Die Gruppe der benutzerzuweisungen Identitäten, die der Ressource zugeordnet sind. Die Wörterbuchschlüssel "userAssignedIdentities" sind ARM-Ressourcen-IDs im Formular: '/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/{identityName}. Die Wörterbuchwerte können leere Objekte ({}) in Anforderungen sein.
Wenn die SKU skalierungs-/in unterstützt, sollte die Ganze Kapazität eingeschlossen werden. Wenn eine Skalierung für die Ressource nicht möglich ist, wird dies möglicherweise weggelassen.
Int
Familie
Wenn der Dienst über unterschiedliche Hardwaregenerationen verfügt, kann dies für dieselbe SKU hier erfasst werden.
Schnur
Name
Der Name der SKU. Ex - P3. Es handelt sich in der Regel um einen Buchstaben+Zahlencode.
Zeichenfolge (erforderlich)
Größe
Die SKU-Größe. Wenn das Namensfeld die Kombination aus Ebene und einem anderen Wert ist, wäre dies der eigenständige Code.
Schnur
Rang
Dieses Feld muss vom Ressourcenanbieter implementiert werden, wenn der Dienst mehr als eine Ebene aufweist, für einen PUT jedoch nicht erforderlich ist.
"Einfach" "Kostenlos" "Premium" "Standard"
UserAssignedIdentities
Name
Beschreibung
Wert
UserAssignedIdentity
Name
Beschreibung
Wert
WorkspaceProperties
Name
Beschreibung
Wert
allowPublicAccessWhenBehindVnet
Das Kennzeichen, das angibt, ob der öffentliche Zugriff hinter VNet zugelassen werden soll.
Bool
applicationInsights
ARM-ID der Anwendungserkenntnisse, die diesem Arbeitsbereich zugeordnet sind.
Schnur
containerRegistry
ARM-ID der Containerregistrierung, die diesem Arbeitsbereich zugeordnet ist.
Schnur
Beschreibung
Die Beschreibung dieses Arbeitsbereichs.
Schnur
discoveryUrl
URL für den Ermittlungsdienst, um regionale Endpunkte für Machine Learning Experimentation Services zu identifizieren
Schnur
Verschlüsselung
Die Verschlüsselungseinstellungen des Azure ML-Arbeitsbereichs.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Diese Bereitstellungsvorlage gibt an, wie Sie einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich mit dienstseitiger Verschlüsselung mit Ihren Verschlüsselungsschlüsseln erstellen.
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.
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.
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.
Die Gruppe der benutzerzuweisungen Identitäten, die der Ressource zugeordnet sind. Die Wörterbuchschlüssel "userAssignedIdentities" sind ARM-Ressourcen-IDs im Formular: '/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/{identityName}. Die Wörterbuchwerte können leere Objekte ({}) in Anforderungen sein.
Wenn die SKU skalierungs-/in unterstützt, sollte die Ganze Kapazität eingeschlossen werden. Wenn eine Skalierung für die Ressource nicht möglich ist, wird dies möglicherweise weggelassen.
Int
Familie
Wenn der Dienst über unterschiedliche Hardwaregenerationen verfügt, kann dies für dieselbe SKU hier erfasst werden.
Schnur
Name
Der Name der SKU. Ex - P3. Es handelt sich in der Regel um einen Buchstaben+Zahlencode.
Zeichenfolge (erforderlich)
Größe
Die SKU-Größe. Wenn das Namensfeld die Kombination aus Ebene und einem anderen Wert ist, wäre dies der eigenständige Code.
Schnur
Rang
Dieses Feld muss vom Ressourcenanbieter implementiert werden, wenn der Dienst mehr als eine Ebene aufweist, für einen PUT jedoch nicht erforderlich ist.
"Einfach" "Kostenlos" "Premium" "Standard"
UserAssignedIdentities
Name
Beschreibung
Wert
UserAssignedIdentity
Name
Beschreibung
Wert
WorkspaceProperties
Name
Beschreibung
Wert
allowPublicAccessWhenBehindVnet
Das Kennzeichen, das angibt, ob der öffentliche Zugriff hinter VNet zugelassen werden soll.
Bool
applicationInsights
ARM-ID der Anwendungserkenntnisse, die diesem Arbeitsbereich zugeordnet sind.
Schnur
containerRegistry
ARM-ID der Containerregistrierung, die diesem Arbeitsbereich zugeordnet ist.
Schnur
Beschreibung
Die Beschreibung dieses Arbeitsbereichs.
Schnur
discoveryUrl
URL für den Ermittlungsdienst, um regionale Endpunkte für Machine Learning Experimentation Services zu identifizieren
Schnur
Verschlüsselung
Die Verschlüsselungseinstellungen des Azure ML-Arbeitsbereichs.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Diese Vorlage erstellt einen neuen Azure Machine Learning Workspace zusammen mit einem verschlüsselten Speicherkonto, KeyVault und Applications Insights Logging
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.
Diese Bereitstellungsvorlage gibt an, wie Sie einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich mit dienstseitiger Verschlüsselung mit Ihren Verschlüsselungsschlüsseln erstellen.
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.
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.
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.
Die Gruppe der benutzerzuweisungen Identitäten, die der Ressource zugeordnet sind. Die Wörterbuchschlüssel "userAssignedIdentities" sind ARM-Ressourcen-IDs im Formular: '/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/{identityName}. Die Wörterbuchwerte können leere Objekte ({}) in Anforderungen sein.
Wenn die SKU skalierungs-/in unterstützt, sollte die Ganze Kapazität eingeschlossen werden. Wenn eine Skalierung für die Ressource nicht möglich ist, wird dies möglicherweise weggelassen.
Int
Familie
Wenn der Dienst über unterschiedliche Hardwaregenerationen verfügt, kann dies für dieselbe SKU hier erfasst werden.
Schnur
Name
Der Name der SKU. Ex - P3. Es handelt sich in der Regel um einen Buchstaben+Zahlencode.
Zeichenfolge (erforderlich)
Größe
Die SKU-Größe. Wenn das Namensfeld die Kombination aus Ebene und einem anderen Wert ist, wäre dies der eigenständige Code.
Schnur
Rang
Dieses Feld muss vom Ressourcenanbieter implementiert werden, wenn der Dienst mehr als eine Ebene aufweist, für einen PUT jedoch nicht erforderlich ist.
"Einfach" "Kostenlos" "Premium" "Standard"
UserAssignedIdentities
Name
Beschreibung
Wert
UserAssignedIdentity
Name
Beschreibung
Wert
WorkspaceProperties
Name
Beschreibung
Wert
allowPublicAccessWhenBehindVnet
Das Kennzeichen, das angibt, ob der öffentliche Zugriff hinter VNet zugelassen werden soll.
Bool
applicationInsights
ARM-ID der Anwendungserkenntnisse, die diesem Arbeitsbereich zugeordnet sind.
Schnur
containerRegistry
ARM-ID der Containerregistrierung, die diesem Arbeitsbereich zugeordnet ist.
Schnur
Beschreibung
Die Beschreibung dieses Arbeitsbereichs.
Schnur
discoveryUrl
URL für den Ermittlungsdienst, um regionale Endpunkte für Machine Learning Experimentation Services zu identifizieren
Schnur
Verschlüsselung
Die Verschlüsselungseinstellungen des Azure ML-Arbeitsbereichs.
