Set di identità assegnate dall'utente associate alla risorsa. Le chiavi del dizionario userAssignedIdentities saranno ID risorsa ARM nel formato : '/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/{identityName}. I valori del dizionario possono essere oggetti vuoti ({}) nelle richieste.
Se lo SKU supporta l'aumento o l'aumento del numero di istanze, è necessario includere l'intero della capacità. Se non è possibile aumentare o ridurre il numero di istanze per la risorsa, potrebbe essere omesso.
Int
famiglia
Se il servizio ha generazioni diverse di hardware, per lo stesso SKU, è possibile acquisire qui.
corda
nome
Nome dello SKU. Ad esempio - P3. Si tratta in genere di un codice lettera+numero
stringa (obbligatorio)
grandezza
Dimensioni dello SKU. Quando il campo nome è la combinazione di livello e un altro valore, si tratta del codice autonomo.
corda
livello
Questo campo deve essere implementato dal provider di risorse se il servizio ha più di un livello, ma non è necessario in un PUT.
'Basic' 'Free' 'Premium' 'Standard'
UserAssignedIdentities
Nome
Descrizione
Valore
UserAssignedIdentity
Nome
Descrizione
Valore
WorkspaceProperties
Nome
Descrizione
Valore
allowPublicAccessWhenBehindVnet
Flag per indicare se consentire l'accesso pubblico quando si è dietro la rete virtuale.
Bool
applicationInsights
ID ARM di Application Insights associato a questa area di lavoro.
corda
containerRegistry
ID ARM del registro contenitori associato a questa 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Set di identità assegnate dall'utente associate alla risorsa. Le chiavi del dizionario userAssignedIdentities saranno ID risorsa ARM nel formato : '/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/{identityName}. I valori del dizionario possono essere oggetti vuoti ({}) nelle richieste.
Se lo SKU supporta l'aumento o l'aumento del numero di istanze, è necessario includere l'intero della capacità. Se non è possibile aumentare o ridurre il numero di istanze per la risorsa, potrebbe essere omesso.
Int
famiglia
Se il servizio ha generazioni diverse di hardware, per lo stesso SKU, è possibile acquisire qui.
corda
nome
Nome dello SKU. Ad esempio - P3. Si tratta in genere di un codice lettera+numero
stringa (obbligatorio)
grandezza
Dimensioni dello SKU. Quando il campo nome è la combinazione di livello e un altro valore, si tratta del codice autonomo.
corda
livello
Questo campo deve essere implementato dal provider di risorse se il servizio ha più di un livello, ma non è necessario in un PUT.
'Basic' 'Free' 'Premium' 'Standard'
UserAssignedIdentities
Nome
Descrizione
Valore
UserAssignedIdentity
Nome
Descrizione
Valore
WorkspaceProperties
Nome
Descrizione
Valore
allowPublicAccessWhenBehindVnet
Flag per indicare se consentire l'accesso pubblico quando si è dietro la rete virtuale.
Bool
applicationInsights
ID ARM di Application Insights associato a questa area di lavoro.
corda
containerRegistry
ID ARM del registro contenitori associato a questa 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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
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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Set di identità assegnate dall'utente associate alla risorsa. Le chiavi del dizionario userAssignedIdentities saranno ID risorsa ARM nel formato : '/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/{identityName}. I valori del dizionario possono essere oggetti vuoti ({}) nelle richieste.
Se lo SKU supporta l'aumento o l'aumento del numero di istanze, è necessario includere l'intero della capacità. Se non è possibile aumentare o ridurre il numero di istanze per la risorsa, potrebbe essere omesso.
Int
famiglia
Se il servizio ha generazioni diverse di hardware, per lo stesso SKU, è possibile acquisire qui.
corda
nome
Nome dello SKU. Ad esempio - P3. Si tratta in genere di un codice lettera+numero
stringa (obbligatorio)
grandezza
Dimensioni dello SKU. Quando il campo nome è la combinazione di livello e un altro valore, si tratta del codice autonomo.
corda
livello
Questo campo deve essere implementato dal provider di risorse se il servizio ha più di un livello, ma non è necessario in un PUT.
'Basic' 'Free' 'Premium' 'Standard'
UserAssignedIdentities
Nome
Descrizione
Valore
UserAssignedIdentity
Nome
Descrizione
Valore
WorkspaceProperties
Nome
Descrizione
Valore
allowPublicAccessWhenBehindVnet
Flag per indicare se consentire l'accesso pubblico quando si è dietro la rete virtuale.
Bool
applicationInsights
ID ARM di Application Insights associato a questa area di lavoro.
corda
containerRegistry
ID ARM del registro contenitori associato a questa 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.
