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Libreria client di Azure Machine Learning Compute Management per JavaScript - versione 3.0.0-beta.3

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Questo pacchetto contiene un SDK isomorfico (eseguito sia in Node.js che nei browser) per il client di Gestione di calcolo di Azure Machine Learning.

Queste API consentono agli utenti finali di operare sulle risorse di calcolo di Azure Machine Learning. Supportano le operazioni seguenti:

  • Creare o aggiornare un cluster
  • Ottenere un cluster
  • Applicare patch a un cluster
  • Eliminazione di un cluster
  • Ottenere chiavi per un cluster
  • Verificare se gli aggiornamenti sono disponibili per i servizi di sistema in un cluster
  • Aggiornare i servizi di sistema in un cluster
  • Ottenere tutti i cluster in un gruppo di risorse
  • Ottenere tutti i cluster in una sottoscrizione

Codice | sorgente Pacchetto (NPM) | Documentazione di | riferimento sulle API Campioni

Introduzione

Ambienti attualmente supportati

Per altre informazioni, vedere i criteri di supporto.

Prerequisiti

Installare il pacchetto @azure/arm-machinelearningcompute

Installare la libreria client di Gestione del calcolo di Azure Machine Learning per JavaScript con npm:

npm install @azure/arm-machinelearningcompute

Creare e autenticare un oggetto MachineLearningComputeManagementClient

Per creare un oggetto client per accedere all'API Gestione calcolo di Azure Machine Learning, sarà necessario disporre endpoint della risorsa di Gestione calcolo di Azure Machine Learning e di un credentialoggetto . Il client di Gestione calcolo di Azure Machine Learning può usare le credenziali di Azure Active Directory per l'autenticazione. È possibile trovare l'endpoint per la risorsa Gestione calcolo di Azure Machine Learning nel portale di Azure.

È possibile eseguire l'autenticazione con Azure Active Directory usando una credenziale dalla libreria di @azure/identità o da un token AAD esistente.

Per usare il provider DefaultAzureCredential illustrato di seguito o altri provider di credenziali forniti con Azure SDK, installare il @azure/identity pacchetto:

npm install @azure/identity

Sarà anche necessario registrare una nuova applicazione AAD e concedere l'accesso a Azure Machine Learning Compute Management assegnando il ruolo appropriato all'entità servizio (nota: i ruoli come "Owner" non concederanno le autorizzazioni necessarie). Impostare i valori dell'ID client, dell'ID tenant e del segreto client dell'applicazione AAD come variabili di ambiente: AZURE_CLIENT_ID, AZURE_TENANT_IDAZURE_CLIENT_SECRET.

Per altre informazioni su come creare un'applicazione Azure AD, vedere questa guida.

const { MachineLearningComputeManagementClient } = require("@azure/arm-machinelearningcompute");
const { DefaultAzureCredential } = require("@azure/identity");
// For client-side applications running in the browser, use InteractiveBrowserCredential instead of DefaultAzureCredential. See https://aka.ms/azsdk/js/identity/examples for more details.

const subscriptionId = "00000000-0000-0000-0000-000000000000";
const client = new MachineLearningComputeManagementClient(new DefaultAzureCredential(), subscriptionId);

// For client-side applications running in the browser, use this code instead:
// const credential = new InteractiveBrowserCredential({
//   tenantId: "<YOUR_TENANT_ID>",
//   clientId: "<YOUR_CLIENT_ID>"
// });
// const client = new MachineLearningComputeManagementClient(credential, subscriptionId);

JavaScript Bundle

Per usare questa libreria client nel browser, è prima necessario usare un bundler. Per informazioni dettagliate su come eseguire questa operazione, vedere la documentazione di raggruppamento.

Concetti chiave

MachineLearningComputeManagementClient

MachineLearningComputeManagementClient è l'interfaccia primaria per gli sviluppatori che usano la libreria client di Gestione del calcolo di Azure Machine Learning. Esplorare i metodi in questo oggetto client per comprendere le diverse funzionalità del servizio Azure Machine Learning Compute Management a cui è possibile accedere.

Risoluzione dei problemi

Registrazione

L'abilitazione della registrazione consente di individuare informazioni utili sugli errori. Per visualizzare un log di richieste e risposte HTTP, impostare la variabile di ambiente AZURE_LOG_LEVEL su info. In alternativa, la registrazione può essere abilitata in fase di esecuzione chiamando setLogLevel in @azure/logger:

const { setLogLevel } = require("@azure/logger");
setLogLevel("info");

Per istruzioni più dettagliate su come abilitare i log, è possibile esaminare la documentazione del pacchetto @azure/logger.

Passaggi successivi

Per esempi dettagliati su come usare questa libreria, vedere la directory degli esempi .

Contributo

Per contribuire a questa libreria, leggere la guida ai contributi per altre informazioni su come compilare e testare il codice.

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