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通过使用 Terraform 管理 Azure 机器学习工作区

  • 项目

本文介绍如何使用 Terraform 配置文件创建 Azure 机器学习工作区。 使用 Terraform 基于模板的配置文件，能够以可重复、可预测的方式定义、创建和配置 Azure 资源。 Terraform 跟踪资源状态，并能够清理和销毁资源。

Terraform 配置文件是定义部署所需资源的文档。 Terraform 配置还可以指定部署变量，用于在应用配置时提供输入值。

先决条件

限制

  • 创建新的工作区时，可以自动创建工作区所需的服务或使用现有的服务。 如果要使用来自不同于工作区所在的 Azure 订阅的现有服务，则必须在包含这些服务的订阅中注册 Azure 机器学习命名空间。 例如，在订阅 A 中创建一个使用订阅 B 中的存储帐户的工作区时，必须在订阅 B 中注册 Azure 机器学习命名空间，然后该工作区才能使用该存储帐户。

    Azure 机器学习的资源提供程序是 Microsoft.MachineLearningServices。 有关如何查看是否已注册或需要注册命名空间，请参阅《Azure 资源提供程序和类型》。

    重要

    此信息仅适用于工作区创建期间提供的资源：Azure 存储帐户、Azure 容器注册表、Azure Key Vault 和 Application Insights。

  • 以下限制适用于在创建工作区期间创建的 Application Insights 实例：

    提示

    创建工作区时，将创建一个 Azure Application Insights 实例。 如果需要，可以在创建群集后删除 Application Insights 实例。 删除它会限制从工作区收集的信息，并且故障排除可能会更加困难。 如果删除工作区创建的 Application Insights 实例，则重新创建它的唯一方法是删除并重新创建工作区。

    若要详细了解如何使用此 Application Insights 实例，请参阅《从机器学习 Web 服务终结点监视和收集数据》。

创建工作区

创建包含以下代码的名为 main.tf 的文件。

data "azurerm_client_config" "current" {}

resource "azurerm_resource_group" "default" {
  name     = "${random_pet.prefix.id}-rg"
  location = var.location
}

resource "random_pet" "prefix" {
  prefix = var.prefix
  length = 2
}

resource "random_integer" "suffix" {
  min = 10000000
  max = 99999999
}

在包含以下代码的名为 providers.tf 的文件中声明 Azure 提供程序。

terraform {
  required_version = ">= 1.0"

  required_providers {
    azurerm = {
      source  = "hashicorp/azurerm"
      version = ">= 3.0, < 4.0"
    }
    random = {
      source  = "hashicorp/random"
      version = ">= 3.0"
    }
  }
}

provider "azurerm" {
  features {
    key_vault {
      recover_soft_deleted_key_vaults    = false
      purge_soft_delete_on_destroy       = false
      purge_soft_deleted_keys_on_destroy = false
    }
    resource_group {
      prevent_deletion_if_contains_resources = false
    }
  }
}

配置工作区

若要创建 Azure 机器学习工作区，请使用以下 Terraform 配置之一。 Azure 机器学习工作区需要其他各种服务作为依赖项。 该模板会指定这些关联的资源。 根据需要，可选择使用创建具有公用或专用网络连接的资源的模板。

注意

Azure 中的某些资源需要全局唯一的名称。 在部署资源之前，请确保将 name 变量设置为唯一值。

以下配置创建具有公共网络连接的工作区。

在名为 variables.tf 的文件中定义以下变量。

variable "environment" {
  type        = string
  description = "Name of the environment"
  default     = "dev"
}

variable "location" {
  type        = string
  description = "Location of the resources"
  default     = "eastus"
}

variable "prefix" {
  type        = string
  description = "Prefix of the resource name"
  default     = "ml"
}

在名为 workspace.tf 的文件中定义以下工作区配置：

# Dependent resources for Azure Machine Learning
resource "azurerm_application_insights" "default" {
  name                = "${random_pet.prefix.id}-appi"
  location            = azurerm_resource_group.default.location
  resource_group_name = azurerm_resource_group.default.name
  application_type    = "web"
}

resource "azurerm_key_vault" "default" {
  name                     = "${var.prefix}${var.environment}${random_integer.suffix.result}kv"
  location                 = azurerm_resource_group.default.location
  resource_group_name      = azurerm_resource_group.default.name
  tenant_id                = data.azurerm_client_config.current.tenant_id
  sku_name                 = "premium"
  purge_protection_enabled = false
}

resource "azurerm_storage_account" "default" {
  name                            = "${var.prefix}${var.environment}${random_integer.suffix.result}st"
  location                        = azurerm_resource_group.default.location
  resource_group_name             = azurerm_resource_group.default.name
  account_tier                    = "Standard"
  account_replication_type        = "GRS"
  allow_nested_items_to_be_public = false
}

resource "azurerm_container_registry" "default" {
  name                = "${var.prefix}${var.environment}${random_integer.suffix.result}cr"
  location            = azurerm_resource_group.default.location
  resource_group_name = azurerm_resource_group.default.name
  sku                 = "Premium"
  admin_enabled       = true
}

# Machine Learning workspace
resource "azurerm_machine_learning_workspace" "default" {
  name                          = "${random_pet.prefix.id}-mlw"
  location                      = azurerm_resource_group.default.location
  resource_group_name           = azurerm_resource_group.default.name
  application_insights_id       = azurerm_application_insights.default.id
  key_vault_id                  = azurerm_key_vault.default.id
  storage_account_id            = azurerm_storage_account.default.id
  container_registry_id         = azurerm_container_registry.default.id
  public_network_access_enabled = true

  identity {
    type = "SystemAssigned"
  }
}

创建并应用计划

若要创建工作区，请运行以下代码：

terraform init

terraform plan \
        # -var <any of the variables set in variables.tf> \
          -out demo.tfplan

terraform apply "demo.tfplan"

排查资源提供程序错误

创建 Azure 机器学习工作区或工作区使用的资源时，可能会收到类似于以下消息的错误：

  • No registered resource provider found for location {location}
  • The subscription is not registered to use namespace {resource-provider-namespace}

大多数资源提供程序会自动注册，但并非全部。 如果收到此消息，则需要注册所提到的提供程序。

下表包含 Azure 机器学习所需的资源提供程序的列表：

资源提供程序 为什么需要它
Microsoft.MachineLearningServices 创建 Azure 机器学习工作区。
Microsoft.Storage Azure 存储帐户用作该工作区的默认存储。
Microsoft.ContainerRegistry Azure 容器注册表被工作区用来生成 Docker 映像。
Microsoft.KeyVault 该工作区使用 Azure Key Vault 来存储机密。
Microsoft.Notebooks Azure 机器学习计算实例上集成的笔记本。
Microsoft.ContainerService 如果计划将训练后的模型部署到 Azure Kubernetes 服务。

如果计划将客户管理的密钥与 Azure 机器学习一起使用，则必须注册以下服务提供程序：

资源提供程序 为什么需要它
Microsoft.DocumentDB 用于记录工作区元数据的 Azure CosmosDB 实例。
Microsoft.Search Azure 搜索为工作区提供索引编制功能。

如果打算将托管虚拟网络与 Azure 机器学习配合使用，必须注册 Microsoft.Network 资源提供程序。 为托管虚拟网络创建专用终结点时，工作区会使用此资源提供程序。

有关注册资源提供程序的信息，请参阅解决资源提供程序注册错误。