コンピューティング内のすべてのコンピューティング ノードの詳細 (IP アドレス、ポートなど) を取得します。
POST https://management.azure.com/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/{workspaceName}/computes/{computeName}/listNodes?api-version=2024-04-01
URI パラメーター
名前 |
/ |
必須 |
型 |
説明 |
computeName
|
path |
True
|
string
|
Azure Machine Learning コンピューティングの名前。
|
resourceGroupName
|
path |
True
|
string
|
リソース グループの名前。 名前の大文字と小文字は区別されます。
|
subscriptionId
|
path |
True
|
string
|
ターゲット サブスクリプションの ID。
|
workspaceName
|
path |
True
|
string
|
Azure Machine Learning ワークスペースの名前。
正規表現パターン: ^[a-zA-Z0-9][a-zA-Z0-9_-]{2,32}$
|
api-version
|
query |
True
|
string
|
この操作に使用する API バージョン。
|
応答
セキュリティ
azure_auth
Azure Active Directory OAuth2 フロー。
型:
oauth2
フロー:
implicit
Authorization URL (承認 URL):
https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/authorize
スコープ
名前 |
説明 |
user_impersonation
|
ユーザー アカウントの借用
|
例
要求のサンプル
POST https://management.azure.com/subscriptions/34adfa4f-cedf-4dc0-ba29-b6d1a69ab345/resourceGroups/testrg123/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/workspaces123/computes/compute123/listNodes?api-version=2024-04-01
/**
* Samples for Compute ListNodes.
*/
public final class Main {
/*
* x-ms-original-file:
* specification/machinelearningservices/resource-manager/Microsoft.MachineLearningServices/stable/2024-04-01/
* examples/Compute/listNodes.json
*/
/**
* Sample code: Get compute nodes information for a compute.
*
* @param manager Entry point to MachineLearningManager.
*/
public static void getComputeNodesInformationForACompute(
com.azure.resourcemanager.machinelearning.MachineLearningManager manager) {
manager.computes().listNodes("testrg123", "workspaces123", "compute123", com.azure.core.util.Context.NONE);
}
}
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package armmachinelearning_test
import (
"context"
"log"
"github.com/Azure/azure-sdk-for-go/sdk/azidentity"
"github.com/Azure/azure-sdk-for-go/sdk/resourcemanager/machinelearning/armmachinelearning/v4"
)
// Generated from example definition: https://github.com/Azure/azure-rest-api-specs/blob/9778042723206fbc582306dcb407bddbd73df005/specification/machinelearningservices/resource-manager/Microsoft.MachineLearningServices/stable/2024-04-01/examples/Compute/listNodes.json
func ExampleComputeClient_NewListNodesPager() {
cred, err := azidentity.NewDefaultAzureCredential(nil)
if err != nil {
log.Fatalf("failed to obtain a credential: %v", err)
}
ctx := context.Background()
clientFactory, err := armmachinelearning.NewClientFactory("<subscription-id>", cred, nil)
if err != nil {
log.Fatalf("failed to create client: %v", err)
}
pager := clientFactory.NewComputeClient().NewListNodesPager("testrg123", "workspaces123", "compute123", nil)
for pager.More() {
page, err := pager.NextPage(ctx)
if err != nil {
log.Fatalf("failed to advance page: %v", err)
}
for _, v := range page.Nodes {
// You could use page here. We use blank identifier for just demo purposes.
_ = v
}
// If the HTTP response code is 200 as defined in example definition, your page structure would look as follows. Please pay attention that all the values in the output are fake values for just demo purposes.
// page.AmlComputeNodesInformation = armmachinelearning.AmlComputeNodesInformation{
// Nodes: []*armmachinelearning.AmlComputeNodeInformation{
// {
// NodeID: to.Ptr("tvm-3601533753_1-20170719t162906z"),
// NodeState: to.Ptr(armmachinelearning.NodeStateRunning),
// Port: to.Ptr[int32](50000),
// PrivateIPAddress: to.Ptr("13.84.190.124"),
// PublicIPAddress: to.Ptr("13.84.190.134"),
// RunID: to.Ptr("2f378a44-38f2-443a-9f0d-9909d0b47890"),
// },
// {
// NodeID: to.Ptr("tvm-3601533753_2-20170719t162906z"),
// NodeState: to.Ptr(armmachinelearning.NodeStateIdle),
// Port: to.Ptr[int32](50001),
// PrivateIPAddress: to.Ptr("13.84.190.124"),
// PublicIPAddress: to.Ptr("13.84.190.134"),
// }},
// }
}
}
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const { AzureMachineLearningServicesManagementClient } = require("@azure/arm-machinelearning");
const { DefaultAzureCredential } = require("@azure/identity");
/**
* This sample demonstrates how to Get the details (e.g IP address, port etc) of all the compute nodes in the compute.
*
* @summary Get the details (e.g IP address, port etc) of all the compute nodes in the compute.
* x-ms-original-file: specification/machinelearningservices/resource-manager/Microsoft.MachineLearningServices/stable/2024-04-01/examples/Compute/listNodes.json
*/
async function getComputeNodesInformationForACompute() {
const subscriptionId =
process.env["MACHINELEARNING_SUBSCRIPTION_ID"] || "34adfa4f-cedf-4dc0-ba29-b6d1a69ab345";
const resourceGroupName = process.env["MACHINELEARNING_RESOURCE_GROUP"] || "testrg123";
const workspaceName = "workspaces123";
const computeName = "compute123";
const credential = new DefaultAzureCredential();
const client = new AzureMachineLearningServicesManagementClient(credential, subscriptionId);
const resArray = new Array();
for await (let item of client.computeOperations.listNodes(
resourceGroupName,
workspaceName,
computeName,
)) {
resArray.push(item);
}
console.log(resArray);
}
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using Azure;
using Azure.ResourceManager;
using System;
using System.Threading.Tasks;
using System.Xml;
using Azure.Core;
using Azure.Identity;
using Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models;
using Azure.ResourceManager.MachineLearning;
// Generated from example definition: specification/machinelearningservices/resource-manager/Microsoft.MachineLearningServices/stable/2024-04-01/examples/Compute/listNodes.json
// this example is just showing the usage of "Compute_ListNodes" operation, for the dependent resources, they will have to be created separately.
// get your azure access token, for more details of how Azure SDK get your access token, please refer to https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/azure/sdk/authentication?tabs=command-line
TokenCredential cred = new DefaultAzureCredential();
// authenticate your client
ArmClient client = new ArmClient(cred);
// this example assumes you already have this MachineLearningComputeResource created on azure
// for more information of creating MachineLearningComputeResource, please refer to the document of MachineLearningComputeResource
string subscriptionId = "34adfa4f-cedf-4dc0-ba29-b6d1a69ab345";
string resourceGroupName = "testrg123";
string workspaceName = "workspaces123";
string computeName = "compute123";
ResourceIdentifier machineLearningComputeResourceId = MachineLearningComputeResource.CreateResourceIdentifier(subscriptionId, resourceGroupName, workspaceName, computeName);
MachineLearningComputeResource machineLearningCompute = client.GetMachineLearningComputeResource(machineLearningComputeResourceId);
// invoke the operation and iterate over the result
await foreach (AmlComputeNodeInformation item in machineLearningCompute.GetNodesAsync())
{
Console.WriteLine($"Succeeded: {item}");
}
Console.WriteLine($"Succeeded");
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応答のサンプル
{
"nodes": [
{
"nodeId": "tvm-3601533753_1-20170719t162906z",
"privateIpAddress": "13.84.190.124",
"publicIpAddress": "13.84.190.134",
"port": 50000,
"nodeState": "running",
"runId": "2f378a44-38f2-443a-9f0d-9909d0b47890"
},
{
"nodeId": "tvm-3601533753_2-20170719t162906z",
"privateIpAddress": "13.84.190.124",
"publicIpAddress": "13.84.190.134",
"port": 50001,
"nodeState": "idle"
}
],
"nextLink": "nextLink"
}
定義
AmlCompute に関連するコンピューティング ノード情報。
名前 |
型 |
説明 |
nodeId
|
string
|
ノード ID。
コンピューティング ノードの ID。
|
nodeState
|
nodeState
|
コンピューティング ノードの状態。 値はアイドル状態、実行中、準備中、使用不可、終了、割り込み済みです。
|
port
|
number
|
ポート。
ノードの SSH ポート番号。
|
privateIpAddress
|
string
|
プライベート IP アドレス。
コンピューティング ノードのプライベート IP アドレス。
|
publicIpAddress
|
string
|
パブリック IP アドレス。
コンピューティング ノードのパブリック IP アドレス。
|
runId
|
string
|
実行 ID。
ノードで実行されている実験の ID (それ以外の場合は null)。
|
AmlCompute ノードの結果
ErrorAdditionalInfo
リソース管理エラーの追加情報。
名前 |
型 |
説明 |
info
|
object
|
追加情報。
|
type
|
string
|
追加情報の種類。
|
ErrorDetail
エラーの詳細。
名前 |
型 |
説明 |
additionalInfo
|
ErrorAdditionalInfo[]
|
エラーの追加情報。
|
code
|
string
|
エラー コード。
|
details
|
ErrorDetail[]
|
エラーの詳細です。
|
message
|
string
|
エラー メッセージ。
|
target
|
string
|
エラーのターゲット。
|
ErrorResponse
エラー応答
nodeState
コンピューティング ノードの状態。 値はアイドル状態、実行中、準備中、使用不可、終了、割り込み済みです。
名前 |
型 |
説明 |
idle
|
string
|
|
leaving
|
string
|
|
preempted
|
string
|
|
preparing
|
string
|
|
running
|
string
|
|
unusable
|
string
|
|