Microsoft.MachineLearningServices 工作區 2018-11-19
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Bicep 資源定義
工作區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 資源，請將下列 Bicep 新增至範本。
resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2018-11-19' = {
name: 'string'
location: 'string'
tags: {
tagName1: 'tagValue1'
tagName2: 'tagValue2'
}
identity: {
type: 'SystemAssigned'
}
properties: {
applicationInsights: 'string'
containerRegistry: 'string'
description: 'string'
discoveryUrl: 'string'
friendlyName: 'string'
keyVault: 'string'
storageAccount: 'string'
}
}
屬性值
workspaces
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| NAME | 資源名稱 | 需要字串 () 字元限制：3-33 合法字元： 英數字元、連字號和底線。 |
| 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 |
| 身分識別 | 資源的身分識別。 | 身分識別 |
| properties | 機器學習工作區的屬性。 | WorkspaceProperties |
Identity
| 名称 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| 類型 | 識別類型。 | 'SystemAssigned' |
WorkspaceProperties
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| applicationInsights | 與此工作區相關聯的 Application Insights ARM 識別碼。 建立工作區之後，就無法變更此專案 | 字串 |
| containerRegistry | 與此工作區相關聯的容器登錄ARM標識碼。 建立工作區之後，就無法變更此專案 | 字串 |
| description | 此工作區的描述。 | 字串 |
| discoveryUrl | 探索服務的 URL，用來識別機器學習測試服務的區域端點 | 字串 |
| friendlyName | 此工作區的易記名稱。 此名稱可變動 | 字串 |
| keyVault | 與此工作區相關聯的密鑰保存庫 ARM 識別碼。 建立工作區之後，就無法變更此專案 | 字串 |
| storageAccount | 與此工作區相關聯的記憶體帳戶 ARM 識別碼。 建立工作區之後，就無法變更此專案 | 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 |
|---|---|
Azure Machine Learning 工作區 |
此範本會建立新的 Azure Machine Learning 工作區，以及加密的記憶體帳戶、KeyVault 和 Applications Insights 記錄 |
| & 數據存放區建立具有多個數據集的 AML 工作區 |
此範本會建立具有多個數據集 & 數據存放區的 Azure Machine Learning 工作區。 |
| Azure Machine Learning 端對端安全設定 |
這組 Bicep 範本示範如何在安全設定中設定 Azure Machine Learning 端對端。 此參考實作包括工作區、計算叢集、計算實例和連結的私人 AKS 叢集。 |
| Azure Machine Learning 端對端安全設定 (舊版) |
這組 Bicep 範本示範如何在安全設定中設定 Azure Machine Learning 端對端。 此參考實作包括工作區、計算叢集、計算實例和連結的私人 AKS 叢集。 |
| 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。 |
| 建立 Azure Machine Learning 服務工作區 |
此部署範本會指定 Azure Machine Learning 工作區及其相關聯的資源，包括 Azure 金鑰保存庫、Azure 記憶體、Azure 應用程式 Insights 和 Azure Container Registry。 此組態描述開始使用 Azure Machine Learning 所需的最少資源集。 |
| (CMK) 建立 Azure Machine Learning 服務工作區 |
此部署範本會指定 Azure Machine Learning 工作區及其相關聯的資源，包括 Azure 金鑰保存庫、Azure 記憶體、Azure 應用程式 Insights 和 Azure Container Registry。 此範例示範如何設定 Azure Machine Learning 以使用客戶管理的加密密鑰進行加密。 |
| (vnet) 建立 Azure Machine Learning 服務工作區 |
此部署範本會指定 Azure Machine Learning 工作區及其相關聯的資源，包括 Azure 金鑰保存庫、Azure 記憶體、Azure 應用程式 Insights 和 Azure Container Registry。 此組態描述您在網路隔離設定中開始使用 Azure Machine Learning 所需的資源集。 |
| (舊版) 建立 Azure Machine Learning 服務工作區 |
此部署範本會指定 Azure Machine Learning 工作區及其相關聯的資源，包括 Azure 金鑰保存庫、Azure 記憶體、Azure 應用程式 Insights 和 Azure Container Registry。 此組態描述您在網路隔離設定中開始使用 Azure Machine Learning 所需的資源集。 |
ARM 範本資源定義
工作區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 資源，請將下列 JSON 新增至範本。
{
"type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces",
"apiVersion": "2018-11-19",
"name": "string",
"location": "string",
"tags": {
"tagName1": "tagValue1",
"tagName2": "tagValue2"
},
"identity": {
"type": "SystemAssigned"
},
"properties": {
"applicationInsights": "string",
"containerRegistry": "string",
"description": "string",
"discoveryUrl": "string",
"friendlyName": "string",
"keyVault": "string",
"storageAccount": "string"
}
}
屬性值
workspaces
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| 類型 | 資源類型 | 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces' |
| apiVersion | 資源 API 版本 | '2018-11-19' |
| NAME | 資源名稱 | 字串 (必要) 字元限制：3-33 合法字元： 英數字元、連字號和底線。 |
| 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 | 機器學習工作區的屬性。 | WorkspaceProperties |
Identity
| 名称 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| 類型 | 識別類型。 | 'SystemAssigned' |
WorkspaceProperties
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| applicationInsights | 與此工作區相關聯的 Application Insights ARM 識別碼。 建立工作區之後，就無法變更此專案 | 字串 |
| containerRegistry | 與此工作區相關聯的容器登錄ARM標識碼。 建立工作區之後，就無法變更此專案 | 字串 |
| description | 此工作區的描述。 | 字串 |
| discoveryUrl | 探索服務的 URL，以識別機器學習測試服務的區域端點 | 字串 |
| friendlyName | 此工作區的易記名稱。 此名稱可變動 | 字串 |
| keyVault | 與此工作區相關聯的密鑰保存庫 ARM 識別碼。 建立工作區之後，就無法變更此專案 | 字串 |
| storageAccount | 與此工作區相關聯的記憶體帳戶 ARM 識別碼。 建立工作區之後，就無法變更此專案 | 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 |
|---|---|
| Azure Machine Learning 工作區 |
此範本會建立新的 Azure Machine Learning 工作區，以及加密的記憶體帳戶、KeyVault 和 Applications Insights 記錄 |
| & 數據存放區建立具有多個數據集的 AML 工作區 |
此範本會建立具有多個數據集的 Azure Machine Learning 工作區，& 數據存放區。 |
| Azure Machine Learning 端對端安全設定 |
這組 Bicep 範本示範如何在安全設定中端對端設定 Azure Machine Learning。 此參考實作包括 Workspace、計算叢集、計算實例和附加的私人 AKS 叢集。 |
| Azure Machine Learning 端對端安全設定 (舊版) |
這組 Bicep 範本示範如何在安全設定中端對端設定 Azure Machine Learning。 此參考實作包括 Workspace、計算叢集、計算實例和附加的私人 AKS 叢集。 |
| 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。 |
| 建立 Azure Machine Learning 服務工作區 |
此部署範本會指定 Azure Machine Learning 工作區及其相關聯的資源，包括 Azure 金鑰保存庫、Azure 記憶體、Azure 應用程式 Insights 和 Azure Container Registry。 此組態描述開始使用 Azure Machine Learning 所需的最少資源集。 |
| (CMK) 建立 Azure Machine Learning 服務工作區 |
此部署範本會指定 Azure Machine Learning 工作區及其相關聯的資源，包括 Azure 金鑰保存庫、Azure 記憶體、Azure 應用程式 Insights 和 Azure Container Registry。 此範例示範如何設定 Azure Machine Learning 以使用客戶管理的加密密鑰進行加密。 |
| (vnet) 建立 Azure Machine Learning 服務工作區 |
此部署範本會指定 Azure Machine Learning 工作區及其相關聯的資源，包括 Azure 金鑰保存庫、Azure 記憶體、Azure 應用程式 Insights 和 Azure Container Registry。 此組態描述在網路隔離設定中開始使用 Azure Machine Learning 所需的一組資源。 |
| (舊版) 建立 Azure Machine Learning 服務工作區 |
此部署範本會指定 Azure Machine Learning 工作區及其相關聯的資源，包括 Azure 金鑰保存庫、Azure 記憶體、Azure 應用程式 Insights 和 Azure Container Registry。 此組態描述在網路隔離設定中開始使用 Azure Machine Learning 所需的一組資源。 |
Terraform (AzAPI 提供者) 資源定義
工作區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 資源，請將下列 Terraform 新增至範本。
resource "azapi_resource" "symbolicname" {
type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2018-11-19"
name = "string"
location = "string"
parent_id = "string"
tags = {
tagName1 = "tagValue1"
tagName2 = "tagValue2"
}
identity {
type = "SystemAssigned"
}
body = jsonencode({
properties = {
applicationInsights = "string"
containerRegistry = "string"
description = "string"
discoveryUrl = "string"
friendlyName = "string"
keyVault = "string"
storageAccount = "string"
}
})
}
屬性值
workspaces
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| 類型 | 資源類型 | “Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2018-11-19” |
| NAME | 資源名稱 | 需要字串 () 字元限制：3-33 合法字元： 英數字元、連字號和底線。 |
| location | 指定資源的位置。 | 字串 |
| parent_id | 若要部署至資源群組，請使用該資源群組的標識碼。 | 需要字串 () |
| 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。 |
| 身分識別 | 資源的身分識別。 | 身分識別 |
| properties | 機器學習工作區的屬性。 | WorkspaceProperties |
Identity
| 名称 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| 類型 | 識別類型。 | “SystemAssigned” |
WorkspaceProperties
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| applicationInsights | 與此工作區相關聯的 Application Insights ARM 識別碼。 建立工作區之後，就無法變更此專案 | 字串 |
| containerRegistry | 與此工作區相關聯的容器登錄ARM標識碼。 建立工作區之後，就無法變更此專案 | 字串 |
| description | 此工作區的描述。 | 字串 |
| discoveryUrl | 探索服務的 URL，以識別機器學習測試服務的區域端點 | 字串 |
| friendlyName | 此工作區的易記名稱。 這個名稱在可變中 | 字串 |
| keyVault | 與此工作區相關聯的密鑰保存庫 ARM 識別碼。 建立工作區之後，就無法變更此專案 | 字串 |
| storageAccount | 與此工作區相關聯的記憶體帳戶 ARM 識別碼。 建立工作區之後，就無法變更此專案 | 字串 |
意見反應
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