WorkspaceOperations 類別

WorkspaceOperations。

您不應該直接具現化此類別。 相反地,您應該建立 MLClient 實例,為您具現化它,並將它附加為屬性。

繼承
builtins.object
WorkspaceOperations

建構函式

WorkspaceOperations(operation_scope: azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationScope, service_client: azure.ai.ml._restclient.v2022_10_01_preview._azure_machine_learning_workspaces.AzureMachineLearningWorkspaces, all_operations: azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationsContainer, credentials: Optional[azure.core.credentials.TokenCredential] = None, **kwargs: Dict)

參數

operation_scope
service_client
all_operations
credentials
預設值: None

方法

begin_create

建立新的 Azure Machine Learning 工作區。

如果已存在,則傳回工作區。

begin_delete

刪除工作區。

begin_diagnose

診斷工作區設定問題。

如果您的工作區未如預期般運作,您可以執行此診斷來檢查工作區是否已中斷。 針對私人端點工作區,它也有助於查看此工作區的網路設定及其相依資源是否發生問題。

begin_sync_keys

觸發工作區以立即同步處理金鑰。 如果工作區中任何資源的金鑰已變更,可能需要大約一小時的時間才能自動更新這些資源。 此函式可讓金鑰在要求時更新。 例如,在重新產生儲存體金鑰之後,需要立即存取儲存體。

begin_update

更新工作區的易記名稱、描述、受控識別或標記。

get

依名稱取得工作區。

get_keys

取得工作區的金鑰。

list

列出使用者可存取目前資源群組或訂用帳戶的所有工作區。

begin_create

建立新的 Azure Machine Learning 工作區。

如果已存在,則傳回工作區。

begin_create(workspace: azure.ai.ml.entities._workspace.workspace.Workspace, update_dependent_resources: bool = False, **kwargs: Dict) -> azure.core.polling._poller.LROPoller[azure.ai.ml.entities._workspace.workspace.Workspace]

參數

workspace
Workspace
必要

工作區定義。

傳回

會傳回 Workspace 的 LROPoller 實例。

傳回類型

begin_delete

刪除工作區。

begin_delete(name: str, *, delete_dependent_resources: bool, **kwargs: Dict) -> azure.core.polling._poller.LROPoller

參數

name
str
必要

工作區的名稱

delete_dependent_resources
bool
必要

是否要刪除與工作區相關聯的資源,也就是容器登錄、儲存體帳戶、金鑰保存庫和 Application Insights。 預設值是 False。 設定為 True 以刪除這些資源。

傳回

用來追蹤作業狀態的輪詢器。

傳回類型

begin_diagnose

診斷工作區設定問題。

如果您的工作區未如預期般運作,您可以執行此診斷來檢查工作區是否已中斷。 針對私人端點工作區,它也有助於查看此工作區的網路設定及其相依資源是否發生問題。

begin_diagnose(name: str, **kwargs: Dict) -> azure.core.polling._poller.LROPoller[azure.ai.ml.entities._workspace.diagnose.DiagnoseResponseResultValue]

參數

name
str
必要

工作區的名稱

傳回

用來追蹤作業狀態的輪詢器。

傳回類型

begin_sync_keys

觸發工作區以立即同步處理金鑰。 如果工作區中任何資源的金鑰已變更,可能需要大約一小時的時間才能自動更新這些資源。 此函式可讓金鑰在要求時更新。 例如,在重新產生儲存體金鑰之後,需要立即存取儲存體。

begin_sync_keys(name: Optional[str] = None) -> azure.core.polling._poller.LROPoller

參數

name
str
必要

工作區的名稱。

傳回

LROPoller 的實例,會傳回 None 或同步金鑰結果。

傳回類型

begin_update

更新工作區的易記名稱、描述、受控識別或標記。

begin_update(workspace: azure.ai.ml.entities._workspace.workspace.Workspace, *, update_dependent_resources: bool = False, **kwargs: Dict) -> azure.core.polling._poller.LROPoller[azure.ai.ml.entities._workspace.workspace.Workspace]

參數

workspace
Workspace
必要

工作區資源。

update_dependent_resources
必要

同意更新工作區相依資源。 請注意,更新工作區附加Azure Container Registry資源可能會中斷先前作業的譜系,或重新執行此工作區中先前的工作的能力。 此外,更新工作區附加Azure 應用程式 Insights 資源可能會中斷此工作區所部署推斷端點的譜系。 只有在確定您想要執行這項作業時,才設定此引數。 如果未設定此引數,則更新Azure Container Registry的命令,Azure 應用程式 Insights 將會失敗。

application_insights
必要

工作區的 Application Insights 資源。

container_registry
必要

工作區的容器登錄資源。

傳回

會傳回 Workspace 的 LROPoller 實例。

傳回類型

get

依名稱取得工作區。

get(name: Optional[str] = None, **kwargs: Dict) -> azure.ai.ml.entities._workspace.workspace.Workspace

參數

name
str
必要

工作區的名稱。

傳回

具有所提供名稱的工作區。

傳回類型

get_keys

取得工作區的金鑰。

get_keys(name: Optional[str] = None) -> azure.ai.ml.entities._workspace.workspace_keys.WorkspaceKeys

參數

name
str
必要

工作區的名稱。

傳回

工作區相依資源的索引鍵。

傳回類型

list

列出使用者可存取目前資源群組或訂用帳戶的所有工作區。

list(*, scope: str = 'resource_group') -> Iterable[azure.ai.ml.entities._workspace.workspace.Workspace]

參數

scope
str, <xref:optional>
必要

清單範圍「resource_group」 或 「subscription」,預設為 「resource_group」

傳回

反覆運算器,例如 Workspace 物件的實例

傳回類型