Áreas de trabalho Microsoft.MachineLearningServices 2020-01-01

Definição de recurso do Bicep

O tipo de recurso das áreas de trabalho pode ser implementado com operações que visam:

Para obter uma lista das propriedades alteradas em cada versão da API, veja Registo de alterações.

Formato do recurso

Para criar um recurso Microsoft.MachineLearningServices/workspaces, adicione o seguinte Bicep 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

áreas de trabalho

Nome Descrição Valor
name O nome do recurso cadeia (obrigatório)

Limite de carateres: 3-33

Carateres válidos:
Alfanuméricos, hífenes e carateres de sublinhado.
localização Especifica a localização do recurso. string
etiquetas Contém etiquetas de recursos definidas como pares chave/valor. Dicionário de nomes e valores de etiquetas. Ver Etiquetas em modelos
sku O SKU da área de trabalho. SKU
identidade A identidade do recurso. Identidade
propriedades As propriedades da área de trabalho de machine learning. WorkspaceProperties

Identidade

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

WorkspaceProperties

Nome Descrição Valor
applicationInsights ID arm do application insights associado a esta área de trabalho. Isto não pode ser alterado depois de a área de trabalho ter sido criada string
containerRegistry ID arm do registo de contentor associado a esta área de trabalho. Isto não pode ser alterado depois de a área de trabalho ter sido criada string
descrição A descrição desta área de trabalho. string
discoveryUrl URL do serviço de deteção para identificar pontos finais regionais para serviços de experimentação de machine learning string
Encriptação As definições de encriptação da área de trabalho do Azure ML. EncryptionProperty
friendlyName O nome amigável desta área de trabalho. Este nome é mutável string
hbiWorkspace O sinalizador para sinalizar dados HBI na área de trabalho e reduzir os dados de diagnóstico recolhidos pelo serviço bool
keyVault ID do ARM do cofre de chaves associado a esta área de trabalho. Isto não pode ser alterado depois de a área de trabalho ter sido criada string
storageAccount ID do ARM da conta de armazenamento associada a esta área de trabalho. Isto não pode ser alterado depois de a área de trabalho ter sido criada string

EncryptionProperty

Nome Descrição Valor
keyVaultProperties Propriedades do Cofre de chaves do cliente. KeyVaultProperties (obrigatório)
status Indica se a encriptação está ou não ativada para a área de trabalho. "Desativado"
"Ativado" (obrigatório)

KeyVaultProperties

Nome Descrição Valor
identityClientId Para utilização futura – o ID de cliente da identidade que será utilizado para aceder ao cofre de chaves. string
keyIdentifier URI do cofre de chaves para aceder à chave de encriptação. cadeia (obrigatório)
keyVaultArmId O ArmId do keyVault onde está presente a chave de encriptação do cliente. cadeia (obrigatório)

Sku

Nome Descrição Valor
name Nome do sku string
tier Camada do sku como Básico ou Enterprise string

Modelos de início rápido

Os seguintes modelos de início rápido implementam este tipo de recurso.

Modelo Description
Área de trabalho do Azure Machine Learning

Implementar no Azure
Este modelo cria uma nova Área de Trabalho do Azure Machine Learning, juntamente com uma Conta de Armazenamento encriptada, o KeyVault e o Registo do Applications Insights
Criar uma área de trabalho AML com vários Conjuntos de Dados & Datastores

Implementar no Azure
Este modelo cria uma área de trabalho do Azure Machine Learning com vários conjuntos de dados & arquivos de dados.
Configuração segura ponto a ponto do Azure Machine Learning

Implementar no Azure
Este conjunto de modelos bicep demonstra como configurar o Azure Machine Learning ponto a ponto numa configuração segura. Esta implementação de referência inclui a Área de Trabalho, um cluster de computação, uma instância de computação e um cluster do AKS privado anexado.
Configuração segura ponto a ponto do Azure Machine Learning (legado)

Implementar no Azure
Este conjunto de modelos bicep demonstra como configurar o Azure Machine Learning ponto a ponto numa configuração segura. Esta implementação de referência inclui a Área de Trabalho, 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

Implementar no Azure
Este modelo cria um destino de computação do AKS em determinada área de trabalho do serviço Azure Machine Learning com um endereço IP privado.
Criar uma área de trabalho do serviço Azure Machine Learning

Implementar no Azure
Este modelo de implementação especifica uma área de trabalho do Azure Machine Learning e os respetivos recursos associados, incluindo Key Vault do Azure, Armazenamento do Azure, Informações do Aplicação Azure e Azure Container Registry. Esta configuração descreve o conjunto mínimo de recursos necessários para começar a utilizar o Azure Machine Learning.
Criar uma área de trabalho do serviço Azure Machine Learning (CMK)

Implementar no Azure
Este modelo de implementação especifica uma área de trabalho do Azure Machine Learning e os respetivos recursos associados, incluindo Key Vault do Azure, Armazenamento do Azure, Informações do Aplicação Azure e Azure Container Registry. O exemplo mostra como configurar o Azure Machine Learning para encriptação com uma chave de encriptação gerida pelo cliente.
Criar uma área de trabalho do serviço Azure Machine Learning (vnet)

Implementar no Azure
Este modelo de implementação especifica uma área de trabalho do Azure Machine Learning e os respetivos recursos associados, incluindo Key Vault do Azure, Armazenamento do Azure, Informações do Aplicação Azure e Azure Container Registry. Esta configuração descreve o conjunto de recursos necessários para começar a utilizar o Azure Machine Learning numa configuração isolada de rede.
Criar uma área de trabalho do serviço Azure Machine Learning (legada)

Implementar no Azure
Este modelo de implementação especifica uma área de trabalho do Azure Machine Learning e os respetivos recursos associados, incluindo Key Vault do Azure, Armazenamento do Azure, Informações do Aplicação Azure e Azure Container Registry. Esta configuração descreve o conjunto de recursos necessários para começar a utilizar o Azure Machine Learning numa configuração isolada de rede.

Definição de recurso de modelo do ARM

O tipo de recurso das áreas de trabalho pode ser implementado com operações que visam:

Para obter uma lista de propriedades alteradas em cada versão da API, veja registo de alterações.

Formato do recurso

Para criar um recurso Microsoft.MachineLearningServices/workspaces, adicione o seguinte JSON ao seu 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

áreas de trabalho

Nome Descrição Valor
tipo O tipo de recurso "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces"
apiVersion A versão da API de recursos '2020-01-01'
name O nome do recurso cadeia (obrigatório)

Limite de carateres: 3-33

Carateres válidos:
Alfanuméricos, hífenes e carateres de sublinhado.
localização Especifica a localização do recurso. string
etiquetas Contém etiquetas de recursos definidas como pares chave/valor. Dicionário de nomes e valores de etiquetas. Ver Etiquetas em modelos
sku O sku da área de trabalho. SKU
identidade A identidade do recurso. Identidade
propriedades As propriedades da área de trabalho de machine learning. WorkspaceProperties

Identidade

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

WorkspaceProperties

Nome Descrição Valor
applicationInsights ID do ARM das informações da aplicação associadas a esta área de trabalho. Isto não pode ser alterado depois de a área de trabalho ter sido criada string
containerRegistry ID arm do registo de contentor associado a esta área de trabalho. Isto não pode ser alterado depois de a área de trabalho ter sido criada string
descrição A descrição desta área de trabalho. string
discoveryUrl URL do serviço de deteção para identificar pontos finais regionais para serviços de experimentação de machine learning string
Encriptação As definições de encriptação da área de trabalho do Azure ML. EncryptionProperty
friendlyName O nome amigável desta área de trabalho. Este nome é mutável string
hbiWorkspace O sinalizador para sinalizar dados HBI na área de trabalho e reduzir os dados de diagnóstico recolhidos pelo serviço bool
keyVault ID do ARM do cofre de chaves associado a esta área de trabalho. Isto não pode ser alterado depois de a área de trabalho ter sido criada string
storageAccount ID do ARM da conta de armazenamento associada a esta área de trabalho. Isto não pode ser alterado depois de a área de trabalho ter sido criada string

EncryptionProperty

Nome Descrição Valor
keyVaultProperties Propriedades do Cofre de chaves do cliente. KeyVaultProperties (obrigatório)
status Indica se a encriptação está ou não ativada para a área de trabalho. "Desativado"
"Ativado" (obrigatório)

KeyVaultProperties

Nome Descrição Valor
identityClientId Para utilização futura – o ID de cliente da identidade que será utilizado para aceder ao cofre de chaves. string
keyIdentifier URI do cofre de chaves para aceder à chave de encriptação. cadeia (obrigatório)
keyVaultArmId O ArmId do keyVault onde está presente a chave de encriptação do cliente. cadeia (obrigatório)

Sku

Nome Descrição Valor
name Nome do sku string
tier Camada do sku como Básico ou Enterprise string

Modelos de início rápido

Os seguintes modelos de início rápido implementam este tipo de recurso.

Modelo Description
Área de trabalho do Azure Machine Learning

Implementar no Azure
Este modelo cria uma nova Área de Trabalho do Azure Machine Learning, juntamente com uma Conta de Armazenamento encriptada, o KeyVault e o Registo do Applications Insights
Criar uma área de trabalho AML com vários Conjuntos de Dados & Arquivos de dados

Implementar no Azure
Este modelo cria uma área de trabalho do Azure Machine Learning com vários conjuntos de dados & arquivos de dados.
Configuração segura ponto a ponto do Azure Machine Learning

Implementar no Azure
Este conjunto de modelos bicep demonstra como configurar o Azure Machine Learning ponto a ponto numa configuração segura. Esta implementação de referência inclui a Área de Trabalho, um cluster de computação, instância de computação e cluster do AKS privado anexado.
Configuração segura ponto a ponto do Azure Machine Learning (legada)

Implementar no Azure
Este conjunto de modelos bicep demonstra como configurar o Azure Machine Learning ponto a ponto numa configuração segura. Esta implementação de referência inclui a Área de Trabalho, um cluster de computação, instância de computação e cluster do AKS privado anexado.
Criar um destino de computação do AKS com um endereço IP privado

Implementar no Azure
Este modelo cria um destino de computação do AKS numa determinada área de trabalho do serviço Azure Machine Learning com um endereço IP privado.
Criar uma área de trabalho do serviço Azure Machine Learning

Implementar no Azure
Este modelo de implementação especifica uma área de trabalho do Azure Machine Learning e os respetivos recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Aplicação Azure Insights e Azure Container Registry. Esta configuração descreve o conjunto mínimo de recursos necessários para começar a utilizar o Azure Machine Learning.
Criar uma área de trabalho do serviço Azure Machine Learning (CMK)

Implementar no Azure
Este modelo de implementação especifica uma área de trabalho do Azure Machine Learning e os respetivos recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Aplicação Azure Insights e Azure Container Registry. O exemplo mostra como configurar o Azure Machine Learning para encriptação com uma chave de encriptação gerida pelo cliente.
Criar uma área de trabalho do serviço Azure Machine Learning (vnet)

Implementar no Azure
Este modelo de implementação especifica uma área de trabalho do Azure Machine Learning e os respetivos recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Aplicação Azure Insights e Azure Container Registry. Esta configuração descreve o conjunto de recursos necessários para começar a utilizar o Azure Machine Learning numa configuração isolada de rede.
Criar uma área de trabalho do serviço Azure Machine Learning (legada)

Implementar no Azure
Este modelo de implementação especifica uma área de trabalho do Azure Machine Learning e os respetivos recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Aplicação Azure Insights e Azure Container Registry. Esta configuração descreve o conjunto de recursos necessários para começar a utilizar o Azure Machine Learning numa configuração isolada de rede.

Definição de recurso terraform (fornecedor AzAPI)

O tipo de recurso das áreas de trabalho pode ser implementado com operações que visam:

  • Grupos de recursos

Para obter uma lista das propriedades alteradas em cada versão da API, veja Registo de alterações.

Formato do recurso

Para criar um recurso Microsoft.MachineLearningServices/workspaces, adicione o seguinte Terraform 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

áreas de trabalho

Nome Descrição Valor
tipo O tipo de recurso "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2020-01-01"
name O nome do recurso cadeia (obrigatório)

Limite de carateres: 3-33

Carateres válidos:
Alfanuméricos, hífenes e carateres de sublinhado.
localização Especifica a localização do recurso. string
parent_id Para implementar num grupo de recursos, utilize o ID desse grupo de recursos. cadeia (obrigatório)
etiquetas Contém etiquetas de recursos definidas como pares chave/valor. Dicionário de nomes e valores de etiquetas.
sku O SKU da área de trabalho. SKU
identidade A identidade do recurso. Identidade
propriedades As propriedades da área de trabalho de machine learning. WorkspaceProperties

Identidade

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

WorkspaceProperties

Nome Descrição Valor
applicationInsights ID arm do application insights associado a esta área de trabalho. Isto não pode ser alterado depois de a área de trabalho ter sido criada string
containerRegistry ID arm do registo de contentor associado a esta área de trabalho. Isto não pode ser alterado depois de a área de trabalho ter sido criada string
descrição A descrição desta área de trabalho. string
discoveryUrl URL do serviço de deteção para identificar pontos finais regionais para serviços de experimentação de machine learning string
Encriptação As definições de encriptação da área de trabalho do Azure ML. EncryptionProperty
friendlyName O nome amigável desta área de trabalho. Este nome é mutável string
hbiWorkspace O sinalizador para sinalizar dados HBI na área de trabalho e reduzir os dados de diagnóstico recolhidos pelo serviço bool
keyVault ID arm do cofre de chaves associado a esta área de trabalho. Isto não pode ser alterado depois de a área de trabalho ter sido criada string
storageAccount ID arm da conta de armazenamento associada a esta área de trabalho. Isto não pode ser alterado depois de a área de trabalho ter sido criada string

EncryptionProperty

Nome Descrição Valor
keyVaultProperties Propriedades do Cofre de chaves do cliente. KeyVaultProperties (obrigatório)
status Indica se a encriptação está ou não ativada para a área de trabalho. "Desativado"
"Ativado" (obrigatório)

KeyVaultProperties

Nome Descrição Valor
identityClientId Para utilização futura – o ID de cliente da identidade que será utilizado para aceder ao cofre de chaves. string
keyIdentifier URI do cofre de chaves para aceder à chave de encriptação. cadeia (obrigatório)
keyVaultArmId O ArmId do keyVault onde está presente a chave de encriptação do cliente. cadeia (obrigatório)

Sku

Nome Descrição Valor
name Nome do SKU string
tier Camada do sku como Básico ou Enterprise string