Machine Learning Studio (傳統) 管理 REST API

發行項
05/07/2024

重要

Machine Learning 工作室 (傳統) 的支援將於 2024 年 8 月 31 日結束。建議您在該日期之前轉換成 Azure Machine Learning。

自 2021 年 12 月 1 日起，您將無法建立新的 Machine Learning 工作室 (傳統) 資源。在 2024 年 8 月 31 日之前，您可以繼續使用現有的 Machine Learning 工作室 (傳統) 資源。

請參閱將機器學習專案從 ML 工作室 (傳統) 移至 Azure Machine Learning 的相關資訊。
深入了解 Azure Machine Learning。

ML 工作室 (傳統) 文件即將淘汰，未來將不再更新。

下列 ML Studio (傳統) REST API 可讓您建立和管理：

ML Studio (傳統) 承諾用量方案和關聯
Azure Resource Manager 型 Web 服務 - ML Studio (傳統) 可讓您建置及測試預測性分析解決方案，然後將其部署為 Azure Web 服務。如需程式的概觀，請參閱 ML Studio (傳統) Web 服務：部署和取用。

通用參數和標頭

下列資訊與這些 API 相關的工作很常見：

ML Studio (傳統) REST API 的主機 URI 為 https://management.azure.com/
將 {subscription-id} 取代為 URI 中的訂用帳戶識別碼
將取代 {resource-group-name} 為資源組名
將 Content-Type 標頭設定為 application/json
將授權標頭設定為您從 Azure Active Directory 取得的 JSON Web 令牌

承諾用量方案工作

您可以使用適用於 ML Studio 的 REST API 來執行下列工作， (傳統) 承諾用量方案：

承諾用量關聯

取得 - 取得承諾用量關聯
移動 - 變更承諾用量關聯的父系
清單 - 取得父計劃的所有承諾用量關聯

承諾用量方案

建立或更新 - 建立或更新承諾用量方案
取得 - 取得承諾用量方案的相關信息
修補程式 - 修改承諾用量方案
移除 - 刪除承諾用量方案
資源群組中的清單 - 取得資源群組中的所有承諾用量方案
清單 - 取得訂用帳戶中的所有承諾用量方案

承諾用量方案使用量歷程記錄

清單 - 取得承諾用量方案的使用量歷程記錄

Web 服務工作

您可以使用適用於 ML Studio 的 REST API 來執行下列工作， (傳統) Web 服務：

建立或更新 - 建立或更新 Web 服務
取得 - 取得 Web 服務的相關信息
列出金鑰 - 取得 Web 服務的存取金鑰
修補程式 - 修改 Web 服務
移除 - 刪除 Web 服務
依資源群組列出 - 取得資源群組中的所有 Web 服務
清單 - 取得訂用帳戶中的所有 Web 服務

另請參閱