Microsoft.MachineLearningServices 工作區/計算 2018-03-01-preview
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Bicep 資源定義
工作區/計算資源類型可以使用目標作業進行部署：
- 資源群組 - 請參閱 資源群組部署命令
如需每個 API 版本中已變更屬性的清單，請參閱 變更記錄檔。
資源格式
若要建立 Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/computes 資源，請將下列 Bicep 新增至範本。
resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/computes@2018-03-01-preview' = {
name: 'string'
location: 'string'
tags: {
tagName1: 'tagValue1'
tagName2: 'tagValue2'
}
parent: resourceSymbolicName
identity: {
type: 'SystemAssigned'
}
properties: {
computeLocation: 'string'
description: 'string'
resourceId: 'string'
computeType: 'string'
// For remaining properties, see Compute objects
}
}
計算物件
設定 computeType 屬性以指定物件的類型。
針對 AKS，請使用：
computeType: 'AKS'
properties: {
agentCount: int
agentVMSize: 'string'
clusterFqdn: 'string'
sslConfiguration: {
cert: 'string'
cname: 'string'
key: 'string'
status: 'string'
}
systemServices: [
{
}
]
}
針對 BatchAI，請使用：
computeType: 'BatchAI'
properties: {
scaleSettings: {
autoScaleEnabled: bool
maxNodeCount: int
minNodeCount: int
}
vmPriority: 'string'
vmSize: 'string'
}
針對 DataFactory，請使用：
computeType: 'DataFactory'
針對 HDInsight，請使用：
computeType: 'HDInsight'
properties: {
address: 'string'
administratorAccount: {
password: 'string'
privateKeyData: 'string'
publicKeyData: 'string'
username: 'string'
}
sshPort: int
}
針對 VirtualMachine，請使用：
computeType: 'VirtualMachine'
properties: {
address: 'string'
administratorAccount: {
password: 'string'
privateKeyData: 'string'
publicKeyData: 'string'
username: 'string'
}
sshPort: int
virtualMachineSize: 'string'
}
屬性值
workspaces/computes
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| NAME | 資源名稱 瞭解如何在 Bicep 中設定子資源的名稱和類型。 |
需要字串 () 字元限制：計算實例 3-24 3-32 用於 AML 計算 2-16 用於其他計算類型 合法字元： 英數字元和連字號。 |
| location | 指定資源的位置。 | 字串 |
| tags | 包含定義為索引鍵/值組的資源標記。 | 標記名稱和值的字典。 請參閱 範本中的標籤 |
| 父系 (parent) | 在 Bicep 中，您可以指定子資源的父資源。 只有在父資源外部宣告子資源時，才需要新增此屬性。 如需詳細資訊，請參閱 父資源外部的子資源。 |
類型資源的符號名稱： 工作區 |
| 身分識別 | 資源的身分識別。 | 身分識別 |
| properties | 計算屬性 | 計算 |
Identity
| 名称 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| 類型 | 識別類型。 | 'SystemAssigned' |
計算
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| computeLocation | 基礎計算的位置 | 字串 |
| description | Machine Learning 計算的描述。 | 字串 |
| resourceId | 計算的 ARM 資源識別碼 | 字串 |
| computeType | 設定物件類型 | AKS BatchAI DataFactory HDInsight 需要 VirtualMachine () |
AKS
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| computeType | 計算的類型 | 'AKS' (必要) |
| properties | AKS 屬性 | AKSProperties |
AKSProperties
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| agentCount | 代理程式數目 | int 約束： 最小值 = 1 |
| agentVMSize | 代理程式虛擬機大小 | 字串 |
| clusterFqdn | 叢集完整功能變數名稱 | 字串 |
| sslConfiguration | SSL 設定 | SslConfiguration |
| systemServices | 系統服務 | SystemService[] |
SslConfiguration
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| cert | 憑證數據 | 字串 |
| cname | 憑證的 CNAME | 字串 |
| 索引鍵 | 索引鍵數據 | 字串 |
| status | 啟用或停用 SSL 以進行評分 | 'Disabled' 'Enabled' |
SystemService
此物件不包含部署期間要設定的任何屬性。 所有屬性都是 ReadOnly。
BatchAI
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| computeType | 計算的類型 | 需要 『BatchAI』 () |
| properties | BatchAI 屬性 | BatchAIProperties |
BatchAIProperties
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| scaleSettings | BatchAI 的調整設定 | ScaleSettings |
| vmPriority | 虛擬機優先順序 | 字串 |
| vmSize | 虛擬機器大小 | 字串 |
ScaleSettings
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| autoScaleEnabled | 啟用或停用自動調整 | bool |
| maxNodeCount | 要使用的節點數目上限 | int |
| minNodeCount | 要使用的節點數目下限 | int |
DataFactory
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| computeType | 計算的類型 | 必要) 'DataFactory' ( |
HDInsight
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| computeType | 計算的類型 | 'HDInsight' (必要) |
| properties | HDInsightProperties |
HDInsightProperties
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| address | 叢集主要節點的公用IP位址。 | 字串 |
| administratorAccount | 管理員 叢集主要節點的認證 | VirtualMachineSshCredentials |
| sshPort | 在叢集的主要節點上開啟 SSH 連線的埠。 | int |
VirtualMachineSshCredentials
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| password | 系統管理員帳戶的密碼 | 字串 |
| privateKeyData | 私鑰資料 | 字串 |
| publicKeyData | 公鑰資料 | 字串 |
| 使用者名稱 | 系統管理員帳戶的用戶名稱 | 字串 |
VirtualMachine
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| computeType | 計算的類型 | 'VirtualMachine' (必要) |
| properties | VirtualMachineProperties |
VirtualMachineProperties
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| address | 虛擬機的公用IP位址。 | 字串 |
| administratorAccount | 管理員 虛擬機的認證 | VirtualMachineSshCredentials |
| sshPort | 針對SSH連線開啟的埠。 | int |
| virtualMachineSize | 虛擬機器大小 | 字串 |
快速入門範本
下列快速入門範本會部署此資源類型。
| 範本 | 描述 |
|---|---|
建立 Machine Learning 服務 ADLA 計算 |
此範本會建立 Machine Learning 服務 ADLA 計算。 |
| 建立 Machine Learning 服務 Aks 計算 |
此範本會建立 Machine Learning 服務 Aks 計算。 |
| 建立 Machine Learning 服務 DSVM 計算 |
此範本會建立 Machine Learning 服務 DSVM 計算。 |
| 建立機器學習服務 HDInsight 叢集 |
此範本會建立機器學習服務 HDInsight 叢集 |
| 建立 Azure Machine Learning aks 計算 |
此範本會建立 Azure Machine Learning aks 計算。 |
| 建立 Azure Machine Learning 計算叢集 |
此範本會建立 Azure Machine Learning 計算叢集。 |
| 建立 Azure Machine Learning 計算實例 |
此範本會代表具有範例內嵌設定腳本的其他使用者建立 Azure Machine Learning 計算實例 |
| 在 Azure Machine Learning 工作區中建立 LinkedService |
此範本會在現有的 Azure Machine Learning 工作區中建立 LinkedService。 |
| 使用私人IP位址建立 AKS 計算目標 |
此範本會在具有私人IP位址的指定 Azure Machine Learning 服務工作區中建立 AKS 計算目標。 |
ARM 範本資源定義
工作區/計算資源類型可以使用目標作業來部署：
- 資源群組 - 請參閱 資源群組部署命令
如需每個 API 版本中已變更屬性的清單，請參閱 變更記錄。
資源格式
若要建立 Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/computes 資源，請將下列 JSON 新增至您的範本。
{
"type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/computes",
"apiVersion": "2018-03-01-preview",
"name": "string",
"location": "string",
"tags": {
"tagName1": "tagValue1",
"tagName2": "tagValue2"
},
"identity": {
"type": "SystemAssigned"
},
"properties": {
"computeLocation": "string",
"description": "string",
"resourceId": "string",
"computeType": "string"
// For remaining properties, see Compute objects
}
}
計算物件
設定 computeType 屬性以指定物件的類型。
針對 AKS，請使用：
"computeType": "AKS",
"properties": {
"agentCount": "int",
"agentVMSize": "string",
"clusterFqdn": "string",
"sslConfiguration": {
"cert": "string",
"cname": "string",
"key": "string",
"status": "string"
},
"systemServices": [
{
}
]
}
針對 BatchAI，請使用：
"computeType": "BatchAI",
"properties": {
"scaleSettings": {
"autoScaleEnabled": "bool",
"maxNodeCount": "int",
"minNodeCount": "int"
},
"vmPriority": "string",
"vmSize": "string"
}
針對 DataFactory，請使用：
"computeType": "DataFactory"
針對 HDInsight，請使用：
"computeType": "HDInsight",
"properties": {
"address": "string",
"administratorAccount": {
"password": "string",
"privateKeyData": "string",
"publicKeyData": "string",
"username": "string"
},
"sshPort": "int"
}
針對 VirtualMachine，請使用：
"computeType": "VirtualMachine",
"properties": {
"address": "string",
"administratorAccount": {
"password": "string",
"privateKeyData": "string",
"publicKeyData": "string",
"username": "string"
},
"sshPort": "int",
"virtualMachineSize": "string"
}
屬性值
workspaces/computes
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| 類型 | 資源類型 | 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/computes' |
| apiVersion | 資源 API 版本 | '2018-03-01-preview' |
| NAME | 資源名稱 請參閱如何在 JSON ARM 樣本中設定子資源的名稱和類型。 |
字串 (必要) 字元限制：計算實例 3-24 3-32 用於 AML 計算 2-16 用於其他計算類型 合法字元： 英數字元和連字號。 |
| location | 指定資源的位置。 | 字串 |
| tags | 包含定義為索引鍵/值組的資源標記。 | 標記名稱和值的字典。 請參閱 範本中的標記 |
| 身分識別 | 資源的身分識別。 | 身分識別 |
| properties | 計算屬性 | 計算 |
Identity
| 名称 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| 類型 | 識別類型。 | 'SystemAssigned' |
計算
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| computeLocation | 基礎計算的位置 | 字串 |
| description | Machine Learning 計算的描述。 | 字串 |
| resourceId | 計算的 ARM 資源識別碼 | 字串 |
| computeType | 設定物件類型 | AKS BatchAI DataFactory HDInsight VirtualMachine (必要) |
AKS
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| computeType | 計算的類型 | 必要的 『AKS』 () |
| properties | AKS 屬性 | AKSProperties |
AKSProperties
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| agentCount | 代理程式數目 | int 約束： 最小值 = 1 |
| agentVMSize | 代理程式虛擬機大小 | 字串 |
| clusterFqdn | 叢集完整功能變數名稱 | 字串 |
| sslConfiguration | SSL 設定 | SslConfiguration |
| systemServices | 系統服務 | SystemService[] |
SslConfiguration
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| cert | 憑證數據 | 字串 |
| cname | 憑證的 CNAME | 字串 |
| 索引鍵 | 索引鍵數據 | 字串 |
| status | 啟用或停用 SSL 以進行評分 | 'Disabled' 'Enabled' |
SystemService
此物件不包含部署期間要設定的任何屬性。 所有屬性都是 ReadOnly。
BatchAI
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| computeType | 計算的類型 | 'BatchAI' (必要) |
| properties | BatchAI 屬性 | BatchAIProperties |
BatchAIProperties
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| scaleSettings | BatchAI 的調整設定 | ScaleSettings |
| vmPriority | 虛擬機優先順序 | 字串 |
| vmSize | 虛擬機器大小 | 字串 |
ScaleSettings
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| autoScaleEnabled | 啟用或停用自動調整 | bool |
| maxNodeCount | 要使用的節點數目上限 | int |
| minNodeCount | 要使用的節點數目下限 | int |
DataFactory
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| computeType | 計算的類型 | 必要) 'DataFactory' ( |
HDInsight
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| computeType | 計算的類型 | 'HDInsight' (必要) |
| properties | HDInsightProperties |
HDInsightProperties
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| address | 叢集主要節點的公用IP位址。 | 字串 |
| administratorAccount | 管理員 叢集主要節點的認證 | VirtualMachineSshCredentials |
| sshPort | 在叢集的主要節點上開啟 SSH 連線的埠。 | int |
VirtualMachineSshCredentials
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| password | 系統管理員帳戶的密碼 | 字串 |
| privateKeyData | 私鑰資料 | 字串 |
| publicKeyData | 公鑰資料 | 字串 |
| 使用者名稱 | 系統管理員帳戶的用戶名稱 | 字串 |
VirtualMachine
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| computeType | 計算的類型 | 'VirtualMachine' (必要) |
| properties | VirtualMachineProperties |
VirtualMachineProperties
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| address | 虛擬機的公用IP位址。 | 字串 |
| administratorAccount | 虛擬機 管理員 認證 | VirtualMachineSshCredentials |
| sshPort | 針對 ssh 連線開啟埠。 | int |
| virtualMachineSize | 虛擬機器大小 | 字串 |
快速入門範本
下列快速入門範本會部署此資源類型。
| 範本 | 描述 |
|---|---|
| 建立機器學習服務 ADLA 計算 |
此範本會建立 Machine Learning 服務 ADLA Compute。 |
| 建立機器學習服務 Aks 計算 |
此範本會建立機器學習服務 Aks 計算。 |
| 建立機器學習服務 DSVM 計算 |
此範本會建立機器學習服務 DSVM 計算。 |
| 建立機器學習服務 HDInsight 叢集 |
此範本會建立機器學習服務 HDInsight 叢集 |
| 建立 Azure Machine Learning aks 計算 |
此範本會建立 Azure Machine Learning aks 計算。 |
| 建立 Azure Machine Learning 計算叢集 |
此範本會建立 Azure Machine Learning 計算叢集。 |
| 建立 Azure Machine Learning 計算實例 |
此範本會代表另一位具有範例內嵌安裝腳本的使用者建立 Azure Machine Learning 計算實例 |
| 在 Azure Machine Learning 工作區中建立 LinkedService |
此範本會在現有的 Azure Machine Learning 工作區中建立 LinkedService。 |
| 使用私人IP位址建立 AKS 計算目標 |
此範本會在具有私人IP位址的指定 Azure Machine Learning 服務工作區中建立 AKS 計算目標。 |
Terraform (AzAPI 提供者) 資源定義
工作區/計算資源類型可以使用目標作業進行部署：
- 資源群組
如需每個 API 版本中已變更屬性的清單，請參閱 變更記錄檔。
資源格式
若要建立 Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/computes 資源，請將下列 Terraform 新增至範本。
resource "azapi_resource" "symbolicname" {
type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/computes@2018-03-01-preview"
name = "string"
location = "string"
parent_id = "string"
tags = {
tagName1 = "tagValue1"
tagName2 = "tagValue2"
}
identity {
type = "SystemAssigned"
}
body = jsonencode({
properties = {
computeLocation = "string"
description = "string"
resourceId = "string"
computeType = "string"
// For remaining properties, see Compute objects
}
})
}
計算物件
設定 computeType 屬性以指定物件的類型。
針對 AKS，請使用：
computeType = "AKS"
properties = {
agentCount = int
agentVMSize = "string"
clusterFqdn = "string"
sslConfiguration = {
cert = "string"
cname = "string"
key = "string"
status = "string"
}
systemServices = [
{
}
]
}
針對 BatchAI，請使用：
computeType = "BatchAI"
properties = {
scaleSettings = {
autoScaleEnabled = bool
maxNodeCount = int
minNodeCount = int
}
vmPriority = "string"
vmSize = "string"
}
針對 DataFactory，請使用：
computeType = "DataFactory"
針對 HDInsight，請使用：
computeType = "HDInsight"
properties = {
address = "string"
administratorAccount = {
password = "string"
privateKeyData = "string"
publicKeyData = "string"
username = "string"
}
sshPort = int
}
針對 VirtualMachine，請使用：
computeType = "VirtualMachine"
properties = {
address = "string"
administratorAccount = {
password = "string"
privateKeyData = "string"
publicKeyData = "string"
username = "string"
}
sshPort = int
virtualMachineSize = "string"
}
屬性值
workspaces/computes
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| 類型 | 資源類型 | “Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/computes@2018-03-01-preview” |
| NAME | 資源名稱 | 需要字串 () 字元限制：計算實例 3-24 3-32 用於 AML 計算 2-16 用於其他計算類型 合法字元： 英數字元和連字號。 |
| location | 指定資源的位置。 | 字串 |
| parent_id | 此資源父系之資源的標識碼。 | 類型資源的標識碼： 工作區 |
| tags | 包含定義為索引鍵/值組的資源標記。 | 標記名稱和值的字典。 |
| 身分識別 | 資源的身分識別。 | 身分識別 |
| properties | 計算屬性 | 計算 |
Identity
| 名称 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| 類型 | 識別類型。 | “SystemAssigned” |
計算
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| computeLocation | 基礎計算的位置 | 字串 |
| description | Machine Learning 計算的描述。 | 字串 |
| resourceId | 計算的 ARM 資源識別碼 | 字串 |
| computeType | 設定物件類型 | AKS BatchAI DataFactory HDInsight VirtualMachine (必要) |
AKS
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| computeType | 計算的類型 | 必要的 「AKS」 () |
| properties | AKS 屬性 | AKSProperties |
AKSProperties
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| agentCount | 代理程式數目 | int 約束： 最小值 = 1 |
| agentVMSize | 代理程式虛擬機大小 | 字串 |
| clusterFqdn | 叢集完整功能變數名稱 | 字串 |
| sslConfiguration | SSL 設定 | SslConfiguration |
| systemServices | 系統服務 | SystemService[] |
SslConfiguration
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| cert | 憑證數據 | 字串 |
| cname | 憑證的 CNAME | 字串 |
| 索引鍵 | 索引鍵數據 | 字串 |
| status | 啟用或停用 SSL 以進行評分 | “Disabled” “Enabled” |
SystemService
此物件不包含部署期間要設定的任何屬性。 所有屬性都是 ReadOnly。
BatchAI
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| computeType | 計算的類型 | “BatchAI” (必要) |
| properties | BatchAI 屬性 | BatchAIProperties |
BatchAIProperties
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| scaleSettings | BatchAI 的調整設定 | ScaleSettings |
| vmPriority | 虛擬機優先順序 | 字串 |
| vmSize | 虛擬機器大小 | 字串 |
ScaleSettings
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| autoScaleEnabled | 啟用或停用自動調整 | bool |
| maxNodeCount | 要使用的節點數目上限 | int |
| minNodeCount | 要使用的節點數目下限 | int |
DataFactory
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| computeType | 計算的類型 | “DataFactory” (必要) |
HDInsight
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| computeType | 計算的類型 | “HDInsight” (必要) |
| properties | HDInsightProperties |
HDInsightProperties
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| address | 叢集主要節點的公用IP位址。 | 字串 |
| administratorAccount | 管理員 叢集主要節點的認證 | VirtualMachineSshCredentials |
| sshPort | 針對叢集主要節點上的SSH連線開啟埠。 | int |
VirtualMachineSshCredentials
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| password | 系統管理員帳戶的密碼 | 字串 |
| privateKeyData | 私鑰資料 | 字串 |
| publicKeyData | 公鑰資料 | 字串 |
| 使用者名稱 | 系統管理員帳戶的用戶名稱 | 字串 |
VirtualMachine
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| computeType | 計算的類型 | “VirtualMachine” (必要) |
| properties | VirtualMachineProperties |
VirtualMachineProperties
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| address | 虛擬機的公用IP位址。 | 字串 |
| administratorAccount | 虛擬機 管理員 認證 | VirtualMachineSshCredentials |
| sshPort | 針對 ssh 連線開啟埠。 | int |
| virtualMachineSize | 虛擬機器大小 | 字串 |
意見反應
即將登場：在 2024 年，我們將逐步淘汰 GitHub 問題作為內容的意見反應機制，並將它取代為新的意見反應系統。 如需詳細資訊，請參閱：https://aka.ms/ContentUserFeedback。
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