Поделиться через

Клиентская библиотека управления веб-службами машинного обучения Azure для JavaScript версии 1.1.0

  • Статья

Этот пакет содержит изоморфный пакет SDK (выполняется как в Node.js, так и в браузерах) для клиента управления веб-службами Машинного обучения Azure.

Эти API позволяют конечным пользователям работать с ресурсами веб-служб машинного обучения Azure. Они поддерживают следующие операции:

  • Создание или обновление веб-службы
  • Получение веб-службы
  • Исправление веб-службы
  • Удаление веб-службы
  • Получение всех веб-служб в группе ресурсов
  • Получение всех веб-служб в подписке
  • Получение ключей веб-служб

Исходный код | Пакет (NPM) | Справочная документация по | API Образцы

Начало работы

Поддерживаемые в настоящее время среды

Чтобы получить дополнительные сведения, ознакомьтесь с нашей политикой поддержки.

Предварительные требования

Установите пакет @azure/arm-webservices.

Установите клиентскую библиотеку управления веб-службами машинного обучения Azure для JavaScript с помощью npm:

npm install @azure/arm-webservices

Создание и проверка подлинности AzureMLWebServicesManagementClient

Чтобы создать клиентский объект для доступа к API управления веб-службами Машинного обучения Azure, вам потребуется endpoint ресурс управления веб-службами машинного credentialобучения Azure и . Клиент управления веб-службами машинного обучения Azure может использовать учетные данные Azure Active Directory для проверки подлинности. Конечную точку для ресурса управления веб-службами машинного обучения Azure можно найти на портале Azure.

Вы можете пройти проверку подлинности в Azure Active Directory, используя учетные данные из библиотеки @azure/удостоверений или существующего токена AAD.

Чтобы использовать поставщик DefaultAzureCredential, показанный ниже, или другие поставщики учетных данных, предоставляемые вместе с пакетом AZURE SDK, установите @azure/identity пакет :

npm install @azure/identity

Вам также потребуется зарегистрировать новое приложение AAD и предоставить доступ к управлению веб-службами машинного обучения Azure , назначив субъекту-службе подходящую роль (обратите внимание: такие роли, как "Owner" , не предоставляют необходимые разрешения). Задайте значения идентификатора клиента, идентификатора клиента и секрета клиента приложения AAD в качестве переменных среды: AZURE_CLIENT_ID, AZURE_TENANT_ID, AZURE_CLIENT_SECRET.

Дополнительные сведения о создании приложения Azure AD см. в этом руководстве.

const { AzureMLWebServicesManagementClient } = require("@azure/arm-webservices");
const { DefaultAzureCredential } = require("@azure/identity");
// For client-side applications running in the browser, use InteractiveBrowserCredential instead of DefaultAzureCredential. See https://aka.ms/azsdk/js/identity/examples for more details.

const subscriptionId = "00000000-0000-0000-0000-000000000000";
const client = new AzureMLWebServicesManagementClient(new DefaultAzureCredential(), subscriptionId);

// For client-side applications running in the browser, use this code instead:
// const credential = new InteractiveBrowserCredential({
//   tenantId: "<YOUR_TENANT_ID>",
//   clientId: "<YOUR_CLIENT_ID>"
// });
// const client = new AzureMLWebServicesManagementClient(credential, subscriptionId);

Пакет JavaScript

Чтобы использовать эту клиентную библиотеку в браузере, сначала необходимо использовать средство пакетной установки. Дополнительные сведения о том, как это сделать, см. в документации по объединениям.

Основные понятия

AzureMLWebServicesManagementClient

AzureMLWebServicesManagementClient — это основной интерфейс для разработчиков, использующих клиентную библиотеку управления веб-службами Машинного обучения Azure. Изучите методы этого клиентского объекта, чтобы понять различные функции службы управления веб-службами машинного обучения Azure, к которым можно получить доступ.

Устранение неполадок

Ведение журнала

Включение ведения журнала может помочь выявить полезные сведения о сбоях. Чтобы просмотреть журнал HTTP-запросов и ответов, задайте для переменной среды AZURE_LOG_LEVEL значение info. Кроме того, ведение журнала можно включить во время выполнения, вызвав setLogLevel в @azure/logger:

const { setLogLevel } = require("@azure/logger");
setLogLevel("info");

Более подробные инструкции по включению журналов см. в документации по пакету @azure и средства ведения журнала.

Дальнейшие действия

Подробные примеры использования этой библиотеки см. в каталоге примеров .

Участие

Если вы хотите вносить изменения в эту библиотеку, ознакомьтесь с руководством по внесению изменений, в котором содержатся сведения о создании и тестировании кода.

Просмотры