Áreas de trabalho Microsoft.MachineLearningServices 2020-01-01
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Definição de recurso do Bicep
O tipo de recurso das áreas de trabalho pode ser implementado com operações que visam:
- Grupos de recursos – veja os comandos de implementação do grupo 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 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 |
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 |
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 |
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) |
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 |
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 |
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) |
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) |
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) |
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:
- Grupos de recursos – veja comandos de implementação de grupos de recursos
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 |
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 |
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 |
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) |
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 |
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 |
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) |
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) |
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) |
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 |
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