Microsoft.MachineLearningServices ワークスペース 2018-11-19

• 最新
• 2024-10-01
• 2024-10-01-preview
• 2024-07-01-preview
• 2024-04-01
• 2024-04-01-preview
• 2024-01-01-preview
• 2023-10-01
• 2023-08-01-preview
• 2023-06-01-preview
• 2023-04-01
• 2023-04-01-preview
• 2023-02-01-preview
• 2022-12-01-preview
• 2022-10-01
• 2022-10-01-preview
• 2022-06-01-preview
• 2022-05-01
• 2022-02-01-preview
• 2022-01-01-preview
• 2021-07-01
• 2021-04-01
• 2021-03-01-preview
• 2021-01-01
• 2020-09-01-preview
• 2020-08-01
• 2020-06-01
• 2020-05-15-preview
• 2020-05-01-preview
• 2020-04-01
• 2020-03-01
• 2020-02-18-preview
• 2020-01-01
• 2019-11-01
• 2019-06-01
• 2019-05-01
• 2018-11-19
• 2018-03-01-preview

Bicep リソース定義

ワークスペース リソースの種類は、次を対象とする操作でデプロイできます。

• リソース グループの - リソース グループのデプロイ コマンド 参照

各 API バージョンで変更されたプロパティの一覧については、変更ログの参照してください。

リソースの形式

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces リソースを作成するには、次の Bicep をテンプレートに追加します。

resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2018-11-19' = {
  identity: {
    type: 'SystemAssigned'
  }
  location: 'string'
  name: 'string'
  properties: {
    applicationInsights: 'string'
    containerRegistry: 'string'
    description: 'string'
    discoveryUrl: 'string'
    friendlyName: 'string'
    keyVault: 'string'
    storageAccount: 'string'
  }
  tags: {
    {customized property}: 'string'
  }
}

プロパティ値

同一性

名前	形容	価値
種類	ID の種類。	'SystemAssigned'

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces

名前	形容	価値
同一性	リソースの ID。	Identity
場所	リソースの場所を指定します。	糸
名前	リソース名	string (必須)
プロパティ	機械学習ワークスペースのプロパティ。	WorkspaceProperties
タグ	リソース タグ	タグ名と値のディクショナリ。 テンプレート の タグを参照してください

ResourceTags

名前	形容	価値

WorkspaceProperties

名前	形容	価値
applicationInsights	このワークスペースに関連付けられているアプリケーション分析情報の ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません	糸
containerRegistry	このワークスペースに関連付けられているコンテナー レジストリの ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません	糸
形容	このワークスペースの説明。	糸
discoveryUrl	機械学習実験サービスのリージョン エンドポイントを識別するための探索サービスの URL	糸
friendlyName	このワークスペースのフレンドリ名。 この名前は変更可能	糸
keyVault	このワークスペースに関連付けられているキー コンテナーの ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません	糸
storageAccount	このワークスペースに関連付けられているストレージ アカウントの ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません	糸

クイック スタートのサンプル

次のクイック スタート サンプルでは、このリソースの種類をデプロイします。

Bicep ファイル	形容
Azure AI Studio の基本的なセットアップ を する	この一連のテンプレートは、基本的なセットアップで Azure AI Studio を設定する方法を示しています。つまり、パブリック インターネット アクセスが有効になっている場合、暗号化用の Microsoft マネージド キーと、AI リソースの Microsoft マネージド ID 構成を使用します。
Azure AI Studio の基本的なセットアップ を する	この一連のテンプレートは、基本的なセットアップで Azure AI Studio を設定する方法を示しています。つまり、パブリック インターネット アクセスが有効になっている場合、暗号化用の Microsoft マネージド キーと、AI リソースの Microsoft マネージド ID 構成を使用します。
Azure AI Studio の基本的なセットアップ を する	この一連のテンプレートは、基本的なセットアップで Azure AI Studio を設定する方法を示しています。つまり、パブリック インターネット アクセスが有効になっている場合、暗号化用の Microsoft マネージド キーと、AI リソースの Microsoft マネージド ID 構成を使用します。
Azure AI Studio ネットワーク制限付き の	この一連のテンプレートでは、暗号化に Microsoft マネージド キーを使用し、AI リソースの Microsoft マネージド ID 構成を使用して、プライベート リンクとエグレスを無効にして Azure AI Studio を設定する方法を示します。
Azure AI Studio ネットワーク制限付き の	この一連のテンプレートでは、暗号化に Microsoft マネージド キーを使用し、AI リソースの Microsoft マネージド ID 構成を使用して、プライベート リンクとエグレスを無効にして Azure AI Studio を設定する方法を示します。
Microsoft Entra ID 認証 を使用して Azure AI Studio を する	この一連のテンプレートは、Azure AI サービスや Azure Storage などの依存リソースに対して Microsoft Entra ID 認証を使用して Azure AI Studio を設定する方法を示しています。
Azure Machine Learning のエンド ツー エンドのセキュリティで保護されたセットアップ を する	この Bicep テンプレートのセットは、セキュリティで保護されたセットアップで Azure Machine Learning をエンド ツー エンドで設定する方法を示しています。 この参照実装には、ワークスペース、コンピューティング クラスター、コンピューティング インスタンス、接続されたプライベート AKS クラスターが含まれます。
Azure Machine Learning のエンド ツー エンドのセキュリティで保護されたセットアップ (レガシ) を する	この Bicep テンプレートのセットは、セキュリティで保護されたセットアップで Azure Machine Learning をエンド ツー エンドで設定する方法を示しています。 この参照実装には、ワークスペース、コンピューティング クラスター、コンピューティング インスタンス、接続されたプライベート AKS クラスターが含まれます。
プライベート IP アドレスを使用して AKS コンピューティング ターゲットを作成	このテンプレートでは、プライベート IP アドレスを使用して、特定の Azure Machine Learning サービス ワークスペースに AKS コンピューティング ターゲットを作成します。
Azure Machine Learning service ワークスペース を作成する	このデプロイ テンプレートでは、Azure Machine Learning ワークスペースとそれに関連するリソース (Azure Key Vault、Azure Storage、Azure Application Insights、Azure Container Registry など) を指定します。 この構成では、Azure Machine Learning の使用を開始するために必要な最小限のリソース セットについて説明します。
Azure Machine Learning Service ワークスペース (CMK) を作成する	このデプロイ テンプレートでは、暗号化キーを使用してサービス側の暗号化を使用して Azure Machine Learning ワークスペースを作成する方法を指定します。
Azure Machine Learning Service ワークスペース (CMK) を作成する	このデプロイ テンプレートでは、Azure Machine Learning ワークスペースとそれに関連するリソース (Azure Key Vault、Azure Storage、Azure Application Insights、Azure Container Registry など) を指定します。 この例では、カスタマー マネージド暗号化キーを使用した暗号化のために Azure Machine Learning を構成する方法を示します。
Azure Machine Learning service ワークスペース (レガシ) を作成する	このデプロイ テンプレートでは、Azure Machine Learning ワークスペースとそれに関連するリソース (Azure Key Vault、Azure Storage、Azure Application Insights、Azure Container Registry など) を指定します。 この構成では、ネットワーク分離セットアップで Azure Machine Learning の使用を開始するために必要なリソースのセットについて説明します。
Azure Machine Learning service ワークスペース (vnet) を作成する	このデプロイ テンプレートでは、Azure Machine Learning ワークスペースとそれに関連するリソース (Azure Key Vault、Azure Storage、Azure Application Insights、Azure Container Registry など) を指定します。 この構成では、ネットワーク分離セットアップで Azure Machine Learning の使用を開始するために必要なリソースのセットについて説明します。
マネージド仮想ネットワーク を使用して Secure Azure AI Studio をデプロイする	このテンプレートは、堅牢なネットワークと ID のセキュリティ制限を使用して、セキュリティで保護された Azure AI Studio 環境を作成します。

ARM テンプレート リソース定義

ワークスペース リソースの種類は、次を対象とする操作でデプロイできます。

• リソース グループの - リソース グループのデプロイ コマンド 参照

各 API バージョンで変更されたプロパティの一覧については、変更ログの参照してください。

リソースの形式

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces リソースを作成するには、次の JSON をテンプレートに追加します。

{
  "type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces",
  "apiVersion": "2018-11-19",
  "name": "string",
  "identity": {
    "type": "SystemAssigned"
  },
  "location": "string",
  "properties": {
    "applicationInsights": "string",
    "containerRegistry": "string",
    "description": "string",
    "discoveryUrl": "string",
    "friendlyName": "string",
    "keyVault": "string",
    "storageAccount": "string"
  },
  "tags": {
    "{customized property}": "string"
  }
}

プロパティ値

同一性

名前	形容	価値
種類	ID の種類。	'SystemAssigned'

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces

名前	形容	価値
apiVersion	API のバージョン	'2018-11-19'
同一性	リソースの ID。	Identity
場所	リソースの場所を指定します。	糸
名前	リソース名	string (必須)
プロパティ	機械学習ワークスペースのプロパティ。	WorkspaceProperties
タグ	リソース タグ	タグ名と値のディクショナリ。 テンプレート の タグを参照してください
種類	リソースの種類	'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces'

ResourceTags

名前	形容	価値

WorkspaceProperties

名前	形容	価値
applicationInsights	このワークスペースに関連付けられているアプリケーション分析情報の ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません	糸
containerRegistry	このワークスペースに関連付けられているコンテナー レジストリの ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません	糸
形容	このワークスペースの説明。	糸
discoveryUrl	機械学習実験サービスのリージョン エンドポイントを識別するための探索サービスの URL	糸
friendlyName	このワークスペースのフレンドリ名。 この名前は変更可能	糸
keyVault	このワークスペースに関連付けられているキー コンテナーの ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません	糸
storageAccount	このワークスペースに関連付けられているストレージ アカウントの ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません	糸

クイック スタート テンプレート

次のクイック スタート テンプレートでは、このリソースの種類をデプロイします。

テンプレート	形容
Azure AI Studio の基本的なセットアップ を する Azure にデプロイする	この一連のテンプレートは、基本的なセットアップで Azure AI Studio を設定する方法を示しています。つまり、パブリック インターネット アクセスが有効になっている場合、暗号化用の Microsoft マネージド キーと、AI リソースの Microsoft マネージド ID 構成を使用します。
Azure AI Studio の基本的なセットアップ を する Azure にデプロイする	この一連のテンプレートは、基本的なセットアップで Azure AI Studio を設定する方法を示しています。つまり、パブリック インターネット アクセスが有効になっている場合、暗号化用の Microsoft マネージド キーと、AI リソースの Microsoft マネージド ID 構成を使用します。
Azure AI Studio の基本的なセットアップ を する Azure にデプロイする	この一連のテンプレートは、基本的なセットアップで Azure AI Studio を設定する方法を示しています。つまり、パブリック インターネット アクセスが有効になっている場合、暗号化用の Microsoft マネージド キーと、AI リソースの Microsoft マネージド ID 構成を使用します。
Azure AI Studio ネットワーク制限付き の Azure にデプロイする	この一連のテンプレートでは、暗号化に Microsoft マネージド キーを使用し、AI リソースの Microsoft マネージド ID 構成を使用して、プライベート リンクとエグレスを無効にして Azure AI Studio を設定する方法を示します。
Azure AI Studio ネットワーク制限付き の Azure にデプロイする	この一連のテンプレートでは、暗号化に Microsoft マネージド キーを使用し、AI リソースの Microsoft マネージド ID 構成を使用して、プライベート リンクとエグレスを無効にして Azure AI Studio を設定する方法を示します。
Microsoft Entra ID 認証 を使用して Azure AI Studio を する Azure にデプロイする	この一連のテンプレートは、Azure AI サービスや Azure Storage などの依存リソースに対して Microsoft Entra ID 認証を使用して Azure AI Studio を設定する方法を示しています。
Azure Machine Learning のエンド ツー エンドのセキュリティで保護されたセットアップ を する Azure にデプロイする	この Bicep テンプレートのセットは、セキュリティで保護されたセットアップで Azure Machine Learning をエンド ツー エンドで設定する方法を示しています。 この参照実装には、ワークスペース、コンピューティング クラスター、コンピューティング インスタンス、接続されたプライベート AKS クラスターが含まれます。
Azure Machine Learning のエンド ツー エンドのセキュリティで保護されたセットアップ (レガシ) を する Azure にデプロイする	この Bicep テンプレートのセットは、セキュリティで保護されたセットアップで Azure Machine Learning をエンド ツー エンドで設定する方法を示しています。 この参照実装には、ワークスペース、コンピューティング クラスター、コンピューティング インスタンス、接続されたプライベート AKS クラスターが含まれます。
Azure Machine Learning ワークスペース の Azure にデプロイする	このテンプレートでは、暗号化されたストレージ アカウント、KeyVault、Applications Insights のログと共に、新しい Azure Machine Learning ワークスペースが作成されます
データストア & 複数のデータセットを含む AML ワークスペースを作成する Azure にデプロイする	このテンプレートでは、データストア & 複数のデータセットを含む Azure Machine Learning ワークスペースが作成されます。
プライベート IP アドレスを使用して AKS コンピューティング ターゲットを作成 Azure にデプロイする	このテンプレートでは、プライベート IP アドレスを使用して、特定の Azure Machine Learning サービス ワークスペースに AKS コンピューティング ターゲットを作成します。
Azure Machine Learning service ワークスペース を作成する Azure にデプロイする	このデプロイ テンプレートでは、Azure Machine Learning ワークスペースとそれに関連するリソース (Azure Key Vault、Azure Storage、Azure Application Insights、Azure Container Registry など) を指定します。 この構成では、Azure Machine Learning の使用を開始するために必要な最小限のリソース セットについて説明します。
Azure Machine Learning Service ワークスペース (CMK) を作成する Azure にデプロイする	このデプロイ テンプレートでは、暗号化キーを使用してサービス側の暗号化を使用して Azure Machine Learning ワークスペースを作成する方法を指定します。
Azure Machine Learning Service ワークスペース (CMK) を作成する Azure にデプロイする	このデプロイ テンプレートでは、Azure Machine Learning ワークスペースとそれに関連するリソース (Azure Key Vault、Azure Storage、Azure Application Insights、Azure Container Registry など) を指定します。 この例では、カスタマー マネージド暗号化キーを使用した暗号化のために Azure Machine Learning を構成する方法を示します。
Azure Machine Learning service ワークスペース (レガシ) を作成する Azure にデプロイする	このデプロイ テンプレートでは、Azure Machine Learning ワークスペースとそれに関連するリソース (Azure Key Vault、Azure Storage、Azure Application Insights、Azure Container Registry など) を指定します。 この構成では、ネットワーク分離セットアップで Azure Machine Learning の使用を開始するために必要なリソースのセットについて説明します。
Azure Machine Learning service ワークスペース (vnet) を作成する Azure にデプロイする	このデプロイ テンプレートでは、Azure Machine Learning ワークスペースとそれに関連するリソース (Azure Key Vault、Azure Storage、Azure Application Insights、Azure Container Registry など) を指定します。 この構成では、ネットワーク分離セットアップで Azure Machine Learning の使用を開始するために必要なリソースのセットについて説明します。
マネージド仮想ネットワーク を使用して Secure Azure AI Studio をデプロイする Azure にデプロイする	このテンプレートは、堅牢なネットワークと ID のセキュリティ制限を使用して、セキュリティで保護された Azure AI Studio 環境を作成します。

Terraform (AzAPI プロバイダー) リソース定義

ワークスペース リソースの種類は、次を対象とする操作でデプロイできます。

• リソース グループ

各 API バージョンで変更されたプロパティの一覧については、変更ログの参照してください。

リソースの形式

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces リソースを作成するには、次の Terraform をテンプレートに追加します。

resource "azapi_resource" "symbolicname" {
  type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2018-11-19"
  name = "string"
  identity = {
    type = "SystemAssigned"
  }
  location = "string"
  body = jsonencode({
    properties = {
      applicationInsights = "string"
      containerRegistry = "string"
      description = "string"
      discoveryUrl = "string"
      friendlyName = "string"
      keyVault = "string"
      storageAccount = "string"
    }
  })
  tags = {
    {customized property} = "string"
  }
}

プロパティ値

同一性

名前	形容	価値
種類	ID の種類。	'SystemAssigned'

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces

名前	形容	価値
同一性	リソースの ID。	Identity
場所	リソースの場所を指定します。	糸
名前	リソース名	string (必須)
プロパティ	機械学習ワークスペースのプロパティ。	WorkspaceProperties
タグ	リソース タグ	タグ名と値のディクショナリ。
種類	リソースの種類	"Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2018-11-19"

ResourceTags

名前	形容	価値

WorkspaceProperties

名前	形容	価値
applicationInsights	このワークスペースに関連付けられているアプリケーション分析情報の ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません	糸
containerRegistry	このワークスペースに関連付けられているコンテナー レジストリの ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません	糸
形容	このワークスペースの説明。	糸
discoveryUrl	機械学習実験サービスのリージョン エンドポイントを識別するための探索サービスの URL	糸
friendlyName	このワークスペースのフレンドリ名。 この名前は変更可能	糸
keyVault	このワークスペースに関連付けられているキー コンテナーの ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません	糸
storageAccount	このワークスペースに関連付けられているストレージ アカウントの ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません	糸