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Workspaces Microsoft.MachineLearningServices 2020-01-01

Definição de recurso do Bicep

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

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@2020-01-01' = {
  name: 'string'
  location: 'string'
  tags: {
    tagName1: 'tagValue1'
    tagName2: 'tagValue2'
  }
  sku: {
    name: 'string'
    tier: 'string'
  }
  identity: {
    type: 'SystemAssigned'
  }
  properties: {
    applicationInsights: 'string'
    containerRegistry: 'string'
    description: 'string'
    discoveryUrl: 'string'
    encryption: {
      keyVaultProperties: {
        identityClientId: 'string'
        keyIdentifier: 'string'
        keyVaultArmId: 'string'
      }
      status: 'string'
    }
    friendlyName: 'string'
    hbiWorkspace: bool
    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
Sku O sku do workspace. de SKU
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
encriptação As configurações de criptografia do workspace do Azure ML. EncryptionProperty
friendlyName O nome amigável para este workspace. Esse nome em mutável corda
hbiWorkspace O sinalizador para sinalizar dados HBI no workspace e reduzir os dados de diagnóstico coletados pelo serviço Bool
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

EncryptionProperty

Nome Descrição Valor
keyVaultProperties Propriedades do cofre da Chave do Cliente. KeyVaultProperties (obrigatório)
estado Indica se a criptografia está habilitada ou não para o workspace. 'Desabilitado'
'Enabled' (obrigatório)

KeyVaultProperties

Nome Descrição Valor
identityClientId Para uso futuro - a ID do cliente da identidade que será usada para acessar o cofre de chaves. corda
keyIdentifier Uri do cofre de chaves para acessar a chave de criptografia. cadeia de caracteres (obrigatório)
keyVaultArmId O ArmId do keyVault em que a chave de criptografia de propriedade do cliente está presente. cadeia de caracteres (obrigatório)

Sku

Nome Descrição Valor
nome Nome do sku corda
camada Camada do sku como Basic ou Enterprise corda

Modelos de início rápido

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

Modelo Descrição
workspace do Azure Machine Learning

Implantar no Azure
Este modelo cria um novo Workspace do Azure Machine Learning, juntamente com uma conta de armazenamento criptografada, keyvault e log do Applications Insights
configuração básica do Azure AI Studio

Implantar no Azure
Esse conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a configuração básica, ou seja, com acesso à Internet público habilitado, chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA.
configuração básica do Azure AI Studio

Implantar no Azure
Esse conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a configuração básica, ou seja, com acesso à Internet público habilitado, chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA.
Azure AI Studio com o Microsoft Entra ID Authentication

Implantar no Azure
Esse conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a autenticação de ID do Microsoft Entra para recursos dependentes, como os Serviços de IA do Azure e o Armazenamento do Azure.
restrito de rede do Azure AI Studio

Implantar no Azure
Esse conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com o link privado e a saída desabilitados, usando chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA.
Criar workspace AML com vários conjuntos de dados &

Implantar no Azure
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

Implantar no Azure
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)

Implantar no Azure
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.
restrito de rede do Azure AI Studio

Implantar no Azure
Esse conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com o link privado e a saída desabilitados, usando chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA.
Criar um destino de computação do AKS com um endereço IP privado

Implantar no Azure
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

Implantar no Azure
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)

Implantar no Azure
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 CMK (workspace do serviço do Azure Machine Learning)

Implantar no Azure
Este modelo de implantação especifica como criar um workspace do Azure Machine Learning com criptografia do lado do serviço usando suas chaves de criptografia.
Criar um workspace do serviço do Azure Machine Learning (vnet)

Implantar no Azure
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)

Implantar no Azure
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:

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": "2020-01-01",
  "name": "string",
  "location": "string",
  "tags": {
    "tagName1": "tagValue1",
    "tagName2": "tagValue2"
  },
  "sku": {
    "name": "string",
    "tier": "string"
  },
  "identity": {
    "type": "SystemAssigned"
  },
  "properties": {
    "applicationInsights": "string",
    "containerRegistry": "string",
    "description": "string",
    "discoveryUrl": "string",
    "encryption": {
      "keyVaultProperties": {
        "identityClientId": "string",
        "keyIdentifier": "string",
        "keyVaultArmId": "string"
      },
      "status": "string"
    },
    "friendlyName": "string",
    "hbiWorkspace": "bool",
    "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 '2020-01-01'
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
Sku O sku do workspace. de SKU
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
encriptação As configurações de criptografia do workspace do Azure ML. EncryptionProperty
friendlyName O nome amigável para este workspace. Esse nome em mutável corda
hbiWorkspace O sinalizador para sinalizar dados HBI no workspace e reduzir os dados de diagnóstico coletados pelo serviço Bool
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

EncryptionProperty

Nome Descrição Valor
keyVaultProperties Propriedades do cofre da Chave do Cliente. KeyVaultProperties (obrigatório)
estado Indica se a criptografia está habilitada ou não para o workspace. 'Desabilitado'
'Enabled' (obrigatório)

KeyVaultProperties

Nome Descrição Valor
identityClientId Para uso futuro - a ID do cliente da identidade que será usada para acessar o cofre de chaves. corda
keyIdentifier Uri do cofre de chaves para acessar a chave de criptografia. cadeia de caracteres (obrigatório)
keyVaultArmId O ArmId do keyVault em que a chave de criptografia de propriedade do cliente está presente. cadeia de caracteres (obrigatório)

Sku

Nome Descrição Valor
nome Nome do sku corda
camada Camada do sku como Basic ou Enterprise corda

Modelos de início rápido

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

Modelo Descrição
workspace do Azure Machine Learning

Implantar no Azure
Este modelo cria um novo Workspace do Azure Machine Learning, juntamente com uma conta de armazenamento criptografada, keyvault e log do Applications Insights
configuração básica do Azure AI Studio

Implantar no Azure
Esse conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a configuração básica, ou seja, com acesso à Internet público habilitado, chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA.
configuração básica do Azure AI Studio

Implantar no Azure
Esse conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a configuração básica, ou seja, com acesso à Internet público habilitado, chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA.
Azure AI Studio com o Microsoft Entra ID Authentication

Implantar no Azure
Esse conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a autenticação de ID do Microsoft Entra para recursos dependentes, como os Serviços de IA do Azure e o Armazenamento do Azure.
restrito de rede do Azure AI Studio

Implantar no Azure
Esse conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com o link privado e a saída desabilitados, usando chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA.
Criar workspace AML com vários conjuntos de dados &

Implantar no Azure
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

Implantar no Azure
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)

Implantar no Azure
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.
restrito de rede do Azure AI Studio

Implantar no Azure
Esse conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com o link privado e a saída desabilitados, usando chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA.
Criar um destino de computação do AKS com um endereço IP privado

Implantar no Azure
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

Implantar no Azure
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)

Implantar no Azure
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 CMK (workspace do serviço do Azure Machine Learning)

Implantar no Azure
Este modelo de implantação especifica como criar um workspace do Azure Machine Learning com criptografia do lado do serviço usando suas chaves de criptografia.
Criar um workspace do serviço do Azure Machine Learning (vnet)

Implantar no Azure
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)

Implantar no Azure
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:

  • 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 Terraform a seguir ao seu modelo.

resource "azapi_resource" "symbolicname" {
  type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2020-01-01"
  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"
      encryption = {
        keyVaultProperties = {
          identityClientId = "string"
          keyIdentifier = "string"
          keyVaultArmId = "string"
        }
        status = "string"
      }
      friendlyName = "string"
      hbiWorkspace = bool
      keyVault = "string"
      storageAccount = "string"
    }
    sku = {
      name = "string"
      tier = "string"
    }
  })
}

Valores de propriedade

workspaces

Nome Descrição Valor
tipo O tipo de recurso "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2020-01-01"
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.
Sku O sku do workspace. de SKU
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
encriptação As configurações de criptografia do workspace do Azure ML. EncryptionProperty
friendlyName O nome amigável para este workspace. Esse nome em mutável corda
hbiWorkspace O sinalizador para sinalizar dados HBI no workspace e reduzir os dados de diagnóstico coletados pelo serviço Bool
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

EncryptionProperty

Nome Descrição Valor
keyVaultProperties Propriedades do cofre da Chave do Cliente. KeyVaultProperties (obrigatório)
estado Indica se a criptografia está habilitada ou não para o workspace. "Desabilitado"
"Habilitado" (obrigatório)

KeyVaultProperties

Nome Descrição Valor
identityClientId Para uso futuro - a ID do cliente da identidade que será usada para acessar o cofre de chaves. corda
keyIdentifier Uri do cofre de chaves para acessar a chave de criptografia. cadeia de caracteres (obrigatório)
keyVaultArmId O ArmId do keyVault em que a chave de criptografia de propriedade do cliente está presente. cadeia de caracteres (obrigatório)

Sku

Nome Descrição Valor
nome Nome do sku corda
camada Camada do sku como Basic ou Enterprise corda