Hızlı Başlangıç: Synapse'te yeni bir Azure Machine Learning bağlı hizmeti oluşturma

ÖNEMLİ, LÜTFEN AŞAĞıDAKI SıNıRLAMALARA DIKKAT EDIN:

  • Azure Machine Learning tümleştirmesi şu anda Veri Sızdırma Koruması ile Synapse Çalışma Alanlarında desteklenmemektedir. Veri sızdırma koruması kullanmıyorsanız ve özel uç noktaları kullanarak Azure Machine Learning'e bağlanmak istiyorsanız Synapse çalışma alanınızda yönetilen bir Azure Machine Learning özel uç noktası ayarlayabilirsiniz. Yönetilen özel uç noktalar hakkında daha fazla bilgi edinin
  • AzureML bağlı hizmeti, şirket içinde barındırılan tümleştirme çalışma zamanlarında desteklenmez. Bu, Veri Sızdırma Koruması olan ve olmayan Synapse çalışma alanları için geçerlidir.
  • Azure Synapse Spark 3.3 ve 3.4 çalışma zamanları, Azure Machine Learning MLFlow izleme URI'sinde kimlik doğrulaması yapmak için Azure Machine Learning Bağlı Hizmeti'nin kullanılmasını desteklemez. Bu çalışma zamanlarıyla ilgili sınırlamalar hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz . Apache Spark 3.3 için Azure Synapse Runtime ve Apache Spark 3.4 için Azure Synapse Runtime

Bu hızlı başlangıçta, bir Azure Synapse Analytics çalışma alanını bir Azure Machine Learning çalışma alanına bağlayacaksınız. Bu çalışma alanlarını bağlamak, Synapse'teki çeşitli deneyimlerden Azure Machine Learning'den yararlanmanızı sağlar.

Örneğin, bir Azure Machine Learning çalışma alanına bu bağlantı şu deneyimleri sağlar:

  • Azure Machine Learning işlem hatlarınızı Synapse işlem hatlarınızda bir adım olarak çalıştırın. Daha fazla bilgi edinmek için bkz . Azure Machine Learning işlem hatlarını yürütme.

  • Azure Machine Learning model kayıt defterinden bir makine öğrenmesi modeli getirerek ve Synapse SQL havuzlarında modeli puanlayarak verilerinizi tahminlerle zenginleştirin. Daha fazla ayrıntı için bkz . Öğretici: Synapse SQL havuzları için makine öğrenmesi modeli puanlama sihirbazı.

İki tür kimlik doğrulaması

Azure Synapse'te Azure Machine Learning bağlı hizmeti oluştururken kullanabileceğiniz iki kimlik türü vardır.

  • Synapse çalışma alanı Yönetilen Kimliği
  • Hizmet Sorumlusu

Aşağıdaki bölümlerde, bu iki farklı kimlik doğrulaması türünü kullanarak Azure Machine Learning bağlı hizmeti oluşturma yönergelerini bulacaksınız.

Önkoşullar

Synapse çalışma alanı Yönetilen kimliğini kullanarak bağlı hizmet oluşturma

Bu bölüm, Azure Synapse çalışma alanı Yönetilen Kimliği'ni kullanarak Azure Synapse'te Azure Machine Learning bağlı hizmeti oluşturma konusunda size yol gösterir

MSI'ye Azure Machine Learning çalışma alanı için izin verme

  1. Azure portalında Azure Machine Learning çalışma alanı kaynağınıza gidin ve Erişim Denetimi'ni seçin

  2. Rol ataması oluşturun ve Synapse çalışma alanı Yönetilen Hizmet kimliğinizi (MSI) Azure Machine Learning çalışma alanının katkıda bulunanı olarak ekleyin. Bunun için Azure Machine Learning çalışma alanının ait olduğu kaynak grubunun sahibi olmayı gerektireceğini unutmayın. Synapse çalışma alanı MSI'nizi bulma konusunda sorun yaşıyorsanız Synapse çalışma alanının adını arayın.

Azure Machine Learning bağlı hizmeti oluşturma

  1. Yeni Azure Machine Learning bağlı hizmetini oluşturmak istediğiniz Synapse çalışma alanında Bağlı hizmetleri yönet'e >gidin ve "Azure Machine Learning" türüyle yeni bir bağlı hizmet oluşturun.

    Create linked service

  2. Formu doldurun:

    • Bağlanmak istediğiniz Azure Machine Learning çalışma alanıyla ilgili ayrıntıları sağlayın. Bu, abonelik ve çalışma alanı adıyla ilgili ayrıntıları içerir.

    • Kimlik Doğrulama Yöntemi: Yönetilen Kimlik'i seçin

  3. Yapılandırmanın doğru olup olmadığını doğrulamak için Test Bağlan ion'a tıklayın. Bağlantı testi geçerse Kaydet'e tıklayın.

    Bağlantı testi başarısız olursa, Azure Synapse çalışma alanı MSI'sinin bu Azure Machine Learning çalışma alanına erişme izinlerine sahip olduğundan emin olun ve yeniden deneyin.

Hizmet sorumlusu kullanarak bağlı hizmet oluşturma

Bu bölüm, hizmet sorumlusuyla Azure Machine Learning bağlı hizmeti oluşturma konusunda size yol gösterir.

Hizmet sorumlusu oluşturma

Bu adım yeni bir Hizmet Sorumlusu oluşturur. Mevcut bir Hizmet Sorumlusunu kullanmak istiyorsanız bu adımı atlayabilirsiniz.

  1. Azure portalını açın.

  2. Microsoft Entra Id ->Uygulama kayıtları adresine gidin.

  3. Yeni kayıt'a tıklayın. Ardından yeni bir uygulama kaydetmek için yönergeleri izleyin.

  4. Uygulama kaydedildikten sonra uygulama için bir gizli dizi oluşturun. Uygulamanız ->Sertifika ve Gizli Dizi'ye gidin. Gizli dizi oluşturmak için İstemci gizli dizisi ekle'ye tıklayın. Gizli diziyi güvende tutar ve daha sonra kullanılır.

    Generate secret

  5. Uygulama için bir hizmet sorumlusu oluşturun. Uygulamanız ->Genel Bakış'agidin ve hizmet sorumlusu oluştur'a tıklayın. Bazı durumlarda, bu hizmet sorumlusu otomatik olarak oluşturulur.

    Create service principal

  6. Hizmet sorumlusunu Azure Machine Learning çalışma alanının "katkıda bulunanı" olarak ekleyin. Bunun için Azure Machine Learning çalışma alanının ait olduğu kaynak grubunun sahibi olmayı gerektireceğini unutmayın.

    Assign contributor role

Azure Machine Learning bağlı hizmeti oluşturma

  1. Yeni Azure Machine Learning bağlı hizmetini oluşturmak istediğiniz Synapse çalışma alanında Bağlı> hizmetleri yönet'e gidin ve "Azure Machine Learning" türüyle yeni bir bağlı hizmet oluşturun.

    Create linked service

  2. Formu doldurun:

    • Bağlanmak istediğiniz Azure Machine Learning çalışma alanıyla ilgili ayrıntıları sağlayın. Bu, abonelik ve çalışma alanı adıyla ilgili ayrıntıları içerir.

    • Kimlik Doğrulama Yöntemi: Hizmet Sorumlusu seçeneğini belirleyin

    • Hizmet sorumlusu kimliği: Bu, Uygulamanın uygulama (istemci) kimliğidir .

    Not

    Kimlik, uygulamanın adı DEĞİlDİr. Bu kimliği uygulamanın genel bakış sayfasında bulabilirsiniz. Bu "81707eac-ab38-406u-8f6c-10ce76a568d5" benzeri uzun bir dize olmalıdır.

    • Hizmet sorumlusu anahtarı: Önceki bölümde oluşturduğunuz gizli dizi.
  3. Yapılandırmanın doğru olup olmadığını doğrulamak için Test Bağlan ion'a tıklayın. Bağlantı testi geçerse Kaydet'e tıklayın.

    Bağlantı testi başarısız olursa hizmet sorumlusu kimliğinin ve gizli dizisinin doğru olduğundan emin olun ve yeniden deneyin.

Sonraki adımlar