Workspace Clase

Referencia

Define un recurso de Azure Machine Learning para administrar artefactos de entrenamiento e implementación.

Un área de trabajo es un recurso fundamental para el aprendizaje automático en Azure Machine Learning. Las áreas de trabajo se usan para experimentar, entrenar e implementar modelos de Machine Learning. Cada área de trabajo está vinculada a una suscripción y un grupo de recursos de Azure, y tiene una SKU asociada.

Para más información sobre las áreas de trabajo, consulte:

Constructor del área de trabajo de clase para cargar un área de trabajo de Azure Machine Learning existente.

Herencia: builtins.object

Workspace

Constructor

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

Parámetros

Nombre	Description
subscription_id Requerido	str Identificador de la suscripción de Azure que contiene el área de trabajo.
resource_group Requerido	str Grupo de recursos que contiene el área de trabajo.
workspace_name Requerido	str Nombre del área de trabajo existente.
auth	ServicePrincipalAuthentication o InteractiveLoginAuthentication o MsiAuthentication Objeto de autenticación. Para más información, consulte https://aka.ms/aml-notebook-auth. Si es None (Ninguno), se usarán las credenciales predeterminadas de la CLI de Azure o la API solicitará las credenciales. Valor predeterminado: None
_location	str Solo para uso interno. Valor predeterminado: None
_disable_service_check	bool Solo para uso interno. Valor predeterminado: False
_workspace_id	str Solo para uso interno. Valor predeterminado: None
sku	str El parámetro está presente por compatibilidad con versiones anteriores y se omite. Valor predeterminado: basic
_cloud	str Exclusivamente para uso interno. Valor predeterminado: AzureCloud
subscription_id Requerido	str Identificador de la suscripción de Azure que contiene el área de trabajo.
resource_group Requerido	str Grupo de recursos que contiene el área de trabajo.
workspace_name Requerido	str Nombre del área de trabajo. El nombre debe tener entre 2 y 32 caracteres. El primer carácter del nombre debe ser alfanumérico (letra o número), pero el resto del nombre puede contener caracteres alfanuméricos, guiones y subrayados. No se permiten espacios en blanco.
auth Requerido	ServicePrincipalAuthentication o InteractiveLoginAuthentication o MsiAuthentication Objeto de autenticación. Para más información, consulte https://aka.ms/aml-notebook-auth. Si es None (Ninguno), se usarán las credenciales predeterminadas de la CLI de Azure o la API solicitará las credenciales.
_location Requerido	str Solo para uso interno.
_disable_service_check Requerido	bool Solo para uso interno.
_workspace_id Requerido	str Solo para uso interno.
sku Requerido	str El parámetro está presente por compatibilidad con versiones anteriores y se omite.
tags	dict Etiquetas que se van a asociar al área de trabajo. Valor predeterminado: None
_cloud Requerido	str Exclusivamente para uso interno.

Comentarios

En el ejemplo siguiente, se muestra cómo se crea un área de trabajo.


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

Establezca create_resource_group en False si tiene un grupo de recursos de Azure existente que quiera usar para el área de trabajo.

Para usar la misma área de trabajo en varios entornos, cree un archivo de configuración JSON. El archivo de configuración guarda la suscripción, el recurso y el nombre del área de trabajo para que se pueda cargar fácilmente. Para guardar la configuración, use el método write_config.


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

Consulte Creación de un archivo de configuración del área de trabajo para ver un ejemplo del archivo de configuración.

Para cargar el área de trabajo desde el archivo de configuración, use el método from_config.


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

También puede usar el método get para cargar un área de trabajo existente sin usar archivos de configuración.


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

Los ejemplos anteriores pueden solicitar las credenciales de autenticación de Azure mediante un cuadro de diálogo de inicio de sesión interactivo. Para otros casos de uso, incluido el uso de la CLI de Azure para autenticar y la autenticación en flujos de trabajo automatizados, consulte Autenticación en Azure Machine Learning.

Métodos

add_private_endpoint	Agrega un punto de conexión privado al área de trabajo.
create	Crea un área de trabajo de Azure Machine Learning. Produce una excepción si ya existe el área de trabajo o no se cumple alguno de los requisitos del área de trabajo.
delete	Elimina los recursos asociados al área de trabajo de Azure Machine Learning.
delete_connection	Elimina una conexión del área de trabajo.
delete_private_endpoint_connection	Elimina la conexión del punto de conexión privado con el área de trabajo.
diagnose_workspace	Se diagnostican los problemas de configuración del área de trabajo.
from_config	Devuelve un objeto de área de trabajo del área de trabajo de Azure Machine Learning existente. Lee la configuración del área de trabajo de un archivo. Produce una excepción si no se encuentra el archivo de configuración. El método proporciona una manera sencilla de reutilizar la misma área de trabajo en varios cuadernos o proyectos de Python. Los usuarios pueden guardar las propiedades de Azure Resource Manager (ARM) del área de trabajo mediante el método write_config y usar este método para cargar la misma área de trabajo en otros cuadernos o proyectos de Python sin volver a escribir las propiedades de ARM del área de trabajo.
get	Devuelve un objeto de área de trabajo de un área de trabajo de Azure Machine Learning existente. Produce una excepción si el área de trabajo no existe o los campos obligatorios no identifican de forma única un área de trabajo.
get_connection	Obtiene una conexión del área de trabajo.
get_default_compute_target	Obtiene el destino de proceso predeterminado del área de trabajo.
get_default_datastore	Obtiene el almacén de datos predeterminado del área de trabajo.
get_default_keyvault	Obtiene el objeto de almacén de claves predeterminado del área de trabajo.
get_details	Devuelve los detalles del área de trabajo.
get_mlflow_tracking_uri	Obtiene el identificador URI de seguimiento de MLflow del área de trabajo. MLflow (https://mlflow.org/) es una plataforma de código abierto para el seguimiento de experimentos de aprendizaje automático y la administración de modelos. Puede usar las API de registro de MLflow con Azure Machine Learning para que las métricas, los modelos y los artefactos se registren en el área de trabajo de Azure Machine Learning.
get_run	Devuelve la ejecución con el valor de run_id especificado en el área de trabajo.
list	Enumera todas las áreas de trabajo a las que el usuario tiene acceso dentro de la suscripción. La lista de áreas de trabajo se puede filtrar en función del grupo de recursos.
list_connections	Enumera las conexiones de esta área de trabajo.
list_keys	Enumera las claves del área de trabajo actual.
set_connection	Agrega o actualiza una conexión del área de trabajo.
set_default_datastore	Establece el almacén de datos predeterminado del área de trabajo.
setup	Crea un área de trabajo o recupera una existente.
sync_keys	Desencadena que el área de trabajo sincronice las claves inmediatamente. Si se cambian las claves de cualquier recurso del área de trabajo, pueden tardar aproximadamente una hora en actualizarse automáticamente. Esta función permite que las claves se actualicen a petición. Un escenario de ejemplo es la necesidad de acceso inmediato al almacenamiento después de regenerar las claves de almacenamiento.
update	Actualiza el nombre descriptivo, la descripción, las etiquetas, el proceso de compilación de imágenes y otras configuraciones asociadas a un área de trabajo.
update_dependencies	Actualiza los recursos asociados existentes para el área de trabajo en los casos siguientes. a) Cuando un usuario elimina accidentalmente un recurso asociado y quiere actualizarlo con uno nuevo sin tener que volver a crear toda el área de trabajo. b) Cuando un usuario tiene un recurso asociado y quiere reemplazar el actual que está asociado al área de trabajo. c) Cuando aún no se ha creado un recurso asociado y el usuario quiere usar uno existente que ya tiene (solo se aplica al registro de contenedor).
write_config	Escribe las propiedades de Azure Resource Manager (ARM) del área de trabajo en un archivo de configuración. Las propiedades de ARM del área de trabajo se pueden cargar más adelante mediante el método from_config. El elemento `path` tiene el valor predeterminado ".azureml/" en el directorio de trabajo actual y el valor predeterminado de `file_name` es "config.json". El método proporciona una manera sencilla de reutilizar la misma área de trabajo en varios cuadernos o proyectos de Python. Los usuarios pueden guardar las propiedades de ARM del área de trabajo mediante esta función y usar from_config para cargar la misma área de trabajo en otros cuadernos o proyectos de Python sin volver a escribir las propiedades de ARM del área de trabajo.

add_private_endpoint

Agrega un punto de conexión privado al área de trabajo.

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

Parámetros

Nombre	Description
private_endpoint_config Requerido	PrivateEndPointConfig Configuración del punto de conexión privado para crear un punto de conexión privado en el área de trabajo.
private_endpoint_auto_approval	bool Marca booleana que indica si la creación del punto de conexión privado debe aprobarse de forma automática o manual desde Azure Private Link Center. En caso de aprobación manual, los usuarios pueden ver la solicitud pendiente en el portal de Private Link para aprobarla o rechazarla. Valor predeterminado: True
location	string Ubicación del punto de conexión privado. El valor predeterminado es la ubicación del área de trabajo. Valor predeterminado: None
show_output	bool Marca para mostrar el progreso de la creación del área de trabajo. Valor predeterminado: True
tags	dict Etiquetas que se van a asociar al área de trabajo. Valor predeterminado: None

Devoluciones

Tipo	Description
PrivateEndPoint	Objeto PrivateEndPoint creado.

create

Crea un área de trabajo de Azure Machine Learning.

Produce una excepción si ya existe el área de trabajo o no se cumple alguno de los requisitos del área de trabajo.

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)

Parámetros

Nombre	Description
name Requerido	str Nuevo nombre del área de trabajo. El nombre debe tener entre 2 y 32 caracteres. El primer carácter del nombre debe ser alfanumérico (letra o número), pero el resto del nombre puede contener caracteres alfanuméricos, guiones y subrayados. No se permiten espacios en blanco.
auth	ServicePrincipalAuthentication o InteractiveLoginAuthentication Objeto de autenticación. Para más información, consulte https://aka.ms/aml-notebook-auth. Si es None (Ninguno), se usarán las credenciales predeterminadas de la CLI de Azure o la API solicitará las credenciales. Valor predeterminado: None
subscription_id	str Identificador de la suscripción contenedora de la nueva área de trabajo. El parámetro es necesario si el usuario tiene acceso a más de una suscripción. Valor predeterminado: None
resource_group	str Grupo de recursos de Azure que contiene el área de trabajo. El parámetro tiene como valor predeterminado una mutación del nombre del área de trabajo. Valor predeterminado: None
location	str Ubicación del área de trabajo. El valor predeterminado del parámetro es la ubicación del grupo de recursos. La ubicación debe ser una región admitida para Azure Machine Learning. Valor predeterminado: None
create_resource_group	bool Indica si se creará el grupo de recursos en caso de que no exista. Valor predeterminado: True
sku	str El parámetro está presente por compatibilidad con versiones anteriores y se omite. Valor predeterminado: basic
tags	dict Etiquetas que se van a asociar al área de trabajo. Valor predeterminado: None
friendly_name	str Nombre descriptivo opcional del área de trabajo que se puede mostrar en la interfaz de usuario. Valor predeterminado: None
storage_account	str Cuenta de almacenamiento existente con el formato de identificador de recurso de Azure. El área de trabajo usará el almacenamiento para guardar las salidas de la ejecución, el código, los registros, etc. Si es None (Ninguno), se creará una cuenta de almacenamiento. Valor predeterminado: None
key_vault	str Almacén de claves existente con el formato de identificador de recurso de Azure. Consulte el código de ejemplo siguiente para obtener detalles sobre el formato del identificador de recurso de Azure. El área de trabajo usará el almacén de claves para almacenar las credenciales que los usuarios agreguen al área de trabajo. Si es None (Ninguno), se crea un almacén de claves. Valor predeterminado: None
app_insights	str Instancia de Application Insights existente con el formato de identificador de recurso de Azure. Consulte el código de ejemplo siguiente para obtener detalles sobre el formato del identificador de recurso de Azure. El área de trabajo usará la instancia de Application Insights para registrar los eventos de los servicios web. Si es None (Ninguno), se crea una instancia de Application Insights. Valor predeterminado: None
container_registry	str Registro de contenedor existente en formato de identificador de recurso de Azure (consulte el código de ejemplo siguiente para obtener detalles sobre el formato de identificador de recurso de Azure). El área de trabajo usará el registro de contenedor para extraer e insertar imágenes de experimentación y de servicios web. Si es None (Ninguno), se creará un registro de contenedor solo cuando sea necesario y no con la creación del área de trabajo. Valor predeterminado: None
adb_workspace	str Área de trabajo de Adb existente en formato de identificador de recurso de Azure (consulte el código de ejemplo siguiente para obtener detalles sobre el formato de identificador de recurso de Azure). El área de trabajo de Adb se usará para vincularla con el área de trabajo. Si es None, el vínculo del área de trabajo no aparecerá. Valor predeterminado: None
primary_user_assigned_identity	str Identificador de recurso de la identidad asignada por el usuario que se usó para representar el área de trabajo. Valor predeterminado: None
cmk_keyvault	str El almacén de claves que contiene la clave administrada por el cliente con el formato de identificador de recurso de Azure: `/subscriptions/<azure-subscription-id>/resourcegroups/<azure-resource-group>/providers/microsoft.keyvault/vaults/<azure-keyvault-name>` Por ejemplo: "/subscriptions/d139f240-94e6-4175-87a7-954b9d27db16/resourcegroups/myresourcegroup/providers/microsoft.keyvault/vaults/mykeyvault". Consulte el código de ejemplo en los comentarios a continuación para obtener más detalles sobre el formato de identificador de recurso de Azure. Valor predeterminado: None
resource_cmk_uri	str Identificador URI de la clave administrada por el cliente para cifrar los datos en reposo. El formato del identificador URI es `https://<keyvault-dns-name>/keys/<key-name>/<key-version>`. Por ejemplo: 'https://mykeyvault.vault.azure.net/keys/mykey/bc5dce6d01df49w2na7ffb11a2ee008b'. Consulte https://docs.microsoft.com/azure-stack/user/azure-stack-key-vault-manage-portal para conocer los pasos sobre cómo crear una clave y obtener su identificador URI. Valor predeterminado: None
hbi_workspace	bool Especifica si el área de trabajo contiene datos de alto impacto para la empresa (HBI), por ejemplo, si contiene información empresarial confidencial. Esta marca solo se puede establecer durante la creación del área de trabajo. No se puede cambiar su valor después de crear el área de trabajo. El valor predeterminado es False. Cuando se establece en True, se realizan más pasos de cifrado y, en función del componente del SDK, se genera información censurada en los datos de telemetría recopilados internamente. Para más información, consulte Cifrado de datos. Cuando esta marca se establece en True, un posible impacto es una mayor dificultad para solucionar problemas. Esto podría deberse a que algunos datos de telemetría no se envían a Microsoft y hay menos visibilidad de las tasas de éxito o de los tipos de problemas y, por tanto, es posible que no pueda reaccionar de forma proactiva cuando esta marca está establecida en True. La recomendación es usar el valor predeterminado de False para esta marca, a menos que sea estrictamente necesario que sea True. Valor predeterminado: False
default_cpu_compute_target	AmlComputeProvisioningConfiguration (EN DESUSO) Configuración que se usará para crear un proceso de CPU. El parámetro tiene como valor predeterminado {min_nodes=0, max_nodes=2, vm_size="STANDARD_DS2_V2", vm_priority="dedicated"}. Si es None (Ninguno), no se creará ningún recurso de proceso. Valor predeterminado: None
default_gpu_compute_target	AmlComputeProvisioningConfiguration (EN DESUSO) Configuración que se usará para crear un proceso de GPU. El parámetro tiene como valor predeterminado {min_nodes=0, max_nodes=2, vm_size="STANDARD_NC6", vm_priority="dedicated"}. Si es None (Ninguno), no se creará ningún proceso. Valor predeterminado: None
private_endpoint_config	PrivateEndPointConfig Configuración de punto de conexión privado para crear un punto de conexión privado en el área de trabajo de Azure ML. Valor predeterminado: None
private_endpoint_auto_approval	bool Marca booleana que indica si la creación del punto de conexión privado debe aprobarse de forma automática o manual desde Azure Private Link Center. En caso de aprobación manual, los usuarios pueden ver la solicitud pendiente en el portal de Private Link para aprobarla o rechazarla. Valor predeterminado: True
exist_ok	bool Indica si este método se realiza correctamente si el área de trabajo ya existe. Si es False, se produce un error en este método si el área de trabajo existe. Si es True, este método devuelve el área de trabajo existente, si existe. Valor predeterminado: False
show_output	bool Indica si este método imprimirá el progreso incremental. Valor predeterminado: True
user_assigned_identity_for_cmk_encryption	str Identificador de recurso de la identidad asignada por el usuario que debe usarse para acceder a la clave de administración del cliente. Valor predeterminado: None
system_datastores_auth_mode	str Determina si se deben usar o no credenciales para los almacenes de datos del sistema del área de trabajo "workspaceblobstore" y "workspacefilestore". El valor predeterminado es "accessKey", en cuyo caso, el área de trabajo creará los almacenes de datos del sistema con credenciales. Si se establece en "identity", el área de trabajo creará los almacenes de datos del sistema sin credenciales. Valor predeterminado: accessKey
v1_legacy_mode	bool Impedir el uso del servicio de API v2 en una instancia pública de Azure Resource Manager Valor predeterminado: None

Devoluciones

Tipo	Description
Workspace	Objeto de área de trabajo.

Excepciones

Tipo	Description
WorkspaceException	Se emite por problemas al crear el área de trabajo.

Comentarios

En este primer ejemplo solo se requiere una especificación mínima y todos los recursos dependientes, así como el grupo de recursos, se crearán automáticamente.


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

En el ejemplo siguiente, se muestra cómo reutilizar los recursos de Azure existentes con el formato de identificador de recurso de Azure. Los identificadores de recursos de Azure específicos se pueden recuperar mediante Azure Portal o el SDK. Se da por supuesto que el grupo de recursos, la cuenta de almacenamiento, el almacén de claves, App Insights y el registro de contenedor ya existen.


   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

Elimina los recursos asociados al área de trabajo de Azure Machine Learning.

delete(delete_dependent_resources=False, no_wait=False)

Parámetros

Nombre	Description
delete_dependent_resources	bool Indica si se van a eliminar los recursos asociados al área de trabajo, es decir, el registro de contenedor, la cuenta de almacenamiento, el almacén de claves y Application Insights. El valor predeterminado es False. Se establece en True para eliminar estos recursos. Valor predeterminado: False
no_wait	bool Indica si se debe esperar a que se complete la eliminación del área de trabajo. Valor predeterminado: False

Devoluciones

Tipo	Description
None	None (Ninguno) si es correcto; en caso contrario, produce un error.

delete_connection

Elimina una conexión del área de trabajo.

delete_connection(name)

Parámetros

Nombre	Description
name Requerido	str Nombre único de la conexión en el área de trabajo

delete_private_endpoint_connection

Elimina la conexión del punto de conexión privado con el área de trabajo.

delete_private_endpoint_connection(private_endpoint_connection_name)

Parámetros

Nombre	Description
private_endpoint_connection_name Requerido	str Nombre único de la conexión de punto de conexión privado en el área de trabajo.

diagnose_workspace

Se diagnostican los problemas de configuración del área de trabajo.

diagnose_workspace(diagnose_parameters)

Parámetros

Nombre	Description
diagnose_parameters Requerido	<xref:_restclient.models.DiagnoseWorkspaceParameters> Parámetro de diagnóstico del estado del área de trabajo.

Devoluciones

Tipo	Description
<xref:msrestazure.azure_operation.AzureOperationPoller>[<xref:_restclient.models.DiagnoseResponseResult>]	Instancia de AzureOperationPoller que devuelve DiagnoseResponseResult.

from_config

Devuelve un objeto de área de trabajo del área de trabajo de Azure Machine Learning existente.

Lee la configuración del área de trabajo de un archivo. Produce una excepción si no se encuentra el archivo de configuración.

El método proporciona una manera sencilla de reutilizar la misma área de trabajo en varios cuadernos o proyectos de Python. Los usuarios pueden guardar las propiedades de Azure Resource Manager (ARM) del área de trabajo mediante el método write_config y usar este método para cargar la misma área de trabajo en otros cuadernos o proyectos de Python sin volver a escribir las propiedades de ARM del área de trabajo.

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

Parámetros

Nombre	Description
path	str Ruta de acceso al archivo de configuración o al directorio de inicio en el que se buscará. El parámetro tiene como valor predeterminado iniciar la búsqueda en el directorio actual. Valor predeterminado: None
auth	ServicePrincipalAuthentication o InteractiveLoginAuthentication Objeto de autenticación. Para más información, consulte https://aka.ms/aml-notebook-auth. Si es None (Ninguno), se usarán las credenciales predeterminadas de la CLI de Azure o la API solicitará las credenciales. Valor predeterminado: None
_logger	Logger Permite reemplazar el registrador predeterminado. Valor predeterminado: None
_file_name	str Permite reemplazar el nombre del archivo de configuración en el que buscar cuando la ruta de acceso es una ruta de acceso de directorio. Valor predeterminado: None

Devoluciones

Tipo	Description
Workspace	Objeto de área de trabajo para un área de trabajo de Azure ML existente.

get

Devuelve un objeto de área de trabajo de un área de trabajo de Azure Machine Learning existente.

Produce una excepción si el área de trabajo no existe o los campos obligatorios no identifican de forma única un área de trabajo.

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

Parámetros

Nombre	Description
name Requerido	str Nombre del área de trabajo que se va a obtener.
auth	ServicePrincipalAuthentication o InteractiveLoginAuthentication Objeto de autenticación. Para más información, consulte https://aka.ms/aml-notebook-auth. Si es None (Ninguno), se usarán las credenciales predeterminadas de la CLI de Azure o la API solicitará las credenciales. Valor predeterminado: None
subscription_id	str Identificador de la suscripción que se va a usar. El parámetro es necesario si el usuario tiene acceso a más de una suscripción. Valor predeterminado: None
resource_group	str Grupo de recursos que se va a usar. Si es None, el método buscará en todos los grupos de recursos de la suscripción. Valor predeterminado: None
location	str Ubicación del área de trabajo. Valor predeterminado: None
cloud	str Nombre de la nube de destino. Puede ser "AzureCloud", "AzureChinaCloud" o "AzureUSGovernment". Si no se especifica ninguna nube, se usa "AzureCloud". Valor predeterminado: AzureCloud
id	str Identificador del área de trabajo. Valor predeterminado: None

Devoluciones

Tipo	Description
Workspace	Objeto de área de trabajo.

get_connection

Obtiene una conexión del área de trabajo.

get_connection(name)

Parámetros

Nombre	Description
name Requerido	str Nombre único de la conexión en el área de trabajo

get_default_compute_target

Obtiene el destino de proceso predeterminado del área de trabajo.

get_default_compute_target(type)

Parámetros

Nombre	Description
type Requerido	str Tipo de proceso. Los valores posibles son "CPU" o "GPU".

Devoluciones

Tipo	Description
ComputeTarget	Destino de proceso predeterminado para un tipo de proceso determinado.

get_default_datastore

Obtiene el almacén de datos predeterminado del área de trabajo.

get_default_datastore()

Devoluciones

Tipo	Description
Datastore	El almacén de datos predeterminado.

get_default_keyvault

Obtiene el objeto de almacén de claves predeterminado del área de trabajo.

get_default_keyvault()

Devoluciones

Tipo	Description
Keyvault	Objeto KeyVault asociado al área de trabajo.

get_details

Devuelve los detalles del área de trabajo.

get_details()

Devoluciones

Tipo	Description
dict[str, str]	Detalles del área de trabajo en formato de diccionario.

Comentarios

El diccionario devuelto contiene los siguientes pares clave-valor.

id: identificador URI que apunta a este recurso de área de trabajo, que contiene el identificador de suscripción, el grupo de recursos y el nombre del área de trabajo.
name: nombre de esta área de trabajo.
location: región del área de trabajo.
type: identificador URI con el formato "{providerName}/workspaces".
tags: no se usa actualmente.
workspaceid: identificador de esta área de trabajo.
description: no se usa actualmente.
friendlyName: nombre descriptivo del área de trabajo que se muestra en la interfaz de usuario.
creationTime: hora en la que se creó esta área de trabajo, en formato ISO8601.
containerRegistry: registro de contenedor del área de trabajo usado para extraer e insertar imágenes de experimentación y de servicios web.
keyVault: almacén de claves del área de trabajo utilizado para almacenar las credenciales que los usuarios agreguen al área de trabajo.
applicationInsights: el área de trabajo usará la instancia de Application Insights para registrar los eventos de los servicios web.
identityPrincipalId
identityTenantId
identityType
storageAccount: el área de trabajo usará el almacenamiento para guardar las salidas de la ejecución, el código, los registros, etc.
sku: SKU del área de trabajo (también denominada edición). El parámetro está presente por compatibilidad con versiones anteriores y se omite.
resourceCmkUri: URI de la clave administrada por el cliente para cifrar los datos en reposo. Consulte https://docs.microsoft.com/en-us/azure-stack/user/azure-stack-key-vault-manage-portal?view=azs-1910 para conocer los pasos sobre cómo crear una clave y obtener su identificador URI.
hbiWorkspace: especifica si los datos del cliente tienen un gran impacto empresarial.
imageBuildCompute: destino de proceso para la creación de imágenes.
systemDatastoresAuthMode: determina si se deben usar o no credenciales para los almacenes de datos del sistema del área de trabajo "workspaceblobstore" y "workspacefilestore". El valor predeterminado es "accessKey", en cuyo caso, el área de trabajo creará los almacenes de datos del sistema con credenciales. Si se establece en "identity", el área de trabajo creará los almacenes de datos del sistema sin credenciales.

Para más información sobre estos pares clave-valor, vea create.

get_mlflow_tracking_uri

Obtiene el identificador URI de seguimiento de MLflow del área de trabajo.

MLflow (https://mlflow.org/) es una plataforma de código abierto para el seguimiento de experimentos de aprendizaje automático y la administración de modelos. Puede usar las API de registro de MLflow con Azure Machine Learning para que las métricas, los modelos y los artefactos se registren en el área de trabajo de Azure Machine Learning.

get_mlflow_tracking_uri(_with_auth=False)

Parámetros

Nombre	Description
_with_auth	bool (EN DESUSO) Agrega la información de autenticación al identificador URI de seguimiento. Valor predeterminado: False

Devoluciones

Tipo	Description
str	Identificador URI de seguimiento compatible con MLflow.

Comentarios

Use el ejemplo siguiente para configurar el seguimiento de MLflow para enviar datos al área de trabajo de Azure ML:


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

get_run

Devuelve la ejecución con el valor de run_id especificado en el área de trabajo.

get_run(run_id)

Parámetros

Nombre	Description
run_id Requerido	string Id. de ejecución.

Devoluciones

Tipo	Description
Run	Ejecución enviada.

list

Enumera todas las áreas de trabajo a las que el usuario tiene acceso dentro de la suscripción.

La lista de áreas de trabajo se puede filtrar en función del grupo de recursos.

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

Parámetros

Nombre	Description
subscription_id Requerido	str Identificador de la suscripción para la que se enumeran las áreas de trabajo.
auth	ServicePrincipalAuthentication o InteractiveLoginAuthentication Objeto de autenticación. Para más información, consulte https://aka.ms/aml-notebook-auth. Si es None (Ninguno), se usarán las credenciales predeterminadas de la CLI de Azure o la API solicitará las credenciales. Valor predeterminado: None
resource_group	str Grupo de recursos para filtrar las áreas de trabajo devueltas. Si es None (Ninguno), el método enumerará todas las áreas de trabajo dentro de la suscripción especificada. Valor predeterminado: None

Devoluciones

Tipo	Description
dict	Diccionario en el que la clave es el nombre del área de trabajo y el valor es una lista de objetos de área de trabajo.

list_connections

Enumera las conexiones de esta área de trabajo.

list_connections(category=None, target=None)

Parámetros

Nombre	Description
type Requerido	str Tipo de esta conexión por el que se filtrará.
target	str Destino de esta conexión por el que se filtrará. Valor predeterminado: None
category	Valor predeterminado: None

list_keys

Enumera las claves del área de trabajo actual.

list_keys()

Devoluciones

Tipo	Description
object

set_connection

Agrega o actualiza una conexión del área de trabajo.

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

Parámetros

Nombre	Description
name Requerido	str Nombre único de la conexión en el área de trabajo
category Requerido	str Categoría de esta conexión.
target Requerido	str Destino al que se conecta esta conexión.
authType Requerido	str Tipo de autorización de esta conexión.
value Requerido	str Cadena de serialización en formato JSON de los detalles de la conexión.

set_default_datastore

Establece el almacén de datos predeterminado del área de trabajo.

set_default_datastore(name)

Parámetros

Nombre	Description
name Requerido	str Nombre del elemento Datastore que se establecerá como valor predeterminado.

setup

Crea un área de trabajo o recupera una existente.

static setup()

Devoluciones

Tipo	Description
Workspace	Objeto de área de trabajo.

sync_keys

Desencadena que el área de trabajo sincronice las claves inmediatamente.

Si se cambian las claves de cualquier recurso del área de trabajo, pueden tardar aproximadamente una hora en actualizarse automáticamente. Esta función permite que las claves se actualicen a petición. Un escenario de ejemplo es la necesidad de acceso inmediato al almacenamiento después de regenerar las claves de almacenamiento.

sync_keys(no_wait=False)

Parámetros

Nombre	Description
no_wait	bool Indica si se debe esperar a que se complete la sincronización de claves del área de trabajo. Valor predeterminado: False

Devoluciones

Tipo	Description
None	None (Ninguno) si es correcto; en caso contrario, produce un error.

update

Actualiza el nombre descriptivo, la descripción, las etiquetas, el proceso de compilación de imágenes y otras configuraciones asociadas a un área de trabajo.

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)

Parámetros

Nombre	Description
friendly_name	str Nombre descriptivo para el área de trabajo que se puede mostrar en la interfaz de usuario. Valor predeterminado: None
description	str Descripción del área de trabajo. Valor predeterminado: None
tags	dict Etiquetas que se van a asociar al área de trabajo. Valor predeterminado: None
image_build_compute	str Nombre del proceso para la creación de la imagen. Valor predeterminado: None
service_managed_resources_settings	<xref:azureml._base_sdk_common.workspace.models.ServiceManagedResourcesSettings> Configuración de los recursos administrados por el servicio. Valor predeterminado: None
primary_user_assigned_identity	str Identificador de recurso de identidad asignado por el usuario que representa la identidad del área de trabajo. Valor predeterminado: None
allow_public_access_when_behind_vnet	bool Permite el acceso público al área de trabajo de vínculo privado. Valor predeterminado: None
v1_legacy_mode	bool Impedir el uso del servicio de API v2 en una instancia pública de Azure Resource Manager Valor predeterminado: None

Devoluciones

Tipo	Description
dict[str, str]	Diccionario de información actualizada.

update_dependencies

Actualiza los recursos asociados existentes para el área de trabajo en los casos siguientes.

a) Cuando un usuario elimina accidentalmente un recurso asociado y quiere actualizarlo con uno nuevo sin tener que volver a crear toda el área de trabajo. b) Cuando un usuario tiene un recurso asociado y quiere reemplazar el actual que está asociado al área de trabajo. c) Cuando aún no se ha creado un recurso asociado y el usuario quiere usar uno existente que ya tiene (solo se aplica al registro de contenedor).

update_dependencies(container_registry=None, force=False)

Parámetros

Nombre	Description
container_registry	str Identificador de ARM para el registro de contenedor. Valor predeterminado: None
force	bool Si se fuerza la actualización de los recursos dependientes sin solicitar confirmación. Valor predeterminado: False

Devoluciones

Tipo	Description
Workspace

write_config

Escribe las propiedades de Azure Resource Manager (ARM) del área de trabajo en un archivo de configuración.

Las propiedades de ARM del área de trabajo se pueden cargar más adelante mediante el método from_config. El elemento path tiene el valor predeterminado ".azureml/" en el directorio de trabajo actual y el valor predeterminado de file_name es "config.json".

El método proporciona una manera sencilla de reutilizar la misma área de trabajo en varios cuadernos o proyectos de Python. Los usuarios pueden guardar las propiedades de ARM del área de trabajo mediante esta función y usar from_config para cargar la misma área de trabajo en otros cuadernos o proyectos de Python sin volver a escribir las propiedades de ARM del área de trabajo.

write_config(path=None, file_name=None)

Parámetros

Nombre	Description
path	str Ubicación proporcionada por el usuario para escribir el archivo config.json. El parámetro tiene como valor predeterminado ".azureml/" en el directorio de trabajo actual. Valor predeterminado: None
file_name	str Nombre que se usará para el archivo de configuración. El parámetro tiene como valor predeterminado config.json. Valor predeterminado: None

Atributos

compute_targets

Enumera todos los destinos de proceso del área de trabajo.

Devoluciones

Tipo	Description
dict[str, ComputeTarget]	Diccionario con la clave como nombre de destino de proceso y el valor como objeto ComputeTarget.

datasets

Enumera todos los conjuntos de datos del área de trabajo.

Devoluciones

Tipo	Description
dict[str, Dataset]	Diccionario con la clave como nombre de conjunto de datos y el valor como objeto Dataset.

datastores

Enumera todos los almacenes de datos del área de trabajo. Esta operación no devuelve las credenciales de los almacenes de datos.

Devoluciones

Tipo	Description
dict[str, Datastore]	Diccionario con la clave como nombre de almacén de datos y el valor como objeto Datastore.

discovery_url

Devuelve la dirección URL de detección de esta área de trabajo.

Devoluciones

Tipo	Description
str	Dirección URL de detección de esta área de trabajo.

environments

Enumera todos los entornos del área de trabajo.

Devoluciones

Tipo	Description
dict[str, Environment]	Diccionario con la clave como nombre de entorno y el valor como objeto Environment.

experiments

Enumera todos los experimentos del área de trabajo.

Devoluciones

Tipo	Description
dict[str, Experiment]	Diccionario con la clave como nombre de experimento y el valor como objeto Experiment.

images

Devuelve la lista de imágenes del área de trabajo.

Emite una excepción WebserviceException si se produce un problema al interactuar con el servicio de administración de modelos.

Devoluciones

Tipo	Description
dict[str, Image]	Diccionario con la clave como nombre de imagen y el valor como objeto Image.

Excepciones

Tipo	Description
WebserviceException	Se produjo un problema al interactuar con el servicio de administración de modelos.

linked_services

Enumera todos los servicios vinculados del área de trabajo.

Devoluciones

Tipo	Description
dict[str, LinkedService]	Diccionario en el que la clave es un nombre de servicio vinculado y el valor es un objeto LinkedService.

location

Devuelve la ubicación de esta área de trabajo.

Devoluciones

Tipo	Description
str	Ubicación de esta área de trabajo.

models

Devuelve una lista de modelos del área de trabajo.

Emite una excepción WebserviceException si se produce un problema al interactuar con el servicio de administración de modelos.

Devoluciones

Tipo	Description
dict[str, Model]	Diccionario de modelo con la clave como nombre de modelo y el valor como objeto Model.

Excepciones

Tipo	Description
WebserviceException	Se produjo un problema al interactuar con el servicio de administración de modelos.

name

Devuelve el nombre del área de trabajo.

Devoluciones

Tipo	Description
str	Nombre del área de trabajo.

private_endpoints

Enumera todos los puntos de conexión privados del área de trabajo.

Devoluciones

Tipo	Description
dict[str, PrivateEndPoint]	Diccionario de objetos PrivateEndPoint asociados al área de trabajo. La clave es el nombre del punto de conexión privado.

resource_group

Devuelve el nombre del grupo de recursos para esta área de trabajo.

Devoluciones

Tipo	Description
str	El nombre del grupo de recursos.

service_context

Devuelve el contexto de servicio para esta área de trabajo.

Devoluciones

Tipo	Description
<xref:azureml._restclient.service_context.ServiceContext>	Devuelve el objeto ServiceContext.

sku

Devuelve la SKU de esta área de trabajo.

Devoluciones

Tipo	Description
str	SKU de esta área de trabajo.

subscription_id

Devuelve el identificador de suscripción de esta área de trabajo.

Devoluciones

Tipo	Description
str	Identificador de la suscripción.

webservices

Devuelve una lista de servicios web del área de trabajo.

Genera una excepción WebserviceException si se produjo un problema al devolver la lista.

Devoluciones

Tipo	Description
dict[str, Webservice]	Lista de servicios web del área de trabajo.

Excepciones

Tipo	Description
WebserviceException	Se produjo un problema al devolver la lista.

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'

Compartir a través de

Workspace Clase

Constructor

Parámetros

Comentarios

Métodos

add_private_endpoint

Parámetros

Devoluciones

create

Parámetros

Devoluciones

Excepciones

Comentarios

delete

Parámetros

Devoluciones

delete_connection

Parámetros

delete_private_endpoint_connection

Parámetros

diagnose_workspace

Parámetros

Devoluciones

from_config

Parámetros

Devoluciones

get

Parámetros

Devoluciones

get_connection

Parámetros

get_default_compute_target

Parámetros

Devoluciones

get_default_datastore

Devoluciones

get_default_keyvault

Devoluciones

get_details

Devoluciones

Comentarios

get_mlflow_tracking_uri

Parámetros

Devoluciones

Comentarios

get_run

Parámetros

Devoluciones

list

Parámetros

Devoluciones

list_connections

Parámetros

list_keys

Devoluciones

set_connection

Parámetros

set_default_datastore

Parámetros

setup

Devoluciones

sync_keys

Parámetros

Devoluciones

update

Parámetros

Devoluciones

update_dependencies

Parámetros

Devoluciones

write_config

Parámetros

Atributos

compute_targets

Devoluciones

datasets

Devoluciones

datastores

Devoluciones