Aracılığıyla paylaş

Workspace Sınıf

  • Başvuru

Eğitim ve dağıtım yapıtlarını yönetmek için bir Azure Machine Learning kaynağı tanımlar.

Çalışma Alanı, Azure Machine Learning'de makine öğrenmesi için temel bir kaynaktır. Makine öğrenmesi modellerini denemek, eğitmek ve dağıtmak için bir çalışma alanı kullanırsınız. Her çalışma alanı bir Azure aboneliğine ve kaynak grubuna bağlıdır ve ilişkili bir SKU'ya sahiptir.

Çalışma alanları hakkında daha fazla bilgi için bkz:

Mevcut Bir Azure Machine Learning Çalışma Alanını yüklemek için Sınıf Çalışma Alanı oluşturucusu.

Devralma
builtins.object
Workspace

Oluşturucu

Workspace(subscription_id, resource_group, workspace_name, auth=None, _location=None, _disable_service_check=False, _workspace_id=None, sku='basic', tags=None, _cloud='AzureCloud')

Parametreler

Name Description
subscription_id
Gerekli
str

Çalışma alanını içeren Azure abonelik kimliği.
resource_group
Gerekli
str

Çalışma alanını içeren kaynak grubu.
workspace_name
Gerekli
str

Mevcut çalışma alanı adı.
auth
ServicePrincipalAuthentication veya InteractiveLoginAuthentication veya MsiAuthentication

Kimlik doğrulama nesnesi. Diğer ayrıntılar için bkz https://aka.ms/aml-notebook-auth. . Hiçbiri ise, varsayılan Azure CLI kimlik bilgileri kullanılır veya API kimlik bilgilerini ister.

Default value: None
_location
str

Yalnızca iç kullanım.

Default value: None
_disable_service_check
bool

Yalnızca iç kullanım.

Default value: False
_workspace_id
str

Yalnızca iç kullanım.

Default value: None
sku
str

parametresi geriye dönük uyumluluk için mevcuttur ve yoksayılır.

Default value: basic
_cloud
str

Yalnızca iç kullanım.

Default value: AzureCloud
subscription_id
Gerekli
str

Çalışma alanını içeren Azure abonelik kimliği.
resource_group
Gerekli
str

Çalışma alanını içeren kaynak grubu.
workspace_name
Gerekli
str

Çalışma alanı adı. Ad 2 - 32 karakter uzunluğunda olmalıdır. Adın ilk karakteri alfasayısal (harf veya sayı) olmalıdır, ancak adın geri kalanı alfasayısal, kısa çizgi ve alt çizgi içerebilir. Boşluk kullanılamaz.
auth
Gerekli
ServicePrincipalAuthentication veya InteractiveLoginAuthentication veya MsiAuthentication

Kimlik doğrulama nesnesi. Diğer ayrıntılar için bkz https://aka.ms/aml-notebook-auth. . Hiçbiri ise, varsayılan Azure CLI kimlik bilgileri kullanılır veya API kimlik bilgilerini ister.
_location
Gerekli
str

Yalnızca iç kullanım.
_disable_service_check
Gerekli
bool

Yalnızca iç kullanım.
_workspace_id
Gerekli
str

Yalnızca iç kullanım.
sku
Gerekli
str

parametresi geriye dönük uyumluluk için mevcuttur ve yoksayılır.
tags
dict

Çalışma alanıyla ilişkilendirilecek etiketler.

Default value: None
_cloud
Gerekli
str

Yalnızca iç kullanım.

Açıklamalar

Aşağıdaki örnekte çalışma alanının nasıl oluşturulacağı gösterilmektedir.


   from azureml.core import Workspace
   ws = Workspace.create(name='myworkspace',
               subscription_id='<azure-subscription-id>',
               resource_group='myresourcegroup',
               create_resource_group=True,
               location='eastus2'
               )

Çalışma alanı için kullanmak istediğiniz mevcut bir Azure kaynak grubunuz varsa False olarak ayarlayın create_resource_group .

Aynı çalışma alanını birden çok ortamda kullanmak için bir JSON yapılandırma dosyası oluşturun. Yapılandırma dosyası kolayca yüklenebilmesi için aboneliğinizi, kaynağınızı ve çalışma alanı adınızı kaydeder. Yapılandırmayı kaydetmek için yöntemini kullanın write_config .


   ws.write_config(path="./file-path", file_name="ws_config.json")

Yapılandırma dosyası örneği için bkz. Çalışma alanı yapılandırma dosyası oluşturma .

Çalışma alanını yapılandırma dosyasından yüklemek için yöntemini kullanın from_config .


   ws = Workspace.from_config()
   ws.get_details()

Alternatif olarak, mevcut çalışma alanını yapılandırma dosyalarını kullanmadan yüklemek için yöntemini kullanın get .


   ws = Workspace.get(name="myworkspace",
               subscription_id='<azure-subscription-id>',
               resource_group='myresourcegroup')

Yukarıdaki örneklerde etkileşimli oturum açma iletişim kutusu kullanılarak Azure kimlik doğrulaması kimlik bilgileri istenebilir. Otomatik iş akışlarında kimlik doğrulaması ve kimlik doğrulaması için Azure CLI kullanma gibi diğer kullanım örnekleri için bkz. Azure Machine Learning'de kimlik doğrulaması.

Yöntemler

add_private_endpoint

Çalışma alanına özel bir uç nokta ekleyin.
create

Yeni bir Azure Machine Learning Çalışma Alanı oluşturun.

Çalışma alanı zaten varsa veya çalışma alanı gereksinimlerinden herhangi biri karşılanmadıysa bir özel durum oluşturur.
delete

Azure Machine Learning Çalışma Alanı ile ilişkili kaynakları silin.
delete_connection

Çalışma alanının bağlantısını silin.
delete_private_endpoint_connection

Çalışma alanına özel uç nokta bağlantısını silin.
diagnose_workspace

Çalışma alanı kurulum sorunlarını tanılayın.
from_config

Var olan bir Azure Machine Learning Çalışma Alanından çalışma alanı nesnesi döndürme.

Çalışma alanı yapılandırmasını bir dosyadan okur. Yapılandırma dosyası bulunamazsa bir özel durum oluşturur.

yöntemi, aynı çalışma alanını birden çok Python not defteri veya projesinde yeniden kullanmak için basit bir yol sağlar. Kullanıcılar yöntemini kullanarak write_config çalışma alanı Azure Resource Manager (ARM) özelliklerini kaydedebilir ve çalışma alanı ARM özelliklerini yeniden yazmadan farklı Python not defterlerinde veya projelerinde aynı çalışma alanını yüklemek için bu yöntemi kullanabilir.
get

Var olan bir Azure Machine Learning Çalışma Alanı için çalışma alanı nesnesi döndürme.

Çalışma alanı yoksa veya gerekli alanlar bir çalışma alanını benzersiz olarak tanımlamıyorsa bir özel durum oluşturur.
get_connection

Çalışma alanının bağlantısını alın.
get_default_compute_target

Çalışma alanı için varsayılan işlem hedefini alın.
get_default_datastore

Çalışma alanı için varsayılan veri depolarını alın.
get_default_keyvault

Çalışma alanı için varsayılan anahtar kasası nesnesini alın.
get_details

Çalışma alanının ayrıntılarını döndürür.
get_mlflow_tracking_uri

Çalışma alanı için MLflow izleme URI'sini alın.

MLflow (https://mlflow.org/), makine öğrenmesi denemelerini izlemeye ve modelleri yönetmeye yönelik bir açık kaynak platformudur. Ölçümlerin, modellerin ve yapıtların Azure Machine Learning çalışma alanınızda günlüğe kaydedilmesi için Azure Machine Learning ile MLflow günlük API'lerini kullanabilirsiniz.
get_run

Çalışma alanında belirtilen run_id çalıştırmayı döndürür.
list

Kullanıcının abonelik içinde erişimi olan tüm çalışma alanlarını listeleyin.

Çalışma alanlarının listesi kaynak grubuna göre filtrelenebilir.
list_connections

Bu çalışma alanı altındaki bağlantıları listeleyin.
list_keys

Geçerli çalışma alanının liste anahtarları.
set_connection

Çalışma alanı altında bağlantı ekleyin veya güncelleştirin.
set_default_datastore

Çalışma alanı için varsayılan veri depounu ayarlayın.
setup

Yeni bir çalışma alanı oluşturun veya var olan bir çalışma alanını alın.
sync_keys

Anahtarları hemen eşitlemek için çalışma alanını tetikler.

Çalışma alanında 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.
update

Kolay ad, açıklama, etiketler, görüntü derlemesi işlem ve çalışma alanıyla ilişkili diğer ayarları güncelleştirin.
update_dependencies

Aşağıdaki durumlarda çalışma alanı için ilişkili kaynakları güncelleştirin.

a) Kullanıcı yanlışlıkla ilişkili bir kaynağı sildiğinde ve çalışma alanının tamamını yeniden oluşturmak zorunda kalmadan yeni bir kaynakla güncelleştirmek istediğinizde. b) Kullanıcının ilişkili bir kaynağı varsa ve çalışma alanıyla ilişkili geçerli kaynağı değiştirmek istediğinde. c) İlişkili bir kaynak henüz oluşturulmadığında ve zaten sahip oldukları bir kaynağı kullanmak istediklerinde (yalnızca kapsayıcı kayıt defteri için geçerlidir).
write_config

Azure Resource Manager (ARM) özelliklerini bir yapılandırma dosyasına yazın.

Çalışma alanı ARM özellikleri daha sonra yöntemi kullanılarak from_config yüklenebilir. Geçerli path çalışma dizininde varsayılan olarak '.azureml/' ve file_name varsayılan olarak 'config.json' değeri bulunur.

yöntemi, aynı çalışma alanını birden çok Python not defteri veya projesinde yeniden kullanmanın basit bir yolunu sağlar. Kullanıcılar bu işlevi kullanarak çalışma alanı ARM özelliklerini kaydedebilir ve çalışma alanı ARM özelliklerini yeniden yazmadan farklı Python not defterlerinde veya projelerinde aynı çalışma alanını yüklemek için from_config kullanabilir.

add_private_endpoint

Çalışma alanına özel bir uç nokta ekleyin.

add_private_endpoint(private_endpoint_config, private_endpoint_auto_approval=True, location=None, show_output=True, tags=None)

Parametreler

Name Description
private_endpoint_config
Gerekli
PrivateEndPointConfig

Çalışma alanına özel uç nokta oluşturmak için özel uç nokta yapılandırması.
private_endpoint_auto_approval
bool

Özel uç nokta oluşturma işleminin Azure Özel Bağlantı Merkezi'nden otomatik olarak onaylanması veya el ile onaylanması gerekip gerekmediğini belirten boole bayrağı. El ile onay durumunda, kullanıcılar isteği onaylamak/reddetmek için bekleyen isteği Özel Bağlantı portalda görüntüleyebilir.

Default value: True
location
string

Özel uç noktanın konumu, varsayılan olarak çalışma alanı konumudur

Default value: None
show_output
bool

Çalışma alanı oluşturma işleminin ilerleme durumunu gösteren bayrak

Default value: True
tags
dict

Çalışma alanıyla ilişkilendirilecek etiketler.

Default value: None

Döndürülenler

Tür Description
PrivateEndPoint

Oluşturulan PrivateEndPoint nesnesi.

create

Yeni bir Azure Machine Learning Çalışma Alanı oluşturun.

Çalışma alanı zaten varsa veya çalışma alanı gereksinimlerinden herhangi biri karşılanmadıysa bir özel durum oluşturur.

static create(name, auth=None, subscription_id=None, resource_group=None, location=None, create_resource_group=True, sku='basic', tags=None, friendly_name=None, storage_account=None, key_vault=None, app_insights=None, container_registry=None, adb_workspace=None, primary_user_assigned_identity=None, cmk_keyvault=None, resource_cmk_uri=None, hbi_workspace=False, default_cpu_compute_target=None, default_gpu_compute_target=None, private_endpoint_config=None, private_endpoint_auto_approval=True, exist_ok=False, show_output=True, user_assigned_identity_for_cmk_encryption=None, system_datastores_auth_mode='accessKey', v1_legacy_mode=None)

Parametreler

Name Description
name
Gerekli
str

Yeni çalışma alanı adı. Ad 2 - 32 karakter uzunluğunda olmalıdır. Adın ilk karakteri alfasayısal (harf veya sayı) olmalıdır, ancak adın geri kalanı alfasayısal, kısa çizgi ve alt çizgi içerebilir. Boşluk kullanılamaz.
auth
ServicePrincipalAuthentication veya InteractiveLoginAuthentication

Kimlik doğrulama nesnesi. Diğer ayrıntılar için bkz https://aka.ms/aml-notebook-auth. . Hiçbiri ise, varsayılan Azure CLI kimlik bilgileri kullanılır veya API kimlik bilgilerini ister.

Default value: None
subscription_id
str

Yeni çalışma alanı için içeren aboneliğin abonelik kimliği. Kullanıcının birden fazla aboneliğe erişimi varsa parametresi gereklidir.

Default value: None
resource_group
str

Çalışma alanını içeren Azure kaynak grubu. parametresi varsayılan olarak çalışma alanı adının mutasyonunu kullanır.

Default value: None
location
str

Çalışma alanının konumu. parametresi varsayılan olarak kaynak grubu konumunu kullanır. Konumun Azure Machine Learning için desteklenen bir bölge olması gerekir.

Default value: None
create_resource_group
bool

Kaynak grubu yoksa oluşturulup oluşturulmayacağını gösterir.

Default value: True
sku
str

parametresi geriye dönük uyumluluk için mevcuttur ve yoksayılır.

Default value: basic
tags
dict

Çalışma alanıyla ilişkilendirilecek etiketler.

Default value: None
friendly_name
str

Kullanıcı arabiriminde görüntülenebilen çalışma alanı için isteğe bağlı kolay ad.

Default value: None
storage_account
str

Azure kaynak kimliği biçiminde mevcut bir depolama hesabı. Depolama alanı çalışma alanı tarafından çalıştırma çıkışlarını, kodu, günlükleri vb. kaydetmek için kullanılır. Hiçbiri ise, yeni bir depolama hesabı oluşturulur.

Default value: None
key_vault
str

Azure kaynak kimliği biçiminde mevcut bir anahtar kasası. Azure kaynak kimliği biçiminin ayrıntıları için aşağıdaki örnek koda bakın. Anahtar kasası, kullanıcılar tarafından çalışma alanına eklenen kimlik bilgilerini depolamak için çalışma alanı tarafından kullanılır. Hiçbiri ise yeni bir anahtar kasası oluşturulur.

Default value: None
app_insights
str

Azure kaynak kimliği biçiminde mevcut bir Application Insights. Azure kaynak kimliği biçiminin ayrıntıları için aşağıdaki örnek koda bakın. Application Insights, çalışma alanı tarafından web hizmetleri olaylarını günlüğe kaydetmek için kullanılır. Hiçbiri ise yeni bir Application Insights oluşturulur.

Default value: None
container_registry
str

Azure kaynak kimliği biçiminde mevcut bir kapsayıcı kayıt defteri (Azure kaynak kimliği biçiminin ayrıntıları için aşağıdaki örnek koda bakın). Kapsayıcı kayıt defteri, çalışma alanı tarafından hem deneme hem de web hizmetleri görüntülerini çekmek ve göndermek için kullanılır. Hiçbiri ise, yeni bir kapsayıcı kayıt defteri yalnızca gerektiğinde oluşturulur ve çalışma alanı oluşturma işlemiyle birlikte oluşturulmaz.

Default value: None
adb_workspace
str

Azure kaynak kimliği biçiminde mevcut bir Adb Çalışma Alanı (Azure kaynak kimliği biçiminin ayrıntıları için aşağıdaki örnek koda bakın). Adb Çalışma Alanı, çalışma alanıyla bağlantı oluşturmak için kullanılır. Hiçbiri ise çalışma alanı bağlantısı gerçekleşmez.

Default value: None
primary_user_assigned_identity
str

Çalışma alanını temsil etmek için kullanılan kullanıcı tarafından atanan kimliğin kaynak kimliği

Default value: None
cmk_keyvault
str

Azure kaynak kimliği biçiminde müşteri tarafından yönetilen anahtarı içeren anahtar kasası: /subscriptions/<azure-subscription-id>/resourcegroups/<azure-resource-group>/providers/microsoft.keyvault/vaults/<azure-keyvault-name> Örneğin: '/subscriptions/d139f240-94e6-4175-87a7-954b9d27db16/resourcegroups/myresourcegroup/providers/microsoft.keyvault/vaults/mykeyvault' Azure kaynak kimliği biçimi hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki Açıklamalar'daki örnek koda bakın.

Default value: None
resource_cmk_uri
str

Bekleyen verileri şifrelemek için müşteri tarafından yönetilen anahtarın anahtar URI'si. URI biçimi: https://<keyvault-dns-name>/keys/<key-name>/<key-version>. Örneğin, 'https://mykeyvault.vault.azure.net/keys/mykey/bc5dce6d01df49w2na7ffb11a2ee008b'. https://docs.microsoft.com/azure-stack/user/azure-stack-key-vault-manage-portal Anahtar oluşturma ve URI'sini alma adımları için bkz.

Default value: None
hbi_workspace
bool

Çalışma alanının Yüksek İş Etkisi (HBI) verilerini (hassas iş bilgileri gibi) içerip içermediğini belirtir. Bu bayrak yalnızca çalışma alanı oluşturma sırasında ayarlanabilir. Çalışma alanı oluşturulduktan sonra değeri değiştirilemez. Varsayılan değer False'tur.

True olarak ayarlandığında, daha fazla şifreleme adımı gerçekleştirilir ve SDK bileşenine bağlı olarak, dahili olarak toplanan telemetrideki bilgilerin yeniden dağıtılmasıyla sonuçlanır. Daha fazla bilgi için bkz. Veri şifreleme.

Bu bayrak True olarak ayarlandığında olası etkilerden biri sorunları giderme zorluğunun artmasıdır. Bunun nedeni, bazı telemetri verilerinin Microsoft'a gönderilmemesi ve başarı oranlarına veya sorun türlerine daha az görünürlük olması ve bu nedenle bu bayrak True olduğunda proaktif olarak tepki vermemesi olabilir. Öneri, kesinlikle True olması gerekmediği sürece bu bayrak için varsayılan False değerini kullanır.

Default value: False
default_cpu_compute_target
AmlComputeProvisioningConfiguration

(KULLANıM DıŞı) CPU işlem oluşturmak için kullanılacak yapılandırma. Parametre varsayılan olarak {min_nodes=0, max_nodes=2, vm_size="STANDARD_DS2_V2", vm_priority="dedicated"} olarak belirlenir. Hiçbiri yoksa, hiçbir işlem oluşturulmaz.

Default value: None
default_gpu_compute_target
AmlComputeProvisioningConfiguration

(KULLANıM DıŞı) GPU işlem oluşturmak için kullanılacak yapılandırma. Parametre varsayılan olarak {min_nodes=0, max_nodes=2, vm_size="STANDARD_NC6", vm_priority="dedicated"} şeklindedir. Yoksa hiçbir işlem oluşturulmaz.

Default value: None
private_endpoint_config
PrivateEndPointConfig

Azure ML çalışma alanına özel uç nokta oluşturmak için özel uç nokta yapılandırması.

Default value: None
private_endpoint_auto_approval
bool

Özel uç nokta oluşturma işleminin Azure Özel Bağlantı Merkezi'nden otomatik olarak onaylanması veya el ile onaylanması gerekip gerekmediğini belirten boole bayrağı. El ile onay durumunda, kullanıcılar isteği onaylamak/reddetmek için bekleyen isteği Özel Bağlantı portalda görüntüleyebilir.

Default value: True
exist_ok
bool

Çalışma alanı zaten varsa bu yöntemin başarılı olup olmadığını gösterir. False ise, çalışma alanı varsa bu yöntem başarısız olur. True ise, bu yöntem varsa var olan çalışma alanını döndürür.

Default value: False
show_output
bool

Bu yöntemin artımlı ilerlemeyi yazdırıp yazdırmayacağını gösterir.

Default value: True
user_assigned_identity_for_cmk_encryption
str

Kullanıcı tarafından atanan kimliğin, müşteri yönetim anahtarına erişmek için kullanılması gereken kaynak kimliği

Default value: None
system_datastores_auth_mode
str

'workspaceblobstore' ve 'workspacefilestore' çalışma alanının sistem veri depoları için kimlik bilgilerinin kullanılıp kullanılmayacağını belirler. Varsayılan değer 'accessKey' değeridir, bu durumda çalışma alanı kimlik bilgileriyle sistem veri depolarını oluşturur. 'Identity' olarak ayarlanırsa, çalışma alanı kimlik bilgileri olmadan sistem veri depolarını oluşturur.

Default value: accessKey
v1_legacy_mode
bool

Genel Azure Resource Manager'de v2 API hizmetini kullanmayı engelleme

Default value: None

Döndürülenler

Tür Description
Workspace

Çalışma alanı nesnesi.

Özel durumlar

Tür Description
WorkspaceException

Çalışma alanını oluştururken karşılaşılan sorunlar için harekete geçirildi.

Açıklamalar

Bu ilk örnek yalnızca en az belirtimi gerektirir ve tüm bağımlı kaynakların yanı sıra kaynak grubu da otomatik olarak oluşturulur.


   from azureml.core import Workspace
   ws = Workspace.create(name='myworkspace',
                         subscription_id='<azure-subscription-id>',
                         resource_group='myresourcegroup',
                         create_resource_group=True,
                         location='eastus2')

Aşağıdaki örnekte, Azure kaynak kimliği biçimini kullanarak mevcut Azure kaynaklarını yeniden kullanma adımları gösterilmektedir. Belirli Azure kaynak kimlikleri Azure Portal veya SDK aracılığıyla alınabilir. Bu, kaynak grubunun, depolama hesabının, anahtar kasasının, App Insights'ın ve kapsayıcı kayıt defterinin zaten mevcut olduğunu varsayar.


   import os
   from azureml.core import Workspace
   from azureml.core.authentication import ServicePrincipalAuthentication

   service_principal_password = os.environ.get("AZUREML_PASSWORD")

   service_principal_auth = ServicePrincipalAuthentication(
       tenant_id="<tenant-id>",
       username="<application-id>",
       password=service_principal_password)

   ws = Workspace.create(name='myworkspace',
                         auth=service_principal_auth,
                         subscription_id='<azure-subscription-id>',
                         resource_group='myresourcegroup',
                         create_resource_group=False,
                         location='eastus2',
                         friendly_name='My workspace',
                         storage_account='subscriptions/<azure-subscription-id>/resourcegroups/myresourcegroup/providers/microsoft.storage/storageaccounts/mystorageaccount',
                         key_vault='subscriptions/<azure-subscription-id>/resourcegroups/myresourcegroup/providers/microsoft.keyvault/vaults/mykeyvault',
                         app_insights='subscriptions/<azure-subscription-id>/resourcegroups/myresourcegroup/providers/microsoft.insights/components/myappinsights',
                         container_registry='subscriptions/<azure-subscription-id>/resourcegroups/myresourcegroup/providers/microsoft.containerregistry/registries/mycontainerregistry',
                         exist_ok=False)

delete

Azure Machine Learning Çalışma Alanı ile ilişkili kaynakları silin.

delete(delete_dependent_resources=False, no_wait=False)

Parametreler

Name Description
delete_dependent_resources
bool

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

Default value: False
no_wait
bool

Çalışma alanı silme işleminin tamamlanmasının beklenip beklenmeyeceği.

Default value: False

Döndürülenler

Tür Description
None

Başarılı olursa hiçbiri; aksi takdirde bir hata oluşturur.

delete_connection

Çalışma alanının bağlantısını silin.

delete_connection(name)

Parametreler

Name Description
name
Gerekli
str

Çalışma alanı altındaki bağlantının benzersiz adı

delete_private_endpoint_connection

Çalışma alanına özel uç nokta bağlantısını silin.

delete_private_endpoint_connection(private_endpoint_connection_name)

Parametreler

Name Description
private_endpoint_connection_name
Gerekli
str

Çalışma alanı altındaki özel uç nokta bağlantısının benzersiz adı

diagnose_workspace

Çalışma alanı kurulum sorunlarını tanılayın.

diagnose_workspace(diagnose_parameters)

Parametreler

Name Description
diagnose_parameters
Gerekli
<xref:_restclient.models.DiagnoseWorkspaceParameters>

Çalışma alanı durumunu tanılama parametresi

Döndürülenler

Tür Description
<xref:msrestazure.azure_operation.AzureOperationPoller>[<xref:_restclient.models.DiagnoseResponseResult>]

DiagnoseResponseResult döndüren bir AzureOperationPoller örneği

from_config

Var olan bir Azure Machine Learning Çalışma Alanından çalışma alanı nesnesi döndürme.

Çalışma alanı yapılandırmasını bir dosyadan okur. Yapılandırma dosyası bulunamazsa bir özel durum oluşturur.

yöntemi, aynı çalışma alanını birden çok Python not defteri veya projesinde yeniden kullanmak için basit bir yol sağlar. Kullanıcılar yöntemini kullanarak write_config çalışma alanı Azure Resource Manager (ARM) özelliklerini kaydedebilir ve çalışma alanı ARM özelliklerini yeniden yazmadan farklı Python not defterlerinde veya projelerinde aynı çalışma alanını yüklemek için bu yöntemi kullanabilir.

static from_config(path=None, auth=None, _logger=None, _file_name=None)

Parametreler

Name Description
path
str

Arama için yapılandırma dosyasının veya başlangıç dizininin yolu. parametresi varsayılan olarak aramanın geçerli dizinde başlatılmasını sağlar.

Default value: None
auth
ServicePrincipalAuthentication veya InteractiveLoginAuthentication

Kimlik doğrulama nesnesi. Diğer ayrıntılar için bkz https://aka.ms/aml-notebook-auth. . Hiçbiri ise, varsayılan Azure CLI kimlik bilgileri kullanılır veya API kimlik bilgilerini ister.

Default value: None
_logger
Logger

Varsayılan günlükçü'leri geçersiz kılmaya izin verir.

Default value: None
_file_name
str

Yol bir dizin yolu olduğunda aramak için yapılandırma dosyası adının geçersiz kılınmasına izin verir.

Default value: None

Döndürülenler

Tür Description
Workspace

Mevcut Bir Azure ML Çalışma Alanı için çalışma alanı nesnesi.

get

Var olan bir Azure Machine Learning Çalışma Alanı için çalışma alanı nesnesi döndürme.

Çalışma alanı yoksa veya gerekli alanlar bir çalışma alanını benzersiz olarak tanımlamıyorsa bir özel durum oluşturur.

static get(name, auth=None, subscription_id=None, resource_group=None, location=None, cloud='AzureCloud', id=None)

Parametreler

Name Description
name
Gerekli
str

Alınacak çalışma alanının adı.
auth
ServicePrincipalAuthentication veya InteractiveLoginAuthentication

Kimlik doğrulama nesnesi. Daha fazla ayrıntı için bkz https://aka.ms/aml-notebook-auth. . Hiçbiri ise, varsayılan Azure CLI kimlik bilgileri kullanılır veya API kimlik bilgilerini ister.

Default value: None
subscription_id
str

Kullanılacak abonelik kimliği. Kullanıcının birden fazla aboneliğe erişimi varsa parametresi gereklidir.

Default value: None
resource_group
str

Kullanılacak kaynak grubu. Hiçbiri ise yöntemi abonelikteki tüm kaynak gruplarında arama yapacaktır.

Default value: None
location
str

Çalışma alanı konumu.

Default value: None
cloud
str

Hedef bulutun adı. "AzureCloud", "AzureChinaCloud" veya "AzureUSGovernment" olabilir. Herhangi bir bulut belirtilmezse "AzureCloud" kullanılır.

Default value: AzureCloud
id
str

Çalışma alanının kimliği.

Default value: None

Döndürülenler

Tür Description
Workspace

Çalışma alanı nesnesi.

get_connection

Çalışma alanının bağlantısını alın.

get_connection(name)

Parametreler

Name Description
name
Gerekli
str

Çalışma alanı altındaki bağlantının benzersiz adı

get_default_compute_target

Çalışma alanı için varsayılan işlem hedefini alın.

get_default_compute_target(type)

Parametreler

Name Description
type
Gerekli
str

İşlem türü. Olası değerler :'CPU' veya 'GPU'.

Döndürülenler

Tür Description
ComputeTarget

Verilen işlem türü için varsayılan işlem hedefi.

get_default_datastore

Çalışma alanı için varsayılan veri depolarını alın.

get_default_datastore()

Döndürülenler

Tür Description
Datastore

Varsayılan veri deposu.

get_default_keyvault

Çalışma alanı için varsayılan anahtar kasası nesnesini alın.

get_default_keyvault()

Döndürülenler

Tür Description
Keyvault

Çalışma alanıyla ilişkilendirilmiş KeyVault nesnesi.

get_details

Çalışma alanının ayrıntılarını döndürür.

get_details()

Döndürülenler

Tür Description
dict[str, str]

Sözlük biçiminde çalışma alanı ayrıntıları.

Açıklamalar

Döndürülen sözlük aşağıdaki anahtar-değer çiftlerini içerir.

  • id: Abonelik kimliğini, kaynak grubunu ve çalışma alanı adını içeren bu çalışma alanı kaynağını işaret eden URI.

  • name: Bu çalışma alanının adı.

  • location: Çalışma alanı bölgesi.

  • type: "{providerName}/workspaces" biçiminde bir URI.

  • etiketler: Şu anda kullanılmıyor.

  • workspaceid: Bu çalışma alanının kimliği.

  • description: Şu anda kullanılmıyor.

  • friendlyName: Kullanıcı arabiriminde görüntülenen çalışma alanının kolay adı.

  • creationTime: Bu çalışma alanının ISO8601 biçiminde oluşturulduğu saat.

  • containerRegistry: Hem deneme hem de web hizmetleri görüntülerini çekmek ve göndermek için kullanılan çalışma alanı kapsayıcı kayıt defteri.

  • keyVault: Kullanıcılar tarafından çalışma alanına eklenen kimlik bilgilerini depolamak için kullanılan çalışma alanı anahtar kasası.

  • applicationInsights: Application Insights, çalışma alanı tarafından web hizmetleri olaylarını günlüğe kaydetmek için kullanılır.

  • identityPrincipalId:

  • identityTenantId

  • ıdentitytype

  • storageAccount: Depolama alanı çalışma alanı tarafından çalıştırma çıkışlarını, kodunu, günlüklerini vb. kaydetmek için kullanılır.

  • sku: Çalışma alanı SKU'su (sürüm olarak da adlandırılır). Parametresi geriye dönük uyumluluk için mevcut ve yoksayılır.

  • resourceCmkUri: Bekleyen verileri şifrelemek için müşteri tarafından yönetilen anahtarın anahtar URI'si. https://docs.microsoft.com/en-us/azure-stack/user/azure-stack-key-vault-manage-portal?view=azs-1910 Anahtar oluşturma ve URI'sini alma adımları için bkz.

  • hbiWorkspace: Müşteri verilerinin yüksek iş etkisine neden olup olmadığını belirtir.

  • imageBuildCompute: Görüntü derlemesi için işlem hedefi.

  • systemDatastoresAuthMode: 'workspaceblobstore' ve 'workspacefilestore' çalışma alanının sistem veri depoları için kimlik bilgilerinin kullanılıp kullanılmayacağını belirler. Varsayılan değer 'accessKey'dir, bu durumda çalışma alanı sistem veri depolarını kimlik bilgileriyle oluşturur. 'identity' olarak ayarlanırsa, çalışma alanı kimlik bilgileri olmadan sistem veri depolarını oluşturur.

Bu anahtar-değer çiftleri hakkında daha fazla bilgi için bkz create. .

get_mlflow_tracking_uri

Çalışma alanı için MLflow izleme URI'sini alın.

MLflow (https://mlflow.org/), makine öğrenmesi denemelerini izlemeye ve modelleri yönetmeye yönelik bir açık kaynak platformudur. Ölçümlerin, modellerin ve yapıtların Azure Machine Learning çalışma alanınızda günlüğe kaydedilmesi için Azure Machine Learning ile MLflow günlük API'lerini kullanabilirsiniz.

get_mlflow_tracking_uri(_with_auth=False)

Parametreler

Name Description
_with_auth
bool

(KULLANIMSIZ) İzleme URI'sine kimlik doğrulama bilgileri ekleyin.

Default value: False

Döndürülenler

Tür Description
str

MLflow uyumlu izleme URI'si.

Açıklamalar

Azure ML Çalışma Alanına veri göndermek üzere MLflow izlemeyi yapılandırmak için aşağıdaki örneği kullanın:


   import mlflow
   from azureml.core import Workspace
   workspace = Workspace.from_config()
   mlflow.set_tracking_uri(workspace.get_mlflow_tracking_uri())

get_run

Çalışma alanında belirtilen run_id çalıştırmayı döndürür.

get_run(run_id)

Parametreler

Name Description
run_id
Gerekli
string

Çalıştırma kimliği.

Döndürülenler

Tür Description
Run

Gönderilen çalıştırma.

list

Kullanıcının abonelik içinde erişimi olan tüm çalışma alanlarını listeleyin.

Çalışma alanlarının listesi kaynak grubuna göre filtrelenebilir.

static list(subscription_id, auth=None, resource_group=None)

Parametreler

Name Description
subscription_id
Gerekli
str

Çalışma alanlarının listelendiği abonelik kimliği.
auth
ServicePrincipalAuthentication veya InteractiveLoginAuthentication

Kimlik doğrulama nesnesi. Daha fazla ayrıntı için bkz https://aka.ms/aml-notebook-auth. . Hiçbiri ise, varsayılan Azure CLI kimlik bilgileri kullanılır veya API kimlik bilgilerini ister.

Default value: None
resource_group
str

Döndürülen çalışma alanlarını filtrelemek için bir kaynak grubu. Hiçbiri ise, yöntemi belirtilen abonelik içindeki tüm çalışma alanlarını listeler.

Default value: None

Döndürülenler

Tür Description
dict

Anahtarın çalışma alanı adı ve değerin çalışma alanı nesnelerinin listesi olduğu sözlük.

list_connections

Bu çalışma alanı altındaki bağlantıları listeleyin.

list_connections(category=None, target=None)

Parametreler

Name Description
type
Gerekli
str

Filtrelenecek bu bağlantının türü
target
str

filtrelenecek bu bağlantının hedefi

Default value: None
category
Default value: None

list_keys

Geçerli çalışma alanının liste anahtarları.

list_keys()

Döndürülenler

Tür Description
object

set_connection

Çalışma alanı altında bağlantı ekleyin veya güncelleştirin.

set_connection(name, category, target, authType, value)

Parametreler

Name Description
name
Gerekli
str

Çalışma alanı altındaki bağlantının benzersiz adı
category
Gerekli
str

Bu bağlantının kategorisi
target
Gerekli
str

bu bağlantının bağlan olduğu hedef
authType
Gerekli
str

bu bağlantının yetkilendirme türü
value
Gerekli
str

bağlantı ayrıntılarının json biçim serileştirme dizesi

set_default_datastore

Çalışma alanı için varsayılan veri depounu ayarlayın.

set_default_datastore(name)

Parametreler

Name Description
name
Gerekli
str

Varsayılan olarak ayarlanacağı öğesinin Datastore adı.

setup

Yeni bir çalışma alanı oluşturun veya var olan bir çalışma alanını alın.

static setup()

Döndürülenler

Tür Description
Workspace

Çalışma alanı nesnesi.

sync_keys

Anahtarları hemen eşitlemek için çalışma alanını tetikler.

Çalışma alanında 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.

sync_keys(no_wait=False)

Parametreler

Name Description
no_wait
bool

Çalışma alanı eşitleme anahtarlarının tamamlanmasını bekleyip beklemeyeyim.

Default value: False

Döndürülenler

Tür Description
None

Başarılı olursa yok; aksi takdirde bir hata oluşturur.

update

Kolay ad, açıklama, etiketler, görüntü derlemesi işlem ve çalışma alanıyla ilişkili diğer ayarları güncelleştirin.

update(friendly_name=None, description=None, tags=None, image_build_compute=None, service_managed_resources_settings=None, primary_user_assigned_identity=None, allow_public_access_when_behind_vnet=None, v1_legacy_mode=None)

Parametreler

Name Description
friendly_name
str

Kullanıcı arabiriminde görüntülenebilen çalışma alanı için kolay bir ad.

Default value: None
description
str

Çalışma alanının açıklaması.

Default value: None
tags
dict

Çalışma alanıyla ilişkilendirilecek etiketler.

Default value: None
image_build_compute
str

Görüntü derlemesinin işlem adı.

Default value: None
service_managed_resources_settings
<xref:azureml._base_sdk_common.workspace.models.ServiceManagedResourcesSettings>

Hizmet tarafından yönetilen kaynaklar ayarları.

Default value: None
primary_user_assigned_identity
str

Kullanıcı tarafından atanan ve çalışma alanı kimliğini temsil eden kimlik kaynak kimliği.

Default value: None
allow_public_access_when_behind_vnet
bool

Özel bağlantı çalışma alanına genel erişime izin verin.

Default value: None
v1_legacy_mode
bool

Genel Azure Resource Manager v2 API hizmetini kullanmayı engelleme

Default value: None

Döndürülenler

Tür Description
dict[str, str]

Güncelleştirilmiş bilgilerin sözlüğü.

update_dependencies

Aşağıdaki durumlarda çalışma alanı için ilişkili kaynakları güncelleştirin.

a) Kullanıcı yanlışlıkla ilişkili bir kaynağı sildiğinde ve çalışma alanının tamamını yeniden oluşturmak zorunda kalmadan yeni bir kaynakla güncelleştirmek istediğinizde. b) Kullanıcının ilişkili bir kaynağı varsa ve çalışma alanıyla ilişkili geçerli kaynağı değiştirmek istediğinde. c) İlişkili bir kaynak henüz oluşturulmadığında ve zaten sahip oldukları bir kaynağı kullanmak istediklerinde (yalnızca kapsayıcı kayıt defteri için geçerlidir).

update_dependencies(container_registry=None, force=False)

Parametreler

Name Description
container_registry
str

Kapsayıcı kayıt defteri için ARM Kimliği.

Default value: None
force
bool

İstenmeden bağımlı kaynakları güncelleştirmeye zorlanırsa onay.

Default value: False

Döndürülenler

Tür Description
Workspace

write_config

Azure Resource Manager (ARM) özelliklerini bir yapılandırma dosyasına yazın.

Çalışma alanı ARM özellikleri daha sonra yöntemi kullanılarak from_config yüklenebilir. Geçerli path çalışma dizininde varsayılan olarak '.azureml/' ve file_name varsayılan olarak 'config.json' değeri bulunur.

yöntemi, aynı çalışma alanını birden çok Python not defteri veya projesinde yeniden kullanmanın basit bir yolunu sağlar. Kullanıcılar bu işlevi kullanarak çalışma alanı ARM özelliklerini kaydedebilir ve çalışma alanı ARM özelliklerini yeniden yazmadan farklı Python not defterlerinde veya projelerinde aynı çalışma alanını yüklemek için from_config kullanabilir.

write_config(path=None, file_name=None)

Parametreler

Name Description
path
str

Kullanıcı config.json dosyasını yazmak için konum sağladı. parametresi, geçerli çalışma dizininde varsayılan olarak '.azureml/' olarak ayarlanmaktadır.

Default value: None
file_name
str

Yapılandırma dosyası için kullanılacak ad. parametresi varsayılan olarak config.json değerini kullanır.

Default value: None

Öznitelikler

compute_targets

Çalışma alanında tüm işlem hedeflerini listeleyin.

Döndürülenler

Tür Description
dict[str, ComputeTarget]

İşlem hedef adı olarak anahtar ve nesne olarak değer içeren ComputeTarget bir sözlük.

datasets

Çalışma alanındaki tüm veri kümelerini listeleyin.

Döndürülenler

Tür Description
dict[str, Dataset]

Veri kümesi adı olarak anahtar ve nesne olarak Dataset değer içeren bir sözlük.

datastores

Çalışma alanı içindeki tüm veri depolarını listeleyin. Bu işlem veri depolarının kimlik bilgilerini döndürmez.

Döndürülenler

Tür Description
dict[str, Datastore]

Veri deposu adı olarak anahtar ve nesne olarak Datastore değer içeren bir sözlük.

discovery_url

Bu çalışma alanının bulma URL'sini döndür.

Döndürülenler

Tür Description
str

Bu çalışma alanının bulma URL'si.

environments

Çalışma alanı içindeki tüm ortamları listeleyin.

Döndürülenler

Tür Description
dict[str, Environment]

Ortam adı olarak anahtar ve nesne olarak Environment değer içeren bir sözlük.

experiments

Çalışma alanında yapılan tüm denemeleri listeleyin.

Döndürülenler

Tür Description
dict[str, Experiment]

Deneme adı olarak anahtar ve nesne olarak değer içeren Experiment bir sözlük.

images

Çalışma alanında görüntü listesini döndürebilirsiniz.

WebserviceException Model yönetimi hizmetiyle etkileşimde bir sorun varsa oluşturur.

Döndürülenler

Tür Description
dict[str, Image]

Resim adı olarak anahtar ve nesne olarak Image değer içeren bir sözlük.

Özel durumlar

Tür Description
WebserviceException

Model yönetim hizmetiyle etkileşimde bir sorun oluştu.

linked_services

Çalışma alanında tüm bağlı hizmetleri listeleyin.

Döndürülenler

Tür Description
dict[str, LinkedService]

Anahtarın bağlı hizmet adı, değerin ise nesne olduğu sözlük LinkedService .

location

Bu çalışma alanının konumunu döndür.

Döndürülenler

Tür Description
str

Bu çalışma alanının konumu.

models

Çalışma alanında modelin listesini döndürür.

WebserviceException Model yönetimi hizmetiyle etkileşimde bir sorun varsa oluşturur.

Döndürülenler

Tür Description
dict[str, Model]

Anahtar, model adı ve değer nesne olarak Model içeren bir model sözlüğü.

Özel durumlar

Tür Description
WebserviceException

Model yönetim hizmetiyle etkileşimde bir sorun oluştu.

name

Çalışma alanı adını döndürür.

Döndürülenler

Tür Description
str

Çalışma alanı adı.

private_endpoints

Çalışma alanının tüm özel uç noktalarını listeleyin.

Döndürülenler

Tür Description
dict[str, PrivateEndPoint]

Çalışma alanıyla ilişkili PrivateEndPoint nesnelerinin diktesi. Anahtar, özel uç nokta adıdır.

resource_group

Bu çalışma alanının kaynak grubu adını döndür.

Döndürülenler

Tür Description
str

Kaynak grubu adı.

service_context

Bu çalışma alanının hizmet bağlamını döndür.

Döndürülenler

Tür Description
<xref:azureml._restclient.service_context.ServiceContext>

ServiceContext nesnesini döndürür.

sku

Bu çalışma alanının SKU'sunu döndür.

Döndürülenler

Tür Description
str

Bu çalışma alanının SKU'su.

subscription_id

Bu çalışma alanının abonelik kimliğini döndür.

Döndürülenler

Tür Description
str

Abonelik kimliği.

tags

Bu çalışma alanının Etiketlerini döndürün.

Döndürülenler

Tür Description
dict

Bu çalışma alanının Etiketleri.

webservices

Çalışma alanında web hizmetlerinin listesini döndürür.

WebserviceException Listeyi döndürürken bir sorun oluştuysa oluşturur.

Döndürülenler

Tür Description
dict[str, Webservice]

Çalışma alanında web hizmetlerinin listesi.

Özel durumlar

Tür Description
WebserviceException

Listeyi döndürürken bir sorun oluştu.

DEFAULT_CPU_CLUSTER_CONFIGURATION 

DEFAULT_CPU_CLUSTER_CONFIGURATION = <azureml.core.compute.amlcompute.AmlComputeProvisioningConfiguration object>

DEFAULT_CPU_CLUSTER_NAME 

DEFAULT_CPU_CLUSTER_NAME = 'cpu-cluster'

DEFAULT_GPU_CLUSTER_CONFIGURATION 

DEFAULT_GPU_CLUSTER_CONFIGURATION = <azureml.core.compute.amlcompute.AmlComputeProvisioningConfiguration object>

DEFAULT_GPU_CLUSTER_NAME 

DEFAULT_GPU_CLUSTER_NAME = 'gpu-cluster'