásd: https://aka.ms/aml-notebook-auth. Ha nincs, a rendszer az alapértelmezett Azure CLI-hitelesítő adatokat használja, vagy az API hitelesítő adatokat kér.
- subscription_id
- str
A használni kívánt előfizetés-azonosító. A paraméterre akkor van szükség, ha a felhasználó több előfizetéshez is hozzáfér.
- resource_group
- str
A használni kívánt erőforráscsoport. Ha nincs, a metódus az előfizetés összes erőforráscsoportjában keres.
- cloud
- str
A célfelhő neve. Az "AzureCloud", az "AzureChinaCloud" vagy az "AzureUSGovernment" egyike lehet. Ha nincs megadva felhő, az "AzureCloud" lesz használva.
Válaszok
A munkaterület-objektum.
Visszatérési típus
get_connection
A munkaterület kapcsolatának lekérése.
get_connection(name)Paraméterek
get_default_compute_target
Kérje le a munkaterület alapértelmezett számítási célját.
get_default_compute_target(type)Paraméterek
Válaszok
Az adott számítási típus alapértelmezett számítási célja.
Visszatérési típus
get_default_datastore
Kérje le a munkaterület alapértelmezett adattárát.
get_default_datastore()Válaszok
Az alapértelmezett adattár.
Visszatérési típus
get_default_keyvault
Kérje le a munkaterület alapértelmezett Key Vault-objektumát.
get_default_keyvault()Válaszok
A munkaterülethez társított KeyVault objektum.
Visszatérési típus
get_details
Adja vissza a munkaterület adatait.
get_details()Válaszok
A munkaterület részletei szótár formátumban.
Visszatérési típus
Megjegyzések
A visszaadott szótár a következő kulcs-érték párokat tartalmazza.
id: erre a munkaterületi erőforrásra mutató URI, amely tartalmazza az előfizetés azonosítóját, az erőforráscsoportot és a munkaterület nevét.
name: A munkaterület neve.
location: A munkaterület régiója.
type: A(z) "{providerName}/workspaces" formátumú URI.
tags: Jelenleg nincs használatban.
workspaceid: A munkaterület azonosítója.
description: Jelenleg nincs használatban.
friendlyName: A felhasználói felületen megjelenő munkaterület rövid neve.
creationTime: A munkaterület létrehozásának időpontja ISO8601 formátumban.
containerRegistry: A munkaterület tárolóregisztrációs adatbázisa, amely a kísérletezési és a webszolgáltatási rendszerképek lekéréséhez és leküldéséhez is használható.
keyVault: A munkaterület kulcstartója, amellyel a felhasználók a munkaterülethez hozzáadott hitelesítő adatokat tárolják.
applicationInsights: A munkaterület az Application Insights használatával naplózza a webszolgáltatási eseményeket.
identityPrincipalId:
identityTenantId
identityType
storageAccount: A munkaterület a futtatási kimenetek, a kód, a naplók stb. mentésére fogja használni a tárolót.
termékváltozat: A munkaterület termékváltozata (más néven kiadás). A paraméter a visszamenőleges kompatibilitás érdekében jelen van, és figyelmen kívül lesz hagyva.
resourceCmkUri: Az ügyfél által kezelt kulcs URI-ja az inaktív adatok titkosításához. Tekintse meg a https://docs.microsoft.com/en-us/azure-stack/user/azure-stack-key-vault-manage-portal?view=azs-1910 kulcsok létrehozásának és URI-jának beszerzésének lépéseit.
hbiWorkspace: Meghatározza, hogy az ügyféladatok nagy üzleti hatással vannak-e.
imageBuildCompute: A rendszerkép-létrehozás számítási célja.
systemDatastoresAuthMode: Meghatározza, hogy a "workspaceblobstore" és a "workspacefilestore" munkaterület rendszeradattáraihoz használjon-e hitelesítő adatokat. Az alapértelmezett érték az "accessKey", amely esetben a munkaterület hitelesítő adatokkal hozza létre a rendszeradattárakat. Ha az "identitás" értékre van állítva, a munkaterület hitelesítő adatok nélkül hozza létre a rendszeradattárakat.
További információ ezekről a kulcs-érték párokról: create.
get_mlflow_tracking_uri
Kérje le a munkaterület MLflow-nyomkövetési URI-ját.
Az MLflow (https://mlflow.org/) egy nyílt forráskódú platform a gépi tanulási kísérletek nyomon követéséhez és a modellek kezeléséhez. Az MLflow naplózási API-kat használhatja az Azure Machine Learning szolgáltatással, hogy a metrikákat, modelleket és összetevőket a rendszer naplózza az Azure Machine Learning-munkaterületre.
get_mlflow_tracking_uri(_with_auth=False)Paraméterek
- _with_auth
- bool
(ELAVULT) Adjon meg hitelesítési adatokat az URI nyomon követéséhez.
Válaszok
Az MLflow-kompatibilis nyomkövetési URI.
Visszatérési típus
Megjegyzések
Az alábbi példával konfigurálhatja az MLflow-nyomkövetést az adatok Azure ML-munkaterületre való küldéséhez:
import mlflow
from azureml.core import Workspace
workspace = Workspace.from_config()
mlflow.set_tracking_uri(workspace.get_mlflow_tracking_uri())
get_run
A futtatás visszaadása a munkaterületen megadott run_id.
get_run(run_id)Paraméterek
Válaszok
A beküldött futtatás.
Visszatérési típus
list
Listázhatja az összes olyan munkaterületet, amelyhez a felhasználó hozzáféréssel rendelkezik az előfizetésen belül.
A munkaterületek listája az erőforráscsoport alapján szűrhető.
static list(subscription_id, auth=None, resource_group=None)Paraméterek
- subscription_id
- str
Az előfizetés azonosítója, amelynek a munkaterületeit listázni szeretné.
A hitelesítési objektum. További részletekért lásd: https://aka.ms/aml-notebook-auth. Ha nincs, a rendszer az alapértelmezett Azure CLI-hitelesítő adatokat használja, vagy az API hitelesítő adatokat kér.
- resource_group
- str
Erőforráscsoport a visszaadott munkaterületek szűréséhez. Ha nincs, a metódus felsorolja a megadott előfizetésen belüli összes munkaterületet.
Válaszok
Egy szótár, ahol a kulcs a munkaterület neve, az érték pedig a Munkaterület-objektumok listája.
Visszatérési típus
list_connections
A munkaterület alatti kapcsolatok listázása.
list_connections(category=None, target=None)Paraméterek
- category
list_keys
set_connection
Adjon hozzá vagy frissítsen egy kapcsolatot a munkaterület alatt.
set_connection(name, category, target, authType, value)Paraméterek
set_default_datastore
Állítsa be a munkaterület alapértelmezett adattárát.
set_default_datastore(name)Paraméterek
setup
Hozzon létre egy új munkaterületet, vagy kérjen le egy meglévő munkaterületet.
static setup()Válaszok
Munkaterület-objektum.
Visszatérési típus
sync_keys
Aktiválja a munkaterületet a kulcsok azonnali szinkronizálásához.
Ha a munkaterület bármely erőforrásának kulcsait módosítják, az automatikus frissítésük körülbelül egy órát is igénybe vehet. Ez a függvény lehetővé teszi a kulcsok kérésre történő frissítését. Példaforgatókönyv, ha a tárolókulcsok újragenerálása után azonnal hozzá kell férnie a tárolóhoz.
sync_keys(no_wait=False)Paraméterek
- no_wait
- bool
Várjon-e, amíg a munkaterület szinkronizálási kulcsai befejeződnek.
Válaszok
Sikeres esetben nincs; ellenkező esetben hibát jelez.
Visszatérési típus
update
Frissítse a munkaterülethez társított rövid nevet, leírást, címkéket, rendszerkép-összeállítási számítást és egyéb beállításokat.
update(friendly_name=None, description=None, tags=None, image_build_compute=None, service_managed_resources_settings=None, primary_user_assigned_identity=None, allow_public_access_when_behind_vnet=None, v1_legacy_mode=None)Paraméterek
- friendly_name
- str
A munkaterület felhasználóbarát neve, amely megjeleníthető a felhasználói felületen.
- service_managed_resources_settings
- <xref:azureml._base_sdk_common.workspace.models.ServiceManagedResourcesSettings>
A szolgáltatás által felügyelt erőforrások beállításai.
- primary_user_assigned_identity
- str
A felhasználó által hozzárendelt identitás erőforrás-azonosítója, amely a munkaterület identitását jelöli.
- allow_public_access_when_behind_vnet
- bool
Nyilvános hozzáférés engedélyezése privát kapcsolatú munkaterülethez.
- v1_legacy_mode
- bool
A v2 API-szolgáltatás használatának megakadályozása nyilvános Azure-Resource Manager
Válaszok
A frissített információk szótára.
Visszatérési típus
update_dependencies
Frissítse a munkaterülethez társított erőforrásokat a következő esetekben.
a) Ha egy felhasználó véletlenül töröl egy meglévő társított erőforrást, és egy új erőforrással szeretné frissíteni anélkül, hogy újra létre kellene hoznia a teljes munkaterületet. b) Ha egy felhasználó rendelkezik meglévő társított erőforrással, és le szeretné cserélni a munkaterülethez társított aktuális erőforrást. c) Ha még nem hoztak létre társított erőforrást, és egy már meglévő erőforrást szeretnének használni (csak a tárolóregisztrációs adatbázisra vonatkozik).
update_dependencies(container_registry=None, force=False)Paraméterek
- force
- bool
Ha megerősítés nélkül kényszeríti a függő erőforrások frissítését.
Visszatérési típus
write_config
Írja be a munkaterület Azure Resource Manager (ARM) tulajdonságait egy konfigurációs fájlba.
A munkaterület ARM-tulajdonságai később betölthetők a from_config metódussal. Az path alapértelmezett érték a ".azureml/" lesz az aktuális munkakönyvtárban, az file_name alapértelmezett érték pedig a "config.json".
A metódus egyszerű módot kínál ugyanazon munkaterület több Python-jegyzetfüzetben vagy -projektben való újrafelhasználására. A felhasználók ezzel a függvénnyel menthetik a munkaterület ARM-tulajdonságait, és a from_config használatával tölthetik be ugyanazt a munkaterületet különböző Python-jegyzetfüzetekben vagy -projektekben anélkül, hogy a munkaterület ARM-tulajdonságainak újraformázását használták.
write_config(path=None, file_name=None)Paraméterek
- path
- str
A felhasználó megadta a config.json fájl írásának helyét. A paraméter alapértelmezett értéke ".azureml/" az aktuális munkakönyvtárban.
- file_name
- str
A konfigurációs fájlhoz használandó név. A paraméter alapértelmezés szerint config.json.
Attribútumok
compute_targets
A munkaterületen található összes számítási cél listázása.
Válaszok
Egy szótár, amelynek kulcsát a számítási cél neve és értéke objektumként ComputeTarget adja meg.
Visszatérési típus
datasets
A munkaterület összes adathalmazának listázása.
Válaszok
Egy szótár, amely kulcsként szolgál az adathalmaz neveként és értékeként objektumként Dataset .
Visszatérési típus
datastores
A munkaterület összes adattárának listázása. Ez a művelet nem adja vissza az adattárak hitelesítő adatait.
Válaszok
Egy szótár, amely kulcsként szerepel az adattár neveként és értékeként objektumként Datastore .
Visszatérési típus
discovery_url
Adja vissza a munkaterület felderítési URL-címét.
Válaszok
A munkaterület felderítési URL-címe.
Visszatérési típus
environments
A munkaterület összes környezetének listázása.
Válaszok
Egy szótár, amely a kulcsot környezeti névként és értékként objektumként Environment használja.
Visszatérési típus
experiments
Listázz minden kísérletet a munkaterületen.
Válaszok
Egy szótár, amelynek a kulcsa a kísérlet neve, az érték Experiment pedig objektum.
Visszatérési típus
images
Adja vissza a munkaterületen lévő képek listáját.
Felvet egy hibát WebserviceException , ha probléma merült fel a modellkezelési szolgáltatással való interakció során.
Válaszok
Egy szótár képnévként és értékként, objektumként Image .
Visszatérési típus
Kivételek
Probléma lépett fel a modellkezelési szolgáltatással való interakció során.
linked_services
A munkaterület összes társított szolgáltatásának listázása.
Válaszok
Egy szótár, ahol a kulcs egy társított szolgáltatásnév, az érték pedig egy LinkedService objektum.
Visszatérési típus
location
models
Adja vissza a munkaterület modelllistáját.
Felvet egy hibát WebserviceException , ha probléma merült fel a modellkezelési szolgáltatással való interakció során.
Válaszok
A modell szótára, amelynek kulcsát modellnévként és értékként objektumként adja Model meg.
Visszatérési típus
Kivételek
Probléma lépett fel a modellkezelési szolgáltatással való interakció során.
name
private_endpoints
A munkaterület összes privát végpontjának listázása.
Válaszok
A munkaterülethez társított PrivateEndPoint-objektumok diktálása. A kulcs a privát végpont neve.
Visszatérési típus
resource_group
Adja vissza a munkaterület erőforráscsoportjának nevét.
Válaszok
Az erőforráscsoport neve.
Visszatérési típus
service_context
Adja vissza a munkaterület szolgáltatási környezetét.
Válaszok
A ServiceContext objektumot adja vissza.
Visszatérési típus
sku
Adja vissza a munkaterület termékváltozatát.
Válaszok
A munkaterület termékváltozata.
Visszatérési típus
subscription_id
Adja vissza a munkaterület előfizetés-azonosítóját.
Válaszok
Az előfizetés azonosítója.
Visszatérési típus
tags
Adja vissza a munkaterület címkéinek értékét.
Válaszok
A munkaterület címkéi.
Visszatérési típus
webservices
A munkaterületen található webszolgáltatások listájának visszaadása.
Felvet egy hibát WebserviceException , ha probléma merült fel a lista visszaadása során.
Válaszok
A munkaterületen található webszolgáltatások listája.
Visszatérési típus
Kivételek
Hiba történt a lista visszaadása során.
DEFAULT_CPU_CLUSTER_CONFIGURATION
DEFAULT_CPU_CLUSTER_CONFIGURATION = <azureml.core.compute.amlcompute.AmlComputeProvisioningConfiguration object>DEFAULT_CPU_CLUSTER_NAME
DEFAULT_CPU_CLUSTER_NAME = 'cpu-cluster'DEFAULT_GPU_CLUSTER_CONFIGURATION
DEFAULT_GPU_CLUSTER_CONFIGURATION = <azureml.core.compute.amlcompute.AmlComputeProvisioningConfiguration object>DEFAULT_GPU_CLUSTER_NAME
DEFAULT_GPU_CLUSTER_NAME = 'gpu-cluster'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: