Microsoft.MachineLearningServices-Arbeitsbereiche 2019-05-01
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Bicep-Ressourcendefinition
Der Ressourcentyp "Arbeitsbereiche" kann mit Vorgängen bereitgestellt werden, die auf Folgendes abzielen:
- Ressourcengruppen – Siehe Ressourcengruppenbereitstellungsbefehle
Eine Liste der geänderten Eigenschaften in jeder API-Version finden Sie unter Änderungsprotokoll.
Ressourcenformat
Um eine Microsoft.MachineLearningServices/workspaces-Ressource zu erstellen, fügen Sie Ihrer Vorlage die folgende Bicep hinzu.
resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2019-05-01' = {
identity: {
type: 'SystemAssigned'
}
location: 'string'
name: 'string'
properties: {
applicationInsights: 'string'
containerRegistry: 'string'
description: 'string'
discoveryUrl: 'string'
friendlyName: 'string'
keyVault: 'string'
storageAccount: 'string'
}
tags: {
{customized property}: 'string'
}
}
Eigenschaftswerte
Identität
| Name | Beschreibung | Wert |
|---|---|---|
| Art | Der Identitätstyp. | 'SystemAssigned' |
Microsoft.MachineLearningServices/Arbeitsbereiche
| Name | Beschreibung | Wert |
|---|---|---|
| Identität | Die Identität der Ressource. | Identity |
| Ort | Gibt den Speicherort der Ressource an. | Schnur |
| Name | Der Ressourcenname | Zeichenfolge (erforderlich) |
| Eigenschaften | Die Eigenschaften des Maschinellen Lernarbeitsbereichs. | WorkspaceProperties- |
| Schilder | Ressourcentags | Wörterbuch der Tagnamen und -werte. Siehe Tags in Vorlagen |
ResourceTags
| Name | Beschreibung | Wert |
|---|
WorkspaceProperties
| Name | Beschreibung | Wert |
|---|---|---|
| applicationInsights | ARM-ID der Anwendungserkenntnisse, die diesem Arbeitsbereich zugeordnet sind. Dies kann nicht geändert werden, nachdem der Arbeitsbereich erstellt wurde. | Schnur |
| containerRegistry | ARM-ID der Containerregistrierung, die diesem Arbeitsbereich zugeordnet ist. Dies kann nicht geändert werden, nachdem der Arbeitsbereich erstellt wurde. | Schnur |
| Beschreibung | Die Beschreibung dieses Arbeitsbereichs. | Schnur |
| discoveryUrl | URL für den Ermittlungsdienst, um regionale Endpunkte für Machine Learning Experimentation Services zu identifizieren | Schnur |
| friendlyName | Der Anzeigename für diesen Arbeitsbereich. Dieser Name in veränderbarer Weise | Schnur |
| keyVault | ARM-ID des Schlüsseltresors, der diesem Arbeitsbereich zugeordnet ist. Dies kann nicht geändert werden, nachdem der Arbeitsbereich erstellt wurde. | Schnur |
| storageAccount | ARM-ID des Speicherkontos, das diesem Arbeitsbereich zugeordnet ist. Dies kann nicht geändert werden, nachdem der Arbeitsbereich erstellt wurde. | Schnur |
Schnellstartbeispiele
Die folgenden Schnellstartbeispiele stellen diesen Ressourcentyp bereit.
| Bicep-Datei | Beschreibung |
|---|---|
| Azure AI Studio – grundlegende Einrichtung | Dieser Satz von Vorlagen veranschaulicht, wie Sie Azure AI Studio mit dem grundlegenden Setup einrichten, was bedeutet, dass der öffentliche Internetzugriff aktiviert ist, von Microsoft verwaltete Schlüssel für verschlüsselung und von Microsoft verwaltete Identitätskonfiguration für die KI-Ressource. |
| Azure AI Studio – grundlegende Einrichtung | Dieser Satz von Vorlagen veranschaulicht, wie Sie Azure AI Studio mit dem grundlegenden Setup einrichten, was bedeutet, dass der öffentliche Internetzugriff aktiviert ist, von Microsoft verwaltete Schlüssel für verschlüsselung und von Microsoft verwaltete Identitätskonfiguration für die KI-Ressource. |
| Azure AI Studio – grundlegende Einrichtung | Dieser Satz von Vorlagen veranschaulicht, wie Sie Azure AI Studio mit dem grundlegenden Setup einrichten, was bedeutet, dass der öffentliche Internetzugriff aktiviert ist, von Microsoft verwaltete Schlüssel für verschlüsselung und von Microsoft verwaltete Identitätskonfiguration für die KI-Ressource. |
| Azure AI Studio Network Restricted | Dieser Satz von Vorlagen veranschaulicht, wie Sie Azure AI Studio mit deaktiviertem privaten Link und Ausstieg einrichten, wobei microsoftverwaltete Schlüssel für Verschlüsselung und von Microsoft verwaltete Identitätskonfiguration für die KI-Ressource verwendet werden. |
| Azure AI Studio Network Restricted | Dieser Satz von Vorlagen veranschaulicht, wie Sie Azure AI Studio mit deaktiviertem privaten Link und Ausstieg einrichten, wobei microsoftverwaltete Schlüssel für Verschlüsselung und von Microsoft verwaltete Identitätskonfiguration für die KI-Ressource verwendet werden. |
| Azure AI Studio mit Microsoft Entra ID-Authentifizierung | Dieser Satz von Vorlagen veranschaulicht, wie Sie Azure AI Studio mit der Microsoft Entra ID-Authentifizierung für abhängige Ressourcen einrichten, z. B. Azure AI Services und Azure Storage. |
| Von Azure Machine Learning end-to-End-Setup | Diese Gruppe von Bicep-Vorlagen veranschaulicht, wie Azure Machine Learning end-to-End in einer sicheren Einrichtung eingerichtet wird. Diese Referenzimplementierung umfasst den Arbeitsbereich, einen Computecluster, eine Computeinstanz und einen angefügten privaten AKS-Cluster. |
| end-to-End-Setup (Legacy) von Azure Machine Learning | Diese Gruppe von Bicep-Vorlagen veranschaulicht, wie Azure Machine Learning end-to-End in einer sicheren Einrichtung eingerichtet wird. Diese Referenzimplementierung umfasst den Arbeitsbereich, einen Computecluster, eine Computeinstanz und einen angefügten privaten AKS-Cluster. |
| Erstellen eines AKS-Computeziels mit einer privaten IP-Adresse | Diese Vorlage erstellt ein AKS-Computeziel in einem bestimmten Azure Machine Learning-Dienstarbeitsbereich mit einer privaten IP-Adresse. |
| Erstellen eines Azure Machine Learning-Dienstarbeitsbereichs | Diese Bereitstellungsvorlage gibt einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich und die zugehörigen Ressourcen an, einschließlich Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights und Azure Container Registry. Diese Konfiguration beschreibt den minimalen Satz von Ressourcen, die Sie für die ersten Schritte mit Azure Machine Learning benötigen. |
| Erstellen eines Azure Machine Learning-Dienstarbeitsbereichs (CMK) | Diese Bereitstellungsvorlage gibt an, wie Sie einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich mit dienstseitiger Verschlüsselung mit Ihren Verschlüsselungsschlüsseln erstellen. |
| Erstellen eines Azure Machine Learning-Dienstarbeitsbereichs (CMK) | Diese Bereitstellungsvorlage gibt einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich und die zugehörigen Ressourcen an, einschließlich Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights und Azure Container Registry. Das Beispiel zeigt, wie Sie Azure Machine Learning für die Verschlüsselung mit einem vom Kunden verwalteten Verschlüsselungsschlüssel konfigurieren. |
| Erstellen eines Azure Machine Learning-Dienstarbeitsbereichs (Legacy) | Diese Bereitstellungsvorlage gibt einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich und die zugehörigen Ressourcen an, einschließlich Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights und Azure Container Registry. Diese Konfiguration beschreibt den Satz von Ressourcen, die Sie für die ersten Schritte mit Azure Machine Learning in einem isolierten Netzwerk benötigen. |
| Erstellen eines Azure Machine Learning-Dienstarbeitsbereichs (vnet) | Diese Bereitstellungsvorlage gibt einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich und die zugehörigen Ressourcen an, einschließlich Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights und Azure Container Registry. Diese Konfiguration beschreibt den Satz von Ressourcen, die Sie für die ersten Schritte mit Azure Machine Learning in einem isolierten Netzwerk benötigen. |
| Bereitstellen von secure Azure AI Studio mit einem verwalteten virtuellen Netzwerk | Diese Vorlage erstellt eine sichere Azure AI Studio-Umgebung mit robusten Netzwerk- und Identitätssicherheitseinschränkungen. |
ARM-Vorlagenressourcendefinition
Der Ressourcentyp "Arbeitsbereiche" kann mit Vorgängen bereitgestellt werden, die auf Folgendes abzielen:
- Ressourcengruppen – Siehe Ressourcengruppenbereitstellungsbefehle
Eine Liste der geänderten Eigenschaften in jeder API-Version finden Sie unter Änderungsprotokoll.
Ressourcenformat
Um eine Microsoft.MachineLearningServices/workspaces-Ressource zu erstellen, fügen Sie der Vorlage den folgenden JSON-Code hinzu.
{
"type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces",
"apiVersion": "2019-05-01",
"name": "string",
"identity": {
"type": "SystemAssigned"
},
"location": "string",
"properties": {
"applicationInsights": "string",
"containerRegistry": "string",
"description": "string",
"discoveryUrl": "string",
"friendlyName": "string",
"keyVault": "string",
"storageAccount": "string"
},
"tags": {
"{customized property}": "string"
}
}
Eigenschaftswerte
Identität
| Name | Beschreibung | Wert |
|---|---|---|
| Art | Der Identitätstyp. | 'SystemAssigned' |
Microsoft.MachineLearningServices/Arbeitsbereiche
| Name | Beschreibung | Wert |
|---|---|---|
| apiVersion | Die API-Version | '2019-05-01' |
| Identität | Die Identität der Ressource. | Identity |
| Ort | Gibt den Speicherort der Ressource an. | Schnur |
| Name | Der Ressourcenname | Zeichenfolge (erforderlich) |
| Eigenschaften | Die Eigenschaften des Maschinellen Lernarbeitsbereichs. | WorkspaceProperties- |
| Schilder | Ressourcentags | Wörterbuch der Tagnamen und -werte. Siehe Tags in Vorlagen |
| Art | Der Ressourcentyp | "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces" |
ResourceTags
| Name | Beschreibung | Wert |
|---|
WorkspaceProperties
| Name | Beschreibung | Wert |
|---|---|---|
| applicationInsights | ARM-ID der Anwendungserkenntnisse, die diesem Arbeitsbereich zugeordnet sind. Dies kann nicht geändert werden, nachdem der Arbeitsbereich erstellt wurde. | Schnur |
| containerRegistry | ARM-ID der Containerregistrierung, die diesem Arbeitsbereich zugeordnet ist. Dies kann nicht geändert werden, nachdem der Arbeitsbereich erstellt wurde. | Schnur |
| Beschreibung | Die Beschreibung dieses Arbeitsbereichs. | Schnur |
| discoveryUrl | URL für den Ermittlungsdienst, um regionale Endpunkte für Machine Learning Experimentation Services zu identifizieren | Schnur |
| friendlyName | Der Anzeigename für diesen Arbeitsbereich. Dieser Name in veränderbarer Weise | Schnur |
| keyVault | ARM-ID des Schlüsseltresors, der diesem Arbeitsbereich zugeordnet ist. Dies kann nicht geändert werden, nachdem der Arbeitsbereich erstellt wurde. | Schnur |
| storageAccount | ARM-ID des Speicherkontos, das diesem Arbeitsbereich zugeordnet ist. Dies kann nicht geändert werden, nachdem der Arbeitsbereich erstellt wurde. | Schnur |
Schnellstartvorlagen
Die folgenden Schnellstartvorlagen stellen diesen Ressourcentyp bereit.
| Schablone | Beschreibung |
|---|---|
Azure AI Studio – grundlegende Einrichtung
|
Dieser Satz von Vorlagen veranschaulicht, wie Sie Azure AI Studio mit dem grundlegenden Setup einrichten, was bedeutet, dass der öffentliche Internetzugriff aktiviert ist, von Microsoft verwaltete Schlüssel für verschlüsselung und von Microsoft verwaltete Identitätskonfiguration für die KI-Ressource. |
|
Azure AI Studio – grundlegende Einrichtung
|
Dieser Satz von Vorlagen veranschaulicht, wie Sie Azure AI Studio mit dem grundlegenden Setup einrichten, was bedeutet, dass der öffentliche Internetzugriff aktiviert ist, von Microsoft verwaltete Schlüssel für verschlüsselung und von Microsoft verwaltete Identitätskonfiguration für die KI-Ressource. |
|
Azure AI Studio – grundlegende Einrichtung
|
Dieser Satz von Vorlagen veranschaulicht, wie Sie Azure AI Studio mit dem grundlegenden Setup einrichten, was bedeutet, dass der öffentliche Internetzugriff aktiviert ist, von Microsoft verwaltete Schlüssel für verschlüsselung und von Microsoft verwaltete Identitätskonfiguration für die KI-Ressource. |
|
Azure AI Studio Network Restricted
|
Dieser Satz von Vorlagen veranschaulicht, wie Sie Azure AI Studio mit deaktiviertem privaten Link und Ausstieg einrichten, wobei microsoftverwaltete Schlüssel für Verschlüsselung und von Microsoft verwaltete Identitätskonfiguration für die KI-Ressource verwendet werden. |
|
Azure AI Studio Network Restricted
|
Dieser Satz von Vorlagen veranschaulicht, wie Sie Azure AI Studio mit deaktiviertem privaten Link und Ausstieg einrichten, wobei microsoftverwaltete Schlüssel für Verschlüsselung und von Microsoft verwaltete Identitätskonfiguration für die KI-Ressource verwendet werden. |
|
Azure AI Studio mit Microsoft Entra ID-Authentifizierung
|
Dieser Satz von Vorlagen veranschaulicht, wie Sie Azure AI Studio mit der Microsoft Entra ID-Authentifizierung für abhängige Ressourcen einrichten, z. B. Azure AI Services und Azure Storage. |
|
Von Azure Machine Learning end-to-End-Setup
|
Diese Gruppe von Bicep-Vorlagen veranschaulicht, wie Azure Machine Learning end-to-End in einer sicheren Einrichtung eingerichtet wird. Diese Referenzimplementierung umfasst den Arbeitsbereich, einen Computecluster, eine Computeinstanz und einen angefügten privaten AKS-Cluster. |
|
end-to-End-Setup (Legacy) von Azure Machine Learning
|
Diese Gruppe von Bicep-Vorlagen veranschaulicht, wie Azure Machine Learning end-to-End in einer sicheren Einrichtung eingerichtet wird. Diese Referenzimplementierung umfasst den Arbeitsbereich, einen Computecluster, eine Computeinstanz und einen angefügten privaten AKS-Cluster. |
|
Azure Machine Learning Workspace
|
Diese Vorlage erstellt einen neuen Azure Machine Learning Workspace zusammen mit einem verschlüsselten Speicherkonto, KeyVault und Applications Insights Logging |
|
Erstellen eines AML-Arbeitsbereichs mit mehreren Datasets & Datenspeichern
|
Diese Vorlage erstellt den Azure Machine Learning-Arbeitsbereich mit mehreren Datasets & Datenspeichern. |
|
Erstellen eines AKS-Computeziels mit einer privaten IP-Adresse
|
Diese Vorlage erstellt ein AKS-Computeziel in einem bestimmten Azure Machine Learning-Dienstarbeitsbereich mit einer privaten IP-Adresse. |
|
Erstellen eines Azure Machine Learning-Dienstarbeitsbereichs
|
Diese Bereitstellungsvorlage gibt einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich und die zugehörigen Ressourcen an, einschließlich Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights und Azure Container Registry. Diese Konfiguration beschreibt den minimalen Satz von Ressourcen, die Sie für die ersten Schritte mit Azure Machine Learning benötigen. |
|
Erstellen eines Azure Machine Learning-Dienstarbeitsbereichs (CMK)
|
Diese Bereitstellungsvorlage gibt an, wie Sie einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich mit dienstseitiger Verschlüsselung mit Ihren Verschlüsselungsschlüsseln erstellen. |
|
Erstellen eines Azure Machine Learning-Dienstarbeitsbereichs (CMK)
|
Diese Bereitstellungsvorlage gibt einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich und die zugehörigen Ressourcen an, einschließlich Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights und Azure Container Registry. Das Beispiel zeigt, wie Sie Azure Machine Learning für die Verschlüsselung mit einem vom Kunden verwalteten Verschlüsselungsschlüssel konfigurieren. |
|
Erstellen eines Azure Machine Learning-Dienstarbeitsbereichs (Legacy)
|
Diese Bereitstellungsvorlage gibt einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich und die zugehörigen Ressourcen an, einschließlich Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights und Azure Container Registry. Diese Konfiguration beschreibt den Satz von Ressourcen, die Sie für die ersten Schritte mit Azure Machine Learning in einem isolierten Netzwerk benötigen. |
|
Erstellen eines Azure Machine Learning-Dienstarbeitsbereichs (vnet)
|
Diese Bereitstellungsvorlage gibt einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich und die zugehörigen Ressourcen an, einschließlich Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights und Azure Container Registry. Diese Konfiguration beschreibt den Satz von Ressourcen, die Sie für die ersten Schritte mit Azure Machine Learning in einem isolierten Netzwerk benötigen. |
|
Bereitstellen von secure Azure AI Studio mit einem verwalteten virtuellen Netzwerk
|
Diese Vorlage erstellt eine sichere Azure AI Studio-Umgebung mit robusten Netzwerk- und Identitätssicherheitseinschränkungen. |
Terraform -Ressourcendefinition (AzAPI-Anbieter)
Der Ressourcentyp "Arbeitsbereiche" kann mit Vorgängen bereitgestellt werden, die auf Folgendes abzielen:
- Ressourcengruppe
Eine Liste der geänderten Eigenschaften in jeder API-Version finden Sie unter Änderungsprotokoll.
Ressourcenformat
Um eine Microsoft.MachineLearningServices/workspaces-Ressource zu erstellen, fügen Sie Ihrer Vorlage die folgende Terraform hinzu.
resource "azapi_resource" "symbolicname" {
type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2019-05-01"
name = "string"
identity = {
type = "SystemAssigned"
}
location = "string"
tags = {
{customized property} = "string"
}
body = jsonencode({
properties = {
applicationInsights = "string"
containerRegistry = "string"
description = "string"
discoveryUrl = "string"
friendlyName = "string"
keyVault = "string"
storageAccount = "string"
}
})
}
Eigenschaftswerte
Identität
| Name | Beschreibung | Wert |
|---|---|---|
| Art | Der Identitätstyp. | 'SystemAssigned' |
Microsoft.MachineLearningServices/Arbeitsbereiche
| Name | Beschreibung | Wert |
|---|---|---|
| Identität | Die Identität der Ressource. | Identity |
| Ort | Gibt den Speicherort der Ressource an. | Schnur |
| Name | Der Ressourcenname | Zeichenfolge (erforderlich) |
| Eigenschaften | Die Eigenschaften des Maschinellen Lernarbeitsbereichs. | WorkspaceProperties- |
| Schilder | Ressourcentags | Wörterbuch der Tagnamen und -werte. |
| Art | Der Ressourcentyp | "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2019-05-01" |
ResourceTags
| Name | Beschreibung | Wert |
|---|
WorkspaceProperties
| Name | Beschreibung | Wert |
|---|---|---|
| applicationInsights | ARM-ID der Anwendungserkenntnisse, die diesem Arbeitsbereich zugeordnet sind. Dies kann nicht geändert werden, nachdem der Arbeitsbereich erstellt wurde. | Schnur |
| containerRegistry | ARM-ID der Containerregistrierung, die diesem Arbeitsbereich zugeordnet ist. Dies kann nicht geändert werden, nachdem der Arbeitsbereich erstellt wurde. | Schnur |
| Beschreibung | Die Beschreibung dieses Arbeitsbereichs. | Schnur |
| discoveryUrl | URL für den Ermittlungsdienst, um regionale Endpunkte für Machine Learning Experimentation Services zu identifizieren | Schnur |
| friendlyName | Der Anzeigename für diesen Arbeitsbereich. Dieser Name in veränderbarer Weise | Schnur |
| keyVault | ARM-ID des Schlüsseltresors, der diesem Arbeitsbereich zugeordnet ist. Dies kann nicht geändert werden, nachdem der Arbeitsbereich erstellt wurde. | Schnur |
| storageAccount | ARM-ID des Speicherkontos, das diesem Arbeitsbereich zugeordnet ist. Dies kann nicht geändert werden, nachdem der Arbeitsbereich erstellt wurde. | Schnur |