WorkspaceOperations Sınıf

WorkspaceOperations.

Bu sınıfın örneğini doğrudan oluşturmamalısınız. Bunun yerine, sizin için örneği oluşturan ve öznitelik olarak ekleyen bir MLClient örneği oluşturmanız gerekir.

Devralma

azure.ai.ml.operations._workspace_operations_base.WorkspaceOperationsBase

WorkspaceOperations

Oluşturucu

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

Parametreler

operation_scope

service_client

all_operations

credentials

varsayılan değer: None

Yöntemler

begin_create	Yeni bir Azure Machine Learning Çalışma Alanı oluşturun. Zaten varsa çalışma alanını döndürür.
begin_delete	Çalışma alanını silme.
begin_diagnose	Çalışma alanı kurulum sorunlarını tanılama. Çalışma alanınız beklendiği gibi çalışmıyorsa, çalışma alanının bozuk olup olmadığını denetlemek için bu tanılamayı çalıştırabilirsiniz. Özel uç nokta çalışma alanı için, bu çalışma alanının ve bağımlı kaynağının ağ kurulumunun sorun olup olmadığını denetlemeye de yardımcı olur.
begin_provision_network	Yönetilen ağı sağlamak için çalışma alanını tetikler. Spark'ın true olarak etkinleştirilmesi, çalışma alanı tarafından yönetilen ağı Spark'ı desteklemeye hazırlar.
begin_sync_keys	Anahtarları hemen eşitlemek için çalışma alanını tetikler. Çalışma alanı içindeki herhangi bir kaynağın anahtarları değiştirilirse, bunların otomatik olarak güncelleştirilmiş olması yaklaşık bir saat sürebilir. Bu işlev, anahtarların istek üzerine güncelleştirilmiş olmasını sağlar. Örnek bir senaryo, depolama anahtarlarını yeniden oluşturarak depolamaya hemen erişmeye ihtiyaç duymanızdır.
begin_update
get	Ada göre bir çalışma alanı alın.
get_keys	Çalışma alanının anahtarlarını alın.
list	Kullanıcının geçerli kaynak grubunda veya abonelikte erişimi olan tüm çalışma alanlarını listeleyin.

begin_create

Yeni bir Azure Machine Learning Çalışma Alanı oluşturun.

Zaten varsa çalışma alanını döndürür.

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

Parametreler

workspace

Workspace

Gerekli

Çalışma alanı tanımı.

update_dependent_resources

<xref:boolean>

Gerekli

Bağımlı kaynakların güncelleştirilip güncelleştirilmeyeceği

Döndürülenler

Çalışma Alanı döndüren bir LROPoller örneği.

Dönüş türü

LROPoller[Workspace]

begin_delete

Çalışma alanını silme.

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

Parametreler

name

str

Gerekli

Çalışma alanının adı

delete_dependent_resources

bool

Çalışma alanıyla ilişkili kaynakların (kapsayıcı kayıt defteri, depolama hesabı, anahtar kasası ve uygulama içgörüleri) silinip silinmeyeceği. Varsayılan değer False'tur. Bu kaynakları silmek için True olarak ayarlayın.

permanently_delete

bool

Çalışma alanı verilerinin kurtarılmasını sağlamak için çalışma alanları varsayılan olarak geçici olarak silinir. Geçici silme davranışını geçersiz kılmak ve çalışma alanınızı kalıcı olarak silmek için bu bayrağı true olarak ayarlayın.

Döndürülenler

İşlem durumunu izlemek için bir poller.

Dönüş türü

LROPoller[None]

begin_diagnose

Çalışma alanı kurulum sorunlarını tanılama.

Çalışma alanınız beklendiği gibi çalışmıyorsa, çalışma alanının bozuk olup olmadığını denetlemek için bu tanılamayı çalıştırabilirsiniz. Özel uç nokta çalışma alanı için, bu çalışma alanının ve bağımlı kaynağının ağ kurulumunun sorun olup olmadığını denetlemeye de yardımcı olur.

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

Parametreler

name

str

Gerekli

Çalışma alanının adı

Döndürülenler

İşlem durumunu izlemek için bir poller.

Dönüş türü

LROPoller[DiagnoseResponseResultValue]

begin_provision_network

Yönetilen ağı sağlamak için çalışma alanını tetikler. Spark'ın true olarak etkinleştirilmesi, çalışma alanı tarafından yönetilen ağı Spark'ı desteklemeye hazırlar.

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

Parametreler

workspace_name

str

Çalışma alanının adı.

include_spark

Çalışma alanı yönetilen ağının Spark'ı desteklemeye hazırlanması gerekip gerekmediği.

Döndürülenler

LROPoller örneği.

Dönüş türü

LROPoller[ManagedNetworkProvisionStatus]

begin_sync_keys

Anahtarları hemen eşitlemek için çalışma alanını tetikler. Çalışma alanı içindeki herhangi bir kaynağın anahtarları değiştirilirse, bunların otomatik olarak güncelleştirilmiş olması yaklaşık bir saat sürebilir. Bu işlev, anahtarların istek üzerine güncelleştirilmiş olmasını sağlar. Örnek bir senaryo, depolama anahtarlarını yeniden oluşturarak depolamaya hemen erişmeye ihtiyaç duymanızdır.

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

Parametreler

name

str

Gerekli

Çalışma alanının adı.

Döndürülenler

Yok veya eşitleme anahtarları sonucunu döndüren LROPoller örneği.

Dönüş türü

LROPoller[None]

begin_update

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

get

Ada göre bir çalışma alanı alın.

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

Parametreler

name

str

Gerekli

Çalışma alanının adı.

Döndürülenler

Sağlanan ada sahip çalışma alanı.

Dönüş türü

Workspace

get_keys

Çalışma alanının anahtarlarını alın.

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

Parametreler

name

str

Gerekli

Çalışma alanının adı.

Döndürülenler

Çalışma alanına bağımlı kaynakların anahtarları.

Dönüş türü

WorkspaceKeys

list

Kullanıcının geçerli kaynak grubunda veya abonelikte erişimi olan tüm çalışma alanlarını listeleyin.

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

Parametreler

scope

str

liste kapsamı, "resource_group" veya "abonelik", varsayılan olarak "resource_group" olarak ayarlanır

Döndürülenler

Workspace nesnelerinin örneği gibi bir yineleyici

Dönüş türü

ItemPaged[Workspace]