ServicePrincipalAuthentication Klasa
Zarządza uwierzytelnianiem przy użyciu jednostki usługi zamiast tożsamości użytkownika.
Uwierzytelnianie jednostki usługi jest odpowiednie dla zautomatyzowanych przepływów pracy, takich jak w scenariuszach ciągłej integracji/ciągłego wdrażania. Ten typ uwierzytelniania rozdziela proces uwierzytelniania z dowolnego konkretnego logowania użytkownika i umożliwia zarządzanie kontrolą dostępu.
Klasa ServicePrincipalAuthentication, konstruktor.
- Dziedziczenie
-
ServicePrincipalAuthentication
Konstruktor
ServicePrincipalAuthentication(tenant_id, service_principal_id, service_principal_password, cloud='AzureCloud', _enable_caching=True)
Parametry
- cloud
- str
Nazwa chmury docelowej. Może to być jedna z wartości "AzureCloud", "AzureChinaCloud" lub "AzureUSGovernment". Jeśli nie określono chmury, zostanie użyta wartość "AzureCloud".
- cloud
- str
Nazwa chmury docelowej. Może to być jedna z wartości "AzureCloud", "AzureChinaCloud" lub "AzureUSGovernment". Jeśli nie określono chmury, zostanie użyta wartość "AzureCloud".
- _enable_caching
Uwagi
Uwierzytelnianie jednostki usługi obejmuje utworzenie rejestracji aplikacji w usłudze Azure Active Directory. Najpierw wygenerujesz klucz tajny klienta, a następnie przyznasz jednostce usługi dostęp do obszaru roboczego uczenia maszynowego. Następnie użyjesz klasy ServicePrincipalAuthentication do zarządzania przepływem uwierzytelniania.
import os
from azureml.core.authentication import ServicePrincipalAuthentication
svc_pr_password = os.environ.get("AZUREML_PASSWORD")
svc_pr = ServicePrincipalAuthentication(
tenant_id="my-tenant-id",
service_principal_id="my-application-id",
service_principal_password=svc_pr_password)
ws = Workspace(
subscription_id="my-subscription-id",
resource_group="my-ml-rg",
workspace_name="my-ml-workspace",
auth=svc_pr
)
print("Found workspace {} at location {}".format(ws.name, ws.location))
Pełna próbka jest dostępna w witrynie https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/manage-azureml-service/authentication-in-azureml/authentication-in-azureml.ipynb
Aby dowiedzieć się więcej na temat tworzenia jednostki usługi i zezwalania jednostce usługi na dostęp do obszaru roboczego uczenia maszynowego, zobacz Konfigurowanie uwierzytelniania jednostki usługi.
Opinia
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Dostępne już wkrótce: W 2024 r. będziemy stopniowo wycofywać zgłoszenia z serwisu GitHub jako mechanizm przesyłania opinii na temat zawartości i zastępować go nowym systemem opinii. Aby uzyskać więcej informacji, sprawdź:Prześlij i wyświetl opinię dla