在訂用帳戶之間移動 Azure Machine Learning 工作區 (預覽)

發行項
10/16/2024

隨著機器學習應用程式的需求變更，您可能需要將工作區移至不同的 Azure 訂閱。例如，您可能需要在下列情況下移動工作區：

將工作區從測試訂閱升階至生產訂閱。
變更應用程式的設計和架構。
將工作區移至具有更多可用配額的訂閱。
將工作區移至具有不同成本中心的訂閱。

移動工作區可讓您以單一、自動化的步驟來遷移工作區及其內容。下表說明移動的工作區內容：

工作區內容	與工作區一起移動
資料存放區	Yes
資料集	No
實驗作業	Yes
環境	Yes
儲存在工作區中的模型和其他資產	Yes
計算資源	No
端點	No

重要

工作區移動目前為公開預覽狀態。此預覽版是在沒有服務等級協定的情況下提供，不建議用於生產工作負載。可能不支援特定功能，或可能已經限制功能。
如需詳細資訊，請參閱 Microsoft Azure 預覽版增補使用條款。

必要條件

來源訂閱中的 Azure Machine Learning 工作區。如需詳細資訊，請參閱建立工作區資源。
您必須擁有管理來源和目標訂閱中資源的許可權。例如，訂閱層級的參與者或擁有者角色。如需關於角色的詳細資訊，請參閱 Azure 角色。
- 您需要權限，才能從來源位置刪除資源。
- 您需要權限，才能在目的地位置建立資源。
- 移動不得違反目的地位置中的 Azure 原則。
- 來源工作區範圍的任何角色指派皆不會移動；您必須在目的地中重新建立這些角色指派。

目標訂閱必須註冊必要的資源提供者。下表包含 Azure Machine Learning 所需的資源提供者清單：

資源提供者	需要的原因
Microsoft.MachineLearningServices	建立 Azure Machine Learning 工作區。
Microsoft.Storage	Azure 儲存體帳戶用來做為工作區的預設儲存體。
Microsoft.ContainerRegistry	工作區會使用 Azure Container Registry 來建置 Docker 映像。
Microsoft.KeyVault	工作區會使用 Azure Key Vault 來儲存秘密。
Microsoft.Notebooks/NotebookProxies	Azure Machine Learning 計算執行個體上的整合式筆記本。
Microsoft.ContainerService	若您打算將已定型的模型部署至 Azure Kubernetes Service。

若您打算搭配 Azure Machine Learning 使用客戶自控金鑰，則必須註冊下列服務提供者：

資源提供者	需要的原因
Microsoft.DocumentDB/databaseAccounts	記錄工作區中繼資料的 Azure Cosmos DB 執行個體。
Microsoft.Search/searchServices	Azure 搜尋可為工作區提供索引編製功能。

如需有關註冊資源提供者的詳細資訊，請參閱解決資源提供者註冊的錯誤。

Azure CLI。

提示

移動作業不會使用 Azure CLI 擴充功能進行機器學習。

支援的案例

自動化工作區可在相同區域內跨資源群組或訂用帳戶移動。如需詳細資訊，請參閱將資源移動到新的資源群組或訂用帳戶。

注意

工作區在移動之前必須靜止；計算會遭到刪除，沒有即時端點或執行實驗。
支援移動已設定私人端點的工作區。私人端點會中斷連線，且可轉移的私人端點會在移動後重新建立。不過，您必須負責在移動後核准新的私人端點 (包括工作區私人端點)。

限制

工作區移動不適用於複寫工作區，或將模型或資料集等個別資產從一個工作區移至另一個工作區。
工作區移動不支援跨 Azure 區域的移轉。
工作區移動不支援跨 Microsoft Entra 租用戶的移轉。

提示

如需手動移動租用戶的資訊，請參閱將 Azure 訂用帳戶轉移至不同的 Microsoft Entra ID 一文。
在移動作業期間，不可使用工作區。請確認所有實驗作業、資料分析作業和標籤專案都已完成。也請確認未叫用推斷端點。
在移動期間，工作區會無法使用。
在移動之前，您必須從工作區刪除或中斷連結計算和推斷端點。
資料存放區在移動後，仍可能顯示舊的訂用帳戶資訊。如需手動更新資料存放區的步驟，請參閱案例：移動具有非預設資料存放區的工作區。

下列案例不受支援：

具有計算 (現有計算或在建立計算的過程中) 的工作區。
具有已部署服務的工作區。
具有線上端點/部署的工作區。
針對由客戶管理的金鑰設定工作區。
目前執行標籤專案的工作區。
與 Azure Databricks 連結的工作區。
跨區域的工作區移動。

準備並驗證移動

在 Azure CLI 中，將訂閱設定為原始工作區的訂閱
```
az account set -s origin-sub-id
```
請確認未使用原始工作區。請檢查任何實驗作業、資料分析作業或標籤專案是否都已完成。也請確認未叫用推斷端點。
刪除或中斷連結工作區中的任何計算，並刪除任何推斷端點。不支援移動計算和端點。並請注意在移動期間，工作區會無法使用。
在新的訂閱中建立目的地資源群組。移動之後，此資源群組將會包含工作區。目的地區域必須和原點區域相同。
```
az group create -g destination-rg -l my-region --subscription destination-sub-id                  
```
下列命令將示範如何驗證工作區的移動作業。您可以將相關聯的資源，例如儲存體帳戶、容器登錄、金鑰保存庫和應用程式深入解析，加入 resources 清單，作為移動項目。驗證可能需要幾分鐘的時間。在此命令中，origin-rg 是原始資源群組，而 destination-rg 是目的地。訂用帳戶識別碼為 origin-sub-id 和 destination-sub-id，而工作區為 origin-workspace-name：
```
az resource invoke-action --action validateMoveResources --ids "/subscriptions/origin-sub-id/resourceGroups/origin-rg" --request-body "{  \"resources\": [\"/subscriptions/origin-sub-id/resourceGroups/origin-rg/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/origin-workspace-name\"],\"targetResourceGroup\":\"/subscriptions/destination-sub-id/resourceGroups/destination-rg\" }"
```

移動工作區

驗證成功之後，請移動工作區。您也可以將任何相關聯的資源新增至 ids 參數，以將其加入至移動作業。這項作業可能需要幾分鐘的時間。

az resource move --destination-group destination-rg --destination-subscription-id destination-sub-id --ids "/subscriptions/origin-sub-id/resourceGroups/origin-rg/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/origin-workspace-name"

移動完成後，請重新建立任何計算，並在新位置重新部署任何 Web 服務端點。

案例：移動具有非預設資料存放區的工作區

自動化工作區移動作業不會移動非預設資料存放區。使用下列步驟，在移動之後手動更新資料存放區認證。

請在 Azure Machine Learning 工作室內選取 [資料]，然後選取非預設資料存放區。針對每個非預設資料存放區，檢查 [訂用帳戶識別碼] 和 [資源群組名稱] 欄位是否為空白。如果是，請選取 [更新驗證] 。

在 [更新資料存放區認證] 對話方塊中，選取儲存體帳戶已移至的 [訂用帳戶識別碼] 和 [資源群組名稱]，然後選取 [儲存]。
如果針對非預設資料資產填入 [訂用帳戶識別碼] 和 [資源群組名稱] 欄位，並在移動之前，參考訂用帳戶識別碼和資源群組，請使用下列步驟：
1. 瀏覽至 [資料存放區] 索引標籤，選取資料存放區，然後選取 [取消註冊] 。
2. 選取 [建立] 以建立新資料存放區。
3. 在 [建立資料存放區] 對話方塊中，使用與您取消註冊的資料存放區相同的名稱、類型等。從新位置選取訂用帳戶識別碼和儲存體帳戶。最後，選取 [建立] 以建立新的資料存放區註冊。