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.WorkspaceOperationsBaseWorkspaceOperations
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
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
- update_dependent_resources
- <xref:boolean>
Bağımlı kaynakların güncelleştirilip güncelleştirilmeyeceği
Döndürülenler
Çalışma Alanı döndüren bir LROPoller örneği.
Dönüş türü
begin_delete
Çalışma alanını silme.
begin_delete(name: str, *, delete_dependent_resources: bool, permanently_delete: bool = False, **kwargs: Dict) -> LROPoller[None]
Parametreler
- 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
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
Döndürülenler
İşlem durumunu izlemek için bir poller.
Dönüş türü
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
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
Döndürülenler
Yok veya eşitleme anahtarları sonucunu döndüren LROPoller örneği.
Dönüş türü
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
Döndürülenler
Sağlanan ada sahip çalışma alanı.
Dönüş türü
get_keys
Çalışma alanının anahtarlarını alın.
get_keys(name: str | None = None) -> WorkspaceKeys
Parametreler
Döndürülenler
Çalışma alanına bağımlı kaynakların anahtarları.
Dönüş türü
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
Azure SDK for Python