Deze set sjablonen laat zien hoe u Azure AI Studio instelt met de basisinstallatie, wat betekent dat openbare internettoegang is ingeschakeld, door Microsoft beheerde sleutels voor versleuteling en door Microsoft beheerde identiteitconfiguratie voor de AI-resource.
Deze set sjablonen laat zien hoe u Azure AI Studio instelt met de basisinstallatie, wat betekent dat openbare internettoegang is ingeschakeld, door Microsoft beheerde sleutels voor versleuteling en door Microsoft beheerde identiteitconfiguratie voor de AI-resource.
Deze set sjablonen laat zien hoe u Azure AI Studio instelt met de basisinstallatie, wat betekent dat openbare internettoegang is ingeschakeld, door Microsoft beheerde sleutels voor versleuteling en door Microsoft beheerde identiteitconfiguratie voor de AI-resource.
Deze set sjablonen laat zien hoe u Azure AI Studio instelt met private link en uitgaand verkeer uitgeschakeld, met behulp van door Microsoft beheerde sleutels voor versleuteling en door Microsoft beheerde identiteitsconfiguratie voor de AI-resource.
Deze set sjablonen laat zien hoe u Azure AI Studio instelt met private link en uitgaand verkeer uitgeschakeld, met behulp van door Microsoft beheerde sleutels voor versleuteling en door Microsoft beheerde identiteitsconfiguratie voor de AI-resource.
Deze set sjablonen laat zien hoe u Azure AI Studio instelt met Microsoft Entra ID-verificatie voor afhankelijke resources, zoals Azure AI Services en Azure Storage.
Deze set Bicep-sjablonen laat zien hoe u Azure Machine Learning end-to-end instelt in een veilige configuratie. Deze referentie-implementatie omvat de werkruimte, een rekencluster, een rekenproces en een gekoppeld privé-AKS-cluster.
Deze set Bicep-sjablonen laat zien hoe u Azure Machine Learning end-to-end instelt in een veilige configuratie. Deze referentie-implementatie omvat de werkruimte, een rekencluster, een rekenproces en een gekoppeld privé-AKS-cluster.
Met deze implementatiesjabloon geeft u een Azure Machine Learning-werkruimte en de bijbehorende resources op, waaronder Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights en Azure Container Registry. Deze configuratie beschrijft de minimale set resources die u nodig hebt om aan de slag te gaan met Azure Machine Learning.
een CMK- (Azure Machine Learning Service Workspace) maken
Deze implementatiesjabloon geeft aan hoe u een Azure Machine Learning-werkruimte maakt met versleuteling aan de servicezijde met behulp van uw versleutelingssleutels.
een CMK- (Azure Machine Learning Service Workspace) maken
Met deze implementatiesjabloon geeft u een Azure Machine Learning-werkruimte en de bijbehorende resources op, waaronder Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights en Azure Container Registry. In het voorbeeld ziet u hoe u Azure Machine Learning configureert voor versleuteling met een door de klant beheerde versleutelingssleutel.
Met deze implementatiesjabloon geeft u een Azure Machine Learning-werkruimte en de bijbehorende resources op, waaronder Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights en Azure Container Registry. In deze configuratie wordt de set resources beschreven die u nodig hebt om aan de slag te gaan met Azure Machine Learning in een geïsoleerde netwerkconfiguratie.
Met deze implementatiesjabloon geeft u een Azure Machine Learning-werkruimte en de bijbehorende resources op, waaronder Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights en Azure Container Registry. In deze configuratie wordt de set resources beschreven die u nodig hebt om aan de slag te gaan met Azure Machine Learning in een geïsoleerde netwerkconfiguratie.
Deze set sjablonen laat zien hoe u Azure AI Studio instelt met de basisinstallatie, wat betekent dat openbare internettoegang is ingeschakeld, door Microsoft beheerde sleutels voor versleuteling en door Microsoft beheerde identiteitconfiguratie voor de AI-resource.
Deze set sjablonen laat zien hoe u Azure AI Studio instelt met de basisinstallatie, wat betekent dat openbare internettoegang is ingeschakeld, door Microsoft beheerde sleutels voor versleuteling en door Microsoft beheerde identiteitconfiguratie voor de AI-resource.
Deze set sjablonen laat zien hoe u Azure AI Studio instelt met de basisinstallatie, wat betekent dat openbare internettoegang is ingeschakeld, door Microsoft beheerde sleutels voor versleuteling en door Microsoft beheerde identiteitconfiguratie voor de AI-resource.
Deze set sjablonen laat zien hoe u Azure AI Studio instelt met private link en uitgaand verkeer uitgeschakeld, met behulp van door Microsoft beheerde sleutels voor versleuteling en door Microsoft beheerde identiteitsconfiguratie voor de AI-resource.
Deze set sjablonen laat zien hoe u Azure AI Studio instelt met private link en uitgaand verkeer uitgeschakeld, met behulp van door Microsoft beheerde sleutels voor versleuteling en door Microsoft beheerde identiteitsconfiguratie voor de AI-resource.
Deze set sjablonen laat zien hoe u Azure AI Studio instelt met Microsoft Entra ID-verificatie voor afhankelijke resources, zoals Azure AI Services en Azure Storage.
Deze set Bicep-sjablonen laat zien hoe u Azure Machine Learning end-to-end instelt in een veilige configuratie. Deze referentie-implementatie omvat de werkruimte, een rekencluster, een rekenproces en een gekoppeld privé-AKS-cluster.
Deze set Bicep-sjablonen laat zien hoe u Azure Machine Learning end-to-end instelt in een veilige configuratie. Deze referentie-implementatie omvat de werkruimte, een rekencluster, een rekenproces en een gekoppeld privé-AKS-cluster.
Met deze sjabloon maakt u een nieuwe Azure Machine Learning-werkruimte, samen met een versleuteld opslagaccount, KeyVault- en Applications Insights-logboekregistratie
Met deze implementatiesjabloon geeft u een Azure Machine Learning-werkruimte en de bijbehorende resources op, waaronder Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights en Azure Container Registry. Deze configuratie beschrijft de minimale set resources die u nodig hebt om aan de slag te gaan met Azure Machine Learning.
een CMK- (Azure Machine Learning Service Workspace) maken
Deze implementatiesjabloon geeft aan hoe u een Azure Machine Learning-werkruimte maakt met versleuteling aan de servicezijde met behulp van uw versleutelingssleutels.
een CMK- (Azure Machine Learning Service Workspace) maken
Met deze implementatiesjabloon geeft u een Azure Machine Learning-werkruimte en de bijbehorende resources op, waaronder Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights en Azure Container Registry. In het voorbeeld ziet u hoe u Azure Machine Learning configureert voor versleuteling met een door de klant beheerde versleutelingssleutel.
Met deze implementatiesjabloon geeft u een Azure Machine Learning-werkruimte en de bijbehorende resources op, waaronder Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights en Azure Container Registry. In deze configuratie wordt de set resources beschreven die u nodig hebt om aan de slag te gaan met Azure Machine Learning in een geïsoleerde netwerkconfiguratie.
Met deze implementatiesjabloon geeft u een Azure Machine Learning-werkruimte en de bijbehorende resources op, waaronder Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights en Azure Container Registry. In deze configuratie wordt de set resources beschreven die u nodig hebt om aan de slag te gaan met Azure Machine Learning in een geïsoleerde netwerkconfiguratie.