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WorkspaceOperations 类

  • 参考

WorkspaceOperations。

不应直接实例化此类。 相反，应创建一个 MLClient 实例来实例化它，并将其作为属性附加。

继承
azure.ai.ml.operations._workspace_operations_base.WorkspaceOperationsBase
WorkspaceOperations

构造函数

WorkspaceOperations(operation_scope: OperationScope, service_client: AzureMachineLearningWorkspaces, all_operations: OperationsContainer, credentials: TokenCredential | None = None, **kwargs: Dict)

参数

operation_scope
service_client
all_operations
credentials
默认值: None

方法

begin_create

创建新的 Azure 机器学习工作区。

返回工作区（如果已存在）。
begin_delete

删除工作区。
begin_diagnose

诊断工作区设置问题。

如果工作区未按预期工作，可以运行此诊断来检查工作区是否已损坏。 对于专用终结点工作区，如果网络设置到此工作区及其依赖资源是否出现问题，它还有助于检查。
begin_provision_network

触发工作区以预配托管网络。 将启用 spark 指定为 true 会为支持 Spark 准备工作区托管网络。
begin_sync_keys

触发工作区以立即同步密钥。 如果工作区中任何资源的密钥发生更改，则可能需要一小时左右才能自动更新。 此函数可根据请求更新密钥。 一个示例场景是在重新生成存储密钥后需要立即访问存储。
begin_update
get

按名称获取工作区。
get_keys

获取工作区的密钥。
list

列出用户有权访问当前资源组或订阅中的所有工作区。

begin_create

创建新的 Azure 机器学习工作区。

返回工作区（如果已存在）。

begin_create(workspace: Workspace, update_dependent_resources: bool = False, **kwargs: Dict) -> LROPoller[Workspace]

参数

workspace
Workspace
必需

工作区定义。

update_dependent_resources
<xref:boolean>
必需

是否更新依赖资源

返回

返回工作区的 LROPoller 实例。

返回类型

LROPoller[Workspace]

begin_delete

删除工作区。

begin_delete(name: str, *, delete_dependent_resources: bool, permanently_delete: bool = False, **kwargs: Dict) -> LROPoller[None]

参数

name
str
必需

工作区的名称

delete_dependent_resources
bool

是否删除与工作区关联的资源，即容器注册表、存储帐户、密钥保管库和 Application Insights。 默认值为 False。 如果设置为 True，则会删除这些资源。

permanently_delete
bool

默认情况下，工作区是软删除的，以允许恢复工作区数据。 将此标志设置为 true 以覆盖软删除行为并永久删除工作区。

返回

用于跟踪操作状态的轮询器。

返回类型

LROPoller[None]

begin_diagnose

诊断工作区设置问题。

如果工作区未按预期工作，可以运行此诊断来检查工作区是否已损坏。 对于专用终结点工作区，如果网络设置到此工作区及其依赖资源是否出现问题，它还有助于检查。

begin_diagnose(name: str, **kwargs: Dict) -> LROPoller[DiagnoseResponseResultValue]

参数

name
str
必需

工作区的名称

返回

用于跟踪操作状态的轮询器。

返回类型

LROPoller[DiagnoseResponseResultValue]

begin_provision_network

触发工作区以预配托管网络。 将启用 spark 指定为 true 会为支持 Spark 准备工作区托管网络。

begin_provision_network(*, workspace_name: str | None = None, include_spark: bool = False, **kwargs) -> LROPoller[ManagedNetworkProvisionStatus]

参数

workspace_name
str

工作区的名称。

include_spark

工作区托管网络是否应准备好支持 Spark。

返回

LROPoller 的实例。

返回类型

LROPoller[ManagedNetworkProvisionStatus]

begin_sync_keys

触发工作区以立即同步密钥。 如果工作区中任何资源的密钥发生更改，则可能需要一小时左右才能自动更新。 此函数可根据请求更新密钥。 一个示例场景是在重新生成存储密钥后需要立即访问存储。

begin_sync_keys(name: str | None = None) -> LROPoller

参数

name
str
必需

工作区的名称。

返回

返回 None 或同步键结果的 LROPoller 实例。

返回类型

LROPoller[None]

begin_update 

begin_update(workspace: Workspace, *, update_dependent_resources: bool = False, **kwargs: Dict) -> LROPoller[Workspace]

get

按名称获取工作区。

get(name: str | None = None, **kwargs: Dict) -> Workspace

参数

name
str
必需

工作区的名称。

返回

具有提供的名称的工作区。

返回类型

Workspace

get_keys

获取工作区的密钥。

get_keys(name: str | None = None) -> WorkspaceKeys

参数

name
str
必需

工作区的名称。

返回

工作区依赖资源的密钥。

返回类型

WorkspaceKeys

list

列出用户有权访问当前资源组或订阅中的所有工作区。

list(*, scope: str = 'resource_group') -> Iterable[Workspace]

参数

scope
str

列表的范围，“resource_group”或“订阅”，默认为“resource_group”

返回

一个迭代器，例如 Workspace 对象的实例

返回类型

ItemPaged[Workspace]