Workspaces Microsoft.MachineLearningServices 2018-11-19

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• 2020-08-01
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• 2020-03-01
• 2020-02-18-preview
• 2020-01-01
• 2019-11-01
• 2019-06-01
• 2019-05-01
• 2018-11-19
• 2018-03-01-preview

Definição de recurso do Bicep

O tipo de recurso de workspaces pode ser implantado com operações direcionadas:

• Grupos de recursos - Consulte comandos de implantação do grupo de recursos

Para obter uma lista de propriedades alteradas em cada versão da API, consulte de log de alterações.

Formato de recurso

Para criar um recurso Microsoft.MachineLearningServices/workspaces, adicione o Bicep a seguir ao seu modelo.

resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2018-11-19' = {
  name: 'string'
  location: 'string'
  tags: {
    tagName1: 'tagValue1'
    tagName2: 'tagValue2'
  }
  identity: {
    type: 'SystemAssigned'
  }
  properties: {
    applicationInsights: 'string'
    containerRegistry: 'string'
    description: 'string'
    discoveryUrl: 'string'
    friendlyName: 'string'
    keyVault: 'string'
    storageAccount: 'string'
  }
}

Valores de propriedade

workspaces

Nome	Descrição	Valor
nome	O nome do recurso	cadeia de caracteres (obrigatório) Limite de caracteres: 3 a 33 Caracteres válidos: Alfanuméricos, hifens e sublinhados.
localização	Especifica o local do recurso.	corda
Tags	Contém marcas de recurso definidas como pares chave/valor.	Dicionário de nomes e valores de marca. Consulte Marcas em modelos
identidade	A identidade do recurso.	Identity
Propriedades	As propriedades do workspace de machine learning.	WorkspaceProperties

Identidade

Nome	Descrição	Valor
tipo	O tipo de identidade.	'SystemAssigned'

WorkspaceProperties

Nome	Descrição	Valor
applicationInsights	ID do ARM dos insights do aplicativo associados a esse workspace. Isso não pode ser alterado depois que o workspace tiver sido criado	corda
containerRegistry	ID do ARM do registro de contêiner associado a esse workspace. Isso não pode ser alterado depois que o workspace tiver sido criado	corda
descrição	A descrição deste workspace.	corda
discoveryUrl	Url do serviço de descoberta para identificar pontos de extremidade regionais para serviços de experimentação de machine learning	corda
friendlyName	O nome amigável para este workspace. Esse nome em mutável	corda
keyVault	ID do ARM do cofre de chaves associado a este workspace. Isso não pode ser alterado depois que o workspace tiver sido criado	corda
storageAccount	ID do ARM da conta de armazenamento associada a esse workspace. Isso não pode ser alterado depois que o workspace tiver sido criado	corda

Modelos de início rápido

Os modelos de início rápido a seguir implantam esse tipo de recurso.

Modelo	Descrição
workspace do Azure Machine Learning	Este modelo cria um novo Workspace do Azure Machine Learning, juntamente com uma conta de armazenamento criptografada, keyvault e log do Applications Insights
Criar workspace AML com vários conjuntos de dados &	Esse modelo cria o workspace do Azure Machine Learning com vários conjuntos de dados & armazenamentos de dados.
configuração segura de ponta a ponta do Azure Machine Learning	Esse conjunto de modelos do Bicep demonstra como configurar o Azure Machine Learning de ponta a ponta em uma configuração segura. Essa implementação de referência inclui o Workspace, um cluster de computação, uma instância de computação e um cluster do AKS privado anexado.
configuração segura de ponta a ponta do Azure Machine Learning (herdada)	Esse conjunto de modelos do Bicep demonstra como configurar o Azure Machine Learning de ponta a ponta em uma configuração segura. Essa implementação de referência inclui o Workspace, um cluster de computação, uma instância de computação e um cluster do AKS privado anexado.
Criar um destino de computação do AKS com um endereço IP privado	Esse modelo cria um destino de computação do AKS em determinado workspace de serviço do Azure Machine Learning com um endereço IP privado.
Criar um workspace do serviço do Azure Machine Learning	Esse modelo de implantação especifica um workspace do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Registro de Contêiner do Azure. Essa configuração descreve o conjunto mínimo de recursos necessários para começar a usar o Azure Machine Learning.
Criar um CMK (workspace do serviço do Azure Machine Learning)	Esse modelo de implantação especifica um workspace do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Registro de Contêiner do Azure. O exemplo mostra como configurar o Azure Machine Learning para criptografia com uma chave de criptografia gerenciada pelo cliente.
Criar um workspace do serviço do Azure Machine Learning (vnet)	Esse modelo de implantação especifica um workspace do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Registro de Contêiner do Azure. Essa configuração descreve o conjunto de recursos necessários para começar a usar o Azure Machine Learning em uma configuração isolada de rede.
Criar um workspace do serviço do Azure Machine Learning (herdado)	Esse modelo de implantação especifica um workspace do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Registro de Contêiner do Azure. Essa configuração descreve o conjunto de recursos necessários para começar a usar o Azure Machine Learning em uma configuração isolada de rede.

Definição de recurso de modelo do ARM

O tipo de recurso de workspaces pode ser implantado com operações direcionadas:

• Grupos de recursos - Consulte comandos de implantação do grupo de recursos

Para obter uma lista de propriedades alteradas em cada versão da API, consulte de log de alterações.

Formato de recurso

Para criar um recurso Microsoft.MachineLearningServices/workspaces, adicione o JSON a seguir ao modelo.

{
  "type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces",
  "apiVersion": "2018-11-19",
  "name": "string",
  "location": "string",
  "tags": {
    "tagName1": "tagValue1",
    "tagName2": "tagValue2"
  },
  "identity": {
    "type": "SystemAssigned"
  },
  "properties": {
    "applicationInsights": "string",
    "containerRegistry": "string",
    "description": "string",
    "discoveryUrl": "string",
    "friendlyName": "string",
    "keyVault": "string",
    "storageAccount": "string"
  }
}

Valores de propriedade

workspaces

Nome	Descrição	Valor
tipo	O tipo de recurso	'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces'
apiVersion	A versão da API do recurso	'2018-11-19'
nome	O nome do recurso	cadeia de caracteres (obrigatório) Limite de caracteres: 3 a 33 Caracteres válidos: Alfanuméricos, hifens e sublinhados.
localização	Especifica o local do recurso.	corda
Tags	Contém marcas de recurso definidas como pares chave/valor.	Dicionário de nomes e valores de marca. Consulte Marcas em modelos
identidade	A identidade do recurso.	Identity
Propriedades	As propriedades do workspace de machine learning.	WorkspaceProperties

Identidade

Nome	Descrição	Valor
tipo	O tipo de identidade.	'SystemAssigned'

WorkspaceProperties

Nome	Descrição	Valor
applicationInsights	ID do ARM dos insights do aplicativo associados a esse workspace. Isso não pode ser alterado depois que o workspace tiver sido criado	corda
containerRegistry	ID do ARM do registro de contêiner associado a esse workspace. Isso não pode ser alterado depois que o workspace tiver sido criado	corda
descrição	A descrição deste workspace.	corda
discoveryUrl	Url do serviço de descoberta para identificar pontos de extremidade regionais para serviços de experimentação de machine learning	corda
friendlyName	O nome amigável para este workspace. Esse nome em mutável	corda
keyVault	ID do ARM do cofre de chaves associado a este workspace. Isso não pode ser alterado depois que o workspace tiver sido criado	corda
storageAccount	ID do ARM da conta de armazenamento associada a esse workspace. Isso não pode ser alterado depois que o workspace tiver sido criado	corda

Modelos de início rápido

Os modelos de início rápido a seguir implantam esse tipo de recurso.

Modelo	Descrição
workspace do Azure Machine Learning	Este modelo cria um novo Workspace do Azure Machine Learning, juntamente com uma conta de armazenamento criptografada, keyvault e log do Applications Insights
Criar workspace AML com vários conjuntos de dados &	Esse modelo cria o workspace do Azure Machine Learning com vários conjuntos de dados & armazenamentos de dados.
configuração segura de ponta a ponta do Azure Machine Learning	Esse conjunto de modelos do Bicep demonstra como configurar o Azure Machine Learning de ponta a ponta em uma configuração segura. Essa implementação de referência inclui o Workspace, um cluster de computação, uma instância de computação e um cluster do AKS privado anexado.
configuração segura de ponta a ponta do Azure Machine Learning (herdada)	Esse conjunto de modelos do Bicep demonstra como configurar o Azure Machine Learning de ponta a ponta em uma configuração segura. Essa implementação de referência inclui o Workspace, um cluster de computação, uma instância de computação e um cluster do AKS privado anexado.
Criar um destino de computação do AKS com um endereço IP privado	Esse modelo cria um destino de computação do AKS em determinado workspace de serviço do Azure Machine Learning com um endereço IP privado.
Criar um workspace do serviço do Azure Machine Learning	Esse modelo de implantação especifica um workspace do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Registro de Contêiner do Azure. Essa configuração descreve o conjunto mínimo de recursos necessários para começar a usar o Azure Machine Learning.
Criar um CMK (workspace do serviço do Azure Machine Learning)	Esse modelo de implantação especifica um workspace do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Registro de Contêiner do Azure. O exemplo mostra como configurar o Azure Machine Learning para criptografia com uma chave de criptografia gerenciada pelo cliente.
Criar um workspace do serviço do Azure Machine Learning (vnet)	Esse modelo de implantação especifica um workspace do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Registro de Contêiner do Azure. Essa configuração descreve o conjunto de recursos necessários para começar a usar o Azure Machine Learning em uma configuração isolada de rede.
Criar um workspace do serviço do Azure Machine Learning (herdado)	Esse modelo de implantação especifica um workspace do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Registro de Contêiner do Azure. Essa configuração descreve o conjunto de recursos necessários para começar a usar o Azure Machine Learning em uma configuração isolada de rede.

Definição de recurso do Terraform (provedor de AzAPI)

O tipo de recurso de workspaces pode ser implantado com operações direcionadas:

• grupos de recursos

Para obter uma lista de propriedades alteradas em cada versão da API, consulte de log de alterações.

Formato de recurso

Para criar um recurso Microsoft.MachineLearningServices/workspaces, adicione o Terraform a seguir ao seu modelo.

resource "azapi_resource" "symbolicname" {
  type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2018-11-19"
  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"
    }
  })
}

Valores de propriedade

workspaces

Nome	Descrição	Valor
tipo	O tipo de recurso	"Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2018-11-19"
nome	O nome do recurso	cadeia de caracteres (obrigatório) Limite de caracteres: 3 a 33 Caracteres válidos: Alfanuméricos, hifens e sublinhados.
localização	Especifica o local do recurso.	corda
parent_id	Para implantar em um grupo de recursos, use a ID desse grupo de recursos.	cadeia de caracteres (obrigatório)
Tags	Contém marcas de recurso definidas como pares chave/valor.	Dicionário de nomes e valores de marca.
identidade	A identidade do recurso.	Identity
Propriedades	As propriedades do workspace de machine learning.	WorkspaceProperties

Identidade

Nome	Descrição	Valor
tipo	O tipo de identidade.	"SystemAssigned"

WorkspaceProperties

Nome	Descrição	Valor
applicationInsights	ID do ARM dos insights do aplicativo associados a esse workspace. Isso não pode ser alterado depois que o workspace tiver sido criado	corda
containerRegistry	ID do ARM do registro de contêiner associado a esse workspace. Isso não pode ser alterado depois que o workspace tiver sido criado	corda
descrição	A descrição deste workspace.	corda
discoveryUrl	Url do serviço de descoberta para identificar pontos de extremidade regionais para serviços de experimentação de machine learning	corda
friendlyName	O nome amigável para este workspace. Esse nome em mutável	corda
keyVault	ID do ARM do cofre de chaves associado a este workspace. Isso não pode ser alterado depois que o workspace tiver sido criado	corda
storageAccount	ID do ARM da conta de armazenamento associada a esse workspace. Isso não pode ser alterado depois que o workspace tiver sido criado	corda