Sdílet prostřednictvím

Klientská knihovna azure Machine Learning Compute Management pro JavaScript – verze 3.0.0-beta.3

  • Článek

Tento balíček obsahuje izomorfní sadu SDK (běží v Node.js i v prohlížečích) pro klienta služby Azure Machine Learning Compute Management.

Tato rozhraní API umožňují koncovým uživatelům pracovat s výpočetními prostředky služby Azure Machine Learning. Podporují následující operace:

  • Vytvoření nebo aktualizace clusteru
  • Získání clusteru
  • Oprava clusteru
  • Odstranění clusteru
  • Získání klíčů pro cluster
  • Kontrola dostupnosti aktualizací pro systémové služby v clusteru
  • Aktualizace systémových služeb v clusteru
  • Získání všech clusterů ve skupině prostředků
  • Získání všech clusterů v předplatném

Zdrojový kód | Balíček (NPM) | Referenční dokumentace k | rozhraní API Vzorky

Začínáme

Aktuálně podporovaná prostředí

  • LtS verze Node.js
  • Nejnovější verze prohlížečů Safari, Chrome, Edge a Firefox.

Další podrobnosti najdete v našich zásadách podpory .

Požadavky

Nainstalujte balíček @azure/arm-machinelearningcompute.

Nainstalujte klientskou knihovnu správy výpočetních prostředků služby Azure Machine Learning pro JavaScript pomocí npmpříkazu :

npm install @azure/arm-machinelearningcompute

Vytvoření a ověření MachineLearningComputeManagementClient

Pokud chcete vytvořit objekt klienta pro přístup k rozhraní API služby Azure Machine Learning Compute Management, budete potřebovat endpoint prostředek pro správu výpočetních prostředků služby Azure Machine Learning a credential. Klient služby Azure Machine Learning Compute Management může k ověřování použít přihlašovací údaje Azure Active Directory. Koncový bod pro prostředek správy výpočetních prostředků služby Azure Machine Learning najdete na webu Azure Portal.

K ověření můžete použít Azure Active Directory přihlašovací údaje z knihovny @azure/identity nebo existujícího tokenu AAD.

Pokud chcete použít zprostředkovatele DefaultAzureCredential uvedeného níže nebo jiné zprostředkovatele přihlašovacích údajů poskytnuté se sadou Azure SDK, nainstalujte @azure/identity balíček :

npm install @azure/identity

Budete také muset zaregistrovat novou aplikaci AAD a udělit přístup ke správě výpočetních prostředků služby Azure Machine Learning přiřazením vhodné role k vašemu instančnímu objektu (poznámka: role, jako "Owner" jsou, neudělují potřebná oprávnění). Nastavte hodnoty ID klienta, ID tenanta a tajného klíče klienta aplikace AAD jako proměnné prostředí: AZURE_CLIENT_ID, AZURE_TENANT_ID, AZURE_CLIENT_SECRET.

Další informace o tom, jak vytvořit aplikaci Azure AD, najdete v tomto průvodci.

const { MachineLearningComputeManagementClient } = require("@azure/arm-machinelearningcompute");
const { DefaultAzureCredential } = require("@azure/identity");
// For client-side applications running in the browser, use InteractiveBrowserCredential instead of DefaultAzureCredential. See https://aka.ms/azsdk/js/identity/examples for more details.

const subscriptionId = "00000000-0000-0000-0000-000000000000";
const client = new MachineLearningComputeManagementClient(new DefaultAzureCredential(), subscriptionId);

// For client-side applications running in the browser, use this code instead:
// const credential = new InteractiveBrowserCredential({
//   tenantId: "<YOUR_TENANT_ID>",
//   clientId: "<YOUR_CLIENT_ID>"
// });
// const client = new MachineLearningComputeManagementClient(credential, subscriptionId);

JavaScript Bundle

Pokud chcete tuto klientskou knihovnu používat v prohlížeči, musíte nejprve použít nástroj bundler. Podrobnosti o tom, jak to udělat, najdete v naší dokumentaci k sdružování.

Klíčové koncepty

MachineLearningComputeManagementClient

MachineLearningComputeManagementClient je primární rozhraní pro vývojáře, kteří používají klientskou knihovnu pro správu výpočtů služby Azure Machine Learning. Prozkoumejte metody tohoto klientského objektu a seznamte se s různými funkcemi služby Azure Machine Learning Compute Management, ke kterým máte přístup.

Řešení potíží

protokolování

Povolení protokolování může pomoct odhalit užitečné informace o selháních. Pokud chcete zobrazit protokol požadavků a odpovědí HTTP, nastavte proměnnou AZURE_LOG_LEVEL prostředí na info. Případně je možné protokolování povolit za běhu voláním setLogLevel v :@azure/logger

const { setLogLevel } = require("@azure/logger");
setLogLevel("info");

Podrobnější pokyny k povolení protokolů najdete v dokumentaci k balíčkům @azure/protokolovacího nástroje.

Další kroky

Podrobné příklady použití této knihovny najdete v adresáři ukázek .

Přispívání

Pokud chcete přispívat do této knihovny, přečtěte si příručku pro přispívání , kde najdete další informace o tom, jak sestavit a otestovat kód.

Imprese