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Microsoft.MachineLearningServices 工作区 2019-11-01

Bicep 资源定义

可以使用目标操作部署工作区资源类型:

有关每个 API 版本中已更改属性的列表,请参阅 更改日志

资源格式

若要创建 Microsoft.MachineLearningServices/workspaces 资源,请将以下 Bicep 添加到模板。

resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2019-11-01' = {
  identity: {
    type: 'SystemAssigned'
  }
  location: 'string'
  name: 'string'
  properties: {
    applicationInsights: 'string'
    containerRegistry: 'string'
    description: 'string'
    discoveryUrl: 'string'
    friendlyName: 'string'
    keyVault: 'string'
    storageAccount: 'string'
  }
  sku: {
    name: 'string'
    tier: 'string'
  }
  tags: {
    {customized property}: 'string'
  }
}

属性值

身份

名字 描述 价值
类型 标识类型。 “SystemAssigned”

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces

名字 描述 价值
身份 资源的标识。 标识
位置 指定资源的位置。 字符串
名字 资源名称 string (必需)
性能 机器学习工作区的属性。 WorkspaceProperties
sku 工作区的 SKU。 Sku
标签 资源标记 标记名称和值的字典。 请参阅模板 中的 标记

ResourceTags

名字 描述 价值

Sku

名字 描述 价值
名字 SKU 的名称 字符串
SKU 的层,如基本或企业 字符串

WorkspaceProperties

名字 描述 价值
applicationInsights 与此工作区关联的 application Insights 的 ARM ID。 创建工作区后,无法更改此更改 字符串
containerRegistry 与此工作区关联的容器注册表的 ARM ID。 创建工作区后,无法更改此更改 字符串
描述 此工作区的说明。 字符串
discoveryUrl 用于标识机器学习试验服务的区域终结点的发现服务的 URL 字符串
friendlyName 此工作区的友好名称。 此名称在可变中 字符串
keyVault 与此工作区关联的密钥保管库的 ARM ID。 创建工作区后,无法更改此更改 字符串
storageAccount 与此工作区关联的存储帐户的 ARM ID。 创建工作区后,无法更改此更改 字符串

快速入门示例

以下快速入门示例部署此资源类型。

Bicep 文件 描述
Azure AI Studio 基本设置 此模板集演示如何使用基本设置设置设置 Azure AI Studio,这意味着启用了公共 Internet 访问、Microsoft托管密钥进行加密和 AI 资源的Microsoft托管标识配置。
Azure AI Studio 基本设置 此模板集演示如何使用基本设置设置设置 Azure AI Studio,这意味着启用了公共 Internet 访问、Microsoft托管密钥进行加密和 AI 资源的Microsoft托管标识配置。
Azure AI Studio 基本设置 此模板集演示如何使用基本设置设置设置 Azure AI Studio,这意味着启用了公共 Internet 访问、Microsoft托管密钥进行加密和 AI 资源的Microsoft托管标识配置。
Azure AI Studio 网络受限 此模板集演示如何使用禁用专用链接和出口设置 Azure AI Studio,并使用Microsoft托管密钥进行加密和 AI 资源的Microsoft托管标识配置。
Azure AI Studio 网络受限 此模板集演示如何使用禁用专用链接和出口设置 Azure AI Studio,并使用Microsoft托管密钥进行加密和 AI 资源的Microsoft托管标识配置。
使用 Microsoft Entra ID 身份验证 Azure AI Studio 此模板集演示如何为依赖资源(例如 Azure AI 服务和 Azure 存储)设置具有 Microsoft Entra ID 身份验证的 Azure AI Studio。
Azure 机器学习端到端安全设置 此 Bicep 模板集演示如何在安全设置中端到端设置 Azure 机器学习。 此参考实现包括工作区、计算群集、计算实例和附加的专用 AKS 群集。
Azure 机器学习端到端安全设置(旧版) 此 Bicep 模板集演示如何在安全设置中端到端设置 Azure 机器学习。 此参考实现包括工作区、计算群集、计算实例和附加的专用 AKS 群集。
创建具有专用 IP 地址的 AKS 计算目标 此模板使用专用 IP 地址在给定的 Azure 机器学习服务工作区中创建 AKS 计算目标。
创建 Azure 机器学习服务工作区 此部署模板指定 Azure 机器学习工作区及其关联的资源,包括 Azure Key Vault、Azure 存储、Azure Application Insights 和 Azure 容器注册表。 此配置描述了开始使用 Azure 机器学习所需的最少资源集。
创建 Azure 机器学习服务工作区(CMK) 此部署模板指定如何使用加密密钥创建具有服务端加密的 Azure 机器学习工作区。
创建 Azure 机器学习服务工作区(CMK) 此部署模板指定 Azure 机器学习工作区及其关联的资源,包括 Azure Key Vault、Azure 存储、Azure Application Insights 和 Azure 容器注册表。 该示例演示如何使用客户管理的加密密钥配置 Azure 机器学习进行加密。
创建 Azure 机器学习服务工作区(旧版) 此部署模板指定 Azure 机器学习工作区及其关联的资源,包括 Azure Key Vault、Azure 存储、Azure Application Insights 和 Azure 容器注册表。 此配置描述了在网络隔离设置中开始使用 Azure 机器学习所需的资源集。
创建 Azure 机器学习服务工作区(vnet) 此部署模板指定 Azure 机器学习工作区及其关联的资源,包括 Azure Key Vault、Azure 存储、Azure Application Insights 和 Azure 容器注册表。 此配置描述了在网络隔离设置中开始使用 Azure 机器学习所需的资源集。
使用托管虚拟网络部署安全 Azure AI Studio 此模板创建一个安全的 Azure AI Studio 环境,其中包含可靠的网络和标识安全限制。

ARM 模板资源定义

可以使用目标操作部署工作区资源类型:

有关每个 API 版本中已更改属性的列表,请参阅 更改日志

资源格式

若要创建 Microsoft.MachineLearningServices/workspaces 资源,请将以下 JSON 添加到模板。

{
  "type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces",
  "apiVersion": "2019-11-01",
  "name": "string",
  "identity": {
    "type": "SystemAssigned"
  },
  "location": "string",
  "properties": {
    "applicationInsights": "string",
    "containerRegistry": "string",
    "description": "string",
    "discoveryUrl": "string",
    "friendlyName": "string",
    "keyVault": "string",
    "storageAccount": "string"
  },
  "sku": {
    "name": "string",
    "tier": "string"
  },
  "tags": {
    "{customized property}": "string"
  }
}

属性值

身份

名字 描述 价值
类型 标识类型。 “SystemAssigned”

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces

名字 描述 价值
apiVersion API 版本 '2019-11-01'
身份 资源的标识。 标识
位置 指定资源的位置。 字符串
名字 资源名称 string (必需)
性能 机器学习工作区的属性。 WorkspaceProperties
sku 工作区的 SKU。 Sku
标签 资源标记 标记名称和值的字典。 请参阅模板 中的 标记
类型 资源类型 “Microsoft.MachineLearningServices/workspaces”

ResourceTags

名字 描述 价值

Sku

名字 描述 价值
名字 SKU 的名称 字符串
SKU 的层,如基本或企业 字符串

WorkspaceProperties

名字 描述 价值
applicationInsights 与此工作区关联的 application Insights 的 ARM ID。 创建工作区后,无法更改此更改 字符串
containerRegistry 与此工作区关联的容器注册表的 ARM ID。 创建工作区后,无法更改此更改 字符串
描述 此工作区的说明。 字符串
discoveryUrl 用于标识机器学习试验服务的区域终结点的发现服务的 URL 字符串
friendlyName 此工作区的友好名称。 此名称在可变中 字符串
keyVault 与此工作区关联的密钥保管库的 ARM ID。 创建工作区后,无法更改此更改 字符串
storageAccount 与此工作区关联的存储帐户的 ARM ID。 创建工作区后,无法更改此更改 字符串

快速入门模板

以下快速入门模板部署此资源类型。

模板 描述
Azure AI Studio 基本设置

部署到 Azure
此模板集演示如何使用基本设置设置设置 Azure AI Studio,这意味着启用了公共 Internet 访问、Microsoft托管密钥进行加密和 AI 资源的Microsoft托管标识配置。
Azure AI Studio 基本设置

部署到 Azure
此模板集演示如何使用基本设置设置设置 Azure AI Studio,这意味着启用了公共 Internet 访问、Microsoft托管密钥进行加密和 AI 资源的Microsoft托管标识配置。
Azure AI Studio 基本设置

部署到 Azure
此模板集演示如何使用基本设置设置设置 Azure AI Studio,这意味着启用了公共 Internet 访问、Microsoft托管密钥进行加密和 AI 资源的Microsoft托管标识配置。
Azure AI Studio 网络受限

部署到 Azure
此模板集演示如何使用禁用专用链接和出口设置 Azure AI Studio,并使用Microsoft托管密钥进行加密和 AI 资源的Microsoft托管标识配置。
Azure AI Studio 网络受限

部署到 Azure
此模板集演示如何使用禁用专用链接和出口设置 Azure AI Studio,并使用Microsoft托管密钥进行加密和 AI 资源的Microsoft托管标识配置。
使用 Microsoft Entra ID 身份验证 Azure AI Studio

部署到 Azure
此模板集演示如何为依赖资源(例如 Azure AI 服务和 Azure 存储)设置具有 Microsoft Entra ID 身份验证的 Azure AI Studio。
Azure 机器学习端到端安全设置

部署到 Azure
此 Bicep 模板集演示如何在安全设置中端到端设置 Azure 机器学习。 此参考实现包括工作区、计算群集、计算实例和附加的专用 AKS 群集。
Azure 机器学习端到端安全设置(旧版)

部署到 Azure
此 Bicep 模板集演示如何在安全设置中端到端设置 Azure 机器学习。 此参考实现包括工作区、计算群集、计算实例和附加的专用 AKS 群集。
Azure 机器学习工作区

部署到 Azure
此模板创建新的 Azure 机器学习工作区,以及加密的存储帐户、KeyVault 和 Applications Insights 日志记录
创建包含多个数据集的 AML 工作区 & 数据存储

部署到 Azure
此模板创建包含多个数据集 & 数据存储的 Azure 机器学习工作区。
创建具有专用 IP 地址的 AKS 计算目标

部署到 Azure
此模板使用专用 IP 地址在给定的 Azure 机器学习服务工作区中创建 AKS 计算目标。
创建 Azure 机器学习服务工作区

部署到 Azure
此部署模板指定 Azure 机器学习工作区及其关联的资源,包括 Azure Key Vault、Azure 存储、Azure Application Insights 和 Azure 容器注册表。 此配置描述了开始使用 Azure 机器学习所需的最少资源集。
创建 Azure 机器学习服务工作区(CMK)

部署到 Azure
此部署模板指定如何使用加密密钥创建具有服务端加密的 Azure 机器学习工作区。
创建 Azure 机器学习服务工作区(CMK)

部署到 Azure
此部署模板指定 Azure 机器学习工作区及其关联的资源,包括 Azure Key Vault、Azure 存储、Azure Application Insights 和 Azure 容器注册表。 该示例演示如何使用客户管理的加密密钥配置 Azure 机器学习进行加密。
创建 Azure 机器学习服务工作区(旧版)

部署到 Azure
此部署模板指定 Azure 机器学习工作区及其关联的资源,包括 Azure Key Vault、Azure 存储、Azure Application Insights 和 Azure 容器注册表。 此配置描述了在网络隔离设置中开始使用 Azure 机器学习所需的资源集。
创建 Azure 机器学习服务工作区(vnet)

部署到 Azure
此部署模板指定 Azure 机器学习工作区及其关联的资源,包括 Azure Key Vault、Azure 存储、Azure Application Insights 和 Azure 容器注册表。 此配置描述了在网络隔离设置中开始使用 Azure 机器学习所需的资源集。
使用托管虚拟网络部署安全 Azure AI Studio

部署到 Azure
此模板创建一个安全的 Azure AI Studio 环境,其中包含可靠的网络和标识安全限制。

Terraform (AzAPI 提供程序)资源定义

可以使用目标操作部署工作区资源类型:

  • 资源组

有关每个 API 版本中已更改属性的列表,请参阅 更改日志

资源格式

若要创建 Microsoft.MachineLearningServices/workspaces 资源,请将以下 Terraform 添加到模板。

resource "azapi_resource" "symbolicname" {
  type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2019-11-01"
  name = "string"
  identity = {
    type = "SystemAssigned"
  }
  location = "string"
  sku = {
    name = "string"
    tier = "string"
  }
  tags = {
    {customized property} = "string"
  }
  body = jsonencode({
    properties = {
      applicationInsights = "string"
      containerRegistry = "string"
      description = "string"
      discoveryUrl = "string"
      friendlyName = "string"
      keyVault = "string"
      storageAccount = "string"
    }
  })
}

属性值

身份

名字 描述 价值
类型 标识类型。 “SystemAssigned”

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces

名字 描述 价值
身份 资源的标识。 标识
位置 指定资源的位置。 字符串
名字 资源名称 string (必需)
性能 机器学习工作区的属性。 WorkspaceProperties
sku 工作区的 SKU。 Sku
标签 资源标记 标记名称和值的字典。
类型 资源类型 “Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2019-11-01”

ResourceTags

名字 描述 价值

Sku

名字 描述 价值
名字 SKU 的名称 字符串
SKU 的层,如基本或企业 字符串

WorkspaceProperties

名字 描述 价值
applicationInsights 与此工作区关联的 application Insights 的 ARM ID。 创建工作区后,无法更改此更改 字符串
containerRegistry 与此工作区关联的容器注册表的 ARM ID。 创建工作区后,无法更改此更改 字符串
描述 此工作区的说明。 字符串
discoveryUrl 用于标识机器学习试验服务的区域终结点的发现服务的 URL 字符串
friendlyName 此工作区的友好名称。 此名称在可变中 字符串
keyVault 与此工作区关联的密钥保管库的 ARM ID。 创建工作区后,无法更改此更改 字符串
storageAccount 与此工作区关联的存储帐户的 ARM ID。 创建工作区后,无法更改此更改 字符串