Aree di lavoro Microsoft.MachineLearningServices 2019-11-01
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Definizione di risorsa Bicep
Il tipo di risorsa delle aree di lavoro può essere distribuito con operazioni destinate a:
Per un elenco delle proprietà modificate in ogni versione dell'API, vedere log delle modifiche.
Formato risorsa
Per creare una risorsa Microsoft.MachineLearningServices/workspaces, aggiungere il bicep seguente al modello.
resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2019-11-01' = {
name: 'string'
location: 'string'
tags: {
tagName1: 'tagValue1'
tagName2: 'tagValue2'
}
sku: {
name: 'string'
tier: 'string'
}
identity: {
type: 'SystemAssigned'
}
properties: {
applicationInsights: 'string'
containerRegistry: 'string'
description: 'string'
discoveryUrl: 'string'
friendlyName: 'string'
keyVault: 'string'
storageAccount: 'string'
}
}
Valori delle proprietà
aree di lavoro
Nome | Descrizione | Valore |
---|---|---|
nome | Nome della risorsa | stringa (obbligatorio) Limite di caratteri: 3-33 Caratteri validi: Caratteri alfanumerici, trattini e caratteri di sottolineatura. |
ubicazione | Specifica la posizione della risorsa. | corda |
Tag | Contiene tag di risorsa definiti come coppie chiave/valore. | Dizionario di nomi e valori di tag. Vedere tag nei modelli |
Sku | SKU dell'area di lavoro. | sku |
identità | Identità della risorsa. | identity |
proprietà | Proprietà dell'area di lavoro di Machine Learning. | WorkspaceProperties |
Identità
Nome | Descrizione | Valore |
---|---|---|
digitare | Tipo di identità. | 'SystemAssigned' |
WorkspaceProperties
Nome | Descrizione | Valore |
---|---|---|
applicationInsights | ID ARM di Application Insights associato a questa area di lavoro. Non è possibile modificarla dopo la creazione dell'area di lavoro | corda |
containerRegistry | ID ARM del registro contenitori associato a questa area di lavoro. Non è possibile modificarla dopo la creazione dell'area di lavoro | corda |
descrizione | Descrizione dell'area di lavoro. | corda |
discoveryUrl | URL del servizio di individuazione per identificare gli endpoint a livello di area per i servizi di sperimentazione di Machine Learning | corda |
friendlyName | Nome descrittivo per questa area di lavoro. Nome modificabile | corda |
keyVault | ID ARM dell'insieme di credenziali delle chiavi associato a questa area di lavoro. Non è possibile modificarla dopo la creazione dell'area di lavoro | corda |
storageAccount | ID ARM dell'account di archiviazione associato a questa area di lavoro. Non è possibile modificarla dopo la creazione dell'area di lavoro | corda |
Sku
Nome | Descrizione | Valore |
---|---|---|
nome | Nome dello SKU | corda |
livello | Livello dello SKU, ad esempio Basic o Enterprise | corda |
Modelli di avvio rapido
I modelli di avvio rapido seguenti distribuiscono questo tipo di risorsa.
Sagoma | Descrizione |
---|---|
dell'area di lavoro di Azure Machine Learning |
Questo modello crea una nuova area di lavoro di Azure Machine Learning, insieme a un account di archiviazione crittografato, a KeyVault e alla registrazione di Application Insights |
Creare un'area di lavoro AML con più set di dati & |
Questo modello crea un'area di lavoro di Azure Machine Learning con più set di dati & archivi dati. |
configurazione sicura end-to-end di Azure Machine Learning |
Questo set di modelli Bicep illustra come configurare l'endpoint end-to-end di Azure Machine Learning in una configurazione sicura. Questa implementazione di riferimento include l'area di lavoro, un cluster di calcolo, un'istanza di calcolo e un cluster del servizio Azure Kubernetes privato collegato. |
configurazione sicura end-to-end di Azure Machine Learning (legacy) |
Questo set di modelli Bicep illustra come configurare l'endpoint end-to-end di Azure Machine Learning in una configurazione sicura. Questa implementazione di riferimento include l'area di lavoro, un cluster di calcolo, un'istanza di calcolo e un cluster del servizio Azure Kubernetes privato collegato. |
Creare una destinazione di calcolo del servizio Azure Kubernetes con un indirizzo IP privato |
Questo modello crea una destinazione di calcolo del servizio Azure Kubernetes in un'area di lavoro del servizio Azure Machine Learning con un indirizzo IP privato. |
Creare un'area di lavoro del servizio Azure Machine Learning |
Questo modello di distribuzione specifica un'area di lavoro di Azure Machine Learning e le risorse associate, tra cui Azure Key Vault, Archiviazione di Azure, Azure Application Insights e Registro Azure Container. Questa configurazione descrive il set minimo di risorse necessarie per iniziare a usare Azure Machine Learning. |
Creare un'area di lavoro del servizio Azure Machine Learning (CMK) |
Questo modello di distribuzione specifica un'area di lavoro di Azure Machine Learning e le risorse associate, tra cui Azure Key Vault, Archiviazione di Azure, Azure Application Insights e Registro Azure Container. L'esempio illustra come configurare Azure Machine Learning per la crittografia con una chiave di crittografia gestita dal cliente. |
Creare un'area di lavoro del servizio Azure Machine Learning (vnet) |
Questo modello di distribuzione specifica un'area di lavoro di Azure Machine Learning e le risorse associate, tra cui Azure Key Vault, Archiviazione di Azure, Azure Application Insights e Registro Azure Container. Questa configurazione descrive il set di risorse necessarie per iniziare a usare Azure Machine Learning in una configurazione isolata di rete. |
Creare un'area di lavoro del servizio Azure Machine Learning (legacy) |
Questo modello di distribuzione specifica un'area di lavoro di Azure Machine Learning e le risorse associate, tra cui Azure Key Vault, Archiviazione di Azure, Azure Application Insights e Registro Azure Container. Questa configurazione descrive il set di risorse necessarie per iniziare a usare Azure Machine Learning in una configurazione isolata di rete. |
Definizione di risorsa del modello di Resource Manager
Il tipo di risorsa delle aree di lavoro può essere distribuito con operazioni destinate a:
Per un elenco delle proprietà modificate in ogni versione dell'API, vedere log delle modifiche.
Formato risorsa
Per creare una risorsa Microsoft.MachineLearningServices/workspaces, aggiungere il codice JSON seguente al modello.
{
"type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces",
"apiVersion": "2019-11-01",
"name": "string",
"location": "string",
"tags": {
"tagName1": "tagValue1",
"tagName2": "tagValue2"
},
"sku": {
"name": "string",
"tier": "string"
},
"identity": {
"type": "SystemAssigned"
},
"properties": {
"applicationInsights": "string",
"containerRegistry": "string",
"description": "string",
"discoveryUrl": "string",
"friendlyName": "string",
"keyVault": "string",
"storageAccount": "string"
}
}
Valori delle proprietà
aree di lavoro
Nome | Descrizione | Valore |
---|---|---|
digitare | Tipo di risorsa | 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces' |
apiVersion | Versione dell'API della risorsa | '2019-11-01' |
nome | Nome della risorsa | stringa (obbligatorio) Limite di caratteri: 3-33 Caratteri validi: Caratteri alfanumerici, trattini e caratteri di sottolineatura. |
ubicazione | Specifica la posizione della risorsa. | corda |
Tag | Contiene tag di risorsa definiti come coppie chiave/valore. | Dizionario di nomi e valori di tag. Vedere tag nei modelli |
Sku | SKU dell'area di lavoro. | sku |
identità | Identità della risorsa. | identity |
proprietà | Proprietà dell'area di lavoro di Machine Learning. | WorkspaceProperties |
Identità
Nome | Descrizione | Valore |
---|---|---|
digitare | Tipo di identità. | 'SystemAssigned' |
WorkspaceProperties
Nome | Descrizione | Valore |
---|---|---|
applicationInsights | ID ARM di Application Insights associato a questa area di lavoro. Non è possibile modificarla dopo la creazione dell'area di lavoro | corda |
containerRegistry | ID ARM del registro contenitori associato a questa area di lavoro. Non è possibile modificarla dopo la creazione dell'area di lavoro | corda |
descrizione | Descrizione dell'area di lavoro. | corda |
discoveryUrl | URL del servizio di individuazione per identificare gli endpoint a livello di area per i servizi di sperimentazione di Machine Learning | corda |
friendlyName | Nome descrittivo per questa area di lavoro. Nome modificabile | corda |
keyVault | ID ARM dell'insieme di credenziali delle chiavi associato a questa area di lavoro. Non è possibile modificarla dopo la creazione dell'area di lavoro | corda |
storageAccount | ID ARM dell'account di archiviazione associato a questa area di lavoro. Non è possibile modificarla dopo la creazione dell'area di lavoro | corda |
Sku
Nome | Descrizione | Valore |
---|---|---|
nome | Nome dello SKU | corda |
livello | Livello dello SKU, ad esempio Basic o Enterprise | corda |
Modelli di avvio rapido
I modelli di avvio rapido seguenti distribuiscono questo tipo di risorsa.
Sagoma | Descrizione |
---|---|
dell'area di lavoro di Azure Machine Learning |
Questo modello crea una nuova area di lavoro di Azure Machine Learning, insieme a un account di archiviazione crittografato, a KeyVault e alla registrazione di Application Insights |
Creare un'area di lavoro AML con più set di dati & |
Questo modello crea un'area di lavoro di Azure Machine Learning con più set di dati & archivi dati. |
configurazione sicura end-to-end di Azure Machine Learning |
Questo set di modelli Bicep illustra come configurare l'endpoint end-to-end di Azure Machine Learning in una configurazione sicura. Questa implementazione di riferimento include l'area di lavoro, un cluster di calcolo, un'istanza di calcolo e un cluster del servizio Azure Kubernetes privato collegato. |
configurazione sicura end-to-end di Azure Machine Learning (legacy) |
Questo set di modelli Bicep illustra come configurare l'endpoint end-to-end di Azure Machine Learning in una configurazione sicura. Questa implementazione di riferimento include l'area di lavoro, un cluster di calcolo, un'istanza di calcolo e un cluster del servizio Azure Kubernetes privato collegato. |
Creare una destinazione di calcolo del servizio Azure Kubernetes con un indirizzo IP privato |
Questo modello crea una destinazione di calcolo del servizio Azure Kubernetes in un'area di lavoro del servizio Azure Machine Learning con un indirizzo IP privato. |
Creare un'area di lavoro del servizio Azure Machine Learning |
Questo modello di distribuzione specifica un'area di lavoro di Azure Machine Learning e le risorse associate, tra cui Azure Key Vault, Archiviazione di Azure, Azure Application Insights e Registro Azure Container. Questa configurazione descrive il set minimo di risorse necessarie per iniziare a usare Azure Machine Learning. |
Creare un'area di lavoro del servizio Azure Machine Learning (CMK) |
Questo modello di distribuzione specifica un'area di lavoro di Azure Machine Learning e le risorse associate, tra cui Azure Key Vault, Archiviazione di Azure, Azure Application Insights e Registro Azure Container. L'esempio illustra come configurare Azure Machine Learning per la crittografia con una chiave di crittografia gestita dal cliente. |
Creare un'area di lavoro del servizio Azure Machine Learning (vnet) |
Questo modello di distribuzione specifica un'area di lavoro di Azure Machine Learning e le risorse associate, tra cui Azure Key Vault, Archiviazione di Azure, Azure Application Insights e Registro Azure Container. Questa configurazione descrive il set di risorse necessarie per iniziare a usare Azure Machine Learning in una configurazione isolata di rete. |
Creare un'area di lavoro del servizio Azure Machine Learning (legacy) |
Questo modello di distribuzione specifica un'area di lavoro di Azure Machine Learning e le risorse associate, tra cui Azure Key Vault, Archiviazione di Azure, Azure Application Insights e Registro Azure Container. Questa configurazione descrive il set di risorse necessarie per iniziare a usare Azure Machine Learning in una configurazione isolata di rete. |
Definizione di risorsa Terraform (provider AzAPI)
Il tipo di risorsa delle aree di lavoro può essere distribuito con operazioni destinate a:
- gruppi di risorse
Per un elenco delle proprietà modificate in ogni versione dell'API, vedere log delle modifiche.
Formato risorsa
Per creare una risorsa Microsoft.MachineLearningServices/workspaces, aggiungere terraform seguente al modello.
resource "azapi_resource" "symbolicname" {
type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2019-11-01"
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"
}
sku = {
name = "string"
tier = "string"
}
})
}
Valori delle proprietà
aree di lavoro
Nome | Descrizione | Valore |
---|---|---|
digitare | Tipo di risorsa | "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2019-11-01" |
nome | Nome della risorsa | stringa (obbligatorio) Limite di caratteri: 3-33 Caratteri validi: Caratteri alfanumerici, trattini e caratteri di sottolineatura. |
ubicazione | Specifica la posizione della risorsa. | corda |
parent_id | Per eseguire la distribuzione in un gruppo di risorse, usare l'ID del gruppo di risorse. | stringa (obbligatorio) |
Tag | Contiene tag di risorsa definiti come coppie chiave/valore. | Dizionario di nomi e valori di tag. |
Sku | SKU dell'area di lavoro. | sku |
identità | Identità della risorsa. | identity |
proprietà | Proprietà dell'area di lavoro di Machine Learning. | WorkspaceProperties |
Identità
Nome | Descrizione | Valore |
---|---|---|
digitare | Tipo di identità. | "SystemAssigned" |
WorkspaceProperties
Nome | Descrizione | Valore |
---|---|---|
applicationInsights | ID ARM di Application Insights associato a questa area di lavoro. Non è possibile modificarla dopo la creazione dell'area di lavoro | corda |
containerRegistry | ID ARM del registro contenitori associato a questa area di lavoro. Non è possibile modificarla dopo la creazione dell'area di lavoro | corda |
descrizione | Descrizione dell'area di lavoro. | corda |
discoveryUrl | URL del servizio di individuazione per identificare gli endpoint a livello di area per i servizi di sperimentazione di Machine Learning | corda |
friendlyName | Nome descrittivo per questa area di lavoro. Nome modificabile | corda |
keyVault | ID ARM dell'insieme di credenziali delle chiavi associato a questa area di lavoro. Non è possibile modificarla dopo la creazione dell'area di lavoro | corda |
storageAccount | ID ARM dell'account di archiviazione associato a questa area di lavoro. Non è possibile modificarla dopo la creazione dell'area di lavoro | corda |
Sku
Nome | Descrizione | Valore |
---|---|---|
nome | Nome dello SKU | corda |
livello | Livello dello SKU, ad esempio Basic o Enterprise | corda |