Microsoft.MachineLearningServices ワークスペース 2019-11-01
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Bicep リソース定義
ワークスペース リソースの種類は、次を対象とする操作でデプロイできます。
- リソース グループ - リソース グループのデプロイ コマンドを参照してください
各 API バージョンの変更されたプロパティの一覧については、「 変更ログ」を参照してください。
リソース形式
Microsoft.MachineLearningServices/workspaces リソースを作成するには、次の Bicep をテンプレートに追加します。
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'
}
}
プロパティ値
workspaces
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| name | リソース名 | string (必須) 文字制限: 3 から 33 有効な文字: 英数字、ハイフン、およびアンダースコア。 |
| location | リソースの場所を指定します。 | string |
| tags | キーと値のペアとして定義されたリソース タグが含まれます。 | タグの名前と値のディクショナリ。 「テンプレート内のタグ」を参照してください |
| sku | ワークスペースの SKU。 | SKU |
| identity | リソースの ID。 | ID |
| properties | 機械学習ワークスペースのプロパティ。 | WorkspaceProperties |
ID
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| type | ID の種類。 | 'SystemAssigned' |
WorkspaceProperties
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| applicationInsights | このワークスペースに関連付けられているアプリケーション分析情報の ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません | string |
| containerRegistry | このワークスペースに関連付けられているコンテナー レジストリの ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません | string |
| description | このワークスペースの説明。 | string |
| discoveryUrl | 機械学習実験サービスのリージョン エンドポイントを識別するための探索サービスの URL | string |
| friendlyName | このワークスペースのフレンドリ名。 この名前は変更可能です | string |
| keyVault | このワークスペースに関連付けられているキー コンテナーの ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません | string |
| storageAccount | このワークスペースに関連付けられているストレージ アカウントの ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません | string |
Sku
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| name | SKU の名前 | string |
| レベル | Basic や Enterprise などの SKU のレベル | string |
クイック スタート テンプレート
次のクイックスタート テンプレートでは、このリソースの種類をデプロイします。
| Template | 説明 |
|---|---|
Azure Machine Learning ワークスペース |
このテンプレートは、暗号化されたストレージ アカウント、KeyVault、Applications Insights ログと共に、新しい Azure Machine Learning ワークスペースを作成します |
| データストア & 複数のデータセットを含む AML ワークスペースを作成する |
このテンプレートは、データストア & 複数のデータセットを含む Azure Machine Learning ワークスペースを作成します。 |
| Azure Machine Learning のエンド ツー エンドのセキュリティで保護されたセットアップ |
この Bicep テンプレートのセットは、セキュリティで保護されたセットアップで Azure Machine Learning をエンド ツー エンドで設定する方法を示しています。 この参照実装には、ワークスペース、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、アタッチされたプライベート AKS クラスターが含まれます。 |
| Azure Machine Learning のエンド ツー エンドのセキュリティで保護されたセットアップ (レガシ) |
この Bicep テンプレートのセットは、セキュリティで保護されたセットアップで Azure Machine Learning をエンド ツー エンドで設定する方法を示しています。 この参照実装には、ワークスペース、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、アタッチされたプライベート AKS クラスターが含まれます。 |
| プライベート IP アドレスを使用して AKS コンピューティング 先を作成する |
このテンプレートでは、プライベート IP アドレスを使用して、特定の Azure Machine Learning サービス ワークスペースに AKS コンピューティング ターゲットを作成します。 |
| Azure Machine Learning service ワークスペースを作成する |
このデプロイ テンプレートでは、Azure Machine Learning ワークスペースと、Azure Key Vault、Azure Storage、Azure アプリケーション Insights、Azure Container Registryなどの関連リソースを指定します。 この構成では、Azure Machine Learning の使用を開始するために必要な最小限のリソース セットについて説明します。 |
| Azure Machine Learning Service ワークスペース (CMK) を作成する |
このデプロイ テンプレートでは、Azure Machine Learning ワークスペースと、Azure Key Vault、Azure Storage、Azure アプリケーション Insights、Azure Container Registryなどの関連リソースを指定します。 この例では、カスタマー マネージド暗号化キーを使用した暗号化用に Azure Machine Learning を構成する方法を示します。 |
| Azure Machine Learning Service ワークスペース (vnet) を作成する |
このデプロイ テンプレートでは、Azure Machine Learning ワークスペースと、Azure Key Vault、Azure Storage、Azure アプリケーション Insights、Azure Container Registryなどの関連リソースを指定します。 この構成では、ネットワーク分離セットアップでの Azure Machine Learning の使用を開始するために必要なリソースのセットについて説明します。 |
| Azure Machine Learning Service ワークスペースを作成する (レガシ) |
このデプロイ テンプレートでは、Azure Machine Learning ワークスペースと、Azure Key Vault、Azure Storage、Azure アプリケーション Insights、Azure Container Registryなどの関連リソースを指定します。 この構成では、ネットワーク分離セットアップでの Azure Machine Learning の使用を開始するために必要なリソースのセットについて説明します。 |
ARM テンプレート リソース定義
ワークスペース リソースの種類は、次を対象とする操作でデプロイできます。
- リソース グループ - リソース グループのデプロイ コマンドを参照してください
各 API バージョンの変更されたプロパティの一覧については、「 変更ログ」を参照してください。
リソース形式
Microsoft.MachineLearningServices/workspaces リソースを作成するには、次の JSON をテンプレートに追加します。
{
"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"
}
}
プロパティ値
workspaces
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| type | リソースの種類 | 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces' |
| apiVersion | リソース API のバージョン | '2019-11-01' |
| name | リソース名 | string (必須) 文字制限: 3 から 33 有効な文字: 英数字、ハイフン、およびアンダースコア。 |
| location | リソースの場所を指定します。 | string |
| tags | キーと値のペアとして定義されたリソース タグが含まれます。 | タグの名前と値のディクショナリ。 「テンプレート内のタグ」を参照してください |
| sku | ワークスペースの SKU。 | SKU |
| identity | リソースの ID。 | ID |
| properties | 機械学習ワークスペースのプロパティ。 | WorkspaceProperties |
ID
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| type | ID の種類。 | 'SystemAssigned' |
WorkspaceProperties
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| applicationInsights | このワークスペースに関連付けられているアプリケーション分析情報の ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません | string |
| containerRegistry | このワークスペースに関連付けられているコンテナー レジストリの ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません | string |
| description | このワークスペースの説明。 | string |
| discoveryUrl | 機械学習実験サービスのリージョン エンドポイントを識別するための探索サービスの URL | string |
| friendlyName | このワークスペースのフレンドリ名。 この名前は変更可能です | string |
| keyVault | このワークスペースに関連付けられているキー コンテナーの ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません | string |
| storageAccount | このワークスペースに関連付けられているストレージ アカウントの ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません | string |
Sku
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| name | SKU の名前 | string |
| レベル | Basic や Enterprise などの SKU のレベル | string |
クイック スタート テンプレート
次のクイックスタート テンプレートでは、このリソースの種類をデプロイします。
| Template | 説明 |
|---|---|
| Azure Machine Learning ワークスペース |
このテンプレートは、暗号化されたストレージ アカウント、KeyVault、Applications Insights ログと共に、新しい Azure Machine Learning ワークスペースを作成します |
| データストアに複数のデータセットを含む AML ワークスペース & 作成する |
このテンプレートは、データストア & 複数のデータセットを含む Azure Machine Learning ワークスペースを作成します。 |
| Azure Machine Learning のエンドツーエンドのセキュリティで保護されたセットアップ |
この Bicep テンプレートのセットは、セキュリティで保護されたセットアップで Azure Machine Learning をエンドツーエンドで設定する方法を示しています。 この参照実装には、ワークスペース、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、アタッチされたプライベート AKS クラスターが含まれます。 |
| Azure Machine Learning のエンドツーエンドのセキュリティで保護されたセットアップ (レガシ) |
この Bicep テンプレートのセットは、セキュリティで保護されたセットアップで Azure Machine Learning をエンドツーエンドで設定する方法を示しています。 この参照実装には、ワークスペース、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、アタッチされたプライベート AKS クラスターが含まれます。 |
| プライベート IP アドレスを使用して AKS コンピューティング 先を作成する |
このテンプレートでは、プライベート IP アドレスを使用して、特定の Azure Machine Learning サービス ワークスペースに AKS コンピューティング ターゲットを作成します。 |
| Azure Machine Learning service ワークスペースを作成する |
このデプロイ テンプレートでは、Azure Machine Learning ワークスペースと、Azure Key Vault、Azure Storage、Azure アプリケーション Insights、Azure Container Registryなどの関連リソースを指定します。 この構成では、Azure Machine Learning の使用を開始するために必要な最小限のリソース セットについて説明します。 |
| Azure Machine Learning Service ワークスペース (CMK) を作成する |
このデプロイ テンプレートでは、Azure Machine Learning ワークスペースと、Azure Key Vault、Azure Storage、Azure アプリケーション Insights、Azure Container Registryなどの関連リソースを指定します。 この例では、カスタマー マネージド暗号化キーを使用した暗号化用に Azure Machine Learning を構成する方法を示します。 |
| Azure Machine Learning Service ワークスペース (vnet) を作成する |
このデプロイ テンプレートでは、Azure Machine Learning ワークスペースと、Azure Key Vault、Azure Storage、Azure アプリケーション Insights、Azure Container Registryなどの関連リソースを指定します。 この構成では、ネットワーク分離セットアップで Azure Machine Learning の使用を開始するために必要なリソースのセットについて説明します。 |
| Azure Machine Learning Service ワークスペースを作成する (レガシ) |
このデプロイ テンプレートでは、Azure Machine Learning ワークスペースと、Azure Key Vault、Azure Storage、Azure アプリケーション Insights、Azure Container Registryなどの関連リソースを指定します。 この構成では、ネットワーク分離セットアップで Azure Machine Learning の使用を開始するために必要なリソースのセットについて説明します。 |
Terraform (AzAPI プロバイダー) リソース定義
ワークスペースリソースの種類は、次を対象とする操作でデプロイできます。
- リソース グループ
各 API バージョンの変更されたプロパティの一覧については、「 変更ログ」を参照してください。
リソース形式
Microsoft.MachineLearningServices/workspaces リソースを作成するには、次の Terraform をテンプレートに追加します。
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"
}
})
}
プロパティ値
workspaces
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| type | リソースの種類 | "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2019-11-01" |
| name | リソース名 | string (必須) 文字数制限: 3 から 33 有効な文字: 英数字、ハイフン、およびアンダースコア。 |
| location | リソースの場所を指定します。 | string |
| parent_id | リソース グループにデプロイするには、そのリソース グループの ID を使用します。 | string (必須) |
| tags | キーと値のペアとして定義されたリソース タグが含まれています。 | タグ名と値のディクショナリ。 |
| sku | ワークスペースの SKU。 | SKU |
| identity | リソースの ID。 | ID |
| properties | 機械学習ワークスペースのプロパティ。 | WorkspaceProperties |
ID
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| type | ID の種類。 | "SystemAssigned" |
WorkspaceProperties
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| applicationInsights | このワークスペースに関連付けられているアプリケーション分析情報の ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません | string |
| containerRegistry | このワークスペースに関連付けられているコンテナー レジストリの ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません | string |
| description | このワークスペースの説明。 | string |
| discoveryUrl | 機械学習実験サービスのリージョン エンドポイントを識別するための探索サービスの URL | string |
| friendlyName | このワークスペースのフレンドリ名。 この名前は変更可能です | string |
| keyVault | このワークスペースに関連付けられているキー コンテナーの ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません | string |
| storageAccount | このワークスペースに関連付けられているストレージ アカウントの ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません | string |
Sku
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| name | SKU の名前 | string |
| レベル | Basic や Enterprise などの SKU のレベル | string |
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