WorkspaceOperations Classe
WorkspaceOperations.
Não deve instanciar esta classe diretamente. Em vez disso, deve criar uma instância MLClient que a instancia por si e anexe-a como um atributo.
- Herança
-
azure.ai.ml.operations._workspace_operations_base.WorkspaceOperationsBaseWorkspaceOperations
Construtor
WorkspaceOperations(operation_scope: OperationScope, service_client: AzureMachineLearningWorkspaces, all_operations: OperationsContainer, credentials: TokenCredential | None = None, **kwargs: Dict)
Parâmetros
- operation_scope
- service_client
- all_operations
- credentials
Métodos
begin_create |
Crie uma nova Área de Trabalho do Azure Machine Learning. Devolve a área de trabalho, se já existir. |
begin_delete |
Eliminar uma área de trabalho. |
begin_diagnose |
Diagnosticar problemas de configuração da área de trabalho. Se a área de trabalho não estiver a funcionar conforme esperado, pode executar este diagnóstico para verificar se a área de trabalho foi quebrada. Para a área de trabalho de ponto final privado, também ajudará a verificar se a configuração da rede para esta área de trabalho e o respetivo recurso dependente são ou não um problema. |
begin_provision_network |
Aciona a área de trabalho para aprovisionar a rede gerida. Especificar o Spark ativado como verdadeiro prepara a rede gerida da área de trabalho para suportar o Spark. |
begin_sync_keys |
Aciona a área de trabalho para sincronizar imediatamente as chaves. Se as chaves de qualquer recurso na área de trabalho forem alteradas, pode demorar cerca de uma hora para que sejam atualizadas automaticamente. Esta função permite que as chaves sejam atualizadas mediante pedido. Um cenário de exemplo é a necessidade de acesso imediato ao armazenamento depois de regenerar as chaves de armazenamento. |
begin_update | |
get |
Obter uma área de trabalho por nome. |
get_keys |
Obter chaves para a área de trabalho. |
list |
Liste todas as áreas de trabalho a que o utilizador tem acesso no grupo de recursos ou subscrição atual. |
begin_create
Crie uma nova Área de Trabalho do Azure Machine Learning.
Devolve a área de trabalho, se já existir.
begin_create(workspace: Workspace, update_dependent_resources: bool = False, **kwargs: Dict) -> LROPoller[Workspace]
Parâmetros
- update_dependent_resources
- <xref:boolean>
Se pretende atualizar recursos dependentes
Devoluções
Uma instância do LROPoller que devolve uma Área de Trabalho.
Tipo de retorno
begin_delete
Eliminar uma área de trabalho.
begin_delete(name: str, *, delete_dependent_resources: bool, permanently_delete: bool = False, **kwargs: Dict) -> LROPoller[None]
Parâmetros
- delete_dependent_resources
- bool
Se pretende eliminar recursos associados à área de trabalho, ou seja, registo de contentor, conta de armazenamento, cofre de chaves e application insights. A predefinição é Falso. Defina como Verdadeiro para eliminar estes recursos.
- permanently_delete
- bool
As áreas de trabalho são eliminadas de forma recuperável por predefinição para permitir a recuperação de dados da área de trabalho. Defina este sinalizador como verdadeiro para substituir o comportamento de eliminação recuperável e eliminar permanentemente a área de trabalho.
Devoluções
Um poller para controlar o estado da operação.
Tipo de retorno
begin_diagnose
Diagnosticar problemas de configuração da área de trabalho.
Se a área de trabalho não estiver a funcionar conforme esperado, pode executar este diagnóstico para verificar se a área de trabalho foi quebrada. Para a área de trabalho de ponto final privado, também ajudará a verificar se a configuração da rede para esta área de trabalho e o respetivo recurso dependente são ou não um problema.
begin_diagnose(name: str, **kwargs: Dict) -> LROPoller[DiagnoseResponseResultValue]
Parâmetros
Devoluções
Um poller para controlar o estado da operação.
Tipo de retorno
begin_provision_network
Aciona a área de trabalho para aprovisionar a rede gerida. Especificar o Spark ativado como verdadeiro prepara a rede gerida da área de trabalho para suportar o Spark.
begin_provision_network(*, workspace_name: str | None = None, include_spark: bool = False, **kwargs) -> LROPoller[ManagedNetworkProvisionStatus]
Parâmetros
- workspace_name
- str
Nome da área de trabalho.
- include_spark
Se a rede gerida da área de trabalho deve preparar-se para suportar o Spark.
Devoluções
Uma instância do LROPoller.
Tipo de retorno
begin_sync_keys
Aciona a área de trabalho para sincronizar imediatamente as chaves. Se as chaves de qualquer recurso na área de trabalho forem alteradas, pode demorar cerca de uma hora para que sejam atualizadas automaticamente. Esta função permite que as chaves sejam atualizadas mediante pedido. Um cenário de exemplo é a necessidade de acesso imediato ao armazenamento depois de regenerar as chaves de armazenamento.
begin_sync_keys(name: str | None = None) -> LROPoller
Parâmetros
Devoluções
Uma instância do LROPoller que devolve nenhum ou o resultado das chaves de sincronização.
Tipo de retorno
begin_update
begin_update(workspace: Workspace, *, update_dependent_resources: bool = False, **kwargs: Dict) -> LROPoller[Workspace]
get
Obter uma área de trabalho por nome.
get(name: str | None = None, **kwargs: Dict) -> Workspace
Parâmetros
Devoluções
A área de trabalho com o nome fornecido.
Tipo de retorno
get_keys
Obter chaves para a área de trabalho.
get_keys(name: str | None = None) -> WorkspaceKeys
Parâmetros
Devoluções
Chaves de recursos dependentes da área de trabalho.
Tipo de retorno
list
Liste todas as áreas de trabalho a que o utilizador tem acesso no grupo de recursos ou subscrição atual.
list(*, scope: str = 'resource_group') -> Iterable[Workspace]
Parâmetros
- scope
- str
âmbito da listagem, "resource_group" ou "subscrição", predefinição é "resource_group"
Devoluções
Um iterador como uma instância de objetos da Área de Trabalho
Tipo de retorno
Azure SDK for Python