Workspace Klasse

Definiert eine Azure Machine Learning-Ressource zum Verwalten von Trainings- und Bereitstellungsartefakten.

Ein Arbeitsbereich ist eine grundlegende Ressource für das maschinelle Lernen in Azure Machine Learning. Sie verwenden einen Arbeitsbereich zum Experimentieren, Trainieren und Bereitstellen von Machine Learning-Modellen. Jeder Arbeitsbereich ist an ein Azure-Abonnement und eine Ressourcengruppe gebunden und verfügt über eine zugeordnete SKU.

Weitere Informationen zu Arbeitsbereichen finden Sie hier:

• Was ist ein Azure Machine Learning-Arbeitsbereich?

• Verwalten des Zugriffs auf einen Arbeitsbereich

Klassenarbeitsbereichkonstruktor zum Laden eines vorhandenen Azure Machine Learning-Arbeitsbereichs.

Vererbung

builtins.object

Workspace

Konstruktor

Workspace(subscription_id, resource_group, workspace_name, auth=None, _location=None, _disable_service_check=False, _workspace_id=None, sku='basic', tags=None, _cloud='AzureCloud')

Parameter

Name	Beschreibung
subscription_id Erforderlich	str Die ID des Azure-Abonnements, das den Arbeitsbereich enthält.
resource_group Erforderlich	str Die Ressourcengruppe mit dem Arbeitsbereich.
workspace_name Erforderlich	str Der Name des vorhandenen Arbeitsbereichs.
auth	ServicePrincipalAuthentication oder InteractiveLoginAuthentication oder MsiAuthentication Das Authentication-Objekt. Weitere Informationen finden Sie unter https://aka.ms/aml-notebook-auth. Bei None werden die Standardanmeldeinformationen für Azure CLI verwendet oder die API fragt nach Anmeldeinformationen. Standardwert: None
_location	str Nur zur internen Verwendung. Standardwert: None
_disable_service_check	bool Nur zur internen Verwendung. Standardwert: False
_workspace_id	str Nur zur internen Verwendung. Standardwert: None
sku	str Der Parameter ist aus Gründen der Abwärtskompatibilität vorhanden und wird ignoriert. Standardwert: basic
_cloud	str Nur interne Verwendung. Standardwert: AzureCloud
subscription_id Erforderlich	str Die ID des Azure-Abonnements, das den Arbeitsbereich enthält.
resource_group Erforderlich	str Die Ressourcengruppe mit dem Arbeitsbereich.
workspace_name Erforderlich	str Der Arbeitsbereichsname. Der Name muss zwischen 2 und 32 Zeichen lang sein. Das erste Zeichen des Namens muss alphanumerisch sein (Buchstabe oder Zahl), der Rest des Namens kann jedoch alphanumerische Zeichen, Bindestriche und Unterstriche enthalten. Leerzeichen sind nicht zulässig.
auth Erforderlich	ServicePrincipalAuthentication oder InteractiveLoginAuthentication oder MsiAuthentication Das Authentication-Objekt. Weitere Informationen finden Sie unter https://aka.ms/aml-notebook-auth. Bei None werden die Standardanmeldeinformationen für Azure CLI verwendet oder die API fragt nach Anmeldeinformationen.
_location Erforderlich	str Nur zur internen Verwendung.
_disable_service_check Erforderlich	bool Nur zur internen Verwendung.
_workspace_id Erforderlich	str Nur zur internen Verwendung.
sku Erforderlich	str Der Parameter ist aus Gründen der Abwärtskompatibilität vorhanden und wird ignoriert.
tags	dict Tags, die dem Arbeitsbereich zugeordnet werden sollen. Standardwert: None
_cloud Erforderlich	str Nur interne Verwendung.

Hinweise

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie einen Arbeitsbereich erstellen.

   from azureml.core import Workspace
   ws = Workspace.create(name='myworkspace',
               subscription_id='<azure-subscription-id>',
               resource_group='myresourcegroup',
               create_resource_group=True,
               location='eastus2'
               )

Legen Sie create_resource_group auf „False“ fest, wenn Sie über eine vorhandene Azure-Ressourcengruppe verfügen, die Sie für den Arbeitsbereich verwenden möchten.

Wenn Sie den gleichen Arbeitsbereich in mehreren Umgebungen verwenden möchten, erstellen Sie eine JSON-Konfigurationsdatei. In der Konfigurationsdatei werden Ihr Abonnement, die Ressource und der Arbeitsbereichsname gespeichert, sodass der Arbeitsbereich ganz einfach geladen werden kann. Verwenden Sie zum Speichern der Konfiguration die write_config-Methode.

   ws.write_config(path="./file-path", file_name="ws_config.json")

Ein Beispiel für die Konfigurationsdatei finden Sie unter Erstellen einer Konfigurationsdatei für den Arbeitsbereich.

Verwenden Sie die from_config-Methode, um den Arbeitsbereich aus der Konfigurationsdatei zu laden.

   ws = Workspace.from_config()
   ws.get_details()

Alternativ können Sie mit der get-Methode einen vorhandenen Arbeitsbereich laden, ohne Konfigurationsdateien zu verwenden.

   ws = Workspace.get(name="myworkspace",
               subscription_id='<azure-subscription-id>',
               resource_group='myresourcegroup')

Bei den obigen Beispielen werden Sie möglicherweise in einem interaktiven Anmeldedialogfeld zur Eingabe von Anmeldeinformationen für die Azure-Authentifizierung aufgefordert. Weitere Anwendungsfälle, einschließlich Authentifizierung mithilfe der Azure CLI und Authentifizierung in automatisierten Workflows, finden Sie unter Authentifizierung in Azure Machine Learning.

Methoden

add_private_endpoint	Hinzufügen eines privaten Endpunkts zum Arbeitsbereich.
create	Erstellen Sie einen neuen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich. Löst eine Ausnahme aus, wenn der Arbeitsbereich bereits vorhanden oder eine der Arbeitsbereichsanforderungen nicht erfüllt ist.
delete	Löschen Sie den Azure Machine Learning-Arbeitsbereich und die zugeordneten Ressourcen.
delete_connection	Löschen Sie eine Verbindung des Arbeitsbereichs.
delete_private_endpoint_connection	Löschen der Verbindung mit privatem Endpunkt für den Arbeitsbereich.
diagnose_workspace	Diagnostizieren von Problemen beim Einrichten des Arbeitsbereichs.
from_config	Geben Sie ein Arbeitsbereichsobjekts aus einem vorhandenen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich zurück. Liest die Arbeitsbereichskonfiguration aus einer Datei. Löst eine Ausnahme aus, wenn die Konfigurationsdatei nicht gefunden wird. Diese Methode ermöglicht die einfache Wiederverwendung des gleichen Arbeitsbereichs in mehreren Python-Notebooks oder -Projekten. Benutzer können die Azure Resource Manager (ARM)-Eigenschaften des Arbeitsbereichs mithilfe der write_config-Methode speichern und den gleichen Arbeitsbereich mit dieser Methode in verschiedene Python-Notebooks oder -Projekte laden, ohne die ARM-Eigenschaften des Arbeitsbereichs erneut eingeben zu müssen.
get	Geben Sie ein Arbeitsbereichsobjekt für einen vorhandenen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich zurück. Löst eine Ausnahme aus, wenn der Arbeitsbereich nicht vorhanden ist oder die Pflichtfelder keinen Arbeitsbereich eindeutig identifizieren.
get_connection	Abrufen einer Verbindung des Arbeitsbereichs.
get_default_compute_target	Rufen Sie das Standardcomputeziel für den Arbeitsbereich ab.
get_default_datastore	Abrufen des Standarddatenspeichers für den Arbeitsbereich.
get_default_keyvault	Abrufen des Standardschlüsseltresor-Objekts für den Arbeitsbereich.
get_details	Geben Sie die Details des Arbeitsbereichs zurück.
get_mlflow_tracking_uri	Rufen Sie den MLflow-Nachverfolgungs-URI für den Arbeitsbereich ab. MLflow (https://mlflow.org/) ist eine Open-Source-Plattform zum Nachverfolgen von Machine Learning-Experimenten und Verwalten von Modellen. Sie können MLflow-Protokollierungs-APIs mit Azure Machine Learning verwenden, damit Metriken, Modelle und Artefakte in Ihrem Azure Machine Learning-Arbeitsbereich protokolliert werden.
get_run	Geben Sie die Ausführung mit der angegebenen „run_id“ im Arbeitsbereich zurück.
list	Listen Sie alle Arbeitsbereiche auf, zu denen der Benutzer innerhalb des Abonnements Zugriff hat. Die Liste der Arbeitsbereiche kann nach der Ressourcengruppe gefiltert werden.
list_connections	Listen Sie die Verbindungen in diesem Arbeitsbereich auf.
list_keys	Listen Sie die Schlüssel für den aktuellen Arbeitsbereich auf.
set_connection	Fügen Sie eine Verbindung im Arbeitsbereich hinzu oder aktualisieren Sie diese.
set_default_datastore	Legen Sie den Standarddatenspeicher für den Arbeitsbereich fest.
setup	Erstellen eines neuen Arbeitsbereichs oder Abrufen eines vorhandenen Arbeitsbereichs.
sync_keys	Löst eine sofortige Schlüsselsynchronisierung im Arbeitsbereich aus. Wenn Schlüssel für Ressourcen im Arbeitsbereich geändert werden, kann es etwa eine Stunde dauern, bis diese automatisch aktualisiert werden. Mit dieser Funktion können Schlüssel auf Anforderung aktualisiert werden. Sie kann z. B. verwendet werden, wenn nach dem erneuten Generieren von Speicherschlüsseln der sofortige Zugriff auf den Speicher erforderlich ist.
update	Aktualisieren von Anzeigename, Beschreibung, Tags, Computename für die Imageerstellung und anderen Einstellungen eines Arbeitsbereichs.
update_dependencies	Aktualisieren der vorhandenen zugeordneten Ressourcen für den Arbeitsbereich. Diese Methode kann in folgenden Fällen verwendet werden. a) Wenn ein Benutzer versehentlich eine vorhandene zugeordnete Ressource löscht und diese mit einer neuen Ressource aktualisieren möchte, ohne den gesamten Arbeitsbereich neu erstellen zu müssen. b) Wenn ein Benutzer über eine vorhandene zugeordnete Ressource verfügt und die Ressource ersetzen möchte, die dem Arbeitsbereich aktuell zugeordnet ist. c) Wenn noch keine zugeordnete Ressource erstellt wurde und eine bereits vorhandene Ressource verwendet werden soll (gilt nur für die Containerregistrierung).
write_config	Schreiben Sie die Azure Resource Manager (ARM)-Eigenschaften des Arbeitsbereichs in eine Konfigurationsdatei. Die ARM-Eigenschaften des Arbeitsbereichs können später mit der from_config-Methode geladen werden. Der Standardwert von path ist „.azureml/“ im aktuellen Arbeitsverzeichnis. Der Standardwert von file_name ist „config.json“. Diese Methode ermöglicht die einfache Wiederverwendung des gleichen Arbeitsbereichs in mehreren Python-Notebooks oder -Projekten. Benutzer können die ARM-Eigenschaften des Arbeitsbereichs mithilfe dieser Funktion speichern und den gleichen Arbeitsbereich mit from_config in verschiedene Python-Notebooks oder -Projekte laden, ohne die ARM-Eigenschaften des Arbeitsbereichs erneut eingeben zu müssen.

add_private_endpoint

Hinzufügen eines privaten Endpunkts zum Arbeitsbereich.

add_private_endpoint(private_endpoint_config, private_endpoint_auto_approval=True, location=None, show_output=True, tags=None)

Parameter

Name	Beschreibung
private_endpoint_config Erforderlich	PrivateEndPointConfig Die Konfiguration des privaten Endpunkts zum Erstellen eines privaten Endpunkts für den Arbeitsbereich.
private_endpoint_auto_approval	bool Ein boolesches Flag, das angibt, ob die Erstellung des privaten Endpunkts automatisch oder manuell über das Azure Private Link Center genehmigt werden soll. Im Fall einer manuellen Genehmigung können Benutzer die ausstehende Anforderung im Private Link-Portal anzeigen, um sie zu genehmigen/abzulehnen. Standardwert: True
location	string Der Speicherort des privaten Endpunkts. Der Standardwert ist der Speicherort des Arbeitsbereichs Standardwert: None
show_output	bool Ein Flag zum Anzeigen des Fortschritts der Arbeitsbereichserstellung Standardwert: True
tags	dict Tags, die dem Arbeitsbereich zugeordnet werden sollen. Standardwert: None

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
PrivateEndPoint	Das erstellte PrivateEndPoint-Objekt.

create

Erstellen Sie einen neuen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich.

Löst eine Ausnahme aus, wenn der Arbeitsbereich bereits vorhanden oder eine der Arbeitsbereichsanforderungen nicht erfüllt ist.

static create(name, auth=None, subscription_id=None, resource_group=None, location=None, create_resource_group=True, sku='basic', tags=None, friendly_name=None, storage_account=None, key_vault=None, app_insights=None, container_registry=None, adb_workspace=None, primary_user_assigned_identity=None, cmk_keyvault=None, resource_cmk_uri=None, hbi_workspace=False, default_cpu_compute_target=None, default_gpu_compute_target=None, private_endpoint_config=None, private_endpoint_auto_approval=True, exist_ok=False, show_output=True, user_assigned_identity_for_cmk_encryption=None, system_datastores_auth_mode='accessKey', v1_legacy_mode=None)

Parameter

Name	Beschreibung
name Erforderlich	str Der Name des neuen Arbeitsbereichs. Der Name muss zwischen 2 und 32 Zeichen lang sein. Das erste Zeichen des Namens muss alphanumerisch sein (Buchstabe oder Zahl), der Rest des Namens kann jedoch alphanumerische Zeichen, Bindestriche und Unterstriche enthalten. Leerzeichen sind nicht zulässig.
auth	ServicePrincipalAuthentication oder InteractiveLoginAuthentication Das Authentication-Objekt. Weitere Informationen finden Sie unter https://aka.ms/aml-notebook-auth. Bei None werden die Standardanmeldeinformationen für Azure CLI verwendet oder die API fragt nach Anmeldeinformationen. Standardwert: None
subscription_id	str Die Abonnement-ID des enthaltenden Abonnements für den neuen Arbeitsbereich. Der Parameter ist erforderlich, wenn der Benutzer Zugriff auf mehrere Abonnements hat. Standardwert: None
resource_group	str Die Azure-Ressourcengruppe, die den Arbeitsbereich enthält. Der Standardwert des Parameters ist eine Abwandlung des Arbeitsbereichsnamens. Standardwert: None
location	str Standort des Arbeitsbereichs. Der Standardwert des Parameters ist der Standort der Ressourcengruppe. Der Standort muss eine unterstützte Region für Azure Machine Learning sein. Standardwert: None
create_resource_group	bool Gibt an, ob die Ressourcengruppe erstellt werden soll, wenn sie nicht vorhanden ist. Standardwert: True
sku	str Der Parameter ist aus Gründen der Abwärtskompatibilität vorhanden und wird ignoriert. Standardwert: basic
tags	dict Tags, die dem Arbeitsbereich zugeordnet werden sollen. Standardwert: None
friendly_name	str Ein optionaler Anzeigename für den Arbeitsbereich, der auf der Benutzeroberfläche angezeigt werden kann. Standardwert: None
storage_account	str Ein vorhandenes Speicherkonto im Azure-Ressourcen-ID-Format. Der Speicher wird vom Arbeitsbereich verwendet, um Ausführungsausgaben, Code, Protokolle usw. zu speichern. Bei None wird ein neues Speicherkonto erstellt. Standardwert: None
key_vault	str Ein vorhandener Schlüsseltresor im Azure-Ressourcen-ID-Format. Weitere Informationen zum Azure-Ressourcen-ID-Format finden Sie unten im Beispielcode. Der Schlüsseltresor wird vom Arbeitsbereich verwendet, um Anmeldeinformationen zu speichern, die dem Arbeitsbereich von den Benutzern hinzugefügt werden. Bei None wird ein neuer Schlüsseltresor erstellt. Standardwert: None
app_insights	str Eine vorhandene Application Insights-Instanz im Azure-Ressourcen-ID-Format. Weitere Informationen zum Azure-Ressourcen-ID-Format finden Sie unten im Beispielcode. Die Application Insights-Instanz wird vom Arbeitsbereich verwendet, um Webdienstereignisse zu protokollieren. Bei None wird eine neue Application Insights-Instanz erstellt. Standardwert: None
container_registry	str Eine vorhandene Containerregistrierung im Azure-Ressourcen-ID-Format (weitere Informationen zum Azure-Ressourcen-ID-Format finden Sie unten im Beispielcode). Die Containerregistrierung wird vom Arbeitsbereich verwendet, um Experimente und Webdienstimages zu pullen und zu pushen. Bei None wird nicht im Rahmen der Erstellung des Arbeitsbereichs, sondern nur bei Bedarf eine neue Containerregistrierung erstellt. Standardwert: None
adb_workspace	str Ein vorhandener adb-Arbeitsbereich im Azure-Ressourcen-ID-Format (weitere Informationen zum Azure-Ressourcen-ID-Format finden Sie unten im Beispielcode). Der Adb-Arbeitsbereich wird zum Verknüpfen mit dem Arbeitsbereich verwendet. Bei „None“ wird der Arbeitsbereich nicht verknüpft. Standardwert: None
primary_user_assigned_identity	str Die Ressourcen-ID der benutzerseitig zugewiesenen Identität, die zum Darstellen des Arbeitsbereichs verwendet wird. Standardwert: None
cmk_keyvault	str Der Schlüsseltresor, der den kundenseitig verwalteten Schlüssel enthält, im Azure-Ressourcen-ID-Format: /subscriptions/<azure-subscription-id>/resourcegroups/<azure-resource-group>/providers/microsoft.keyvault/vaults/<azure-keyvault-name> Beispiel: ‚/subscriptions/d139f240-94e6-4175-87a7-954b9d27db16/resourcegroups/myresourcegroup/providers/microsoft.keyvault/vaults/mykeyvault‘. Weitere Informationen zum Azure-Ressourcen-ID-Format finden Sie unten im Beispielcode und unter Hinweise. Standardwert: None
resource_cmk_uri	str Der Schlüssel-URI des kundenseitig verwalteten Schlüssels zum Verschlüsseln ruhender Daten. Das URI-Format ist https://<keyvault-dns-name>/keys/<key-name>/<key-version>. Beispiel: „https://mykeyvault.vault.azure.net/keys/mykey/bc5dce6d01df49w2na7ffb11a2ee008b“. Anweisungen zum Erstellen eines Schlüssels und Abrufen des URI finden Sie unter https://docs.microsoft.com/azure-stack/user/azure-stack-key-vault-manage-portal. Standardwert: None
hbi_workspace	bool Gibt an, ob der Arbeitsbereich Daten mit hohen geschäftlichen Auswirkungen (High Business Impact, HBI) enthält, d.h. vertrauliche Geschäftsinformationen. Dieses Flag kann nur während der Erstellung des Arbeitsbereichs festgelegt werden. Nach dem Erstellen des Arbeitsbereichs kann der Wert nicht mehr geändert werden. Der Standardwert ist False. Wenn True festgelegt ist, werden weitere Verschlüsselungsschritte ausgeführt, und abhängig von der SDK-Komponente werden Informationen in intern erfassten Telemetriedaten unkenntlich gemacht. Weitere Informationen finden Sie unter Datenverschlüsselung. Wenn dieses Flag auf True gesetzt ist, ist eine mögliche Auswirkung mehr Schwierigkeiten bei der Problembehandlung. Dies kann passieren, weil einige Telemetriedaten nicht an Microsoft gesendet werden und weniger Einblick in Erfolgsraten oder Problemtypen besteht und daher möglicherweise nicht so proaktiv reagieren kann, wenn dieses Flag auf True gesetzt ist. Es wird empfohlen, für dieses Flag den Standardwert False zu verwenden, sofern nicht unbedingt True festgelegt werden muss. Standardwert: False
default_cpu_compute_target	AmlComputeProvisioningConfiguration (VERALTET) Eine Konfiguration, die zum Erstellen einer CPU-Compute-Ressource verwendet wird. Der Standardwert des Parameters ist {min_nodes=0, max_nodes=2, vm_size="STANDARD_DS2_V2", vm_priority="dedicated"}. Bei None wird keine Compute-Ressource erstellt. Standardwert: None
default_gpu_compute_target	AmlComputeProvisioningConfiguration (VERALTET) Eine Konfiguration, die zum Erstellen einer GPU-Compute-Ressource verwendet wird. Der Standardwert des Parameters ist {min_nodes=0, max_nodes=2, vm_size="STANDARD_NC6", vm_priority="dedicated"}. Bei None wird keine Compute-Ressource erstellt. Standardwert: None
private_endpoint_config	PrivateEndPointConfig Die Konfiguration des privaten Endpunkts zum Erstellen eines privaten Endpunkts für den Azure ML-Arbeitsbereich. Standardwert: None
private_endpoint_auto_approval	bool Ein boolesches Flag, das angibt, ob die Erstellung des privaten Endpunkts automatisch oder manuell über das Azure Private Link Center genehmigt werden soll. Im Fall einer manuellen Genehmigung können Benutzer die ausstehende Anforderung im Private Link-Portal anzeigen, um sie zu genehmigen/abzulehnen. Standardwert: True
exist_ok	bool Gibt an, ob diese Methode erfolgreich ist, wenn der Arbeitsbereich bereits vorhanden ist. Bei False tritt bei der Ausführung dieser Methode ein Fehler auf, wenn der Arbeitsbereich vorhanden ist. Bei True gibt diese Methode den vorhandenen Arbeitsbereich zurück. Standardwert: False
show_output	bool Gibt an, ob diese Methode den inkrementellen Status ausgibt. Standardwert: True
user_assigned_identity_for_cmk_encryption	str Die Ressourcen-ID der benutzerseitig zugewiesenen Identität, die für den Zugriff auf den kundenseitig verwalteten Schlüssel verwendet werden muss. Standardwert: None
system_datastores_auth_mode	str Bestimmt, ob Anmeldeinformationen für die Systemdatenspeicher „workspaceblobstore“ und „workspacefilestore“ des Arbeitsbereichs verwendet werden. Der Standardwert ist „accessKey“. In diesem Fall erstellt der Arbeitsbereich die Systemdatenspeicher mit Anmeldeinformationen. Wenn „identity“ festgelegt ist, erstellt der Arbeitsbereich die Systemdatenspeicher ohne Anmeldeinformationen. Standardwert: accessKey
v1_legacy_mode	bool Verhindern der Verwendung des v2-API-Diensts in öffentlichen Azure-Resource Manager Standardwert: None

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
Workspace	Das Arbeitsbereichsobjekt.

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
WorkspaceException	Wird bei Problemen beim Erstellen des Arbeitsbereichs ausgelöst.

Hinweise

Dieses erste Beispiel erfordert nur minimale Angaben, und alle abhängigen Ressourcen sowie die Ressourcengruppe werden automatisch erstellt.

   from azureml.core import Workspace
   ws = Workspace.create(name='myworkspace',
                         subscription_id='<azure-subscription-id>',
                         resource_group='myresourcegroup',
                         create_resource_group=True,
                         location='eastus2')

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie vorhandene Azure-Ressourcen mithilfe des Azure-Ressourcen-ID-Formats wiederverwenden. Die spezifischen Azure-Ressourcen-IDs können über das Azure-Portal oder das SDK abgerufen werden. Dieses Beispiel setzt voraus, dass die Ressourcengruppe, das Speicherkonto, der Schlüsseltresor, eine App Insights-Instanz und die Containerregistrierung bereits vorhanden sind.

   import os
   from azureml.core import Workspace
   from azureml.core.authentication import ServicePrincipalAuthentication

   service_principal_password = os.environ.get("AZUREML_PASSWORD")

   service_principal_auth = ServicePrincipalAuthentication(
       tenant_id="<tenant-id>",
       username="<application-id>",
       password=service_principal_password)

   ws = Workspace.create(name='myworkspace',
                         auth=service_principal_auth,
                         subscription_id='<azure-subscription-id>',
                         resource_group='myresourcegroup',
                         create_resource_group=False,
                         location='eastus2',
                         friendly_name='My workspace',
                         storage_account='subscriptions/<azure-subscription-id>/resourcegroups/myresourcegroup/providers/microsoft.storage/storageaccounts/mystorageaccount',
                         key_vault='subscriptions/<azure-subscription-id>/resourcegroups/myresourcegroup/providers/microsoft.keyvault/vaults/mykeyvault',
                         app_insights='subscriptions/<azure-subscription-id>/resourcegroups/myresourcegroup/providers/microsoft.insights/components/myappinsights',
                         container_registry='subscriptions/<azure-subscription-id>/resourcegroups/myresourcegroup/providers/microsoft.containerregistry/registries/mycontainerregistry',
                         exist_ok=False)

delete

Löschen Sie den Azure Machine Learning-Arbeitsbereich und die zugeordneten Ressourcen.

delete(delete_dependent_resources=False, no_wait=False)

Parameter

Name	Beschreibung
delete_dependent_resources	bool Gibt an, ob dem Arbeitsbereich zugeordnete Ressourcen gelöscht werden sollen, d.h. Containerregistrierung, Speicherkonto, Schlüsseltresor und Application Insights-Instanz. Die Standardeinstellung lautet „false“. Legen Sie True fest, um diese Ressourcen zu löschen. Standardwert: False
no_wait	bool Gibt an, ob auf den Abschluss des Löschvorgangs für den Arbeitsbereich gewartet werden soll. Standardwert: False

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
None	Bei erfolgreicher Ausführung wird nichts zurückgegeben. Andernfalls wird ein Fehler ausgelöst.

delete_connection

Löschen Sie eine Verbindung des Arbeitsbereichs.

delete_connection(name)

Parameter

Name	Beschreibung
name Erforderlich	str Der eindeutige Name der Verbindung im Arbeitsbereich

delete_private_endpoint_connection

Löschen der Verbindung mit privatem Endpunkt für den Arbeitsbereich.

delete_private_endpoint_connection(private_endpoint_connection_name)

Parameter

Name	Beschreibung
private_endpoint_connection_name Erforderlich	str Der eindeutige Name der Verbindung mit privatem Endpunkt im Arbeitsbereich

diagnose_workspace

Diagnostizieren von Problemen beim Einrichten des Arbeitsbereichs.

diagnose_workspace(diagnose_parameters)

Parameter

Name	Beschreibung
diagnose_parameters Erforderlich	<xref:_restclient.models.DiagnoseWorkspaceParameters> Der Parameter zum Diagnostizieren der Arbeitsbereichsintegrität.

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
<xref:msrestazure.azure_operation.AzureOperationPoller>[<xref:_restclient.models.DiagnoseResponseResult>]	Eine AzureOperationPoller-Instanz, die DiagnoseResponseResult zurückgibt.

from_config

Geben Sie ein Arbeitsbereichsobjekts aus einem vorhandenen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich zurück.

Liest die Arbeitsbereichskonfiguration aus einer Datei. Löst eine Ausnahme aus, wenn die Konfigurationsdatei nicht gefunden wird.

Diese Methode ermöglicht die einfache Wiederverwendung des gleichen Arbeitsbereichs in mehreren Python-Notebooks oder -Projekten. Benutzer können die Azure Resource Manager (ARM)-Eigenschaften des Arbeitsbereichs mithilfe der write_config-Methode speichern und den gleichen Arbeitsbereich mit dieser Methode in verschiedene Python-Notebooks oder -Projekte laden, ohne die ARM-Eigenschaften des Arbeitsbereichs erneut eingeben zu müssen.

static from_config(path=None, auth=None, _logger=None, _file_name=None)

Parameter

Name	Beschreibung
path	str Der Pfad zur Konfigurationsdatei oder zum Startverzeichnis, in dem gesucht werden soll. Beim Standardwert des Parameters beginnt die Suche im aktuellen Verzeichnis. Standardwert: None
auth	ServicePrincipalAuthentication oder InteractiveLoginAuthentication Das Authentication-Objekt. Weitere Informationen finden Sie unter https://aka.ms/aml-notebook-auth. Bei None werden die Standardanmeldeinformationen für Azure CLI verwendet oder die API fragt nach Anmeldeinformationen. Standardwert: None
_logger	Logger Ermöglicht die Außerkraftsetzung der Standardprotokollierung. Standardwert: None
_file_name	str Ermöglicht das Überschreiben des Konfigurationsdateinamens, nach dem gesucht wird, wenn der Pfad ein Verzeichnispfad ist. Standardwert: None

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
Workspace	Das Arbeitsbereichsobjekt für einen vorhandenen Azure ML-Arbeitsbereich.

get

Geben Sie ein Arbeitsbereichsobjekt für einen vorhandenen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich zurück.

Löst eine Ausnahme aus, wenn der Arbeitsbereich nicht vorhanden ist oder die Pflichtfelder keinen Arbeitsbereich eindeutig identifizieren.

static get(name, auth=None, subscription_id=None, resource_group=None, location=None, cloud='AzureCloud', id=None)

Parameter

Name	Beschreibung
name Erforderlich	str Der Name des abzurufenden Arbeitsbereichs.
auth	ServicePrincipalAuthentication oder InteractiveLoginAuthentication Das Authentication-Objekt. Weitere Informationen finden Sie unter https://aka.ms/aml-notebook-auth. Bei „None“ werden die Standardanmeldeinformationen für die Azure-Befehlszeilenschnittstelle (Azure CLI) verwendet, oder die API fordert zur Eingabe von Anmeldeinformationen auf. Standardwert: None
subscription_id	str Die zu verwendende Abonnement-ID. Der Parameter ist erforderlich, wenn der Benutzer Zugriff auf mehrere Abonnements hat. Standardwert: None
resource_group	str Die zu verwendende Ressourcengruppe. Bei „None“ durchsucht die Methode alle Ressourcengruppen im Abonnement. Standardwert: None
location	str Der Speicherort des Arbeitsbereichs. Standardwert: None
cloud	str Der Name der Zielcloud. Die möglichen Werte sind „AzureCloud“, „AzureChinaCloud“ und „AzureUSGovernment“. Wenn keine Cloud angegeben wird, wird „AzureCloud“ verwendet. Standardwert: AzureCloud
id	str Die ID des Arbeitsbereichs. Standardwert: None

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
Workspace	Das Workspace-Objekt.

get_connection

Abrufen einer Verbindung des Arbeitsbereichs.

get_connection(name)

Parameter

Name	Beschreibung
name Erforderlich	str Der eindeutige Name der Verbindung im Arbeitsbereich

get_default_compute_target

Rufen Sie das Standardcomputeziel für den Arbeitsbereich ab.

get_default_compute_target(type)

Parameter

Name	Beschreibung
type Erforderlich	str Der Computetyp. Die möglichen Werte sind ‚CPU‘ und ‚GPU‘.

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
ComputeTarget	Das Standardcomputeziel für den angegebenen Computetyp.

get_default_datastore

Abrufen des Standarddatenspeichers für den Arbeitsbereich.

get_default_datastore()

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
Datastore	Der Standarddatenspeicher.

get_default_keyvault

Abrufen des Standardschlüsseltresor-Objekts für den Arbeitsbereich.

get_default_keyvault()

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
Keyvault	Das KeyVault-Objekt, das dem Arbeitsbereich zugeordnet ist.

get_details

Geben Sie die Details des Arbeitsbereichs zurück.

get_details()

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
dict[str, str]	Details zum Arbeitsbereich im Wörterbuchformat.

Hinweise

Das zurückgegebene Wörterbuch enthält die folgenden Schlüssel-Wert-Paare.

• id: Der URI, der auf diese Arbeitsbereichsressource verweist, die ID des enthaltenden Abonnements, die Ressourcengruppe und der Arbeitsbereichsname.

• name: Der Name dieses Arbeitsbereichs.

• location: Die Arbeitsbereichsregion.

• type: Ein URI im Format „{providerName}/workspaces“.

• tags: Wird derzeit nicht verwendet.

• workspaceid: Die ID dieses Arbeitsbereichs.

• description: Wird derzeit nicht verwendet.

• friendlyName: Ein Anzeigename für den Arbeitsbereich, der auf der Benutzeroberfläche angezeigt wird.

• creationTime: Der Zeitpunkt der Erstellung dieses Arbeitsbereichs im ISO8601-Format.

• containerRegistry: Die Containerregistrierung des Arbeitsbereichs, die zum Pullen und Pushen von Experimenten und Webdienstimages verwendet wird.

• keyVault: Der Schlüsseltresor des Arbeitsbereichs, der zum Speichern von Anmeldeinformationen verwendet wird, die dem Arbeitsbereich von den Benutzern hinzugefügt werden.

• applicationInsights: Die Application Insights-Instanz wird vom Arbeitsbereich verwendet, um Webdienstereignisse zu protokollieren.

• identityPrincipalId:

• identityTenantId

• identityType

• storageAccount: Der Speicher wird vom Arbeitsbereich verwendet, um Ausführungsausgaben, Code, Protokolle usw. zu speichern.

• sku: Die Arbeitsbereichs-SKU (wird auch als Edition bezeichnet). Der Parameter ist aus Gründen der Abwärtskompatibilität vorhanden und wird ignoriert.

• resourceCmkUri: Der Schlüssel-URI des kundenseitig verwalteten Schlüssels zum Verschlüsseln ruhender Daten. Anweisungen zum Erstellen eines Schlüssels und Abrufen des URI finden Sie unter https://docs.microsoft.com/en-us/azure-stack/user/azure-stack-key-vault-manage-portal?view=azs-1910.

• hbiWorkspace: Gibt an, ob die Kundendaten hohe geschäftliche Auswirkungen haben.

• imageBuildCompute: Das Computeziel für die Imageerstellung.

• systemDatastoresAuthMode: Bestimmt, ob Anmeldeinformationen für die Systemdatenspeicher „workspaceblobstore“ und „workspacefilestore“ des Arbeitsbereichs verwendet werden. Der Standardwert ist „accessKey“. In diesem Fall erstellt der Arbeitsbereich die Systemdatenspeicher mit Anmeldeinformationen. Wenn „identity“ festgelegt ist, erstellt der Arbeitsbereich die Systemdatenspeicher ohne Anmeldeinformationen.

Weitere Informationen zu diesen Schlüssel-Wert-Paaren finden Sie unter create.

get_mlflow_tracking_uri

Rufen Sie den MLflow-Nachverfolgungs-URI für den Arbeitsbereich ab.

MLflow (https://mlflow.org/) ist eine Open-Source-Plattform zum Nachverfolgen von Machine Learning-Experimenten und Verwalten von Modellen. Sie können MLflow-Protokollierungs-APIs mit Azure Machine Learning verwenden, damit Metriken, Modelle und Artefakte in Ihrem Azure Machine Learning-Arbeitsbereich protokolliert werden.

get_mlflow_tracking_uri(_with_auth=False)

Parameter

Name	Beschreibung
_with_auth	bool (VERALTET) Hinzufügen von Authentifizierungsinformationen zum Nachverfolgungs-URI. Standardwert: False

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
str	Der MLflow-kompatible Nachverfolgungs-URI.

Hinweise

Verwenden Sie das folgende Beispiel, um die MLflow-Nachverfolgung zum Senden von Daten an den Azure ML-Arbeitsbereich zu konfigurieren:

   import mlflow
   from azureml.core import Workspace
   workspace = Workspace.from_config()
   mlflow.set_tracking_uri(workspace.get_mlflow_tracking_uri())

get_run

Geben Sie die Ausführung mit der angegebenen „run_id“ im Arbeitsbereich zurück.

get_run(run_id)

Parameter

Name	Beschreibung
run_id Erforderlich	string Die Ausführungs-ID.

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
Run	Die übermittelte Ausführung.

list

Listen Sie alle Arbeitsbereiche auf, zu denen der Benutzer innerhalb des Abonnements Zugriff hat.

Die Liste der Arbeitsbereiche kann nach der Ressourcengruppe gefiltert werden.

static list(subscription_id, auth=None, resource_group=None)

Parameter

Name	Beschreibung
subscription_id Erforderlich	str Die Abonnement-ID, für die Arbeitsbereiche aufgelistet werden sollen.
auth	ServicePrincipalAuthentication oder InteractiveLoginAuthentication Das Authentication-Objekt. Weitere Informationen finden Sie unter https://aka.ms/aml-notebook-auth. Bei „None“ werden die Standardanmeldeinformationen für die Azure-Befehlszeilenschnittstelle (Azure CLI) verwendet, oder die API fordert zur Eingabe von Anmeldeinformationen auf. Standardwert: None
resource_group	str Eine Ressourcengruppe zum Filtern der zurückgegebenen Arbeitsbereiche. Bei None listet die Methode alle Arbeitsbereiche im angegebenen Abonnement auf. Standardwert: None

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
dict	Ein Wörterbuch, bei dem der Schlüssel der Name des Arbeitsbereichs und der Wert eine Liste von Arbeitsbereichsobjekten ist.

list_connections

Listen Sie die Verbindungen in diesem Arbeitsbereich auf.

list_connections(category=None, target=None)

Parameter

Name	Beschreibung
type Erforderlich	str Der Verbindungstyp, nach dem gefiltert wird
target	str Das Verbindungsziel, nach dem gefiltert wird Standardwert: None
category	Standardwert: None

list_keys

Listen Sie die Schlüssel für den aktuellen Arbeitsbereich auf.

list_keys()

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
object

set_connection

Fügen Sie eine Verbindung im Arbeitsbereich hinzu oder aktualisieren Sie diese.

set_connection(name, category, target, authType, value)

Parameter

Name	Beschreibung
name Erforderlich	str Der eindeutige Name der Verbindung im Arbeitsbereich
category Erforderlich	str Die Kategorie dieser Verbindung
target Erforderlich	str Das Ziel dieser Verbindung
authType Erforderlich	str Der Autorisierungstyp dieser Verbindung
value Erforderlich	str Die Serialisierungszeichenfolge der Verbindungsdetails im JSON-Format

set_default_datastore

Legen Sie den Standarddatenspeicher für den Arbeitsbereich fest.

set_default_datastore(name)

Parameter

Name	Beschreibung
name Erforderlich	str Der Name des Datastore, der als Standard festgelegt werden soll.

setup

Erstellen eines neuen Arbeitsbereichs oder Abrufen eines vorhandenen Arbeitsbereichs.

static setup()

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
Workspace	Ein Arbeitsbereichsobjekt.

sync_keys

Löst eine sofortige Schlüsselsynchronisierung im Arbeitsbereich aus.

Wenn Schlüssel für Ressourcen im Arbeitsbereich geändert werden, kann es etwa eine Stunde dauern, bis diese automatisch aktualisiert werden. Mit dieser Funktion können Schlüssel auf Anforderung aktualisiert werden. Sie kann z. B. verwendet werden, wenn nach dem erneuten Generieren von Speicherschlüsseln der sofortige Zugriff auf den Speicher erforderlich ist.

sync_keys(no_wait=False)

Parameter

Name	Beschreibung
no_wait	bool Gibt an, ob auf den Abschluss der Schlüsselsynchronisierung im Arbeitsbereich gewartet werden soll. Standardwert: False

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
None	Bei erfolgreicher Ausführung wird nichts zurückgegeben. Andernfalls wird ein Fehler ausgelöst.

update

Aktualisieren von Anzeigename, Beschreibung, Tags, Computename für die Imageerstellung und anderen Einstellungen eines Arbeitsbereichs.

update(friendly_name=None, description=None, tags=None, image_build_compute=None, service_managed_resources_settings=None, primary_user_assigned_identity=None, allow_public_access_when_behind_vnet=None, v1_legacy_mode=None)

Parameter

Name	Beschreibung
friendly_name	str Ein Anzeigename für den Arbeitsbereich, der auf der Benutzeroberfläche angezeigt werden kann. Standardwert: None
description	str Eine Beschreibung des Arbeitsbereichs. Standardwert: None
tags	dict Tags, die dem Arbeitsbereich zugeordnet werden sollen. Standardwert: None
image_build_compute	str Der Computename für die Imageerstellung. Standardwert: None
service_managed_resources_settings	<xref:azureml._base_sdk_common.workspace.models.ServiceManagedResourcesSettings> Die vom Dienst verwalteten Ressourceneinstellungen. Standardwert: None
primary_user_assigned_identity	str Die Ressourcen-ID für die benutzerseitig zugewiesene Identität, die die Arbeitsbereichsidentität darstellt. Standardwert: None
allow_public_access_when_behind_vnet	bool Zulassen des öffentlichen Zugriffs auf den Private Link-Arbeitsbereich. Standardwert: None
v1_legacy_mode	bool Verhindern der Verwendung des v2-API-Diensts in öffentlichen Azure-Resource Manager Standardwert: None

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
dict[str, str]	Ein Wörterbuch mit aktualisierten Informationen.

update_dependencies

Aktualisieren der vorhandenen zugeordneten Ressourcen für den Arbeitsbereich. Diese Methode kann in folgenden Fällen verwendet werden.

a) Wenn ein Benutzer versehentlich eine vorhandene zugeordnete Ressource löscht und diese mit einer neuen Ressource aktualisieren möchte, ohne den gesamten Arbeitsbereich neu erstellen zu müssen. b) Wenn ein Benutzer über eine vorhandene zugeordnete Ressource verfügt und die Ressource ersetzen möchte, die dem Arbeitsbereich aktuell zugeordnet ist. c) Wenn noch keine zugeordnete Ressource erstellt wurde und eine bereits vorhandene Ressource verwendet werden soll (gilt nur für die Containerregistrierung).

update_dependencies(container_registry=None, force=False)

Parameter

Name	Beschreibung
container_registry	str Die ARM-ID für die Containerregistrierung. Standardwert: None
force	bool Bei der Verwendung von „force“ werden abhängige Ressourcen ohne Bestätigungsaufforderung aktualisiert. Standardwert: False

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
Workspace

write_config

Schreiben Sie die Azure Resource Manager (ARM)-Eigenschaften des Arbeitsbereichs in eine Konfigurationsdatei.

Die ARM-Eigenschaften des Arbeitsbereichs können später mit der from_config-Methode geladen werden. Der Standardwert von path ist „.azureml/“ im aktuellen Arbeitsverzeichnis. Der Standardwert von file_name ist „config.json“.

Diese Methode ermöglicht die einfache Wiederverwendung des gleichen Arbeitsbereichs in mehreren Python-Notebooks oder -Projekten. Benutzer können die ARM-Eigenschaften des Arbeitsbereichs mithilfe dieser Funktion speichern und den gleichen Arbeitsbereich mit from_config in verschiedene Python-Notebooks oder -Projekte laden, ohne die ARM-Eigenschaften des Arbeitsbereichs erneut eingeben zu müssen.

write_config(path=None, file_name=None)

Parameter

Name	Beschreibung
path	str Ein vom Benutzer angegebener Speicherort zum Schreiben der Datei „config.json“. Der Standardwert dieses Parameters ist im aktuellen Arbeitsverzeichnis azureml/. Standardwert: None
file_name	str Der Name, der für die Konfigurationsdatei verwendet werden soll. Der Standardwert dieses Parameters ist config.json. Standardwert: None

Attribute

compute_targets

Auflisten aller Computeziele im Arbeitsbereich.

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
dict[str, ComputeTarget]	Ein Wörterbuch, bei dem der Schlüssel der Name des Computeziels und der Wert ein ComputeTarget-Objekt ist.

datasets

Auflisten aller Datasets im Arbeitsbereich.

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
dict[str, Dataset]	Ein Wörterbuch, bei dem der Schlüssel der Name des Datasets und der Wert ein Dataset-Objekt ist.

datastores

Auflisten aller Datenspeicher im Arbeitsbereich. Dieser Vorgang gibt die Anmeldeinformationen der Datenspeicher nicht zurück.

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
dict[str, Datastore]	Ein Wörterbuch, bei dem der Schlüssel der Name des Datenspeichers und der Wert ein Datastore-Objekt ist.

discovery_url

Dient zum Zurückgeben der Ermittlungs-URL dieses Arbeitsbereichs.

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
str	Die Ermittlungs-URL dieses Arbeitsbereichs.

environments

Auflisten aller Umgebungen im Arbeitsbereich.

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
dict[str, Environment]	Ein Wörterbuch, bei dem der Schlüssel der Name der Umgebung und der Wert ein Environment-Objekt ist.

experiments

Auflisten aller Experimente im Arbeitsbereich.

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
dict[str, Experiment]	Ein Wörterbuch, bei dem der Schlüssel der Name des Experiments und der Wert ein Experiment-Objekt ist.

images

Geben Sie die Liste der Images im Arbeitsbereich.

Löst eine WebserviceException aus, wenn bei der Interaktion mit dem Modellverwaltungsdienst ein Problem aufgetreten ist.

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
dict[str, Image]	Ein Wörterbuch, bei dem der Schlüssel der Name des Images und der Wert ein Image-Objekt ist.

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
WebserviceException	Bei der Interaktion mit dem Modellverwaltungsdienst ist ein Problem aufgetreten.

linked_services

Auflisten aller verknüpften Dienste im Arbeitsbereich.

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
dict[str, LinkedService]	Ein Wörterbuch, bei dem der Schlüssel der Name des verknüpften Diensts und der Wert ein LinkedService-Objekt ist.

location

Geben Sie den Speicherort dieses Arbeitsbereichs zurück.

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
str	Der Speicherort des Arbeitsbereichs.

models

Geben Sie eine Liste der Modelle im Arbeitsbereich zurück.

Löst eine WebserviceException aus, wenn bei der Interaktion mit dem Modellverwaltungsdienst ein Problem aufgetreten ist.

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
dict[str, Model]	Ein Wörterbuch von Modellen, bei dem der Schlüssel der Name des Modells und der Wert ein Model-Objekt ist.

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
WebserviceException	Bei der Interaktion mit dem Modellverwaltungsdienst ist ein Problem aufgetreten.

name

Geben Sie den Namen des Arbeitsbereichs zurück.

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
str	Der Arbeitsbereichsname.

private_endpoints

Listen Sie alle privaten Endpunkte des Arbeitsbereichs auf.

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
dict[str, PrivateEndPoint]	Ein Wörterbuch von PrivateEndPoint-Objekten, die dem Arbeitsbereich zugeordnet sind. Der Schlüssel ist der Name des privaten Endpunkts.

resource_group

Geben Sie den Namen der Ressourcengruppe für diesen Arbeitsbereich zurück.

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
str	Der Name der Ressourcengruppe.

service_context

Geben Sie den Dienstkontext für diesen Arbeitsbereich zurück.

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
<xref:azureml._restclient.service_context.ServiceContext>	Geben Sie das ServiceContext-Objekt zurück.

sku

Geben Sie die SKU dieses Arbeitsbereichs zurück.

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
str	Die SKU dieses Arbeitsbereichs.

subscription_id

Geben Sie die Abonnement-ID für diesen Arbeitsbereich zurück.

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
str	Die Abonnement-ID.

tags

Geben Sie die Tags dieses Arbeitsbereichs zurück.

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
dict	Die Tags dieses Arbeitsbereichs.

webservices

Geben Sie eine Liste der Webdienste im Arbeitsbereich zurück.

Löst eine WebserviceException aus, wenn beim Zurückgeben der Liste ein Problem aufgetreten ist.

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
dict[str, Webservice]	Eine Liste der Webdienste im Arbeitsbereich.

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
WebserviceException	Beim Zurückgeben der Liste ist ein Problem aufgetreten.

DEFAULT_CPU_CLUSTER_CONFIGURATION

DEFAULT_CPU_CLUSTER_CONFIGURATION = <azureml.core.compute.amlcompute.AmlComputeProvisioningConfiguration object>

DEFAULT_CPU_CLUSTER_NAME

DEFAULT_CPU_CLUSTER_NAME = 'cpu-cluster'

DEFAULT_GPU_CLUSTER_CONFIGURATION

DEFAULT_GPU_CLUSTER_CONFIGURATION = <azureml.core.compute.amlcompute.AmlComputeProvisioningConfiguration object>

DEFAULT_GPU_CLUSTER_NAME

DEFAULT_GPU_CLUSTER_NAME = 'gpu-cluster'