O conjunto de identidades atribuídas pelo usuário associadas ao recurso. As chaves do dicionário userAssignedIdentities serão ids de recurso ARM no formato: '/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/{identityName}. Os valores do dicionário podem ser objetos vazios ({}) em solicitações.
Se a SKU suportar scaleout/in, o inteiro de capacidade deve ser incluído. Se a expansão/entrada não for possível para o recurso, isso poderá ser omitido.
Int
Família
Se o serviço tiver diferentes gerações de hardware, para o mesmo SKU, isso pode ser capturado aqui.
string
Designação
O nome do SKU. Ex - P3. Normalmente, é um código de letra + número
string (obrigatório)
tamanho
O tamanho do SKU. Quando o campo de nome é a combinação de camada e algum outro valor, este seria o código autônomo.
string
nível
Este campo deve ser implementado pelo Provedor de Recursos se o serviço tiver mais de uma camada, mas não é obrigatório em um PUT.
'Básico' 'Grátis' 'Premium' 'Padrão'
UserAssignedIdentities
Designação
Descrição
Valor
UserAssignedIdentity
Designação
Descrição
Valor
WorkspaceProperties
Designação
Descrição
Valor
allowPublicAccessWhenBehindVnet
O sinalizador para indicar se o acesso público deve ser permitido quando estiver atrás da VNet.
Bool
applicationInsights
ID ARM dos insights do aplicativo associados a este espaço de trabalho.
string
containerRegistry
ID ARM do registo de contentor associado a esta área de trabalho.
string
Descrição
A descrição deste espaço de trabalho.
string
discoveryUrl
Url para o serviço de descoberta para identificar pontos de extremidade regionais para serviços de experimentação de aprendizado de máquina
string
encriptação
As configurações de criptografia do espaço de trabalho do Azure ML.
A lista de recursos de link privado compartilhado neste espaço de trabalho.
SharedPrivateLinkResource []
storageAccount
ID ARM da conta de armazenamento associada a este espaço de trabalho. Isso não pode ser alterado depois que o espaço de trabalho for criado
string
systemDatastoresAuthMode
O modo de autenticação usado para acessar os armazenamentos de dados do sistema do espaço de trabalho
string
v1LegacyMode
Ativar v1_legacy_mode pode impedir que você use recursos fornecidos pela API v2.
Bool
WorkspaceTags
Designação
Descrição
Valor
Exemplos de início rápido
Os exemplos de início rápido a seguir implantam esse tipo de recurso.
Arquivo Bicep
Descrição
de configuração básica do Azure AI Studio
Este conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a configuração básica, ou seja, com o acesso público à Internet habilitado, chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA.
de configuração básica do Azure AI Studio
Este conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a configuração básica, ou seja, com o acesso público à Internet habilitado, chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA.
de configuração básica do Azure AI Studio
Este conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a configuração básica, ou seja, com o acesso público à Internet habilitado, chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA.
Este conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com link privado e saída desabilitados, usando chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA.
Este conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com link privado e saída desabilitados, usando chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA.
Este conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a autenticação de ID do Microsoft Entra para recursos dependentes, como os Serviços de IA do Azure e o Armazenamento do Azure.
Este conjunto de modelos Bicep demonstra como configurar o Azure Machine Learning de ponta a ponta em uma configuração segura. Esta implementação de referência inclui o espaço de trabalho, um cluster de computação, instância de computação e cluster AKS privado anexado.
Este conjunto de modelos Bicep demonstra como configurar o Azure Machine Learning de ponta a ponta em uma configuração segura. Esta implementação de referência inclui o espaço de trabalho, um cluster de computação, instância de computação e cluster AKS privado anexado.
Este modelo de implantação especifica um espaço de trabalho do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Azure Container Registry. Esta configuração descreve o conjunto mínimo de recursos necessários para começar a utilizar o Azure Machine Learning.
Este modelo de implantação especifica como criar um espaço de trabalho do Azure Machine Learning com criptografia do lado do serviço usando suas chaves de criptografia.
Este modelo de implantação especifica um espaço de trabalho do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Azure Container Registry. O exemplo mostra como configurar o Azure Machine Learning para criptografia com uma chave de criptografia gerenciada pelo cliente.
Este modelo de implantação especifica um espaço de trabalho do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Azure Container Registry. Essa configuração descreve o conjunto de recursos necessários para começar a usar o Aprendizado de Máquina do Azure em uma configuração isolada de rede.
Este modelo de implantação especifica um espaço de trabalho do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Azure Container Registry. Essa configuração descreve o conjunto de recursos necessários para começar a usar o Aprendizado de Máquina do Azure em uma configuração isolada de rede.
O conjunto de identidades atribuídas pelo usuário associadas ao recurso. As chaves do dicionário userAssignedIdentities serão ids de recurso ARM no formato: '/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/{identityName}. Os valores do dicionário podem ser objetos vazios ({}) em solicitações.
Se a SKU suportar scaleout/in, o inteiro de capacidade deve ser incluído. Se a expansão/entrada não for possível para o recurso, isso poderá ser omitido.
Int
Família
Se o serviço tiver diferentes gerações de hardware, para o mesmo SKU, isso pode ser capturado aqui.
string
Designação
O nome do SKU. Ex - P3. Normalmente, é um código de letra + número
string (obrigatório)
tamanho
O tamanho do SKU. Quando o campo de nome é a combinação de camada e algum outro valor, este seria o código autônomo.
string
nível
Este campo deve ser implementado pelo Provedor de Recursos se o serviço tiver mais de uma camada, mas não é obrigatório em um PUT.
'Básico' 'Grátis' 'Premium' 'Padrão'
UserAssignedIdentities
Designação
Descrição
Valor
UserAssignedIdentity
Designação
Descrição
Valor
WorkspaceProperties
Designação
Descrição
Valor
allowPublicAccessWhenBehindVnet
O sinalizador para indicar se o acesso público deve ser permitido quando estiver atrás da VNet.
Bool
applicationInsights
ID ARM dos insights do aplicativo associados a este espaço de trabalho.
string
containerRegistry
ID ARM do registo de contentor associado a esta área de trabalho.
string
Descrição
A descrição deste espaço de trabalho.
string
discoveryUrl
Url para o serviço de descoberta para identificar pontos de extremidade regionais para serviços de experimentação de aprendizado de máquina
string
encriptação
As configurações de criptografia do espaço de trabalho do Azure ML.
A lista de recursos de link privado compartilhado neste espaço de trabalho.
SharedPrivateLinkResource []
storageAccount
ID ARM da conta de armazenamento associada a este espaço de trabalho. Isso não pode ser alterado depois que o espaço de trabalho for criado
string
systemDatastoresAuthMode
O modo de autenticação usado para acessar os armazenamentos de dados do sistema do espaço de trabalho
string
v1LegacyMode
Ativar v1_legacy_mode pode impedir que você use recursos fornecidos pela API v2.
Bool
WorkspaceTags
Designação
Descrição
Valor
Modelos de início rápido
Os modelos de início rápido a seguir implantam esse tipo de recurso.
Modelo
Descrição
de configuração básica do Azure AI Studio
Este conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a configuração básica, ou seja, com o acesso público à Internet habilitado, chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA.
de configuração básica do Azure AI Studio
Este conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a configuração básica, ou seja, com o acesso público à Internet habilitado, chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA.
de configuração básica do Azure AI Studio
Este conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a configuração básica, ou seja, com o acesso público à Internet habilitado, chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA.
Este conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com link privado e saída desabilitados, usando chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA.
Este conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com link privado e saída desabilitados, usando chaves gerenciadas pela Microsoft para criptografia e configuração de identidade gerenciada pela Microsoft para o recurso de IA.
Este conjunto de modelos demonstra como configurar o Azure AI Studio com a autenticação de ID do Microsoft Entra para recursos dependentes, como os Serviços de IA do Azure e o Armazenamento do Azure.
Este conjunto de modelos Bicep demonstra como configurar o Azure Machine Learning de ponta a ponta em uma configuração segura. Esta implementação de referência inclui o espaço de trabalho, um cluster de computação, instância de computação e cluster AKS privado anexado.
Este conjunto de modelos Bicep demonstra como configurar o Azure Machine Learning de ponta a ponta em uma configuração segura. Esta implementação de referência inclui o espaço de trabalho, um cluster de computação, instância de computação e cluster AKS privado anexado.
do Espaço de Trabalho do Azure Machine Learning
Este modelo cria um novo Espaço de Trabalho do Azure Machine Learning, juntamente com uma Conta de Armazenamento encriptada, KeyVault e Registo do Applications Insights
Este modelo de implantação especifica um espaço de trabalho do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Azure Container Registry. Esta configuração descreve o conjunto mínimo de recursos necessários para começar a utilizar o Azure Machine Learning.
Este modelo de implantação especifica como criar um espaço de trabalho do Azure Machine Learning com criptografia do lado do serviço usando suas chaves de criptografia.
Este modelo de implantação especifica um espaço de trabalho do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Azure Container Registry. O exemplo mostra como configurar o Azure Machine Learning para criptografia com uma chave de criptografia gerenciada pelo cliente.
Este modelo de implantação especifica um espaço de trabalho do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Azure Container Registry. Essa configuração descreve o conjunto de recursos necessários para começar a usar o Aprendizado de Máquina do Azure em uma configuração isolada de rede.
Este modelo de implantação especifica um espaço de trabalho do Azure Machine Learning e seus recursos associados, incluindo o Azure Key Vault, o Armazenamento do Azure, o Azure Application Insights e o Azure Container Registry. Essa configuração descreve o conjunto de recursos necessários para começar a usar o Aprendizado de Máquina do Azure em uma configuração isolada de rede.
O conjunto de identidades atribuídas pelo usuário associadas ao recurso. As chaves do dicionário userAssignedIdentities serão ids de recurso ARM no formato: '/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/{identityName}. Os valores do dicionário podem ser objetos vazios ({}) em solicitações.
Se a SKU suportar scaleout/in, o inteiro de capacidade deve ser incluído. Se a expansão/entrada não for possível para o recurso, isso poderá ser omitido.
Int
Família
Se o serviço tiver diferentes gerações de hardware, para o mesmo SKU, isso pode ser capturado aqui.
string
Designação
O nome do SKU. Ex - P3. Normalmente, é um código de letra + número
string (obrigatório)
tamanho
O tamanho do SKU. Quando o campo de nome é a combinação de camada e algum outro valor, este seria o código autônomo.
string
nível
Este campo deve ser implementado pelo Provedor de Recursos se o serviço tiver mais de uma camada, mas não é obrigatório em um PUT.
'Básico' 'Grátis' 'Premium' 'Padrão'
UserAssignedIdentities
Designação
Descrição
Valor
UserAssignedIdentity
Designação
Descrição
Valor
WorkspaceProperties
Designação
Descrição
Valor
allowPublicAccessWhenBehindVnet
O sinalizador para indicar se o acesso público deve ser permitido quando estiver atrás da VNet.
Bool
applicationInsights
ID ARM dos insights do aplicativo associados a este espaço de trabalho.
string
containerRegistry
ID ARM do registo de contentor associado a esta área de trabalho.
string
Descrição
A descrição deste espaço de trabalho.
string
discoveryUrl
Url para o serviço de descoberta para identificar pontos de extremidade regionais para serviços de experimentação de aprendizado de máquina
string
encriptação
As configurações de criptografia do espaço de trabalho do Azure ML.
