Поделиться через

Клиентская библиотека управления рабочими областями 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 рабочими областями Машинного обучения Azure.

Эти API позволяют конечным пользователям работать с ресурсами рабочей области Машинного обучения Azure. Они поддерживают операции CRUD для рабочих областей Машинного обучения Azure.

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-workspaces.

Установите клиентскую библиотеку Управления рабочими областями Машинного обучения Azure для JavaScript с помощью npm:

npm install @azure/arm-workspaces

Создание и проверка подлинности MachineLearningWorkspacesManagementClient

Чтобы создать клиентский объект для доступа к API управления рабочими областями Машинного обучения Azure, вам потребуется endpoint ресурс управления рабочими областями Машинного обучения Azure и credential. Клиент Управления рабочими областями Машинного обучения Azure может использовать учетные данные Azure Active Directory для проверки подлинности. Конечную точку для ресурса Управления рабочими областями 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 поставщика DefaultAzureCredential, показанного ниже, или других поставщиков учетных данных, предоставляемых пакетом SDK для Azure, установите @azure/identity пакет :

npm install @azure/identity

Вам также потребуется зарегистрировать новое приложение AAD и предоставить доступ к управлению рабочими областями Машинного обучения Azure , назначив субъекту-службе соответствующую роль (обратите внимание: такие роли, как "Owner" не предоставляют необходимых разрешений). 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 { MachineLearningWorkspacesManagementClient } = require("@azure/arm-workspaces");
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 MachineLearningWorkspacesManagementClient(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 MachineLearningWorkspacesManagementClient(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 нашей документации по объединениям.

Основные понятия

MachineLearningWorkspacesManagementClient

MachineLearningWorkspacesManagementClient — это основной интерфейс для разработчиков, использующих клиентную библиотеку управления рабочими областями Машинного обучения Azure. Изучите методы этого клиентского объекта, чтобы понять различные функции службы управления рабочими областями 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 средству 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