Microsoft.MachineLearningServices ワークスペース 2019-06-01
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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
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@2019-06-01' = {
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 |
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 |
使用例
Azure 検証済みモジュール
次の Azure 検証済みモジュール を使用して、このリソースの種類をデプロイできます。
| モジュール | 形容 |
|---|---|
| Machine Learning Services ワークスペース | Machine Learning Services ワークスペースの AVM リソース モジュール |
Azure クイック スタートのサンプル
次 Azure クイック スタート テンプレート、このリソースの種類をデプロイするための Bicep サンプルが含まれています。
| Bicep ファイル | 形容 |
|---|---|
| Azure AI Studio の基本的なセットアップ を |
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 |
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 |
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 |
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 |
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 |
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。 |
| 基本的なエージェント セットアップ API キーの | この一連のテンプレートでは、AI サービス/AOAI 接続の API キー認証を使用して、基本的なセットアップで Azure AI エージェント サービスを設定する方法を示します。 エージェントは、Microsoft が完全に管理するマルチテナント検索リソースとストレージ リソースを使用します。 これらの基になる Azure リソースを表示または制御することはできません。 |
| 基本的なエージェントセットアップ ID の | この一連のテンプレートは、AI サービス/AOAI 接続のマネージド ID 認証を使用して、基本的なセットアップで Azure AI エージェント サービスを設定する方法を示しています。 エージェントは、Microsoft が完全に管理するマルチテナント検索リソースとストレージ リソースを使用します。 これらの基になる Azure リソースを表示または制御することはできません。 |
| 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。 |
| ユーザー マネージド ID を使用してネットワークセキュリティで保護されたエージェントを する | この一連のテンプレートでは、AI サービス/AOAI 接続用のユーザー マネージド ID 認証とプライベート ネットワーク リンクを使用して仮想ネットワーク分離を使用して Azure AI エージェント サービスを設定し、エージェントをセキュリティで保護されたデータに接続する方法を示します。 |
| Standard Agent Setup | この一連のテンプレートは、標準セットアップで Azure AI Agent Service を設定する方法を示しています。つまり、プロジェクト/ハブ接続のマネージド ID 認証とパブリック インターネット アクセスが有効になっています。 エージェントは、顧客所有のシングルテナント検索およびストレージ リソースを使用します。 このセットアップでは、これらのリソースを完全に制御して表示できますが、使用量に基づいてコストが発生します。 |
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
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": "2019-06-01",
"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 | '2019-06-01' |
| 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 |
| 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 |
使用例
Azure クイック スタート テンプレート
このリソースの種類 デプロイする Azure クイック スタート テンプレート 次に示します。
| テンプレート | 形容 |
|---|---|
| Azure AI Studio の基本的なセットアップ を Azure |
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 Azure |
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 Azure |
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 |
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 |
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 Azure |
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 Azure |
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 Azure |
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 |
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 |
|
基本的なエージェント セットアップ API キーの Azure にデプロイする |
この一連のテンプレートでは、AI サービス/AOAI 接続の API キー認証を使用して、基本的なセットアップで Azure AI エージェント サービスを設定する方法を示します。 エージェントは、Microsoft が完全に管理するマルチテナント検索リソースとストレージ リソースを使用します。 これらの基になる Azure リソースを表示または制御することはできません。 |
| 基本的なエージェントセットアップ ID の Azure にデプロイする |
この一連のテンプレートは、AI サービス/AOAI 接続のマネージド ID 認証を使用して、基本的なセットアップで Azure AI エージェント サービスを設定する方法を示しています。 エージェントは、Microsoft が完全に管理するマルチテナント検索リソースとストレージ リソースを使用します。 これらの基になる Azure リソースを表示または制御することはできません。 |
|
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 |
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。 |
| ユーザー マネージド ID を使用してネットワークセキュリティで保護されたエージェントを する Azure にデプロイする |
この一連のテンプレートでは、AI サービス/AOAI 接続用のユーザー マネージド ID 認証とプライベート ネットワーク リンクを使用して仮想ネットワーク分離を使用して Azure AI エージェント サービスを設定し、エージェントをセキュリティで保護されたデータに接続する方法を示します。 |
|
Standard Agent Setup Azure にデプロイする |
この一連のテンプレートは、標準セットアップで Azure AI Agent Service を設定する方法を示しています。つまり、プロジェクト/ハブ接続のマネージド ID 認証とパブリック インターネット アクセスが有効になっています。 エージェントは、顧客所有のシングルテナント検索およびストレージ リソースを使用します。 このセットアップでは、これらのリソースを完全に制御して表示できますが、使用量に基づいてコストが発生します。 |
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
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@2019-06-01"
name = "string"
identity = {
type = "SystemAssigned"
}
location = "string"
tags = {
{customized property} = "string"
}
body = jsonencode({
properties = {
applicationInsights = "string"
containerRegistry = "string"
description = "string"
discoveryUrl = "string"
friendlyName = "string"
keyVault = "string"
storageAccount = "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@2019-06-01" |
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 |
使用例
Azure 検証済みモジュール
次の Azure 検証済みモジュール を使用して、このリソースの種類をデプロイできます。
| モジュール | 形容 |
|---|---|
| Machine Learning Services ワークスペース | Machine Learning Services ワークスペースの AVM リソース モジュール |