WorkspaceOperations Klas
WorkspaceOperations.
U moet deze klasse niet rechtstreeks instantiëren. In plaats daarvan moet u een MLClient-exemplaar maken dat het voor u instanteert en als een kenmerk koppelt.
- Overname
-
azure.ai.ml.operations._workspace_operations_base.WorkspaceOperationsBaseWorkspaceOperations
Constructor
WorkspaceOperations(operation_scope: OperationScope, service_client: AzureMachineLearningWorkspaces, all_operations: OperationsContainer, credentials: TokenCredential | None = None, **kwargs: Dict)
Parameters
- operation_scope
- service_client
- all_operations
- credentials
Methoden
begin_create |
Maak een nieuwe Azure Machine Learning-werkruimte. Retourneert de werkruimte als deze al bestaat. |
begin_delete |
Een werkruimte verwijderen. |
begin_diagnose |
Problemen met het instellen van werkruimten vaststellen. Als uw werkruimte niet werkt zoals verwacht, kunt u deze diagnose uitvoeren om te controleren of de werkruimte is verbroken. Voor een werkruimte voor privé-eindpunten kunt u ook controleren of de netwerkinstallatie voor deze werkruimte en de afhankelijke resource al dan niet als probleem wordt opgegeven. |
begin_provision_network |
Activeert de werkruimte om het beheerde netwerk in te richten. Als u opgeeft dat Spark is ingeschakeld als waar, wordt het door de werkruimte beheerde netwerk voorbereid op ondersteuning van Spark. |
begin_sync_keys |
Hiermee activeert u de werkruimte om sleutels onmiddellijk te synchroniseren. Als sleutels voor een resource in de werkruimte worden gewijzigd, kan het ongeveer een uur duren voordat ze automatisch worden bijgewerkt. Met deze functie kunnen sleutels op aanvraag worden bijgewerkt. Een voorbeeldscenario is onmiddellijke toegang tot opslag na het opnieuw genereren van opslagsleutels. |
begin_update | |
get |
Een werkruimte ophalen op naam. |
get_keys |
Sleutels voor de werkruimte ophalen. |
list |
Alle werkruimten weergeven waartoe de gebruiker toegang heeft in de huidige resourcegroep of het huidige abonnement. |
begin_create
Maak een nieuwe Azure Machine Learning-werkruimte.
Retourneert de werkruimte als deze al bestaat.
begin_create(workspace: Workspace, update_dependent_resources: bool = False, **kwargs: Dict) -> LROPoller[Workspace]
Parameters
- update_dependent_resources
- <xref:boolean>
Afhankelijke resources bijwerken
Retouren
Een exemplaar van LROPoller dat een werkruimte retourneert.
Retourtype
begin_delete
Een werkruimte verwijderen.
begin_delete(name: str, *, delete_dependent_resources: bool, permanently_delete: bool = False, **kwargs: Dict) -> LROPoller[None]
Parameters
- delete_dependent_resources
- bool
Of u resources wilt verwijderen die zijn gekoppeld aan de werkruimte, zoals containerregister, opslagaccount, sleutelkluis en Application Insights. De standaardwaarde is False. Stel in op Waar om deze resources te verwijderen.
- permanently_delete
- bool
Werkruimten worden standaard voorlopig verwijderd om herstel van werkruimtegegevens toe te staan. Stel deze vlag in op true om het gedrag voor voorlopig verwijderen te overschrijven en uw werkruimte definitief te verwijderen.
Retouren
Een poller om de bewerkingsstatus bij te houden.
Retourtype
begin_diagnose
Problemen met het instellen van werkruimten vaststellen.
Als uw werkruimte niet werkt zoals verwacht, kunt u deze diagnose uitvoeren om te controleren of de werkruimte is verbroken. Voor een werkruimte voor privé-eindpunten kunt u ook controleren of de netwerkinstallatie voor deze werkruimte en de afhankelijke resource al dan niet als probleem wordt opgegeven.
begin_diagnose(name: str, **kwargs: Dict) -> LROPoller[DiagnoseResponseResultValue]
Parameters
Retouren
Een poller om de bewerkingsstatus bij te houden.
Retourtype
begin_provision_network
Activeert de werkruimte om het beheerde netwerk in te richten. Als u opgeeft dat Spark is ingeschakeld als waar, wordt het door de werkruimte beheerde netwerk voorbereid op ondersteuning van Spark.
begin_provision_network(*, workspace_name: str | None = None, include_spark: bool = False, **kwargs) -> LROPoller[ManagedNetworkProvisionStatus]
Parameters
- workspace_name
- str
Naam van de werkruimte.
- include_spark
Of het beheerde netwerk van de werkruimte moet worden voorbereid om Spark te ondersteunen.
Retouren
Een exemplaar van LROPoller.
Retourtype
begin_sync_keys
Hiermee activeert u de werkruimte om sleutels onmiddellijk te synchroniseren. Als sleutels voor een resource in de werkruimte worden gewijzigd, kan het ongeveer een uur duren voordat ze automatisch worden bijgewerkt. Met deze functie kunnen sleutels op aanvraag worden bijgewerkt. Een voorbeeldscenario is onmiddellijke toegang tot opslag na het opnieuw genereren van opslagsleutels.
begin_sync_keys(name: str | None = None) -> LROPoller
Parameters
Retouren
Een exemplaar van LROPoller dat geen of het resultaat van de synchronisatiesleutels retourneert.
Retourtype
begin_update
begin_update(workspace: Workspace, *, update_dependent_resources: bool = False, **kwargs: Dict) -> LROPoller[Workspace]
get
Een werkruimte ophalen op naam.
get(name: str | None = None, **kwargs: Dict) -> Workspace
Parameters
Retouren
De werkruimte met de opgegeven naam.
Retourtype
get_keys
Sleutels voor de werkruimte ophalen.
get_keys(name: str | None = None) -> WorkspaceKeys
Parameters
Retouren
Sleutels van werkruimteafhankelijke resources.
Retourtype
list
Alle werkruimten weergeven waartoe de gebruiker toegang heeft in de huidige resourcegroep of het huidige abonnement.
list(*, scope: str = 'resource_group') -> Iterable[Workspace]
Parameters
- scope
- str
bereik van de vermelding 'resource_group' of 'abonnement', wordt standaard ingesteld op 'resource_group'
Retouren
Een iterator zoals een exemplaar van werkruimteobjecten
Retourtype
Azure SDK for Python