Microsoft.MachineLearningServices 工作區 2020-08-01
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Bicep 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@2020-08-01' = {
name: 'string'
location: 'string'
tags: {
tagName1: 'tagValue1'
tagName2: 'tagValue2'
}
sku: {
name: 'string'
tier: 'string'
}
identity: {
type: 'string'
userAssignedIdentities: {
{customized property}: {}
}
}
properties: {
allowPublicAccessWhenBehindVnet: bool
applicationInsights: 'string'
containerRegistry: 'string'
description: 'string'
discoveryUrl: 'string'
encryption: {
keyVaultProperties: {
identityClientId: 'string'
keyIdentifier: 'string'
keyVaultArmId: 'string'
}
status: 'string'
}
friendlyName: 'string'
hbiWorkspace: bool
imageBuildCompute: 'string'
keyVault: 'string'
sharedPrivateLinkResources: [
{
name: 'string'
properties: {
groupId: 'string'
privateLinkResourceId: 'string'
requestMessage: 'string'
status: 'string'
}
}
]
storageAccount: 'string'
}
}
屬性值
工作區
| 名字 | 描述 | 價值 |
|---|---|---|
| 名字 | 資源名稱 | 字串 （必要） 字元限制：3-33 合法字元： 英數位元、連字元和底線。 |
| 位置 | 指定資源的位置。 | 字串 |
| 標籤 | 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 |
| sku | 工作區的 SKU。 | Sku |
| 身份 | 資源的身分識別。 | 身分識別 |
| 性能 | 機器學習工作區的屬性。 | WorkspaceProperties |
身份
| 名字 | 描述 | 價值 |
|---|---|---|
| 類型 | 識別類型。 | 'None' 'SystemAssigned' 'SystemAssigned，UserAssigned' 'UserAssigned' （必要） |
| userAssignedIdentities | 與資源相關聯的使用者身分識別清單。 使用者身分識別字典索引鍵參考的格式為 ARM 資源標識符：'/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/{identityName}'。 | IdentityUserAssignedIdentities |
IdentityUserAssignedIdentities
| 名字 | 描述 | 價值 |
|---|---|---|
| {自定義屬性} | ComponentsSgqdofSchemasIdentityPropertiesUserassigne... |
ComponentsSgqdofSchemasIdentityPropertiesUserassigne...
此物件不包含在部署期間設定的任何屬性。 所有屬性都是 ReadOnly。
WorkspaceProperties
| 名字 | 描述 | 價值 |
|---|---|---|
| allowPublicAccessWhenBehindVnet | 旗標，指出是否要在 VNet 後方允許公用存取。 | bool |
| 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 |
| 描述 | 此工作區的描述。 | 字串 |
| discoveryUrl | 探索服務的 URL，用來識別機器學習實驗服務的區域端點 | 字串 |
| 加密 | Azure ML 工作區的加密設定。 | EncryptionProperty |
| friendlyName | 此工作區的易記名稱。 此名稱在可變動中 | 字串 |
| hbiWorkspace | 指示工作區中 HBI 數據的旗標，並減少服務所收集的診斷數據 | bool |
| imageBuildCompute | 映射組建的計算名稱 | 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 |
| sharedPrivateLinkResources | 此工作區中共用的私人鏈接資源清單。 | SharedPrivateLinkResource[] |
| 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 |
EncryptionProperty
| 名字 | 描述 | 價值 |
|---|---|---|
| keyVaultProperties | 客戶金鑰保存庫屬性。 | KeyVaultProperties （必要） |
| 地位 | 指出是否為工作區啟用加密。 | 'Disabled' 'Enabled' （必要） |
KeyVaultProperties
| 名字 | 描述 | 價值 |
|---|---|---|
| identityClientId | 未來使用 - 將用來存取金鑰保存庫之身分識別的用戶端識別碼。 | 字串 |
| keyIdentifier | 用來存取加密金鑰的金鑰保存庫 URI。 | 字串 （必要） |
| keyVaultArmId | 客戶擁有加密金鑰所在之keyVault的ArmId。 | 字串 （必要） |
SharedPrivateLinkResource
| 名字 | 描述 | 價值 |
|---|---|---|
| 名字 | 私人連結的唯一名稱。 | 字串 |
| 性能 | 資源屬性。 | SharedPrivateLinkResourceProperty |
SharedPrivateLinkResourceProperty
| 名字 | 描述 | 價值 |
|---|---|---|
| groupId | 私人鏈接資源群組識別碼。 | 字串 |
| privateLinkResourceId | 私人連結所連結的資源標識碼。 | 字串 |
| requestMessage | 要求訊息。 | 字串 |
| 地位 | 指出服務擁有者是否已核准/拒絕/移除連線。 | 「已核准」 'Disconnected' 'Pending' 'Rejected' 'Timeout' |
Sku
| 名字 | 描述 | 價值 |
|---|---|---|
| 名字 | SKU 的名稱 | 字串 |
| 層 | 基本或企業等 SKU 的階層 | 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 |
|
使用多個數據集建立 AML 工作區 & 資料存放區
|
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、計算實例和附加的私人 AKS 叢集。 |
|
建立具有私人IP位址的 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 Key Vault、Azure 儲存體、Azure Application 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。 |
|
建立 Azure Machine Learning 服務工作區 （CMK）
|
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 Key Vault、Azure 儲存體、Azure Application Insights 和 Azure Container Registry。 此範例示範如何使用客戶管理的加密密鑰來設定 Azure Machine Learning 進行加密。 |
|
建立 Azure Machine Learning 服務工作區 （vnet）
|
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 Key Vault、Azure 儲存體、Azure Application Insights 和 Azure Container Registry。 此組態說明在網路隔離設定中開始使用 Azure Machine Learning 所需的資源集。 |
|
建立 Azure Machine Learning 服務工作區 （舊版）
|
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 Key Vault、Azure 儲存體、Azure Application Insights 和 Azure Container Registry。 此組態說明在網路隔離設定中開始使用 Azure Machine Learning 所需的資源集。 |
ARM 樣本資源定義
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 變更記錄檔。
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": "2020-08-01",
"name": "string",
"location": "string",
"tags": {
"tagName1": "tagValue1",
"tagName2": "tagValue2"
},
"sku": {
"name": "string",
"tier": "string"
},
"identity": {
"type": "string",
"userAssignedIdentities": {
"{customized property}": {}
}
},
"properties": {
"allowPublicAccessWhenBehindVnet": "bool",
"applicationInsights": "string",
"containerRegistry": "string",
"description": "string",
"discoveryUrl": "string",
"encryption": {
"keyVaultProperties": {
"identityClientId": "string",
"keyIdentifier": "string",
"keyVaultArmId": "string"
},
"status": "string"
},
"friendlyName": "string",
"hbiWorkspace": "bool",
"imageBuildCompute": "string",
"keyVault": "string",
"sharedPrivateLinkResources": [
{
"name": "string",
"properties": {
"groupId": "string",
"privateLinkResourceId": "string",
"requestMessage": "string",
"status": "string"
}
}
],
"storageAccount": "string"
}
}
屬性值
工作區
| 名字 | 描述 | 價值 |
|---|---|---|
| 類型 | 資源類型 | 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces' |
| apiVersion | 資源 API 版本 | '2020-08-01' |
| 名字 | 資源名稱 | 字串 （必要） 字元限制：3-33 合法字元： 英數位元、連字元和底線。 |
| 位置 | 指定資源的位置。 | 字串 |
| 標籤 | 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 |
| sku | 工作區的 SKU。 | Sku |
| 身份 | 資源的身分識別。 | 身分識別 |
| 性能 | 機器學習工作區的屬性。 | WorkspaceProperties |
身份
| 名字 | 描述 | 價值 |
|---|---|---|
| 類型 | 識別類型。 | 'None' 'SystemAssigned' 'SystemAssigned，UserAssigned' 'UserAssigned' （必要） |
| userAssignedIdentities | 與資源相關聯的使用者身分識別清單。 使用者身分識別字典索引鍵參考的格式為 ARM 資源標識符：'/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/{identityName}'。 | IdentityUserAssignedIdentities |
IdentityUserAssignedIdentities
| 名字 | 描述 | 價值 |
|---|---|---|
| {自定義屬性} | ComponentsSgqdofSchemasIdentityPropertiesUserassigne... |
ComponentsSgqdofSchemasIdentityPropertiesUserassigne...
此物件不包含在部署期間設定的任何屬性。 所有屬性都是 ReadOnly。
WorkspaceProperties
| 名字 | 描述 | 價值 |
|---|---|---|
| allowPublicAccessWhenBehindVnet | 旗標，指出是否要在 VNet 後方允許公用存取。 | bool |
| 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 |
| 描述 | 此工作區的描述。 | 字串 |
| discoveryUrl | 探索服務的 URL，用來識別機器學習實驗服務的區域端點 | 字串 |
| 加密 | Azure ML 工作區的加密設定。 | EncryptionProperty |
| friendlyName | 此工作區的易記名稱。 此名稱在可變動中 | 字串 |
| hbiWorkspace | 指示工作區中 HBI 數據的旗標，並減少服務所收集的診斷數據 | bool |
| imageBuildCompute | 映射組建的計算名稱 | 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 |
| sharedPrivateLinkResources | 此工作區中共用的私人鏈接資源清單。 | SharedPrivateLinkResource[] |
| 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 |
EncryptionProperty
| 名字 | 描述 | 價值 |
|---|---|---|
| keyVaultProperties | 客戶金鑰保存庫屬性。 | KeyVaultProperties （必要） |
| 地位 | 指出是否為工作區啟用加密。 | 'Disabled' 'Enabled' （必要） |
KeyVaultProperties
| 名字 | 描述 | 價值 |
|---|---|---|
| identityClientId | 未來使用 - 將用來存取金鑰保存庫之身分識別的用戶端識別碼。 | 字串 |
| keyIdentifier | 用來存取加密金鑰的金鑰保存庫 URI。 | 字串 （必要） |
| keyVaultArmId | 客戶擁有加密金鑰所在之keyVault的ArmId。 | 字串 （必要） |
SharedPrivateLinkResource
| 名字 | 描述 | 價值 |
|---|---|---|
| 名字 | 私人連結的唯一名稱。 | 字串 |
| 性能 | 資源屬性。 | SharedPrivateLinkResourceProperty |
SharedPrivateLinkResourceProperty
| 名字 | 描述 | 價值 |
|---|---|---|
| groupId | 私人鏈接資源群組識別碼。 | 字串 |
| privateLinkResourceId | 私人連結所連結的資源標識碼。 | 字串 |
| requestMessage | 要求訊息。 | 字串 |
| 地位 | 指出服務擁有者是否已核准/拒絕/移除連線。 | 「已核准」 'Disconnected' 'Pending' 'Rejected' 'Timeout' |
Sku
| 名字 | 描述 | 價值 |
|---|---|---|
| 名字 | SKU 的名稱 | 字串 |
| 層 | 基本或企業等 SKU 的階層 | 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 |
|
使用多個數據集建立 AML 工作區 & 資料存放區
|
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、計算實例和附加的私人 AKS 叢集。 |
|
建立具有私人IP位址的 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 Key Vault、Azure 儲存體、Azure Application 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。 |
|
建立 Azure Machine Learning 服務工作區 （CMK）
|
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 Key Vault、Azure 儲存體、Azure Application Insights 和 Azure Container Registry。 此範例示範如何使用客戶管理的加密密鑰來設定 Azure Machine Learning 進行加密。 |
|
建立 Azure Machine Learning 服務工作區 （vnet）
|
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 Key Vault、Azure 儲存體、Azure Application Insights 和 Azure Container Registry。 此組態說明在網路隔離設定中開始使用 Azure Machine Learning 所需的資源集。 |
|
建立 Azure Machine Learning 服務工作區 （舊版）
|
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 Key Vault、Azure 儲存體、Azure Application Insights 和 Azure Container Registry。 此組態說明在網路隔離設定中開始使用 Azure Machine Learning 所需的資源集。 |
Terraform （AzAPI 提供者） 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
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@2020-08-01"
name = "string"
location = "string"
parent_id = "string"
tags = {
tagName1 = "tagValue1"
tagName2 = "tagValue2"
}
identity {
type = "string"
identity_ids = []
}
body = jsonencode({
properties = {
allowPublicAccessWhenBehindVnet = bool
applicationInsights = "string"
containerRegistry = "string"
description = "string"
discoveryUrl = "string"
encryption = {
keyVaultProperties = {
identityClientId = "string"
keyIdentifier = "string"
keyVaultArmId = "string"
}
status = "string"
}
friendlyName = "string"
hbiWorkspace = bool
imageBuildCompute = "string"
keyVault = "string"
sharedPrivateLinkResources = [
{
name = "string"
properties = {
groupId = "string"
privateLinkResourceId = "string"
requestMessage = "string"
status = "string"
}
}
]
storageAccount = "string"
}
sku = {
name = "string"
tier = "string"
}
})
}
屬性值
工作區
| 名字 | 描述 | 價值 |
|---|---|---|
| 類型 | 資源類型 | “Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2020-08-01” |
| 名字 | 資源名稱 | 字串 （必要） 字元限制：3-33 合法字元： 英數位元、連字元和底線。 |
| 位置 | 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。 | 字串 （必要） |
| 標籤 | 包含定義為索引鍵/值組的資源標記。 | 標記名稱和值的字典。 |
| sku | 工作區的 SKU。 | Sku |
| 身份 | 資源的身分識別。 | 身分識別 |
| 性能 | 機器學習工作區的屬性。 | WorkspaceProperties |
身份
| 名字 | 描述 | 價值 |
|---|---|---|
| 類型 | 識別類型。 | “SystemAssigned” “SystemAssigned，UserAssigned” “UserAssigned” （必要） |
| identity_ids | 與資源相關聯的使用者身分識別清單。 使用者身分識別字典索引鍵參考的格式為 ARM 資源標識符：'/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/{identityName}'。 | 使用者身分識別標識碼的陣列。 |
IdentityUserAssignedIdentities
| 名字 | 描述 | 價值 |
|---|---|---|
| {自定義屬性} | ComponentsSgqdofSchemasIdentityPropertiesUserassigne... |
ComponentsSgqdofSchemasIdentityPropertiesUserassigne...
此物件不包含在部署期間設定的任何屬性。 所有屬性都是 ReadOnly。
WorkspaceProperties
| 名字 | 描述 | 價值 |
|---|---|---|
| allowPublicAccessWhenBehindVnet | 旗標，指出是否要在 VNet 後方允許公用存取。 | bool |
| 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 |
| 描述 | 此工作區的描述。 | 字串 |
| discoveryUrl | 探索服務的 URL，用來識別機器學習實驗服務的區域端點 | 字串 |
| 加密 | Azure ML 工作區的加密設定。 | EncryptionProperty |
| friendlyName | 此工作區的易記名稱。 此名稱在可變動中 | 字串 |
| hbiWorkspace | 指示工作區中 HBI 數據的旗標，並減少服務所收集的診斷數據 | bool |
| imageBuildCompute | 映射組建的計算名稱 | 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 |
| sharedPrivateLinkResources | 此工作區中共用的私人鏈接資源清單。 | SharedPrivateLinkResource[] |
| 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 |
EncryptionProperty
| 名字 | 描述 | 價值 |
|---|---|---|
| keyVaultProperties | 客戶金鑰保存庫屬性。 | KeyVaultProperties （必要） |
| 地位 | 指出是否為工作區啟用加密。 | “Disabled” “Enabled” （必要） |
KeyVaultProperties
| 名字 | 描述 | 價值 |
|---|---|---|
| identityClientId | 未來使用 - 將用來存取金鑰保存庫之身分識別的用戶端識別碼。 | 字串 |
| keyIdentifier | 用來存取加密金鑰的金鑰保存庫 URI。 | 字串 （必要） |
| keyVaultArmId | 客戶擁有加密金鑰所在之keyVault的ArmId。 | 字串 （必要） |
SharedPrivateLinkResource
| 名字 | 描述 | 價值 |
|---|---|---|
| 名字 | 私人連結的唯一名稱。 | 字串 |
| 性能 | 資源屬性。 | SharedPrivateLinkResourceProperty |
SharedPrivateLinkResourceProperty
| 名字 | 描述 | 價值 |
|---|---|---|
| groupId | 私人鏈接資源群組識別碼。 | 字串 |
| privateLinkResourceId | 私人連結所連結的資源標識碼。 | 字串 |
| requestMessage | 要求訊息。 | 字串 |
| 地位 | 指出服務擁有者是否已核准/拒絕/移除連線。 | 「已核准」 “Disconnected” “Pending” 「已拒絕」 “Timeout” |
Sku
| 名字 | 描述 | 價值 |
|---|---|---|
| 名字 | SKU 的名稱 | 字串 |
| 層 | 基本或企業等 SKU 的階層 | 字串 |