Delen via


Azure Machine Learning-werkruimten beheren met Behulp van Azure PowerShell

Gebruik de Azure PowerShell-module voor Azure Machine Learning om uw Azure Machine Learning-werkruimten te maken en te beheren. Zie de naslagdocumentatie voor Az.MachineLearningServices voor een volledige lijst van de Azure PowerShell-cmdlets voor Azure Machine Learning.

U kunt ook werkruimten beheren met behulp van de Azure CLI, Azure Portal en Python SDK, of via de VS Code-extensie.

Vereisten

Aanmelden bij Azure

Meld u aan bij uw Azure-abonnement met de opdracht Connect-AzAccount en volg de instructies op het scherm.

Connect-AzAccount

Als u niet weet welke locatie u kunt gebruiken, kunt u een lijst met de beschikbare locaties weergeven. Geef de lijst met locaties weer met behulp van het volgende codevoorbeeld, en zoek de locatie die u wilt gebruiken. In dit voorbeeld wordt eastus gebruikt. Sla de locatie op in een variabele en gebruik de variabele zodat u de locatie op één plek kunt wijzigen.

Get-AzLocation | Select-Object -Property Location
$Location = 'eastus'

Een brongroep maken

Maak een Azure-resourcegroep met behulp van de opdracht New-AzResourceGroup. Een resourcegroep is een logische container waarin Azure-resources worden geïmplementeerd en beheerd.

$ResourceGroup = 'MyResourceGroup'
New-AzResourceGroup -Name $ResourceGroup -Location $Location

Afhankelijkheidsbronnen maken

Een Azure Machine Learning-werkruimte is afhankelijk van de volgende Azure-resources:

  • Analyses van toepassingen
  • Azure Key Vault
  • Azure-opslagaccount

Gebruik de volgende opdrachten om deze resources te maken en de Azure Resource Manager-id voor elk van deze resources op te halen:

Notitie

De Resourceprovider Microsoft.Insights moet zijn geregistreerd voor uw abonnement voordat u de volgende opdrachten uitvoert. Dit is een eenmalige registratie. Gebruik Register-AzResourceProvider -ProviderNamespace Microsoft.Insights dit om de registratie uit te voeren.

  1. Maak het Application Insights-exemplaar:

    $AppInsights = 'MyAppInsights'
    New-AzApplicationInsights -Name $AppInsights -ResourceGroupName $ResourceGroup -Location $Location
    $appid = (Get-AzResource -Name $AppInsights -ResourceGroupName $ResourceGroup).ResourceId
    
    
  2. Maak de Azure Key Vault:

    Belangrijk

    Elke sleutelkluis moet een unieke naam hebben. Vervang MyKeyVault door de naam van uw sleutelkluis in het volgende voorbeeld.

    $KeyVault = 'MyKeyVault'
    New-AzKeyVault -Name $KeyVault -ResourceGroupName $ResourceGroup -Location $Location
    $kvid = (Get-AzResource -Name $KeyVault -ResourceGroupName $ResourceGroup).ResourceId
    
    
  3. Maak het Azure Storage-account:

    Belangrijk

    Elk opslagaccount moet een unieke naam hebben. Vervang MyStorage door de naam van uw opslagaccount in het volgende voorbeeld. U kunt Get-AzStorageAccountNameAvailability -Name 'YourUniqueName' de naam controleren voordat u het volgende voorbeeld uitvoert.

    $Storage = 'MyStorage'
    
    $storageParams = @{
      Name = $Storage
      ResourceGroupName = $ResourceGroup
      Location = $Location
      SkuName = 'Standard_LRS'
      Kind = 'StorageV2'
    }
    New-AzStorageAccount @storageParams
    
    $storeid = (Get-AzResource -Name $Storage -ResourceGroupName $ResourceGroup).ResourceId
    
    

Een werkruimte maken

Notitie

De resourceprovider Microsoft.MachineLearningServices moet zijn geregistreerd voor uw abonnement voordat u de volgende opdrachten uitvoert. Dit is een eenmalige registratie. Gebruik Register-AzResourceProvider -ProviderNamespace Microsoft.MachineLearningServices dit om de registratie uit te voeren.

Met de volgende opdracht wordt de werkruimte gemaakt en geconfigureerd voor het gebruik van de services die u eerder hebt gemaakt. Ook wordt de werkruimte geconfigureerd voor het gebruik van een door het systeem toegewezen beheerde identiteit, die wordt gebruikt voor toegang tot deze services. Zie het artikel Verificatie instellen voor andere services voor meer informatie over het gebruik van beheerde identiteiten met Azure Machine Learning.

$Workspace = 'MyWorkspace'
$mlWorkspaceParams = @{
  Name = $Workspace
  ResourceGroupName = $ResourceGroup
  Location = $Location
  ApplicationInsightID = $appid
  KeyVaultId = $kvid
  StorageAccountId = $storeid
  IdentityType = 'SystemAssigned'
}
New-AzMLWorkspace @mlWorkspaceParams

Werkruimtegegevens ophalen

Gebruik de volgende opdracht om een lijst met werkruimten op te halen:

Get-AzMLWorkspace

Als u informatie over een specifieke werkruimte wilt ophalen, geeft u de naam en resourcegroepgegevens op:

Get-AzMLWorkspace -Name $Workspace -ResourceGroupName $ResourceGroup

Een werkruimte verwijderen

Waarschuwing

Als voorlopig verwijderen is ingeschakeld voor de werkruimte, kan deze na verwijdering worden hersteld. Als voorlopig verwijderen niet is ingeschakeld of u de optie selecteert om de werkruimte permanent te verwijderen, kan deze niet worden hersteld. Zie Een verwijderde werkruimte herstellen voor meer informatie.

Als u een werkruimte wilt verwijderen nadat deze niet meer nodig is, gebruikt u de volgende opdracht:

Remove-AzMLWorkspace -Name $Workspace -ResourceGroupName $ResourceGroup

Belangrijk

Als u een werkruimte verwijdert, wordt het inzicht in de toepassing, het opslagaccount, de sleutelkluis of het containerregister dat door de werkruimte wordt gebruikt, niet verwijderd.

U kunt ook de resourcegroep verwijderen, waarmee de werkruimte en alle andere Azure-resources in de resourcegroep worden verwijderd. Gebruik de volgende opdracht om de resourcegroep te verwijderen:

Remove-AzResourceGroup -Name $ResourceGroup

Volgende stappen

Zie Diagnostische gegevens over werkruimten gebruiken om te controleren op problemen met uw werkruimte.

Zie Een werkruimte verplaatsen naar een nieuw Azure-abonnement voor meer informatie over het verplaatsen van een werkruimte.

Zie Beheer van beveiligingsproblemen voor informatie over het up-to-date houden van Azure Machine Learning met de nieuwste beveiligingsupdates.

Zie de zelfstudie over Azure Machine Learning in een dag voor meer informatie over het trainen van een ML-model met uw werkruimte.