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

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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' = {
  name: 'string'
  location: 'string'
  tags: {
    tagName1: 'tagValue1'
    tagName2: 'tagValue2'
  }
  identity: {
    type: 'SystemAssigned'
  }
  properties: {
    applicationInsights: 'string'
    containerRegistry: 'string'
    description: 'string'
    discoveryUrl: 'string'
    friendlyName: 'string'
    keyVault: 'string'
    storageAccount: 'string'
  }
}

プロパティ値

workspaces

名前	形容	価値
名前	リソース名	string (必須) 文字制限: 3 ~ 33 有効な文字: 英数字、ハイフン、アンダースコア。
場所	リソースの場所を指定します。	糸
タグ	キーと値のペアとして定義されたリソース タグが含まれています。	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
同一性	リソースの ID。	Identity
プロパティ	機械学習ワークスペースのプロパティ。	WorkspaceProperties

同一性

名前	形容	価値
種類	ID の種類。	'SystemAssigned'

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 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
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。
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 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。
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。
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 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。
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、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 (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 (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。
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。

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",
  "location": "string",
  "tags": {
    "tagName1": "tagValue1",
    "tagName2": "tagValue2"
  },
  "identity": {
    "type": "SystemAssigned"
  },
  "properties": {
    "applicationInsights": "string",
    "containerRegistry": "string",
    "description": "string",
    "discoveryUrl": "string",
    "friendlyName": "string",
    "keyVault": "string",
    "storageAccount": "string"
  }
}

プロパティ値

workspaces

名前	形容	価値
種類	リソースの種類	'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces'
apiVersion	リソース API のバージョン	'2018-11-19'
名前	リソース名	string (必須) 文字制限: 3 ~ 33 有効な文字: 英数字、ハイフン、アンダースコア。
場所	リソースの場所を指定します。	糸
タグ	キーと値のペアとして定義されたリソース タグが含まれています。	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
同一性	リソースの ID。	Identity
プロパティ	機械学習ワークスペースのプロパティ。	WorkspaceProperties

同一性

名前	形容	価値
種類	ID の種類。	'SystemAssigned'

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 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
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。
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 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。
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。
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 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。
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、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 (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 (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。
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。

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"
  location = "string"
  parent_id = "string"
  tags = {
    tagName1 = "tagValue1"
    tagName2 = "tagValue2"
  }
  identity {
    type = "SystemAssigned"
  }
  body = jsonencode({
    properties = {
      applicationInsights = "string"
      containerRegistry = "string"
      description = "string"
      discoveryUrl = "string"
      friendlyName = "string"
      keyVault = "string"
      storageAccount = "string"
    }
  })
}

プロパティ値

workspaces

名前	形容	価値
種類	リソースの種類	"Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2018-11-19"
名前	リソース名	string (必須) 文字制限: 3 ~ 33 有効な文字: 英数字、ハイフン、アンダースコア。
場所	リソースの場所を指定します。	糸
parent_id	リソース グループにデプロイするには、そのリソース グループの ID を使用します。	string (必須)
タグ	キーと値のペアとして定義されたリソース タグが含まれています。	タグ名と値のディクショナリ。
同一性	リソースの ID。	Identity
プロパティ	機械学習ワークスペースのプロパティ。	WorkspaceProperties

同一性

名前	形容	価値
種類	ID の種類。	"SystemAssigned"

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