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Aree di lavoro Microsoft.MachineLearningServices 2020-01-01

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Definizione di risorsa Bicep

Il tipo di risorsa delle aree di lavoro può essere distribuito con operazioni destinate a:

  • gruppi di risorse - Vedere i comandi di distribuzione del gruppo di risorse

Per un elenco delle proprietà modificate in ogni versione dell'API, vedere log delle modifiche.

Formato risorsa

Per creare una risorsa Microsoft.MachineLearningServices/workspaces, aggiungere il bicep seguente al modello.

resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2020-01-01' = {
  identity: {
    type: 'SystemAssigned'
  }
  location: 'string'
  name: 'string'
  properties: {
    applicationInsights: 'string'
    containerRegistry: 'string'
    description: 'string'
    discoveryUrl: 'string'
    encryption: {
      keyVaultProperties: {
        identityClientId: 'string'
        keyIdentifier: 'string'
        keyVaultArmId: 'string'
      }
      status: 'string'
    }
    friendlyName: 'string'
    hbiWorkspace: bool
    keyVault: 'string'
    storageAccount: 'string'
  }
  sku: {
    name: 'string'
    tier: 'string'
  }
  tags: {
    {customized property}: 'string'
  }
}

Valori delle proprietà

EncryptionProperty

Nome Descrizione Valore
keyVaultProperties Proprietà dell'insieme di credenziali delle chiavi del cliente. KeyVaultProperties (obbligatorio)
stato Indica se la crittografia è abilitata o meno per l'area di lavoro. 'Disabilitato'
'Enabled' (obbligatorio)

Identità

Nome Descrizione Valore
digitare Tipo di identità. 'SystemAssigned'

KeyVaultProperties

Nome Descrizione Valore
identityClientId Per un uso futuro: ID client dell'identità che verrà usato per accedere all'insieme di credenziali delle chiavi. corda
keyIdentifier URI dell'insieme di credenziali delle chiavi per accedere alla chiave di crittografia. stringa (obbligatorio)
keyVaultArmId ArmId dell'insieme di credenziali delle chiavi in cui è presente la chiave di crittografia di proprietà del cliente. stringa (obbligatorio)

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces

Nome Descrizione Valore
identità Identità della risorsa. Identità
ubicazione Specifica la posizione della risorsa. corda
nome Nome della risorsa stringa (obbligatorio)
proprietà Proprietà dell'area di lavoro di Machine Learning. WorkspaceProperties
Sku SKU dell'area di lavoro. Sku
Tag Tag delle risorse Dizionario di nomi e valori di tag. Vedere tag nei modelli

ResourceTags

Nome Descrizione Valore

Sku

Nome Descrizione Valore
nome Nome dello SKU corda
livello Livello dello SKU, ad esempio Basic o Enterprise corda

WorkspaceProperties

Nome Descrizione Valore
applicationInsights ID ARM di Application Insights associato a questa area di lavoro. Non è possibile modificarla dopo la creazione dell'area di lavoro corda
containerRegistry ID ARM del registro contenitori associato a questa area di lavoro. Non è possibile modificarla dopo la creazione dell'area di lavoro corda
descrizione Descrizione dell'area di lavoro. corda
discoveryUrl URL del servizio di individuazione per identificare gli endpoint a livello di area per i servizi di sperimentazione di Machine Learning corda
codifica Impostazioni di crittografia dell'area di lavoro di Azure ML. EncryptionProperty
friendlyName Nome descrittivo per questa area di lavoro. Nome modificabile corda
hbiWorkspace Flag per segnalare i dati HBI nell'area di lavoro e ridurre i dati di diagnostica raccolti dal servizio Bool
keyVault ID ARM dell'insieme di credenziali delle chiavi associato a questa area di lavoro. Non è possibile modificarla dopo la creazione dell'area di lavoro corda
storageAccount ID ARM dell'account di archiviazione associato a questa area di lavoro. Non è possibile modificarla dopo la creazione dell'area di lavoro corda

Esempi di avvio rapido

Gli esempi di avvio rapido seguenti distribuiscono questo tipo di risorsa.

Bicep File Descrizione
configurazione di base di Azure AI Studio Questo set di modelli illustra come configurare Azure AI Studio con la configurazione di base, ovvero con l'accesso a Internet pubblico abilitato, le chiavi gestite da Microsoft per la crittografia e la configurazione delle identità gestite da Microsoft per la risorsa di intelligenza artificiale.
configurazione di base di Azure AI Studio Questo set di modelli illustra come configurare Azure AI Studio con la configurazione di base, ovvero con l'accesso a Internet pubblico abilitato, le chiavi gestite da Microsoft per la crittografia e la configurazione delle identità gestite da Microsoft per la risorsa di intelligenza artificiale.
configurazione di base di Azure AI Studio Questo set di modelli illustra come configurare Azure AI Studio con la configurazione di base, ovvero con l'accesso a Internet pubblico abilitato, le chiavi gestite da Microsoft per la crittografia e la configurazione delle identità gestite da Microsoft per la risorsa di intelligenza artificiale.
con restrizioni di rete di Azure AI Studio Questo set di modelli illustra come configurare Azure AI Studio con collegamento privato e uscita disabilitato, usando chiavi gestite da Microsoft per la crittografia e la configurazione delle identità gestite da Microsoft per la risorsa di intelligenza artificiale.
con restrizioni di rete di Azure AI Studio Questo set di modelli illustra come configurare Azure AI Studio con collegamento privato e uscita disabilitato, usando chiavi gestite da Microsoft per la crittografia e la configurazione delle identità gestite da Microsoft per la risorsa di intelligenza artificiale.
Azure AI Studio con l'autenticazione dell'ID di Accesso Microsoft Questo set di modelli illustra come configurare Azure AI Studio con l'autenticazione CON ID Entra di Microsoft per le risorse dipendenti, ad esempio Servizi di intelligenza artificiale di Azure e Archiviazione di Azure.
configurazione sicura end-to-end di Azure Machine Learning Questo set di modelli Bicep illustra come configurare l'endpoint end-to-end di Azure Machine Learning in una configurazione sicura. Questa implementazione di riferimento include l'area di lavoro, un cluster di calcolo, un'istanza di calcolo e un cluster del servizio Azure Kubernetes privato collegato.
configurazione sicura end-to-end di Azure Machine Learning (legacy) Questo set di modelli Bicep illustra come configurare l'endpoint end-to-end di Azure Machine Learning in una configurazione sicura. Questa implementazione di riferimento include l'area di lavoro, un cluster di calcolo, un'istanza di calcolo e un cluster del servizio Azure Kubernetes privato collegato.
Creare una destinazione di calcolo del servizio Azure Kubernetes con un indirizzo IP privato Questo modello crea una destinazione di calcolo del servizio Azure Kubernetes in un'area di lavoro del servizio Azure Machine Learning con un indirizzo IP privato.
Creare un'area di lavoro del servizio Azure Machine Learning Questo modello di distribuzione specifica un'area di lavoro di Azure Machine Learning e le risorse associate, tra cui Azure Key Vault, Archiviazione di Azure, Azure Application Insights e Registro Azure Container. Questa configurazione descrive il set minimo di risorse necessarie per iniziare a usare Azure Machine Learning.
Creare un'area di lavoro del servizio Azure Machine Learning (CMK) Questo modello di distribuzione specifica come creare un'area di lavoro di Azure Machine Learning con la crittografia lato servizio usando le chiavi di crittografia.
Creare un'area di lavoro del servizio Azure Machine Learning (CMK) Questo modello di distribuzione specifica un'area di lavoro di Azure Machine Learning e le risorse associate, tra cui Azure Key Vault, Archiviazione di Azure, Azure Application Insights e Registro Azure Container. L'esempio illustra come configurare Azure Machine Learning per la crittografia con una chiave di crittografia gestita dal cliente.
Creare un'area di lavoro del servizio Azure Machine Learning (legacy) Questo modello di distribuzione specifica un'area di lavoro di Azure Machine Learning e le risorse associate, tra cui Azure Key Vault, Archiviazione di Azure, Azure Application Insights e Registro Azure Container. Questa configurazione descrive il set di risorse necessarie per iniziare a usare Azure Machine Learning in una configurazione isolata di rete.
Creare un'area di lavoro del servizio Azure Machine Learning (vnet) Questo modello di distribuzione specifica un'area di lavoro di Azure Machine Learning e le risorse associate, tra cui Azure Key Vault, Archiviazione di Azure, Azure Application Insights e Registro Azure Container. Questa configurazione descrive il set di risorse necessarie per iniziare a usare Azure Machine Learning in una configurazione isolata di rete.
Distribuire Secure Azure AI Studio con una rete virtuale gestita Questo modello crea un ambiente sicuro di Azure AI Studio con forti restrizioni di sicurezza di rete e identità.

Definizione di risorsa del modello di Resource Manager

Il tipo di risorsa delle aree di lavoro può essere distribuito con operazioni destinate a:

  • gruppi di risorse - Vedere i comandi di distribuzione del gruppo di risorse

Per un elenco delle proprietà modificate in ogni versione dell'API, vedere log delle modifiche.

Formato risorsa

Per creare una risorsa Microsoft.MachineLearningServices/workspaces, aggiungere il codice JSON seguente al modello.

{
  "type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces",
  "apiVersion": "2020-01-01",
  "name": "string",
  "identity": {
    "type": "SystemAssigned"
  },
  "location": "string",
  "properties": {
    "applicationInsights": "string",
    "containerRegistry": "string",
    "description": "string",
    "discoveryUrl": "string",
    "encryption": {
      "keyVaultProperties": {
        "identityClientId": "string",
        "keyIdentifier": "string",
        "keyVaultArmId": "string"
      },
      "status": "string"
    },
    "friendlyName": "string",
    "hbiWorkspace": "bool",
    "keyVault": "string",
    "storageAccount": "string"
  },
  "sku": {
    "name": "string",
    "tier": "string"
  },
  "tags": {
    "{customized property}": "string"
  }
}

Valori delle proprietà

EncryptionProperty

Nome Descrizione Valore
keyVaultProperties Proprietà dell'insieme di credenziali delle chiavi del cliente. KeyVaultProperties (obbligatorio)
stato Indica se la crittografia è abilitata o meno per l'area di lavoro. 'Disabilitato'
'Enabled' (obbligatorio)

Identità

Nome Descrizione Valore
digitare Tipo di identità. 'SystemAssigned'

KeyVaultProperties

Nome Descrizione Valore
identityClientId Per un uso futuro: ID client dell'identità che verrà usato per accedere all'insieme di credenziali delle chiavi. corda
keyIdentifier URI dell'insieme di credenziali delle chiavi per accedere alla chiave di crittografia. stringa (obbligatorio)
keyVaultArmId ArmId dell'insieme di credenziali delle chiavi in cui è presente la chiave di crittografia di proprietà del cliente. stringa (obbligatorio)

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces

Nome Descrizione Valore
apiVersion Versione dell'API '2020-01-01'
identità Identità della risorsa. Identità
ubicazione Specifica la posizione della risorsa. corda
nome Nome della risorsa stringa (obbligatorio)
proprietà Proprietà dell'area di lavoro di Machine Learning. WorkspaceProperties
Sku SKU dell'area di lavoro. Sku
Tag Tag delle risorse Dizionario di nomi e valori di tag. Vedere tag nei modelli
digitare Tipo di risorsa 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces'

ResourceTags

Nome Descrizione Valore

Sku

Nome Descrizione Valore
nome Nome dello SKU corda
livello Livello dello SKU, ad esempio Basic o Enterprise corda

WorkspaceProperties

Nome Descrizione Valore
applicationInsights ID ARM di Application Insights associato a questa area di lavoro. Non è possibile modificarla dopo la creazione dell'area di lavoro corda
containerRegistry ID ARM del registro contenitori associato a questa area di lavoro. Non è possibile modificarla dopo la creazione dell'area di lavoro corda
descrizione Descrizione dell'area di lavoro. corda
discoveryUrl URL del servizio di individuazione per identificare gli endpoint a livello di area per i servizi di sperimentazione di Machine Learning corda
codifica Impostazioni di crittografia dell'area di lavoro di Azure ML. EncryptionProperty
friendlyName Nome descrittivo per questa area di lavoro. Nome modificabile corda
hbiWorkspace Flag per segnalare i dati HBI nell'area di lavoro e ridurre i dati di diagnostica raccolti dal servizio Bool
keyVault ID ARM dell'insieme di credenziali delle chiavi associato a questa area di lavoro. Non è possibile modificarla dopo la creazione dell'area di lavoro corda
storageAccount ID ARM dell'account di archiviazione associato a questa area di lavoro. Non è possibile modificarla dopo la creazione dell'area di lavoro corda

Modelli di avvio rapido

I modelli di avvio rapido seguenti distribuiscono questo tipo di risorsa.

Sagoma Descrizione
configurazione di base di Azure AI Studio

Distribuzione in Azure 		Questo set di modelli illustra come configurare Azure AI Studio con la configurazione di base, ovvero con l'accesso a Internet pubblico abilitato, le chiavi gestite da Microsoft per la crittografia e la configurazione delle identità gestite da Microsoft per la risorsa di intelligenza artificiale.
configurazione di base di Azure AI Studio

Distribuzione in Azure 		Questo set di modelli illustra come configurare Azure AI Studio con la configurazione di base, ovvero con l'accesso a Internet pubblico abilitato, le chiavi gestite da Microsoft per la crittografia e la configurazione delle identità gestite da Microsoft per la risorsa di intelligenza artificiale.
configurazione di base di Azure AI Studio

Distribuzione in Azure 		Questo set di modelli illustra come configurare Azure AI Studio con la configurazione di base, ovvero con l'accesso a Internet pubblico abilitato, le chiavi gestite da Microsoft per la crittografia e la configurazione delle identità gestite da Microsoft per la risorsa di intelligenza artificiale.
con restrizioni di rete di Azure AI Studio

Distribuzione in Azure 		Questo set di modelli illustra come configurare Azure AI Studio con collegamento privato e uscita disabilitato, usando chiavi gestite da Microsoft per la crittografia e la configurazione delle identità gestite da Microsoft per la risorsa di intelligenza artificiale.
con restrizioni di rete di Azure AI Studio

Distribuzione in Azure 		Questo set di modelli illustra come configurare Azure AI Studio con collegamento privato e uscita disabilitato, usando chiavi gestite da Microsoft per la crittografia e la configurazione delle identità gestite da Microsoft per la risorsa di intelligenza artificiale.
Azure AI Studio con l'autenticazione dell'ID di Accesso Microsoft

Distribuzione in Azure 		Questo set di modelli illustra come configurare Azure AI Studio con l'autenticazione CON ID Entra di Microsoft per le risorse dipendenti, ad esempio Servizi di intelligenza artificiale di Azure e Archiviazione di Azure.
configurazione sicura end-to-end di Azure Machine Learning

Distribuzione in Azure 		Questo set di modelli Bicep illustra come configurare l'endpoint end-to-end di Azure Machine Learning in una configurazione sicura. Questa implementazione di riferimento include l'area di lavoro, un cluster di calcolo, un'istanza di calcolo e un cluster del servizio Azure Kubernetes privato collegato.
configurazione sicura end-to-end di Azure Machine Learning (legacy)

Distribuzione in Azure 		Questo set di modelli Bicep illustra come configurare l'endpoint end-to-end di Azure Machine Learning in una configurazione sicura. Questa implementazione di riferimento include l'area di lavoro, un cluster di calcolo, un'istanza di calcolo e un cluster del servizio Azure Kubernetes privato collegato.
dell'area di lavoro di Azure Machine Learning

Distribuzione in Azure 		Questo modello crea una nuova area di lavoro di Azure Machine Learning, insieme a un account di archiviazione crittografato, a KeyVault e alla registrazione di Application Insights
Creare un'area di lavoro AML con più set di dati &

Distribuzione in Azure 		Questo modello crea un'area di lavoro di Azure Machine Learning con più set di dati & archivi dati.
Creare una destinazione di calcolo del servizio Azure Kubernetes con un indirizzo IP privato

Distribuzione in Azure 		Questo modello crea una destinazione di calcolo del servizio Azure Kubernetes in un'area di lavoro del servizio Azure Machine Learning con un indirizzo IP privato.
Creare un'area di lavoro del servizio Azure Machine Learning

Distribuzione in Azure 		Questo modello di distribuzione specifica un'area di lavoro di Azure Machine Learning e le risorse associate, tra cui Azure Key Vault, Archiviazione di Azure, Azure Application Insights e Registro Azure Container. Questa configurazione descrive il set minimo di risorse necessarie per iniziare a usare Azure Machine Learning.
Creare un'area di lavoro del servizio Azure Machine Learning (CMK)

Distribuzione in Azure 		Questo modello di distribuzione specifica come creare un'area di lavoro di Azure Machine Learning con la crittografia lato servizio usando le chiavi di crittografia.
Creare un'area di lavoro del servizio Azure Machine Learning (CMK)

Distribuzione in Azure 		Questo modello di distribuzione specifica un'area di lavoro di Azure Machine Learning e le risorse associate, tra cui Azure Key Vault, Archiviazione di Azure, Azure Application Insights e Registro Azure Container. L'esempio illustra come configurare Azure Machine Learning per la crittografia con una chiave di crittografia gestita dal cliente.
Creare un'area di lavoro del servizio Azure Machine Learning (legacy)

Distribuzione in Azure 		Questo modello di distribuzione specifica un'area di lavoro di Azure Machine Learning e le risorse associate, tra cui Azure Key Vault, Archiviazione di Azure, Azure Application Insights e Registro Azure Container. Questa configurazione descrive il set di risorse necessarie per iniziare a usare Azure Machine Learning in una configurazione isolata di rete.
Creare un'area di lavoro del servizio Azure Machine Learning (vnet)

Distribuzione in Azure 		Questo modello di distribuzione specifica un'area di lavoro di Azure Machine Learning e le risorse associate, tra cui Azure Key Vault, Archiviazione di Azure, Azure Application Insights e Registro Azure Container. Questa configurazione descrive il set di risorse necessarie per iniziare a usare Azure Machine Learning in una configurazione isolata di rete.
Distribuire Secure Azure AI Studio con una rete virtuale gestita

Distribuzione in Azure 		Questo modello crea un ambiente sicuro di Azure AI Studio con forti restrizioni di sicurezza di rete e identità.

Definizione di risorsa Terraform (provider AzAPI)

Il tipo di risorsa delle aree di lavoro può essere distribuito con operazioni destinate a:

  • Gruppo di risorse

Per un elenco delle proprietà modificate in ogni versione dell'API, vedere log delle modifiche.

Formato risorsa

Per creare una risorsa Microsoft.MachineLearningServices/workspaces, aggiungere terraform seguente al modello.

resource "azapi_resource" "symbolicname" {
  type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2020-01-01"
  name = "string"
  identity = {
    type = "SystemAssigned"
  }
  location = "string"
  sku = {
    name = "string"
    tier = "string"
  }
  tags = {
    {customized property} = "string"
  }
  body = jsonencode({
    properties = {
      applicationInsights = "string"
      containerRegistry = "string"
      description = "string"
      discoveryUrl = "string"
      encryption = {
        keyVaultProperties = {
          identityClientId = "string"
          keyIdentifier = "string"
          keyVaultArmId = "string"
        }
        status = "string"
      }
      friendlyName = "string"
      hbiWorkspace = bool
      keyVault = "string"
      storageAccount = "string"
    }
  })
}

Valori delle proprietà

EncryptionProperty

Nome Descrizione Valore
keyVaultProperties Proprietà dell'insieme di credenziali delle chiavi del cliente. KeyVaultProperties (obbligatorio)
stato Indica se la crittografia è abilitata o meno per l'area di lavoro. 'Disabilitato'
'Enabled' (obbligatorio)

Identità

Nome Descrizione Valore
digitare Tipo di identità. 'SystemAssigned'

KeyVaultProperties

Nome Descrizione Valore
identityClientId Per un uso futuro: ID client dell'identità che verrà usato per accedere all'insieme di credenziali delle chiavi. corda
keyIdentifier URI dell'insieme di credenziali delle chiavi per accedere alla chiave di crittografia. stringa (obbligatorio)
keyVaultArmId ArmId dell'insieme di credenziali delle chiavi in cui è presente la chiave di crittografia di proprietà del cliente. stringa (obbligatorio)

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces

Nome Descrizione Valore
identità Identità della risorsa. Identità
ubicazione Specifica la posizione della risorsa. corda
nome Nome della risorsa stringa (obbligatorio)
proprietà Proprietà dell'area di lavoro di Machine Learning. WorkspaceProperties
Sku SKU dell'area di lavoro. Sku
Tag Tag delle risorse Dizionario di nomi e valori di tag.
digitare Tipo di risorsa "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2020-01-01"

ResourceTags

Nome Descrizione Valore

Sku

Nome Descrizione Valore
nome Nome dello SKU corda
livello Livello dello SKU, ad esempio Basic o Enterprise corda

WorkspaceProperties

Nome Descrizione Valore
applicationInsights ID ARM di Application Insights associato a questa area di lavoro. Non è possibile modificarla dopo la creazione dell'area di lavoro corda
containerRegistry ID ARM del registro contenitori associato a questa area di lavoro. Non è possibile modificarla dopo la creazione dell'area di lavoro corda
descrizione Descrizione dell'area di lavoro. corda
discoveryUrl URL del servizio di individuazione per identificare gli endpoint a livello di area per i servizi di sperimentazione di Machine Learning corda
codifica Impostazioni di crittografia dell'area di lavoro di Azure ML. EncryptionProperty
friendlyName Nome descrittivo per questa area di lavoro. Nome modificabile corda
hbiWorkspace Flag per segnalare i dati HBI nell'area di lavoro e ridurre i dati di diagnostica raccolti dal servizio Bool
keyVault ID ARM dell'insieme di credenziali delle chiavi associato a questa area di lavoro. Non è possibile modificarla dopo la creazione dell'area di lavoro corda
storageAccount ID ARM dell'account di archiviazione associato a questa area di lavoro. Non è possibile modificarla dopo la creazione dell'area di lavoro corda