WorkspaceOperations Класс

WorkspaceOperations.

Не следует создавать экземпляр этого класса напрямую. Вместо этого следует создать экземпляр MLClient, который создает его экземпляр и присоединяет его в качестве атрибута.

Наследование
azure.ai.ml.operations._workspace_operations_base.WorkspaceOperationsBase
WorkspaceOperations

Конструктор

WorkspaceOperations(operation_scope: OperationScope, service_client: AzureMachineLearningWorkspaces, all_operations: OperationsContainer, credentials: TokenCredential | None = None, **kwargs: Dict)

Параметры

operation_scope
service_client
all_operations
credentials
значение по умолчанию: None

Методы

begin_create

Создает новую рабочую область машинного обучения Azure.

Возвращает рабочую область, если она уже существует.

begin_delete

Удаление рабочей области.

begin_diagnose

Диагностика проблем с настройкой рабочей области.

Если рабочая область не работает должным образом, можно выполнить эту диагностику, чтобы проверка, не работает ли рабочая область. Для рабочей области частной конечной точки это также поможет проверка, если сеть настроена в этой рабочей области и ее зависимый ресурс как проблема.

begin_provision_network

Активирует рабочую область для подготовки управляемой сети. Если указать spark enabled как true, вы подготавливает управляемую сеть рабочей области для поддержки Spark.

begin_sync_keys

Активирует рабочую область для немедленной синхронизации ключей. В случае изменения ключей для любого ресурса в рабочей области их автоматическое обновление может занять около часа. Эта функция позволяет обновлять ключи по запросу. В примере сценария требуется немедленный доступ к хранилищу после повторного создания ключей хранилища.

begin_update
get

Получение рабочей области по имени.

get_keys

Получение ключей для рабочей области.

list

Вывод списка всех рабочих областей, к которым у пользователя есть доступ в текущей группе ресурсов или подписке.

begin_create

Создает новую рабочую область машинного обучения Azure.

Возвращает рабочую область, если она уже существует.

begin_create(workspace: Workspace, update_dependent_resources: bool = False, **kwargs: Dict) -> LROPoller[Workspace]

Параметры

workspace
Workspace
Обязательно

Определение рабочей области.

update_dependent_resources
<xref:boolean>
Обязательно

Следует ли обновлять зависимые ресурсы

Возвращаемое значение

Экземпляр LROPoller, который возвращает рабочую область.

Возвращаемый тип

begin_delete

Удаление рабочей области.

begin_delete(name: str, *, delete_dependent_resources: bool, permanently_delete: bool = False, **kwargs: Dict) -> LROPoller[None]

Параметры

name
str
Обязательно

Имя рабочей области

delete_dependent_resources
bool

Указывает, нужно ли удалять ресурсы, связанные с рабочей областью, а именно реестр контейнеров, учетную запись хранения, хранилище ключей и Application Insights. Значение по умолчанию — False. Установите значение True, чтобы удалить эти ресурсы.

permanently_delete
bool

Рабочие области по умолчанию обратимо удаляются, чтобы разрешить восстановление данных рабочей области. Установите для этого флага значение true, чтобы переопределить поведение обратимого удаления и окончательно удалить рабочую область.

Возвращаемое значение

Средство опроса для отслеживания состояния операции.

Возвращаемый тип

begin_diagnose

Диагностика проблем с настройкой рабочей области.

Если рабочая область не работает должным образом, можно выполнить эту диагностику, чтобы проверка, не работает ли рабочая область. Для рабочей области частной конечной точки это также поможет проверка, если сеть настроена в этой рабочей области и ее зависимый ресурс как проблема.

begin_diagnose(name: str, **kwargs: Dict) -> LROPoller[DiagnoseResponseResultValue]

Параметры

name
str
Обязательно

Имя рабочей области

Возвращаемое значение

Средство опроса для отслеживания состояния операции.

Возвращаемый тип

begin_provision_network

Активирует рабочую область для подготовки управляемой сети. Если указать spark enabled как true, вы подготавливает управляемую сеть рабочей области для поддержки Spark.

begin_provision_network(*, workspace_name: str | None = None, include_spark: bool = False, **kwargs) -> LROPoller[ManagedNetworkProvisionStatus]

Параметры

workspace_name
str

Имя рабочей области.

include_spark

Должна ли управляемая рабочая область сеть подготовиться к поддержке Spark.

Возвращаемое значение

Экземпляр LROPoller.

Возвращаемый тип

begin_sync_keys

Активирует рабочую область для немедленной синхронизации ключей. В случае изменения ключей для любого ресурса в рабочей области их автоматическое обновление может занять около часа. Эта функция позволяет обновлять ключи по запросу. В примере сценария требуется немедленный доступ к хранилищу после повторного создания ключей хранилища.

begin_sync_keys(name: str | None = None) -> LROPoller

Параметры

name
str
Обязательно

Имя рабочей области.

Возвращаемое значение

Экземпляр LROPoller, который возвращает значение None или результат ключа синхронизации.

Возвращаемый тип

begin_update

begin_update(workspace: Workspace, *, update_dependent_resources: bool = False, **kwargs: Dict) -> LROPoller[Workspace]

get

Получение рабочей области по имени.

get(name: str | None = None, **kwargs: Dict) -> Workspace

Параметры

name
str
Обязательно

Имя рабочей области.

Возвращаемое значение

Рабочая область с указанным именем.

Возвращаемый тип

get_keys

Получение ключей для рабочей области.

get_keys(name: str | None = None) -> WorkspaceKeys

Параметры

name
str
Обязательно

Имя рабочей области.

Возвращаемое значение

Ключи ресурсов, зависимых от рабочей области.

Возвращаемый тип

list

Вывод списка всех рабочих областей, к которым у пользователя есть доступ в текущей группе ресурсов или подписке.

list(*, scope: str = 'resource_group') -> Iterable[Workspace]

Параметры

scope
str

область описания "resource_group" или "подписка" по умолчанию используется значение "resource_group".

Возвращаемое значение

Итератор, например экземпляр объектов Workspace

Возвращаемый тип