Mevcut bir kaynak grubunda bir Azure Machine Learning web hizmeti oluşturur.
Kaynak grubunda aynı ada sahip bir web hizmeti varsa, çağrı bir güncelleştirme işlemi işlevi görür ve mevcut web hizmetinin üzerine yazılır.
Örnekler
Örnek 1: Json dosya tabanlı tanımdan yeni bir hizmet oluşturma
"myresourcegroup" grubunda ve Orta Güney ABD bölgesinde, başvuruda bulunılan json dosyasında bulunan tanım temelinde "mywebservicename" adlı yeni bir Azure Machine Learning web hizmeti oluşturur.
Web hizmetinin bölgesi.
"Batı ABD" veya "Güneydoğu Asya" gibi bir Azure veri merkezi bölgesi girin.
Web hizmetini bu türdeki kaynakları destekleyen herhangi bir bölgeye yerleştirebilirsiniz.
Web hizmetinin Azure aboneliğinizle aynı bölgede veya kaynak grubuyla aynı bölgede olması gerekmez.
Kaynak grupları farklı bölgelerden web hizmetleri içerebilir.
Hangi bölgelerin her kaynak türünü desteklediğini belirlemek için ProviderNamespace parametresi cmdlet'iyle Get-AzResourceProvider kullanın.
Web hizmetinin yerleştirildiği kaynak grubu.
"Batı ABD" veya "Güneydoğu Asya" gibi bir Azure veri merkezi bölgesi girin.
Web hizmetini bu türdeki kaynakları destekleyen herhangi bir bölgeye yerleştirebilirsiniz.
Web hizmetinin Azure aboneliğinizle aynı bölgede veya kaynak grubuyla aynı bölgede olması gerekmez.
Kaynak grupları farklı bölgelerden web hizmetleri içerebilir.
Hangi bölgelerin her kaynak türünü desteklediğini belirlemek için ProviderNamespace parametresi cmdlet'iyle Get-AzResourceProvider kullanın.
Bu cmdlet yaygın parametreleri destekler: -Debug, -ErrorAction, -ErrorVariable, -InformationAction, -InformationVariable, -OutBuffer, -OutVariable, -PipelineVariable, -ProgressAction, -Verbose, -WarningAction ve -WarningVariable. Daha fazla bilgi için bkz. about_CommonParameters.
Bu içeriğin kaynağı GitHub'da bulunabilir; burada ayrıca sorunları ve çekme isteklerini oluşturup gözden geçirebilirsiniz. Daha fazla bilgi için katkıda bulunan kılavuzumuzu inceleyin.