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使用原則，規範模型目錄中的部署

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Azure Machine Learning 工作室的模型目錄，提供許多開放原始碼基礎模型的存取權，因此強制執行組織標準，以規範模型的部署，對於遵守安全性和合規性需求至關重要。 本文帶您瞭解如何使用內建 Azure 原則，限制模型目錄中的部署。

Azure 原則是治理工具，讓使用者能夠稽核、執行即時強制執行，以及大規模管理其 Azure 環境。 如需詳細資訊，請參閱 Azure 原則服務概觀。

使用案例範例：

  • 您想強制執行組織安全性原則，但沒有自動化且可靠的方法。
  • 您想要放寬測試小組的一些需求，但仍想要對生產環境維持嚴格的控管。 您需要簡單的自動化方式來區隔資源的強制執行作業。

適用於 Azure Machine Learning 登錄模型部署的 Azure 原則

使用 Azure Machine Learning 內建原則進行登錄模型部署（預覽版），可以拒絕所有登錄部署，或允許特定登錄的模型部署。 您也可以新增選用的模型封鎖清單，並將例外狀況加入允許的登錄內部的清單。

這個內建原則只支援 Deny 效果。

Deny: 將原則的效果設定為拒絕後，該原則會阻擋從 Azure Machine Learning 登錄建立不符原則定義的新部署，並​​在活動記錄中產生事件。 現有不合規的部署不受影響。

使用基礎登錄的使用者，可以使用模型目錄集合。 您可以在模型資產 ID 中，找到基礎登錄名稱。

建立原則指派

  1. 在 Azure 首頁的搜尋列中輸入原則，然後選取 Azure 原則圖示。

  2. 在 Azure 原則服務的 [撰寫] 下方，選取 [指派]。

Screenshot of Assignments tab within Azure Policy home page.

  1. 在指派頁面上，選取頂端的指派原則圖示。

  2. 在 [指派原則] 頁面的 [基本] 索引標籤上，更新下列欄位：

    1. 範圍：選取原則適用的 Azure 訂用帳戶和資源群組。
    2. 排除：從範圍中選取要從原則指派中排除的任何資源。
    3. 原則定義：選取要套用於排除範圍的原則定義。 在搜尋列中輸入「Azure Machine Learning」，然後找到 [預覽] Azure Machine Learning 登錄部署受到限制，除了允許的登錄之外」原則。 選取原則，然後選取新增。

  3. 選取參數索引標籤，然後更新效果和原則指派參數。 請務必取消選取「只顯示需要輸入或檢閱的參數」，這樣才會顯示所有參數。 若要進一步瞭解參數的功能，請將滑鼠停留在參數名稱旁邊的資訊圖示上。

    Screenshot of Assign policy parameters tab within Azure Policy home page.

    如果在原則指派期間，未於 Restricted Model AssetIds 參數中設定模型資產 ID，這個原則只允許部署 Allowed Registry Name 參數所指定模型登錄的所有模型。

  4. 選取檢閱 + 建立，完成原則指派。 原則指派大約需要 15 分鐘，新資源才會生效。

停用原則

您可以依照以下步驟，移除 Azure 入口網站中的原則指派：

  1. 瀏覽至 Azure 入口網站上的 [原則] 窗格。
  2. 選取 [指派]。
  3. 選取原則指派旁邊的 ... 按鈕，然後選取刪除指派。

限制

  • 原則中的任何變更（包括更新原則定義、指派、豁免或原則集合），需要 10 分鐘才能在評估流程中生效。
  • 系統會針對新建立和更新的部署回報合規性。 在公開預覽期間，合規性記錄會保留 24 小時。 在指派這些原則定義之前就存在的模型部署，將不會回報合規性。 您也無法針對在設定原則定義和指派之前就存在的部署，觸發評估。
  • 您不能在一個原則指派中，將多個登錄加入允許清單。

後續步驟