Criar armazenamentos de dados

APLICA-SE A:Extensão de ML da CLI do Azure v2 (atual)SDK do Python azure-ai-ml v2 (atual)

Neste artigo, saiba como se conectar aos serviços de armazenamento de dados do Azure por meio dos armazenamentos de dados do Azure Machine Learning.

Pré-requisitos

Observação

Os armazenamentos de dados do Azure Machine Learning não criam as contas de armazenamento subjacentes, mas registram uma conta de armazenamento existente para uso no Azure Machine Learning. Não é um requisito usar os armazenamentos de dados do Azure Machine Learning, pois também é possível usar URIs de armazenamento diretamente, supondo que você tenha acesso aos dados subjacentes.

Criar um armazenamento de dados de Blob do Azure

Crie o arquivo YAML a seguir (atualizando os valores):

# my_blob_datastore.yml
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/azureBlob.schema.json
name: my_blob_ds # add name of your datastore here
type: azure_blob
description: here is a description # add a description of your datastore here
account_name: my_account_name # add storage account name here
container_name: my_container_name # add storage container name here

Crie o armazenamento de dados do Azure Machine Learning na CLI:

az ml datastore create --file my_blob_datastore.yml

Criar um armazenamento de dados do Azure Data Lake Gen2

Crie o arquivo YAML a seguir (atualizando os valores):

# 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

Crie o armazenamento de dados do Azure Machine Learning na CLI:

az ml datastore create --file my_adls_datastore.yml

Criar um armazenamento de dados dos Arquivos do Azure

Crie o arquivo YAML a seguir (atualizando os valores):

# my_files_datastore.yml
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/azureFile.schema.json
name: file_example
type: azure_file
description: Datastore pointing to an Azure File Share.
account_name: mytestfilestore
file_share_name: my-share
credentials:
  account_key: XxXxXxXXXXXXXxXxXxxXxxXXXXXXXXxXxxXXxXXXXXXXxxxXxXXxXXXXXxXXxXXXxXxXxxxXXxXXxXXXXXxXxxXX

Crie o armazenamento de dados do Azure Machine Learning na CLI:

az ml datastore create --file my_files_datastore.yml

Criar um armazenamento de dados do Azure Data Lake Gen1

Crie o arquivo YAML a seguir (atualizando os valores):

# 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

Crie o armazenamento de dados do Azure Machine Learning na CLI:

az ml datastore create --file my_adls_datastore.yml

Próximas etapas