Microsoft.MachineLearningServices 工作區 2018-11-19

發行項
03/27/2025

Bicep 資源定義

工作區資源類型可以使用目標作業來部署：

資源群組 - 請參閱資源群組部署命令

如需每個 API 版本中已變更屬性的清單，請參閱變更記錄檔。

資源格式

若要建立 Microsoft.MachineLearningServices/workspaces 資源，請將下列 Bicep 新增至範本。

resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2018-11-19' = {
  identity: {
    type: 'SystemAssigned'
  }
  location: 'string'
  name: 'string'
  properties: {
    applicationInsights: 'string'
    containerRegistry: 'string'
    description: 'string'
    discoveryUrl: 'string'
    friendlyName: 'string'
    keyVault: 'string'
    storageAccount: 'string'
  }
  tags: {
    {customized property}: 'string'
  }
}

屬性值

身份

名字	描述	價值
類型	識別類型。	'SystemAssigned'

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces

名字	描述	價值
身份	資源的身分識別。	Identity
位置	指定資源的位置。	字串
名字	資源名稱	字串（必要）
性能	機器學習工作區的屬性。	WorkspaceProperties
標籤	資源標籤	標記名稱和值的字典。請參閱範本中的標籤

ResourceTags

名字	描述	價值

WorkspaceProperties

名字	描述	價值
applicationInsights	與此工作區相關聯的 Application Insights ARM 識別碼。建立工作區之後，就無法變更此專案	字串
containerRegistry	與此工作區相關聯的容器登錄ARM標識碼。建立工作區之後，就無法變更此專案	字串
描述	此工作區的描述。	字串
discoveryUrl	探索服務的 URL，用來識別機器學習實驗服務的區域端點	字串
friendlyName	此工作區的易記名稱。此名稱在可變動中	字串
keyVault	與此工作區相關聯的密鑰保存庫 ARM 識別碼。建立工作區之後，就無法變更此專案	字串
storageAccount	與此工作區相關聯的記憶體帳戶 ARM 識別碼。建立工作區之後，就無法變更此專案	字串

使用範例

Azure 已驗證的模組

下列 Azure 驗證模組可用來部署此資源類型。

模組	描述
Machine Learning Services 工作區	Machine Learning 服務工作區的 AVM 資源模組

Azure 快速入門範例

下列 Azure 快速入門範本包含用於部署此資源類型的 Bicep 範例。

Bicep 檔案	描述
Azure AI Studio 基本設定	這組範本示範如何使用基本設定來設定 Azure AI Studio，這表示已啟用公用因特網存取、Microsoft受控密鑰進行加密，以及 AI 資源的Microsoft受控識別設定。
Azure AI Studio 基本設定	這組範本示範如何使用基本設定來設定 Azure AI Studio，這表示已啟用公用因特網存取、Microsoft受控密鑰進行加密，以及 AI 資源的Microsoft受控識別設定。
Azure AI Studio 基本設定	這組範本示範如何使用基本設定來設定 Azure AI Studio，這表示已啟用公用因特網存取、Microsoft受控密鑰進行加密，以及 AI 資源的Microsoft受控識別設定。
Azure AI Studio 網路限制	這組範本示範如何使用Microsoft受控密鑰來加密和 AI 資源的 Microsoft 受控識別組態，來設定已停用私人鏈接和輸出的 Azure AI Studio。
Azure AI Studio 網路限制	這組範本示範如何使用Microsoft受控密鑰來加密和 AI 資源的 Microsoft 受控識別組態，來設定已停用私人鏈接和輸出的 Azure AI Studio。
使用 Microsoft Entra ID Authentication Azure AI Studio	這組範本示範如何使用相依資源的 Microsoft Entra ID 驗證來設定 Azure AI Studio，例如 Azure AI 服務和 Azure 記憶體。
Azure Machine Learning 端對端安全設定	這組 Bicep 範本示範如何在安全設定中設定 Azure Machine Learning 端對端。此參考實作包括工作區、計算叢集、計算實例和附加的私人 AKS 叢集。
Azure Machine Learning 端對端安全設定（舊版）	這組 Bicep 範本示範如何在安全設定中設定 Azure Machine Learning 端對端。此參考實作包括工作區、計算叢集、計算實例和附加的私人 AKS 叢集。
基本代理程式設定 API 金鑰	這組範本示範如何使用 API 金鑰驗證 AI 服務/AOAI 連線的基本設定來設定 Azure AI 代理程式服務。代理程式會使用由 Microsoft 完全管理的多租用戶搜尋和記憶體資源。您將無法檢視或控制這些基礎 Azure 資源。
基本代理程式設定身分識別	這組範本示範如何使用 AI 服務 / AOAI 連線的受控識別驗證，使用基本設定來設定 Azure AI 代理程式服務。代理程式會使用由 Microsoft 完全管理的多租用戶搜尋和記憶體資源。您將無法檢視或控制這些基礎 Azure 資源。
建立具有私人IP位址的 AKS 計算目標	此範本會在具有私人IP位址的指定 Azure Machine Learning 服務工作區中建立 AKS 計算目標。
建立 Azure Machine Learning 服務工作區	此部署範本會指定 Azure Machine Learning 工作區及其相關聯的資源，包括 Azure Key Vault、Azure 儲存體、Azure Application Insights 和 Azure Container Registry。此組態描述開始使用 Azure Machine Learning 所需的最少資源集。
建立 Azure Machine Learning 服務工作區（CMK）	此部署範本會指定如何使用加密密鑰，建立具有服務端加密的 Azure Machine Learning 工作區。
建立 Azure Machine Learning 服務工作區（CMK）	此部署範本會指定 Azure Machine Learning 工作區及其相關聯的資源，包括 Azure Key Vault、Azure 儲存體、Azure Application Insights 和 Azure Container Registry。此範例示範如何使用客戶管理的加密密鑰來設定 Azure Machine Learning 進行加密。
建立 Azure Machine Learning 服務工作區（舊版）	此部署範本會指定 Azure Machine Learning 工作區及其相關聯的資源，包括 Azure Key Vault、Azure 儲存體、Azure Application Insights 和 Azure Container Registry。此組態說明在網路隔離設定中開始使用 Azure Machine Learning 所需的資源集。
建立 Azure Machine Learning 服務工作區（vnet）	此部署範本會指定 Azure Machine Learning 工作區及其相關聯的資源，包括 Azure Key Vault、Azure 儲存體、Azure Application Insights 和 Azure Container Registry。此組態說明在網路隔離設定中開始使用 Azure Machine Learning 所需的資源集。
使用受控虛擬網路部署安全的 Azure AI Studio	此範本會建立安全的 Azure AI Studio 環境，並具有健全的網路和身分識別安全性限制。
具有使用者受控識別的網路保護代理程式	這組範本示範如何使用 AI 服務 / AOAI 連線的使用者受控識別驗證和專用網連結，設定具有虛擬網路隔離的 Azure AI 代理程式服務，以將代理程式連線到您的安全數據。
標準代理程式設定	這組範本示範如何使用標準設定來設定 Azure AI 代理程式服務，這表示已啟用專案/中樞連線和公用因特網存取的受控識別驗證。代理程式會使用客戶擁有的單一租用戶搜尋和記憶體資源。透過此設定，您可以完全控制這些資源並查看這些資源，但會根據您的使用量產生成本。

ARM 樣本資源定義

工作區資源類型可以使用目標作業來部署：

資源群組 - 請參閱資源群組部署命令

如需每個 API 版本中已變更屬性的清單，請參閱變更記錄檔。

資源格式

若要建立 Microsoft.MachineLearningServices/workspaces 資源，請將下列 JSON 新增至範本。

{
  "type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces",
  "apiVersion": "2018-11-19",
  "name": "string",
  "identity": {
    "type": "SystemAssigned"
  },
  "location": "string",
  "properties": {
    "applicationInsights": "string",
    "containerRegistry": "string",
    "description": "string",
    "discoveryUrl": "string",
    "friendlyName": "string",
    "keyVault": "string",
    "storageAccount": "string"
  },
  "tags": {
    "{customized property}": "string"
  }
}

屬性值

身份

名字	描述	價值
類型	識別類型。	'SystemAssigned'

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces

名字	描述	價值
apiVersion	API 版本	'2018-11-19'
身份	資源的身分識別。	Identity
位置	指定資源的位置。	字串
名字	資源名稱	字串（必要）
性能	機器學習工作區的屬性。	WorkspaceProperties
標籤	資源標籤	標記名稱和值的字典。請參閱範本中的標籤
類型	資源類型	'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces'

ResourceTags

名字	描述	價值

WorkspaceProperties

名字	描述	價值
applicationInsights	與此工作區相關聯的 Application Insights ARM 識別碼。建立工作區之後，就無法變更此專案	字串
containerRegistry	與此工作區相關聯的容器登錄ARM標識碼。建立工作區之後，就無法變更此專案	字串
描述	此工作區的描述。	字串
discoveryUrl	探索服務的 URL，用來識別機器學習實驗服務的區域端點	字串
friendlyName	此工作區的易記名稱。此名稱在可變動中	字串
keyVault	與此工作區相關聯的密鑰保存庫 ARM 識別碼。建立工作區之後，就無法變更此專案	字串
storageAccount	與此工作區相關聯的記憶體帳戶 ARM 識別碼。建立工作區之後，就無法變更此專案	字串

使用範例

Azure 快速入門範本

下列 Azure 快速入門範本部署此資源類型。

範本	描述
Azure AI Studio 基本設定	這組範本示範如何使用基本設定來設定 Azure AI Studio，這表示已啟用公用因特網存取、Microsoft受控密鑰進行加密，以及 AI 資源的Microsoft受控識別設定。
Azure AI Studio 基本設定	這組範本示範如何使用基本設定來設定 Azure AI Studio，這表示已啟用公用因特網存取、Microsoft受控密鑰進行加密，以及 AI 資源的Microsoft受控識別設定。
Azure AI Studio 基本設定	這組範本示範如何使用基本設定來設定 Azure AI Studio，這表示已啟用公用因特網存取、Microsoft受控密鑰進行加密，以及 AI 資源的Microsoft受控識別設定。
Azure AI Studio 網路限制	這組範本示範如何使用Microsoft受控密鑰來加密和 AI 資源的 Microsoft 受控識別組態，來設定已停用私人鏈接和輸出的 Azure AI Studio。
Azure AI Studio 網路限制	這組範本示範如何使用Microsoft受控密鑰來加密和 AI 資源的 Microsoft 受控識別組態，來設定已停用私人鏈接和輸出的 Azure AI Studio。
使用 Microsoft Entra ID Authentication Azure AI Studio	這組範本示範如何使用相依資源的 Microsoft Entra ID 驗證來設定 Azure AI Studio，例如 Azure AI 服務和 Azure 記憶體。
Azure Machine Learning 端對端安全設定	這組 Bicep 範本示範如何在安全設定中設定 Azure Machine Learning 端對端。此參考實作包括工作區、計算叢集、計算實例和附加的私人 AKS 叢集。
Azure Machine Learning 端對端安全設定（舊版）	這組 Bicep 範本示範如何在安全設定中設定 Azure Machine Learning 端對端。此參考實作包括工作區、計算叢集、計算實例和附加的私人 AKS 叢集。
Azure Machine Learning 工作區	此範本會建立新的 Azure Machine Learning 工作區，以及加密的記憶體帳戶、KeyVault 和 Applications Insights 記錄
基本代理程式設定 API 金鑰	這組範本示範如何使用 API 金鑰驗證 AI 服務/AOAI 連線的基本設定來設定 Azure AI 代理程式服務。代理程式會使用由 Microsoft 完全管理的多租用戶搜尋和記憶體資源。您將無法檢視或控制這些基礎 Azure 資源。
基本代理程式設定身分識別	這組範本示範如何使用 AI 服務 / AOAI 連線的受控識別驗證，使用基本設定來設定 Azure AI 代理程式服務。代理程式會使用由 Microsoft 完全管理的多租用戶搜尋和記憶體資源。您將無法檢視或控制這些基礎 Azure 資源。
使用多個數據集建立 AML 工作區 & 資料存放區	此範本會建立具有多個數據集的 Azure Machine Learning 工作區，& 數據存放區。
建立具有私人IP位址的 AKS 計算目標	此範本會在具有私人IP位址的指定 Azure Machine Learning 服務工作區中建立 AKS 計算目標。
建立 Azure Machine Learning 服務工作區	此部署範本會指定 Azure Machine Learning 工作區及其相關聯的資源，包括 Azure Key Vault、Azure 儲存體、Azure Application Insights 和 Azure Container Registry。此組態描述開始使用 Azure Machine Learning 所需的最少資源集。
建立 Azure Machine Learning 服務工作區（CMK）	此部署範本會指定如何使用加密密鑰，建立具有服務端加密的 Azure Machine Learning 工作區。
建立 Azure Machine Learning 服務工作區（CMK）	此部署範本會指定 Azure Machine Learning 工作區及其相關聯的資源，包括 Azure Key Vault、Azure 儲存體、Azure Application Insights 和 Azure Container Registry。此範例示範如何使用客戶管理的加密密鑰來設定 Azure Machine Learning 進行加密。
建立 Azure Machine Learning 服務工作區（舊版）	此部署範本會指定 Azure Machine Learning 工作區及其相關聯的資源，包括 Azure Key Vault、Azure 儲存體、Azure Application Insights 和 Azure Container Registry。此組態說明在網路隔離設定中開始使用 Azure Machine Learning 所需的資源集。
建立 Azure Machine Learning 服務工作區（vnet）	此部署範本會指定 Azure Machine Learning 工作區及其相關聯的資源，包括 Azure Key Vault、Azure 儲存體、Azure Application Insights 和 Azure Container Registry。此組態說明在網路隔離設定中開始使用 Azure Machine Learning 所需的資源集。
使用受控虛擬網路部署安全的 Azure AI Studio	此範本會建立安全的 Azure AI Studio 環境，並具有健全的網路和身分識別安全性限制。
具有使用者受控識別的網路保護代理程式	這組範本示範如何使用 AI 服務 / AOAI 連線的使用者受控識別驗證和專用網連結，設定具有虛擬網路隔離的 Azure AI 代理程式服務，以將代理程式連線到您的安全數據。
標準代理程式設定	這組範本示範如何使用標準設定來設定 Azure AI 代理程式服務，這表示已啟用專案/中樞連線和公用因特網存取的受控識別驗證。代理程式會使用客戶擁有的單一租用戶搜尋和記憶體資源。透過此設定，您可以完全控制這些資源並查看這些資源，但會根據您的使用量產生成本。

Terraform （AzAPI 提供者）資源定義

工作區資源類型可以使用目標作業來部署：

資源群組

如需每個 API 版本中已變更屬性的清單，請參閱變更記錄檔。

資源格式

若要建立 Microsoft.MachineLearningServices/workspaces 資源，請將下列 Terraform 新增至範本。

resource "azapi_resource" "symbolicname" {
  type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2018-11-19"
  name = "string"
  identity = {
    type = "SystemAssigned"
  }
  location = "string"
  tags = {
    {customized property} = "string"
  }
  body = {
    properties = {
      applicationInsights = "string"
      containerRegistry = "string"
      description = "string"
      discoveryUrl = "string"
      friendlyName = "string"
      keyVault = "string"
      storageAccount = "string"
    }
  }
}

屬性值

身份

名字	描述	價值
類型	識別類型。	'SystemAssigned'

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces

名字	描述	價值
身份	資源的身分識別。	Identity
位置	指定資源的位置。	字串
名字	資源名稱	字串（必要）
性能	機器學習工作區的屬性。	WorkspaceProperties
標籤	資源標籤	標記名稱和值的字典。
類型	資源類型	“Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2018-11-19”

ResourceTags

名字	描述	價值

WorkspaceProperties

名字	描述	價值
applicationInsights	與此工作區相關聯的 Application Insights ARM 識別碼。建立工作區之後，就無法變更此專案	字串
containerRegistry	與此工作區相關聯的容器登錄ARM標識碼。建立工作區之後，就無法變更此專案	字串
描述	此工作區的描述。	字串
discoveryUrl	探索服務的 URL，用來識別機器學習實驗服務的區域端點	字串
friendlyName	此工作區的易記名稱。此名稱在可變動中	字串
keyVault	與此工作區相關聯的密鑰保存庫 ARM 識別碼。建立工作區之後，就無法變更此專案	字串
storageAccount	與此工作區相關聯的記憶體帳戶 ARM 識別碼。建立工作區之後，就無法變更此專案	字串

使用範例

Azure 已驗證的模組

下列 Azure 驗證模組可用來部署此資源類型。

模組	描述
Machine Learning Services 工作區	Machine Learning 服務工作區的 AVM 資源模組

共用方式為

Microsoft.MachineLearningServices 工作區 2018-11-19

Bicep 資源定義

資源格式

屬性值

身份

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces

ResourceTags

WorkspaceProperties

使用範例

Azure 已驗證的模組

Azure 快速入門範例

ARM 樣本資源定義

資源格式

屬性值

身份

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces

ResourceTags

WorkspaceProperties

使用範例

Azure 快速入門範本

Terraform （AzAPI 提供者）資源定義

資源格式

屬性值

身份

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces

ResourceTags

WorkspaceProperties

使用範例

Azure 已驗證的模組

意見反應

其他資源

共用方式為

Microsoft.MachineLearningServices 工作區 2018-11-19

Bicep 資源定義

資源格式

屬性值

身份

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces

ResourceTags

WorkspaceProperties

使用範例

Azure 已驗證的模組

Azure 快速入門範例

ARM 樣本資源定義

資源格式

屬性值

身份

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces

ResourceTags

WorkspaceProperties

使用範例

Azure 快速入門範本

Terraform （AzAPI 提供者） 資源定義

資源格式

屬性值

身份

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces

ResourceTags

WorkspaceProperties

使用範例

Azure 已驗證的模組

意見反應

其他資源

Terraform （AzAPI 提供者）資源定義