Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
- en son
- 2025-04-01
- 2025-04-01-önizleme
- 2025-01-01-önizleme
- 2024-10-01
- 2024-10-01-önizleme
- 2024-07-01-önizleme
- 2024-04-01
- 2024-04-01-önizleme
- 2024-01-01-önizleme
- 2023-10-01
- 2023-08-01-önizleme
- 2023-06-01-önizleme
- 2023-04-01
- 2023-04-01-önizleme
- 2023-02-01-önizleme
- 2022-12-01-önizleme
- 2022-10-01
- 2022-10-01-önizleme
- 2022-06-01-önizleme
- 2022-05-01
- 2022-02-01-önizleme
- 2022-01-01-önizleme
- 2021-07-01
- 2021-04-01
- 2021-03-01-önizleme
- 2021-01-01
- 2020-09-01-önizleme
- 2020-08-01
- 2020-06-01
- 2020-05-15-önizleme
- 2020-05-01-önizleme
- 2020-04-01
- 2020-03-01
- 2020-02-18-önizleme
- 2020-01-01
- 2019-11-01
- 2019-06-01
- 2019-05-01
- 2018-11-19
- 2018-03-01-önizleme
Bicep kaynak tanımı
Çalışma alanları kaynak türü, aşağıdakileri hedefleyen işlemlerle dağıtılabilir:
- kaynak grupları
- Bkz. kaynak grubu dağıtım komutları
Her API sürümünde değiştirilen özelliklerin listesi için bkz. değişiklik günlüğü.
Kaynak biçimi
Microsoft.MachineLearningServices/workspaces kaynağı oluşturmak için şablonunuza aşağıdaki Bicep'i ekleyin.
resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2019-06-01' = {
identity: {
type: 'SystemAssigned'
}
location: 'string'
name: 'string'
properties: {
applicationInsights: 'string'
containerRegistry: 'string'
description: 'string'
discoveryUrl: 'string'
friendlyName: 'string'
keyVault: 'string'
storageAccount: 'string'
}
tags: {
{customized property}: 'string'
}
}
Özellik Değerleri
Kimlik
| Ad | Açıklama | Değer |
|---|---|---|
| tür | Kimlik türü. | 'Sistem Atandı' |
Microsoft.MachineLearningServices/çalışmaalanları
| Ad | Açıklama | Değer |
|---|---|---|
| kimlik | Kaynağın kimliği. | Kimlik |
| yer | Kaynağın konumunu belirtir. | dizgi |
| ad | Kaynak adı | dize (gerekli) |
| Özellikler | Makine öğrenmesi çalışma alanının özellikleri. | Çalışma Alanı Özellikleri |
| Etiketler | Kaynak etiketleri | Etiket adları ve değerleri sözlüğü. Bkz. şablonlardaki Etiketleri |
Kaynak Etiketleri
| Ad | Açıklama | Değer |
|---|
Çalışma Alanı Özellikleri
| Ad | Açıklama | Değer |
|---|---|---|
| Uygulama İçgörüleri | Bu çalışma alanıyla ilişkili uygulama içgörülerinin ARM kimliği. Çalışma alanı oluşturulduktan sonra bu değiştirilemez | dizgi |
| containerRegistry (kapsayıcı kayıt defteri) | Bu çalışma alanıyla ilişkili kapsayıcı kayıt defterinin ARM kimliği. Çalışma alanı oluşturulduktan sonra bu değiştirilemez | dizgi |
| Açıklama | Bu çalışma alanının açıklaması. | dizgi |
| discoveryUrl | Makine öğrenmesi deneme hizmetleri için bölgesel uç noktaları tanımlamaya yönelik bulma hizmetinin URL'si | dizgi |
| dostça İsim | Bu çalışma alanının kolay adı. Bu ad değiştirilebilir | dizgi |
| Anahtar Kasası | Bu çalışma alanıyla ilişkili anahtar kasasının ARM kimliği. Çalışma alanı oluşturulduktan sonra bu değiştirilemez | dizgi |
| Depolama Hesabı | Bu çalışma alanıyla ilişkili depolama hesabının ARM kimliği. Çalışma alanı oluşturulduktan sonra bu değiştirilemez | dizgi |
Kullanım Örnekleri
Azure Doğrulanmış Modülleri
Aşağıdaki Azure Doğrulanmış Modüller bu kaynak türünü dağıtmak için kullanılabilir.
| Modül | Açıklama |
|---|---|
| Machine Learning Services Çalışma Alanı | Machine Learning Services Çalışma Alanı için AVM Kaynak Modülü |
Azure Hızlı Başlangıç Örnekleri
Aşağıdaki Azure Hızlı Başlangıç şablonları bu kaynak türünü dağıtmak için Bicep örnekleri içerir.
| Bicep Dosyası | Açıklama |
|---|---|
| Azure AI Foundry temel kurulumu | Bu şablon kümesi, Azure AI Foundry'nin temel kurulumla, yani genel İnternet erişimi etkinken, şifreleme için Microsoft tarafından yönetilen anahtarlar ve yapay zeka kaynağı için Microsoft tarafından yönetilen kimlik yapılandırmasıyla nasıl ayarlanacağını gösterir. |
| Azure AI Foundry temel kurulumu | Bu şablon kümesi, Azure AI Foundry'nin temel kurulumla, yani genel İnternet erişimi etkinken, şifreleme için Microsoft tarafından yönetilen anahtarlar ve yapay zeka kaynağı için Microsoft tarafından yönetilen kimlik yapılandırmasıyla nasıl ayarlanacağını gösterir. |
| Azure AI Foundry Ağı Kısıtlı | Bu şablon kümesi, şifreleme için Microsoft tarafından yönetilen anahtarları ve yapay zeka kaynağı için Microsoft tarafından yönetilen kimlik yapılandırmasını kullanarak Azure AI Foundry'nin özel bağlantı ve çıkış devre dışı bırakılmış olarak nasıl ayarlanacağını gösterir. |
| Microsoft Entra Kimlik Doğrulaması ile Azure AI Foundry | Bu şablon kümesi, Azure AI Hizmetleri ve Azure Depolama gibi bağımlı kaynaklar için Microsoft Entra ID kimlik doğrulaması ile Azure AI Foundry'nin nasıl ayarlanacağını gösterir. |
| Azure AI Studio temel kurulum |
Bu şablon kümesi, Azure AI Studio'nun temel kurulumla nasıl ayarlandığını gösterir; yani genel İnternet erişimi etkinken, şifreleme için Microsoft tarafından yönetilen anahtarlar ve yapay zeka kaynağı için Microsoft tarafından yönetilen kimlik yapılandırması. |
| Azure AI Studio Ağ Kısıtlanmış |
Bu şablon kümesinde, şifreleme için Microsoft tarafından yönetilen anahtarlar ve yapay zeka kaynağı için Microsoft tarafından yönetilen kimlik yapılandırması kullanılarak Azure AI Studio'nun özel bağlantı ve çıkış devre dışı bırakılarak nasıl ayarlanacağı gösterilmektedir. |
| Azure Machine Learning uçtan uca güvenli kurulum |
Bu Bicep şablonları kümesi, Azure Machine Learning'i güvenli bir kurulumda uçtan uca ayarlamayı gösterir. Bu başvuru uygulaması Çalışma Alanını, işlem kümesini, işlem örneğini ve ekli özel AKS kümesini içerir. |
| Azure Machine Learning uçtan uca güvenli kurulum (eski) |
Bu Bicep şablonları kümesi, Azure Machine Learning'i güvenli bir kurulumda uçtan uca ayarlamayı gösterir. Bu başvuru uygulaması Çalışma Alanını, işlem kümesini, işlem örneğini ve ekli özel AKS kümesini içerir. |
| Temel Aracı Kurulum API Anahtarları | Bu şablon kümesinde, AI Hizmeti/AOAI bağlantısı için API anahtarları kimlik doğrulaması kullanılarak temel kurulumla Azure AI Aracısı Hizmeti'nin nasıl ayarlanacağı gösterilmektedir. Aracılar, microsoft tarafından tam olarak yönetilen çok kiracılı arama ve depolama kaynaklarını kullanır. Bu temel Alınan Azure kaynakları üzerinde görünürlüğünüz veya denetiminiz olmayacaktır. |
| Temel Aracı Kurulum Kimliği | Bu şablon kümesinde, AI Hizmeti/AOAI bağlantısı için yönetilen kimlik doğrulaması kullanılarak temel kurulumla Azure AI Aracısı Hizmeti'nin nasıl ayarlanacağı gösterilmektedir. Aracılar, microsoft tarafından tam olarak yönetilen çok kiracılı arama ve depolama kaynaklarını kullanır. Bu temel Alınan Azure kaynakları üzerinde görünürlüğünüz veya denetiminiz olmayacaktır. |
| Özel IP adresi ile AKS işlem hedefi oluşturma | Bu şablon, belirli bir Azure Machine Learning hizmeti çalışma alanında özel IP adresiyle bir AKS işlem hedefi oluşturur. |
| Azure Machine Learning hizmeti çalışma alanı oluşturma | Bu dağıtım şablonu bir Azure Machine Learning çalışma alanını ve Azure Key Vault, Azure Depolama, Azure Application Insights ve Azure Container Registry gibi ilişkili kaynaklarını belirtir. Bu yapılandırma, Azure Machine Learning'i kullanmaya başlamak için ihtiyacınız olan en düşük kaynak kümesini açıklar. |
| Azure Machine Learning hizmet çalışma alanı (CMK) oluşturma | Bu dağıtım şablonu, şifreleme anahtarlarınızı kullanarak hizmet tarafı şifrelemesi ile Azure Machine Learning çalışma alanı oluşturmayı belirtir. |
| Azure Machine Learning hizmet çalışma alanı (CMK) oluşturma | Bu dağıtım şablonu bir Azure Machine Learning çalışma alanını ve Azure Key Vault, Azure Depolama, Azure Application Insights ve Azure Container Registry gibi ilişkili kaynaklarını belirtir. Örnekte, müşteri tarafından yönetilen bir şifreleme anahtarıyla şifreleme için Azure Machine Learning'in nasıl yapılandırılır gösterilmektedir. |
| Azure Machine Learning hizmeti çalışma alanı oluşturma (eski) | Bu dağıtım şablonu bir Azure Machine Learning çalışma alanını ve Azure Key Vault, Azure Depolama, Azure Application Insights ve Azure Container Registry gibi ilişkili kaynaklarını belirtir. Bu yapılandırma, Azure Machine Learning'i ağdan yalıtılmış bir kümede kullanmaya başlamak için ihtiyacınız olan kaynak kümesini açıklar. |
| Azure Machine Learning hizmet çalışma alanı (vnet) oluşturma | Bu dağıtım şablonu bir Azure Machine Learning çalışma alanını ve Azure Key Vault, Azure Depolama, Azure Application Insights ve Azure Container Registry gibi ilişkili kaynaklarını belirtir. Bu yapılandırma, Azure Machine Learning'i ağdan yalıtılmış bir kümede kullanmaya başlamak için ihtiyacınız olan kaynak kümesini açıklar. |
| Secure AI Foundry'yi yönetilen bir sanal ağ ile dağıtma | Bu şablon, güçlü ağ ve kimlik güvenliği kısıtlamalarına sahip güvenli bir Azure AI Foundry ortamı oluşturur. |
| Kullanıcı Tarafından Yönetilen Kimlik ile Ağ Güvenli Aracı | Bu şablon kümesinde, AI Hizmeti/AOAI bağlantısı için Kullanıcı Tarafından Yönetilen Kimlik kimlik doğrulaması ve aracıyı güvenli verilerinize bağlamak için özel ağ bağlantıları kullanılarak sanal ağ yalıtımı ile Azure AI Aracısı Hizmeti'nin nasıl ayarlanacağı gösterilmektedir. |
| Standart Aracı Kurulumu | Bu şablon kümesinde Azure AI Agent Service'in standart kurulumla nasıl ayarlanacağı gösterilmektedir; başka bir deyişle proje/hub bağlantıları için yönetilen kimlik doğrulaması ve genel İnternet erişimi etkindir. Aracılar müşteriye ait, tek kiracılı arama ve depolama kaynaklarını kullanır. Bu kurulumla, bu kaynaklar üzerinde tam denetime ve görünürlüğe sahip olursunuz, ancak kullanımınıza göre maliyetler doğuracaksınız. |
ARM şablonu kaynak tanımı
Çalışma alanları kaynak türü, aşağıdakileri hedefleyen işlemlerle dağıtılabilir:
- kaynak grupları
- Bkz. kaynak grubu dağıtım komutları
Her API sürümünde değiştirilen özelliklerin listesi için bkz. değişiklik günlüğü.
Kaynak biçimi
Microsoft.MachineLearningServices/workspaces kaynağı oluşturmak için şablonunuza aşağıdaki JSON'u ekleyin.
{
"type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces",
"apiVersion": "2019-06-01",
"name": "string",
"identity": {
"type": "SystemAssigned"
},
"location": "string",
"properties": {
"applicationInsights": "string",
"containerRegistry": "string",
"description": "string",
"discoveryUrl": "string",
"friendlyName": "string",
"keyVault": "string",
"storageAccount": "string"
},
"tags": {
"{customized property}": "string"
}
}
Özellik Değerleri
Kimlik
| Ad | Açıklama | Değer |
|---|---|---|
| tür | Kimlik türü. | 'Sistem Atandı' |
Microsoft.MachineLearningServices/çalışmaalanları
| Ad | Açıklama | Değer |
|---|---|---|
| apiVersiyonu | API sürümü | '2019-06-01' |
| kimlik | Kaynağın kimliği. | Kimlik |
| yer | Kaynağın konumunu belirtir. | dizgi |
| ad | Kaynak adı | dize (gerekli) |
| Özellikler | Makine öğrenmesi çalışma alanının özellikleri. | Çalışma Alanı Özellikleri |
| Etiketler | Kaynak etiketleri | Etiket adları ve değerleri sözlüğü. Bkz. şablonlardaki Etiketleri |
| tür | Kaynak türü | 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces' |
Kaynak Etiketleri
| Ad | Açıklama | Değer |
|---|
Çalışma Alanı Özellikleri
| Ad | Açıklama | Değer |
|---|---|---|
| Uygulama İçgörüleri | Bu çalışma alanıyla ilişkili uygulama içgörülerinin ARM kimliği. Çalışma alanı oluşturulduktan sonra bu değiştirilemez | dizgi |
| containerRegistry (kapsayıcı kayıt defteri) | Bu çalışma alanıyla ilişkili kapsayıcı kayıt defterinin ARM kimliği. Çalışma alanı oluşturulduktan sonra bu değiştirilemez | dizgi |
| Açıklama | Bu çalışma alanının açıklaması. | dizgi |
| discoveryUrl | Makine öğrenmesi deneme hizmetleri için bölgesel uç noktaları tanımlamaya yönelik bulma hizmetinin URL'si | dizgi |
| dostça İsim | Bu çalışma alanının kolay adı. Bu ad değiştirilebilir | dizgi |
| Anahtar Kasası | Bu çalışma alanıyla ilişkili anahtar kasasının ARM kimliği. Çalışma alanı oluşturulduktan sonra bu değiştirilemez | dizgi |
| Depolama Hesabı | Bu çalışma alanıyla ilişkili depolama hesabının ARM kimliği. Çalışma alanı oluşturulduktan sonra bu değiştirilemez | dizgi |
Kullanım Örnekleri
Azure Hızlı Başlangıç Şablonları
Aşağıdaki Azure Hızlı Başlangıç şablonları bu kaynak türünü dağıtmak.
| Şablon | Açıklama |
|---|---|
Azure AI Foundry temel kurulumu
|
Bu şablon kümesi, Azure AI Foundry'nin temel kurulumla, yani genel İnternet erişimi etkinken, şifreleme için Microsoft tarafından yönetilen anahtarlar ve yapay zeka kaynağı için Microsoft tarafından yönetilen kimlik yapılandırmasıyla nasıl ayarlanacağını gösterir. |
|
Azure AI Foundry temel kurulumu
|
Bu şablon kümesi, Azure AI Foundry'nin temel kurulumla, yani genel İnternet erişimi etkinken, şifreleme için Microsoft tarafından yönetilen anahtarlar ve yapay zeka kaynağı için Microsoft tarafından yönetilen kimlik yapılandırmasıyla nasıl ayarlanacağını gösterir. |
|
Azure AI Foundry Ağı Kısıtlı
|
Bu şablon kümesi, şifreleme için Microsoft tarafından yönetilen anahtarları ve yapay zeka kaynağı için Microsoft tarafından yönetilen kimlik yapılandırmasını kullanarak Azure AI Foundry'nin özel bağlantı ve çıkış devre dışı bırakılmış olarak nasıl ayarlanacağını gösterir. |
|
Microsoft Entra Kimlik Doğrulaması ile Azure AI Foundry
|
Bu şablon kümesi, Azure AI Hizmetleri ve Azure Depolama gibi bağımlı kaynaklar için Microsoft Entra ID kimlik doğrulaması ile Azure AI Foundry'nin nasıl ayarlanacağını gösterir. |
| Azure AI Studio temel kurulum
|
Bu şablon kümesi, Azure AI Studio'nun temel kurulumla nasıl ayarlandığını gösterir; yani genel İnternet erişimi etkinken, şifreleme için Microsoft tarafından yönetilen anahtarlar ve yapay zeka kaynağı için Microsoft tarafından yönetilen kimlik yapılandırması. |
| Azure AI Studio Ağ Kısıtlanmış
|
Bu şablon kümesinde, şifreleme için Microsoft tarafından yönetilen anahtarlar ve yapay zeka kaynağı için Microsoft tarafından yönetilen kimlik yapılandırması kullanılarak Azure AI Studio'nun özel bağlantı ve çıkış devre dışı bırakılarak nasıl ayarlanacağı gösterilmektedir. |
| Azure Machine Learning uçtan uca güvenli kurulum
|
Bu Bicep şablonları kümesi, Azure Machine Learning'i güvenli bir kurulumda uçtan uca ayarlamayı gösterir. Bu başvuru uygulaması Çalışma Alanını, işlem kümesini, işlem örneğini ve ekli özel AKS kümesini içerir. |
| Azure Machine Learning uçtan uca güvenli kurulum (eski)
|
Bu Bicep şablonları kümesi, Azure Machine Learning'i güvenli bir kurulumda uçtan uca ayarlamayı gösterir. Bu başvuru uygulaması Çalışma Alanını, işlem kümesini, işlem örneğini ve ekli özel AKS kümesini içerir. |
| Azure Machine Learning Çalışma Alanı
|
Bu şablon şifrelenmiş bir Depolama Hesabı, KeyVault ve Applications Insights Günlüğü ile birlikte yeni bir Azure Machine Learning Çalışma Alanı oluşturur |
|
Temel Aracı Kurulum API Anahtarları
|
Bu şablon kümesinde, AI Hizmeti/AOAI bağlantısı için API anahtarları kimlik doğrulaması kullanılarak temel kurulumla Azure AI Aracısı Hizmeti'nin nasıl ayarlanacağı gösterilmektedir. Aracılar, microsoft tarafından tam olarak yönetilen çok kiracılı arama ve depolama kaynaklarını kullanır. Bu temel Alınan Azure kaynakları üzerinde görünürlüğünüz veya denetiminiz olmayacaktır. |
|
Temel Aracı Kurulum Kimliği
|
Bu şablon kümesinde, AI Hizmeti/AOAI bağlantısı için yönetilen kimlik doğrulaması kullanılarak temel kurulumla Azure AI Aracısı Hizmeti'nin nasıl ayarlanacağı gösterilmektedir. Aracılar, microsoft tarafından tam olarak yönetilen çok kiracılı arama ve depolama kaynaklarını kullanır. Bu temel Alınan Azure kaynakları üzerinde görünürlüğünüz veya denetiminiz olmayacaktır. |
|
Birden çok Veri Kümesi & Veri Depoları ile AML çalışma alanı oluşturma
|
Bu şablon, veri depoları & birden çok veri kümesiyle Azure Machine Learning çalışma alanı oluşturur. |
|
Özel IP adresi ile AKS işlem hedefi oluşturma
|
Bu şablon, belirli bir Azure Machine Learning hizmeti çalışma alanında özel IP adresiyle bir AKS işlem hedefi oluşturur. |
|
Azure Machine Learning hizmeti çalışma alanı oluşturma
|
Bu dağıtım şablonu bir Azure Machine Learning çalışma alanını ve Azure Key Vault, Azure Depolama, Azure Application Insights ve Azure Container Registry gibi ilişkili kaynaklarını belirtir. Bu yapılandırma, Azure Machine Learning'i kullanmaya başlamak için ihtiyacınız olan en düşük kaynak kümesini açıklar. |
|
Azure Machine Learning hizmet çalışma alanı (CMK) oluşturma
|
Bu dağıtım şablonu, şifreleme anahtarlarınızı kullanarak hizmet tarafı şifrelemesi ile Azure Machine Learning çalışma alanı oluşturmayı belirtir. |
|
Azure Machine Learning hizmet çalışma alanı (CMK) oluşturma
|
Bu dağıtım şablonu bir Azure Machine Learning çalışma alanını ve Azure Key Vault, Azure Depolama, Azure Application Insights ve Azure Container Registry gibi ilişkili kaynaklarını belirtir. Örnekte, müşteri tarafından yönetilen bir şifreleme anahtarıyla şifreleme için Azure Machine Learning'in nasıl yapılandırılır gösterilmektedir. |
|
Azure Machine Learning hizmeti çalışma alanı oluşturma (eski)
|
Bu dağıtım şablonu bir Azure Machine Learning çalışma alanını ve Azure Key Vault, Azure Depolama, Azure Application Insights ve Azure Container Registry gibi ilişkili kaynaklarını belirtir. Bu yapılandırma, Azure Machine Learning'i ağdan yalıtılmış bir kümede kullanmaya başlamak için ihtiyacınız olan kaynak kümesini açıklar. |
|
Azure Machine Learning hizmet çalışma alanı (vnet) oluşturma
|
Bu dağıtım şablonu bir Azure Machine Learning çalışma alanını ve Azure Key Vault, Azure Depolama, Azure Application Insights ve Azure Container Registry gibi ilişkili kaynaklarını belirtir. Bu yapılandırma, Azure Machine Learning'i ağdan yalıtılmış bir kümede kullanmaya başlamak için ihtiyacınız olan kaynak kümesini açıklar. |
|
Secure AI Foundry'yi yönetilen bir sanal ağ ile dağıtma
|
Bu şablon, güçlü ağ ve kimlik güvenliği kısıtlamalarına sahip güvenli bir Azure AI Foundry ortamı oluşturur. |
| Kullanıcı Tarafından Yönetilen Kimlik ile Ağ Güvenli Aracı
|
Bu şablon kümesinde, AI Hizmeti/AOAI bağlantısı için Kullanıcı Tarafından Yönetilen Kimlik kimlik doğrulaması ve aracıyı güvenli verilerinize bağlamak için özel ağ bağlantıları kullanılarak sanal ağ yalıtımı ile Azure AI Aracısı Hizmeti'nin nasıl ayarlanacağı gösterilmektedir. |
| Standart Aracı Kurulumu
|
Bu şablon kümesinde Azure AI Agent Service'in standart kurulumla nasıl ayarlanacağı gösterilmektedir; başka bir deyişle proje/hub bağlantıları için yönetilen kimlik doğrulaması ve genel İnternet erişimi etkindir. Aracılar müşteriye ait, tek kiracılı arama ve depolama kaynaklarını kullanır. Bu kurulumla, bu kaynaklar üzerinde tam denetime ve görünürlüğe sahip olursunuz, ancak kullanımınıza göre maliyetler doğuracaksınız. |
Terraform (AzAPI sağlayıcısı) kaynak tanımı
Çalışma alanları kaynak türü, aşağıdakileri hedefleyen işlemlerle dağıtılabilir:
- Kaynak grubu
Her API sürümünde değiştirilen özelliklerin listesi için bkz. değişiklik günlüğü.
Kaynak biçimi
Microsoft.MachineLearningServices/workspaces kaynağı oluşturmak için şablonunuza aşağıdaki Terraform'u ekleyin.
resource "azapi_resource" "symbolicname" {
type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2019-06-01"
name = "string"
parent_id = "string"
identity {
type = "string"
identity_ids = [
"string"
]
}
location = "string"
tags = {
{customized property} = "string"
}
body = {
properties = {
applicationInsights = "string"
containerRegistry = "string"
description = "string"
discoveryUrl = "string"
friendlyName = "string"
keyVault = "string"
storageAccount = "string"
}
}
}
Özellik Değerleri
Kimlik
| Ad | Açıklama | Değer |
|---|---|---|
| tür | Kimlik türü. | 'Sistem Atandı' |
Microsoft.MachineLearningServices/çalışmaalanları
| Ad | Açıklama | Değer |
|---|---|---|
| kimlik | Kaynağın kimliği. | Kimlik |
| yer | Kaynağın konumunu belirtir. | dizgi |
| ad | Kaynak adı | dize (gerekli) |
| Özellikler | Makine öğrenmesi çalışma alanının özellikleri. | Çalışma Alanı Özellikleri |
| Etiketler | Kaynak etiketleri | Etiket adları ve değerleri sözlüğü. |
| tür | Kaynak türü | "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2019-06-01" |
Kaynak Etiketleri
| Ad | Açıklama | Değer |
|---|
Çalışma Alanı Özellikleri
| Ad | Açıklama | Değer |
|---|---|---|
| Uygulama İçgörüleri | Bu çalışma alanıyla ilişkili uygulama içgörülerinin ARM kimliği. Çalışma alanı oluşturulduktan sonra bu değiştirilemez | dizgi |
| containerRegistry (kapsayıcı kayıt defteri) | Bu çalışma alanıyla ilişkili kapsayıcı kayıt defterinin ARM kimliği. Çalışma alanı oluşturulduktan sonra bu değiştirilemez | dizgi |
| Açıklama | Bu çalışma alanının açıklaması. | dizgi |
| discoveryUrl | Makine öğrenmesi deneme hizmetleri için bölgesel uç noktaları tanımlamaya yönelik bulma hizmetinin URL'si | dizgi |
| dostça İsim | Bu çalışma alanının kolay adı. Bu ad değiştirilebilir | dizgi |
| Anahtar Kasası | Bu çalışma alanıyla ilişkili anahtar kasasının ARM kimliği. Çalışma alanı oluşturulduktan sonra bu değiştirilemez | dizgi |
| Depolama Hesabı | Bu çalışma alanıyla ilişkili depolama hesabının ARM kimliği. Çalışma alanı oluşturulduktan sonra bu değiştirilemez | dizgi |
Kullanım Örnekleri
Azure Doğrulanmış Modülleri
Aşağıdaki Azure Doğrulanmış Modüller bu kaynak türünü dağıtmak için kullanılabilir.