from azure.ai.ml.entities import AzureBlobDatastore
from azure.ai.ml import MLClient
ml_client = MLClient.from_config()
store = AzureBlobDatastore(
name="",
description="",
account_name="",
container_name=""
)
ml_client.create_or_update(store)
from azure.ai.ml.entities import AzureBlobDatastore
from azure.ai.ml.entities import AccountKeyConfiguration
from azure.ai.ml import MLClient
ml_client = MLClient.from_config()
store = AzureBlobDatastore(
name="blob_protocol_example",
description="Datastore pointing to a blob container using https protocol.",
account_name="mytestblobstore",
container_name="data-container",
protocol="https",
credentials=AccountKeyConfiguration(
account_key="XXXxxxXXXxXXXXxxXXXXXxXXXXXxXxxXxXXXxXXXxXXxxxXXxxXXXxXxXXXxxXxxXXXXxxxxxXXxxxxxxXXXxXXX"
),
)
ml_client.create_or_update(store)
from azure.ai.ml.entities import AzureBlobDatastore
from azure.ai.ml.entities import SasTokenConfiguration
from azure.ai.ml import MLClient
ml_client = MLClient.from_config()
store = AzureBlobDatastore(
name="blob_sas_example",
description="Datastore pointing to a blob container using SAS token.",
account_name="mytestblobstore",
container_name="data-container",
credentials=SasTokenConfiguration(
sas_token= "?xx=XXXX-XX-XX&xx=xxxx&xxx=xxx&xx=xxxxxxxxxxx&xx=XXXX-XX-XXXXX:XX:XXX&xx=XXXX-XX-XXXXX:XX:XXX&xxx=xxxxx&xxx=XXxXXXxxxxxXXXXXXXxXxxxXXXXXxxXXXXXxXXXXxXXXxXXxXX"
),
)
ml_client.create_or_update(store)
次の YAML ファイルを作成します (必ず、適切な値を更新してください)。
# my_blob_datastore.yml
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/azureBlob.schema.json
name: my_blob_ds # add your datastore name here
type: azure_blob
description: here is a description # add a datastore description here
account_name: my_account_name # add the storage account name here
container_name: my_container_name # add the storage container name here
CLI で Azure Machine Learning データストアを作成します。
az ml datastore create --file my_blob_datastore.yml
from azure.ai.ml.entities import AzureDataLakeGen2Datastore
from azure.ai.ml import MLClient
ml_client = MLClient.from_config()
store = AzureDataLakeGen2Datastore(
name="",
description="",
account_name="",
filesystem=""
)
ml_client.create_or_update(store)
from azure.ai.ml.entities import AzureDataLakeGen2Datastore
from azure.ai.ml.entities._datastore.credentials import ServicePrincipalCredentials
from azure.ai.ml import MLClient
ml_client = MLClient.from_config()
store = AzureDataLakeGen2Datastore(
name="adls_gen2_example",
description="Datastore pointing to an Azure Data Lake Storage Gen2.",
account_name="mytestdatalakegen2",
filesystem="my-gen2-container",
credentials=ServicePrincipalCredentials(
tenant_id= "XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX",
client_id= "XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX",
client_secret= "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX",
),
)
ml_client.create_or_update(store)
この YAML ファイルを作成します (値の更新)。
# my_adls_datastore.yml
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/azureDataLakeGen2.schema.json
name: adls_gen2_credless_example
type: azure_data_lake_gen2
description: Credential-less datastore pointing to an Azure Data Lake Storage Gen2.
account_name: mytestdatalakegen2
filesystem: my-gen2-container
CLI で Azure Machine Learning データストアを作成します。
az ml datastore create --file my_adls_datastore.yml
この YAML ファイルを作成します (値の更新)。
# my_adls_datastore.yml
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/azureDataLakeGen2.schema.json
name: adls_gen2_example
type: azure_data_lake_gen2
description: Datastore pointing to an Azure Data Lake Storage Gen2.
account_name: mytestdatalakegen2
filesystem: my-gen2-container
credentials:
tenant_id: XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX
client_id: XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX
client_secret: XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
CLI で Azure Machine Learning データストアを作成します。
az ml datastore create --file my_adls_datastore.yml
from azure.ai.ml.entities import AzureFileDatastore
from azure.ai.ml.entities import AccountKeyConfiguration
from azure.ai.ml import MLClient
ml_client = MLClient.from_config()
store = AzureFileDatastore(
name="file_example",
description="Datastore pointing to an Azure File Share.",
account_name="mytestfilestore",
file_share_name="my-share",
credentials=AccountKeyConfiguration(
account_key= "XXXxxxXXXxXXXXxxXXXXXxXXXXXxXxxXxXXXxXXXxXXxxxXXxxXXXxXxXXXxxXxxXXXXxxxxxXXxxxxxxXXXxXXX"
),
)
ml_client.create_or_update(store)
from azure.ai.ml.entities import AzureFileDatastore
from azure.ai.ml.entities import SasTokenConfiguration
from azure.ai.ml import MLClient
ml_client = MLClient.from_config()
store = AzureFileDatastore(
name="file_sas_example",
description="Datastore pointing to an Azure File Share using SAS token.",
account_name="mytestfilestore",
file_share_name="my-share",
credentials=SasTokenConfiguration(
sas_token="?xx=XXXX-XX-XX&xx=xxxx&xxx=xxx&xx=xxxxxxxxxxx&xx=XXXX-XX-XXXXX:XX:XXX&xx=XXXX-XX-XXXXX:XX:XXX&xxx=xxxxx&xxx=XXxXXXxxxxxXXXXXXXxXxxxXXXXXxxXXXXXxXXXXxXXXxXXxXX"
),
)
ml_client.create_or_update(store)
from azure.ai.ml.entities import AzureDataLakeGen1Datastore
from azure.ai.ml import MLClient
ml_client = MLClient.from_config()
store = AzureDataLakeGen1Datastore(
name="",
store_name="",
description="",
)
ml_client.create_or_update(store)
from azure.ai.ml.entities import AzureDataLakeGen1Datastore
from azure.ai.ml.entities._datastore.credentials import ServicePrincipalCredentials
from azure.ai.ml import MLClient
ml_client = MLClient.from_config()
store = AzureDataLakeGen1Datastore(
name="adls_gen1_example",
description="Datastore pointing to an Azure Data Lake Storage Gen1.",
store_name="mytestdatalakegen1",
credentials=ServicePrincipalCredentials(
tenant_id= "XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX",
client_id= "XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX",
client_secret= "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX",
),
)
ml_client.create_or_update(store)
この YAML ファイルを作成します (値の更新)。
# my_adls_datastore.yml
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/azureDataLakeGen1.schema.json
name: alds_gen1_credless_example
type: azure_data_lake_gen1
description: Credential-less datastore pointing to an Azure Data Lake Storage Gen1.
store_name: mytestdatalakegen1
CLI で Azure Machine Learning データストアを作成します。
az ml datastore create --file my_adls_datastore.yml
この YAML ファイルを作成します (値の更新)。
# my_adls_datastore.yml
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/azureDataLakeGen1.schema.json
name: adls_gen1_example
type: azure_data_lake_gen1
description: Datastore pointing to an Azure Data Lake Storage Gen1.
store_name: mytestdatalakegen1
credentials:
tenant_id: XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX
client_id: XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX
client_secret: XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
CLI で Azure Machine Learning データストアを作成します。
az ml datastore create --file my_adls_datastore.yml
OneLake (Microsoft Fabric) データストア (プレビュー) を作成する
このセクションでは、OneLake データストアを作成するためのさまざまなオプションについて説明します。 OneLake データストアは Microsoft Fabric の一部です。 現在、Azure Machine Learning では、フォルダーとファイルおよび Amazon S3 ショートカットを含む Microsoft Fabric レイクハウスの成果物への接続がサポートされています。 レイクハウスについて詳しくは、「Microsoft Fabric のレイクハウスとは?」をご覧ください。
OneLake データストアを作成するには、次のものが必要です
エンドポイント
ファブリック ワークスペース名または GUID
成果物名または GUID
Microsoft Fabric インスタンスからの情報。 これら 3 つのスクリーンショットは、Microsoft Fabric インスタンスから必要な 3 つの情報リソースを取得する様子を示しています。