WorkspaceOperations Kelas

WorkspaceOperations.

Anda tidak boleh membuat instans kelas ini secara langsung. Sebagai gantinya, Anda harus membuat instans MLClient yang membuat instans untuk Anda dan melampirkannya sebagai atribut.

Warisan

azure.ai.ml.operations._workspace_operations_base.WorkspaceOperationsBase

WorkspaceOperations

Konstruktor

WorkspaceOperations(operation_scope: OperationScope, service_client: AzureMachineLearningWorkspaces, all_operations: OperationsContainer, credentials: TokenCredential | None = None, **kwargs: Dict)

Parameter

operation_scope

service_client

all_operations

credentials

nilai default: None

Metode

begin_create	Buat Ruang Kerja Azure Machine Learning baru. Mengembalikan ruang kerja jika sudah ada.
begin_delete	Menghapus ruang kerja.
begin_diagnose	Mendiagnosis masalah penyiapan ruang kerja. Jika ruang kerja Anda tidak berfungsi seperti yang diharapkan, Anda dapat menjalankan diagnosis ini untuk memeriksa apakah ruang kerja telah rusak. Untuk ruang kerja titik akhir privat, ini juga akan membantu memeriksa apakah pengaturan jaringan ke ruang kerja ini dan sumber daya dependennya sebagai masalah atau tidak.
begin_provision_network	Memicu ruang kerja untuk menyediakan jaringan terkelola. Menentukan spark diaktifkan sebagai true akan mempersiapkan jaringan terkelola ruang kerja untuk mendukung Spark.
begin_sync_keys	Memicu ruang kerja untuk segera menyinkronkan kunci. Jika kunci untuk sumber daya apa pun di ruang kerja diubah, diperlukan waktu sekitar satu jam agar dapat diperbarui secara otomatis. Fungsi ini memungkinkan kunci diperbarui berdasarkan permintaan. Contoh skenarionya adalah membutuhkan akses langsung ke penyimpanan setelah meregenerasi kunci penyimpanan.
begin_update
get	Dapatkan ruang kerja berdasarkan nama.
get_keys	Dapatkan kunci untuk ruang kerja.
list	Cantumkan semua ruang kerja yang dapat diakses pengguna di grup sumber daya atau langganan saat ini.

begin_create

Buat Ruang Kerja Azure Machine Learning baru.

Mengembalikan ruang kerja jika sudah ada.

begin_create(workspace: Workspace, update_dependent_resources: bool = False, **kwargs: Dict) -> LROPoller[Workspace]

Parameter

workspace

Workspace

Diperlukan

Definisi ruang kerja.

update_dependent_resources

<xref:boolean>

Diperlukan

Apakah akan memperbarui sumber daya dependen

Mengembalikan

Instans LROPoller yang mengembalikan Ruang Kerja.

Tipe hasil

LROPoller[Workspace]

begin_delete

Menghapus ruang kerja.

begin_delete(name: str, *, delete_dependent_resources: bool, permanently_delete: bool = False, **kwargs: Dict) -> LROPoller[None]

Parameter

name

str

Diperlukan

Nama ruang kerja

delete_dependent_resources

bool

Apakah akan menghapus sumber daya yang terkait dengan ruang kerja, yaitu, registri kontainer, akun penyimpanan, brankas kunci, dan application insights. Defaultnya adalah False. Atur ke True untuk menghapus sumber daya ini.

permanently_delete

bool

Ruang kerja dihapus sementara secara default untuk memungkinkan pemulihan data ruang kerja. Atur bendera ini ke true untuk mengambil alih perilaku penghapusan sementara dan menghapus ruang kerja Anda secara permanen.

Mengembalikan

Poller untuk melacak status operasi.

Tipe hasil

LROPoller[None]

begin_diagnose

Mendiagnosis masalah penyiapan ruang kerja.

Jika ruang kerja Anda tidak berfungsi seperti yang diharapkan, Anda dapat menjalankan diagnosis ini untuk memeriksa apakah ruang kerja telah rusak. Untuk ruang kerja titik akhir privat, ini juga akan membantu memeriksa apakah pengaturan jaringan ke ruang kerja ini dan sumber daya dependennya sebagai masalah atau tidak.

begin_diagnose(name: str, **kwargs: Dict) -> LROPoller[DiagnoseResponseResultValue]

Parameter

name

str

Diperlukan

Nama ruang kerja

Mengembalikan

Poller untuk melacak status operasi.

Tipe hasil

LROPoller[DiagnoseResponseResultValue]

begin_provision_network

Memicu ruang kerja untuk menyediakan jaringan terkelola. Menentukan spark diaktifkan sebagai true akan mempersiapkan jaringan terkelola ruang kerja untuk mendukung Spark.

begin_provision_network(*, workspace_name: str | None = None, include_spark: bool = False, **kwargs) -> LROPoller[ManagedNetworkProvisionStatus]

Parameter

workspace_name

str

Nama ruang kerja.

include_spark

Apakah jaringan terkelola ruang kerja harus bersiap untuk mendukung Spark.

Mengembalikan

Instans LROPoller.

Tipe hasil

LROPoller[ManagedNetworkProvisionStatus]

begin_sync_keys

Memicu ruang kerja untuk segera menyinkronkan kunci. Jika kunci untuk sumber daya apa pun di ruang kerja diubah, diperlukan waktu sekitar satu jam agar dapat diperbarui secara otomatis. Fungsi ini memungkinkan kunci diperbarui berdasarkan permintaan. Contoh skenarionya adalah membutuhkan akses langsung ke penyimpanan setelah meregenerasi kunci penyimpanan.

begin_sync_keys(name: str | None = None) -> LROPoller

Parameter

name

str

Diperlukan

Nama ruang kerja.

Mengembalikan

Instans LROPoller yang mengembalikan Tidak Ada atau hasil kunci sinkronisasi.

Tipe hasil

LROPoller[None]

begin_update

begin_update(workspace: Workspace, *, update_dependent_resources: bool = False, **kwargs: Dict) -> LROPoller[Workspace]

get

Dapatkan ruang kerja berdasarkan nama.

get(name: str | None = None, **kwargs: Dict) -> Workspace

Parameter

name

str

Diperlukan

Nama ruang kerja.

Mengembalikan

Ruang kerja dengan nama yang disediakan.

Tipe hasil

Workspace

get_keys

Dapatkan kunci untuk ruang kerja.

get_keys(name: str | None = None) -> WorkspaceKeys

Parameter

name

str

Diperlukan

Nama ruang kerja.

Mengembalikan

Kunci sumber daya dependen ruang kerja.

Tipe hasil

WorkspaceKeys

list

Cantumkan semua ruang kerja yang dapat diakses pengguna di grup sumber daya atau langganan saat ini.

list(*, scope: str = 'resource_group') -> Iterable[Workspace]

Parameter

scope

str

cakupan daftar, "resource_group" atau "langganan", default ke "resource_group"

Mengembalikan

Iterator seperti instans objek Ruang Kerja

Tipe hasil

ItemPaged[Workspace]