マネージド仮想ネットワークでマネージド コンピューティングを使用する

Azure Machine Learning マネージド仮想ネットワークでコンピューティング クラスターまたはコンピューティング インスタンスを構成する方法について説明します。

マネージド ネットワークを使用する場合、Azure Machine Learning で管理されるコンピューティング リソースは仮想ネットワークに参加できます。 Azure Machine Learning コンピューティング クラスター、コンピューティング インスタンス、マネージド オンライン エンドポイントが、マネージド ネットワークに作成されます。

この記事では、マネージド ネットワークでのコンピューティング クラスターとコンピューティング インスタンスの構成に焦点を当てています。 マネージド オンライン エンドポイントの詳細については、「ネットワーク分離を使用してオンライン エンドポイントをセキュリティで保護する」を参照してください。

重要

サーバーレス Spark ジョブの使用を計画している場合は、構成情報に関するマネージド仮想ネットワークの記事を参照してください。 マネージド仮想ネットワークを構成する場合は、次の手順に従う必要があります。

前提条件

この記事の手順に従う前に、次の前提条件が満たされていることをご確認ください。

Azure CLI

• マネージド仮想ネットワークを使用するように構成された Azure Machine Learning ワークスペース。

• Azure CLI と Azure CLI の ml 拡張機能。 詳しくは、CLI (v2) のインストール、設定、使用に関するページをご覧ください。

  ヒント

  Azure Machine Learning マネージド仮想ネットワークは 2023 年 5 月 23 日に導入されました。 以前のバージョンの ml 拡張機能を使っている場合は、必要に応じてこの記事の例で機能するように更新します。 拡張機能を更新するには、次の Azure CLI コマンドを使います。

  az extension update -n ml
  

• この記事の CLI の例では、Bash (または互換性のある) シェルを使用していることを前提としています。 たとえば、Linux システムや Linux 用 Windows サブシステムなどです。

• この記事の Azure CLI の例では、ワークスペースの名前を表す ws と、リソース グループの名前を表す rg を使っています。 実際の Azure サブスクリプションでこれらのコマンドを使う場合は、必要に応じてこれらの値を変更してください。

Python SDK

• マネージド仮想ネットワークを使用するように構成された Azure Machine Learning ワークスペース。

• Azure Machine Learning Python SDK v2。 SDK の詳細については、「Azure Machine Learning 用 Python SDK v2 のインストール」を参照してください。

  ヒント

  Azure Machine Learning マネージド仮想ネットワークは 2023 年 5 月 23 日に導入されました。 以前のバージョンの SDK をインストールしている場合は、必要に応じてこの記事の例で機能するように更新します。 SDK を更新するには、次のコマンドを使います。

  pip install --upgrade azure-ai-ml azure-identity
  

• この記事の例では、コードが次の Python で始まることを想定しています。 このコードでは、マネージド VNet を使ってワークスペースを作成するときに必要なクラスをインポートし、Azure サブスクリプションとリソース グループの変数を設定し、ml_client を作成します。

  from azure.ai.ml import MLClient
  from azure.ai.ml.entities import (
      Workspace,
      ManagedNetwork,
      IsolationMode,
      ServiceTagDestination,
      PrivateEndpointDestination,
      FqdnDestination
  )
  from azure.identity import DefaultAzureCredential
  
  # Replace with the values for your Azure subscription and resource group.
  subscription_id = "<SUBSCRIPTION_ID>"
  resource_group = "<RESOURCE_GROUP>"
  
  # get a handle to the subscription
  ml_client = MLClient(DefaultAzureCredential(), subscription_id, resource_group)
  

• マネージド仮想ネットワークを使用するように構成された Azure Machine Learning ワークスペース。

コンピューティング リソースを構成する

マネージド仮想ネットワークでコンピューティング クラスターとコンピューティング インスタンスを構成する方法については、次のタブを使用してください。

ヒント

マネージド仮想ネットワークを使用すると、コンピューティング クラスターとコンピューティング インスタンスがマネージド ネットワークに自動的に作成されます。 次の手順では、パブリック IP アドレスを使用しないようにコンピューティング リソースを構成することに重点を当てています。

Azure CLI

パブリック IP のないコンピューティング クラスターを作成するには、次のコマンドを使用します。

az ml compute create --name cpu-cluster --resource-group rg --workspace-name ws --type AmlCompute --set enable_node_public_ip=False

パブリック IP のないコンピューティング インスタンスを作成するには、次のコマンドを使用します。

az ml compute create --name myci --resource-group rg --workspace-name ws --type ComputeInstance --set enable_node_public_ip=False

Python SDK

次の Python SDK の例は、パブリック IP のないコンピューティング クラスターとコンピューティング インスタンスを作成する方法を示しています。

from azure.ai.ml.entities import AmlCompute

# Create a compute cluster
compute_cluster = AmlCompute(
    name="mycomputecluster,
    size="STANDARD_D2_V2",
    min_instances=0,
    max_instances=4,
    enable_node_public_ip=False
)
ml_client.begin_create_or_update(entity=compute_cluster)

# Create a compute instance
from azure.ai.ml.entities import ComputeInstance

compute_instance = ComputeInstance(
    name="mycomputeinstance",
    size="STANDARD_DS3_V2",
    enable_node_public_ip=False
)
ml_client.begin_create_or_update(compute_instance)

Azure portal からコンピューティング クラスターまたはコンピューティング インスタンスを作成することはできません。 代わりに、次の手順を使用して、Azure Machine Learning スタジオからこれらのコンピューティングを作成します。

1. スタジオから、ワークスペースを選択します。

2. 左側のナビゲーション バーにある [コンピューティング] ページを選びます。

3. コンピューティング インスタンスまたはコンピューティング クラスターのナビゲーション バーにある [+ 新規] を選びます。

4. 必要な VM サイズと構成を設定し、次のページが表示されるまで [次へ] を選択します。

   • コンピューティング クラスターの場合は、[詳細設定] ページを使用し、[パブリック IP なし] オプションを選択してパブリック IP アドレスを削除します。

     

   • コンピューティング インスタンスの場合は、[セキュリティ] ページを使用し、[パブリック IP なし] オプションを選択してパブリック IP アドレスを削除します。

     

5. コンピューティング リソースの作成を続行します。

制限事項

• マネージド仮想ネットワークを使用する場合、サポートされていないワークスペースと異なるリージョンにコンピューティング クラスターを作成することはできません。

コンピューティング リソースの移行

既存のワークスペースがあり、それに対してマネージド仮想ネットワークを有効にする場合、現在、既存のマネージド コンピューティング リソースに対してサポートされている移行パスはありません。 既存のすべてのマネージド コンピューティング リソースを削除し、マネージド仮想ネットワークを有効にした後で再作成する必要があります。 次の一覧には、削除して再作成する必要があるコンピューティング リソースが含まれています。

• コンピューティング クラスター
• コンピューティング インスタンス
• マネージド オンライン エンドポイント

次のステップ

• マネージド仮想ネットワーク分離
• ネットワーク分離を使用してオンライン エンドポイントをセキュリティで保護する