Pracovní prostory Microsoft.MachineLearningServices

Definice prostředku Bicep

Typ prostředku pracovních prostorů je možné nasadit s operacemi, které cílí:

• skupiny prostředků – viz příkazy nasazení skupiny prostředků

Seznam změněných vlastností v jednotlivých verzích rozhraní API najdete v protokolu změn.

Formát prostředku

Pokud chcete vytvořit prostředek Microsoft.MachineLearningServices/workspaces, přidejte do šablony následující bicep.

resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2024-07-01-preview' = {
  name: 'string'
  location: 'string'
  tags: {
    tagName1: 'tagValue1'
    tagName2: 'tagValue2'
  }
  sku: {
    capacity: int
    family: 'string'
    name: 'string'
    size: 'string'
    tier: 'string'
  }
  kind: 'string'
  identity: {
    type: 'string'
    userAssignedIdentities: {
      {customized property}: {}
    }
  }
  properties: {
    allowPublicAccessWhenBehindVnet: bool
    allowRoleAssignmentOnRG: bool
    applicationInsights: 'string'
    associatedWorkspaces: [
      'string'
    ]
    containerRegistries: [
      'string'
    ]
    containerRegistry: 'string'
    description: 'string'
    discoveryUrl: 'string'
    enableDataIsolation: bool
    enableServiceSideCMKEncryption: bool
    enableSimplifiedCmk: bool
    enableSoftwareBillOfMaterials: bool
    encryption: {
      cosmosDbResourceId: 'string'
      identity: {
        userAssignedIdentity: 'string'
      }
      keyVaultProperties: {
        identityClientId: 'string'
        keyIdentifier: 'string'
        keyVaultArmId: 'string'
      }
      searchAccountResourceId: 'string'
      status: 'string'
      storageAccountResourceId: 'string'
    }
    existingWorkspaces: [
      'string'
    ]
    featureStoreSettings: {
      computeRuntime: {
        sparkRuntimeVersion: 'string'
      }
      offlineStoreConnectionName: 'string'
      onlineStoreConnectionName: 'string'
    }
    friendlyName: 'string'
    hbiWorkspace: bool
    hubResourceId: 'string'
    imageBuildCompute: 'string'
    ipAllowlist: [
      'string'
    ]
    keyVault: 'string'
    keyVaults: [
      'string'
    ]
    managedNetwork: {
      isolationMode: 'string'
      outboundRules: {
        {customized property}: {
          category: 'string'
          status: 'string'
          type: 'string'
          // For remaining properties, see OutboundRule objects
        }
      }
      status: {
        sparkReady: bool
        status: 'string'
      }
    }
    primaryUserAssignedIdentity: 'string'
    publicNetworkAccess: 'string'
    serverlessComputeSettings: {
      serverlessComputeCustomSubnet: 'string'
      serverlessComputeNoPublicIP: bool
    }
    serviceManagedResourcesSettings: {
      cosmosDb: {
        collectionsThroughput: int
      }
    }
    sharedPrivateLinkResources: [
      {
        name: 'string'
        properties: {
          groupId: 'string'
          privateLinkResourceId: 'string'
          requestMessage: 'string'
          status: 'string'
        }
      }
    ]
    softDeleteRetentionInDays: int
    storageAccount: 'string'
    storageAccounts: [
      'string'
    ]
    systemDatastoresAuthMode: 'string'
    v1LegacyMode: bool
    workspaceHubConfig: {
      additionalWorkspaceStorageAccounts: [
        'string'
      ]
      defaultWorkspaceResourceGroup: 'string'
    }
  }
}

Odchozí objektyRule

Nastavte typ vlastnost určit typ objektu.

Pro plně kvalifikovaný název doménypoužijte:

  type: 'FQDN'
  destination: 'string'

Pro privateEndpointpoužijte:

  type: 'PrivateEndpoint'
  destination: {
    serviceResourceId: 'string'
    sparkEnabled: bool
    sparkStatus: 'string'
    subresourceTarget: 'string'
  }
  parentRuleNames: [
    'string'
  ]

ProServiceTag použijte:

  type: 'ServiceTag'
  destination: {
    action: 'string'
    portRanges: 'string'
    protocol: 'string'
    serviceTag: 'string'
  }

Hodnoty vlastností

pracovní prostory

ManagedServiceIdentity

UserAssignedIdentities

UserAssignedIdentity

Tento objekt neobsahuje žádné vlastnosti, které se mají nastavit během nasazení. Všechny vlastnosti jsou Jen pro čtení.

Pracovní prostory

EncryptionProperty

IdentityForCmk

KeyVaultProperties

FeatureStoreSettings

ComputeRuntimeDto

ManagedNetworkSettings

ManagedNetworkSettingsOutboundRules

Odchozí pravidla

FqdnOutboundRule

PrivateEndpointOutboundRule

PrivateEndpointDestination

ServiceTagOutboundRule

ServiceTagDestination

ManagedNetworkProvisionStatus

Bezserverová funkceComputeSettings

ServiceManagedResourcesSettings

CosmosDbSettings

SharedPrivateLinkResource

SharedPrivateLinkResourceProperty

WorkspaceHubConfig

Sku

Šablony pro rychlý start

Následující šablony pro rychlý start nasazují tento typ prostředku.

Šablona	Popis
pracovního prostoru Azure Machine Learning	Tato šablona vytvoří nový pracovní prostor služby Azure Machine Learning společně s šifrovaným účtem úložiště, službou KeyVault a protokolováním Application Insights.
základní nastavení sady Azure AI Studio	Tato sada šablon ukazuje, jak nastavit Azure AI Studio pomocí základního nastavení, což znamená s povoleným veřejným přístupem k internetu, klíče spravované Microsoftem pro šifrování a konfiguraci identity spravované Microsoftem pro prostředek AI.
základní nastavení sady Azure AI Studio	Tato sada šablon ukazuje, jak nastavit Azure AI Studio pomocí základního nastavení, což znamená s povoleným veřejným přístupem k internetu, klíče spravované Microsoftem pro šifrování a konfiguraci identity spravované Microsoftem pro prostředek AI.
Azure AI Studio s ověřováním Microsoft Entra ID	Tato sada šablon ukazuje, jak nastavit Azure AI Studio s ověřováním Microsoft Entra ID pro závislé prostředky, jako jsou služby Azure AI a Azure Storage.
síť Azure AI Studio s omezeným přístupem	Tato sada šablon ukazuje, jak nastavit Azure AI Studio se zakázaným privátním propojením a odchozím přenosem dat pomocí klíčů spravovaných Microsoftem pro šifrování a konfiguraci identity spravované Microsoftem pro prostředek AI.
vytvoření pracovního prostoru AML s více datovými sadami & úložiště dat	Tato šablona vytvoří pracovní prostor Azure Machine Learning s více datovými sadami & úložišti dat.
komplexní nastavení služby Azure Machine Learning	Tato sada šablon Bicep ukazuje, jak nastavit kompletní nastavení služby Azure Machine Learning v zabezpečeném nastavení. Tato referenční implementace zahrnuje pracovní prostor, výpočetní cluster, výpočetní instanci a připojený privátní cluster AKS.
kompletního zabezpečeného nastavení služby Azure Machine Learning (starší verze)	Tato sada šablon Bicep ukazuje, jak nastavit kompletní nastavení služby Azure Machine Learning v zabezpečeném nastavení. Tato referenční implementace zahrnuje pracovní prostor, výpočetní cluster, výpočetní instanci a připojený privátní cluster AKS.
síť Azure AI Studio s omezeným přístupem	Tato sada šablon ukazuje, jak nastavit Azure AI Studio se zakázaným privátním propojením a odchozím přenosem dat pomocí klíčů spravovaných Microsoftem pro šifrování a konfiguraci identity spravované Microsoftem pro prostředek AI.
Vytvoření cílového výpočetního objektu AKS s privátní IP adresou	Tato šablona vytvoří cílový výpočetní objekt AKS v daném pracovním prostoru služby Azure Machine Learning s privátní IP adresou.
vytvoření pracovního prostoru služby Azure Machine Learning Service	Tato šablona nasazení určuje pracovní prostor služby Azure Machine Learning a jeho přidružené prostředky, včetně služby Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights a Azure Container Registry. Tato konfigurace popisuje minimální sadu prostředků, které potřebujete k zahájení práce se službou Azure Machine Learning.
vytvoření pracovního prostoru služby Azure Machine Learning Service (CMK)	Tato šablona nasazení určuje pracovní prostor služby Azure Machine Learning a jeho přidružené prostředky, včetně služby Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights a Azure Container Registry. Příklad ukazuje, jak nakonfigurovat Službu Azure Machine Learning pro šifrování pomocí šifrovacího klíče spravovaného zákazníkem.
vytvoření pracovního prostoru služby Azure Machine Learning Service (CMK)	Tato šablona nasazení určuje, jak vytvořit pracovní prostor Azure Machine Learning s šifrováním na straně služby pomocí šifrovacích klíčů.
vytvoření pracovního prostoru služby Azure Machine Learning Service (virtuální síť)	Tato šablona nasazení určuje pracovní prostor služby Azure Machine Learning a jeho přidružené prostředky, včetně služby Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights a Azure Container Registry. Tato konfigurace popisuje sadu prostředků, které potřebujete k zahájení práce se službou Azure Machine Learning v izolované síti.
Vytvoření pracovního prostoru služby Azure Machine Learning Service (starší verze)	Tato šablona nasazení určuje pracovní prostor služby Azure Machine Learning a jeho přidružené prostředky, včetně služby Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights a Azure Container Registry. Tato konfigurace popisuje sadu prostředků, které potřebujete k zahájení práce se službou Azure Machine Learning v izolované síti.

Definice prostředku šablony ARM

Typ prostředku pracovních prostorů je možné nasadit s operacemi, které cílí:

• skupiny prostředků – viz příkazy nasazení skupiny prostředků

Seznam změněných vlastností v jednotlivých verzích rozhraní API najdete v protokolu změn.

Formát prostředku

Pokud chcete vytvořit prostředek Microsoft.MachineLearningServices/workspaces, přidejte do šablony následující JSON.

{
  "type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces",
  "apiVersion": "2024-07-01-preview",
  "name": "string",
  "location": "string",
  "tags": {
    "tagName1": "tagValue1",
    "tagName2": "tagValue2"
  },
  "sku": {
    "capacity": "int",
    "family": "string",
    "name": "string",
    "size": "string",
    "tier": "string"
  },
  "kind": "string",
  "identity": {
    "type": "string",
    "userAssignedIdentities": {
      "{customized property}": {}
    }
  },
  "properties": {
    "allowPublicAccessWhenBehindVnet": "bool",
    "allowRoleAssignmentOnRG": "bool",
    "applicationInsights": "string",
    "associatedWorkspaces": [ "string" ],
    "containerRegistries": [ "string" ],
    "containerRegistry": "string",
    "description": "string",
    "discoveryUrl": "string",
    "enableDataIsolation": "bool",
    "enableServiceSideCMKEncryption": "bool",
    "enableSimplifiedCmk": "bool",
    "enableSoftwareBillOfMaterials": "bool",
    "encryption": {
      "cosmosDbResourceId": "string",
      "identity": {
        "userAssignedIdentity": "string"
      },
      "keyVaultProperties": {
        "identityClientId": "string",
        "keyIdentifier": "string",
        "keyVaultArmId": "string"
      },
      "searchAccountResourceId": "string",
      "status": "string",
      "storageAccountResourceId": "string"
    },
    "existingWorkspaces": [ "string" ],
    "featureStoreSettings": {
      "computeRuntime": {
        "sparkRuntimeVersion": "string"
      },
      "offlineStoreConnectionName": "string",
      "onlineStoreConnectionName": "string"
    },
    "friendlyName": "string",
    "hbiWorkspace": "bool",
    "hubResourceId": "string",
    "imageBuildCompute": "string",
    "ipAllowlist": [ "string" ],
    "keyVault": "string",
    "keyVaults": [ "string" ],
    "managedNetwork": {
      "isolationMode": "string",
      "outboundRules": {
        "{customized property}": {
          "category": "string",
          "status": "string",
          "type": "string"
          // For remaining properties, see OutboundRule objects
        }
      },
      "status": {
        "sparkReady": "bool",
        "status": "string"
      }
    },
    "primaryUserAssignedIdentity": "string",
    "publicNetworkAccess": "string",
    "serverlessComputeSettings": {
      "serverlessComputeCustomSubnet": "string",
      "serverlessComputeNoPublicIP": "bool"
    },
    "serviceManagedResourcesSettings": {
      "cosmosDb": {
        "collectionsThroughput": "int"
      }
    },
    "sharedPrivateLinkResources": [
      {
        "name": "string",
        "properties": {
          "groupId": "string",
          "privateLinkResourceId": "string",
          "requestMessage": "string",
          "status": "string"
        }
      }
    ],
    "softDeleteRetentionInDays": "int",
    "storageAccount": "string",
    "storageAccounts": [ "string" ],
    "systemDatastoresAuthMode": "string",
    "v1LegacyMode": "bool",
    "workspaceHubConfig": {
      "additionalWorkspaceStorageAccounts": [ "string" ],
      "defaultWorkspaceResourceGroup": "string"
    }
  }
}

Odchozí objektyRule

Nastavte typ vlastnost určit typ objektu.

Pro plně kvalifikovaný název doménypoužijte:

  "type": "FQDN",
  "destination": "string"

Pro privateEndpointpoužijte:

  "type": "PrivateEndpoint",
  "destination": {
    "serviceResourceId": "string",
    "sparkEnabled": "bool",
    "sparkStatus": "string",
    "subresourceTarget": "string"
  },
  "parentRuleNames": [ "string" ]

ProServiceTag použijte:

  "type": "ServiceTag",
  "destination": {
    "action": "string",
    "portRanges": "string",
    "protocol": "string",
    "serviceTag": "string"
  }

Hodnoty vlastností

pracovní prostory

ManagedServiceIdentity

UserAssignedIdentities

UserAssignedIdentity

Tento objekt neobsahuje žádné vlastnosti, které se mají nastavit během nasazení. Všechny vlastnosti jsou Jen pro čtení.

Pracovní prostory

EncryptionProperty

IdentityForCmk

KeyVaultProperties

FeatureStoreSettings

ComputeRuntimeDto

ManagedNetworkSettings

ManagedNetworkSettingsOutboundRules

Odchozí pravidla

FqdnOutboundRule

PrivateEndpointOutboundRule

PrivateEndpointDestination

ServiceTagOutboundRule

ServiceTagDestination

ManagedNetworkProvisionStatus

Bezserverová funkceComputeSettings

ServiceManagedResourcesSettings

CosmosDbSettings

SharedPrivateLinkResource

SharedPrivateLinkResourceProperty

WorkspaceHubConfig

Sku

Šablony pro rychlý start

Následující šablony pro rychlý start nasazují tento typ prostředku.

Šablona	Popis
pracovního prostoru Azure Machine Learning	Tato šablona vytvoří nový pracovní prostor služby Azure Machine Learning společně s šifrovaným účtem úložiště, službou KeyVault a protokolováním Application Insights.
základní nastavení sady Azure AI Studio	Tato sada šablon ukazuje, jak nastavit Azure AI Studio pomocí základního nastavení, což znamená s povoleným veřejným přístupem k internetu, klíče spravované Microsoftem pro šifrování a konfiguraci identity spravované Microsoftem pro prostředek AI.
základní nastavení sady Azure AI Studio	Tato sada šablon ukazuje, jak nastavit Azure AI Studio pomocí základního nastavení, což znamená s povoleným veřejným přístupem k internetu, klíče spravované Microsoftem pro šifrování a konfiguraci identity spravované Microsoftem pro prostředek AI.
Azure AI Studio s ověřováním Microsoft Entra ID	Tato sada šablon ukazuje, jak nastavit Azure AI Studio s ověřováním Microsoft Entra ID pro závislé prostředky, jako jsou služby Azure AI a Azure Storage.
síť Azure AI Studio s omezeným přístupem	Tato sada šablon ukazuje, jak nastavit Azure AI Studio se zakázaným privátním propojením a odchozím přenosem dat pomocí klíčů spravovaných Microsoftem pro šifrování a konfiguraci identity spravované Microsoftem pro prostředek AI.
vytvoření pracovního prostoru AML s více datovými sadami & úložiště dat	Tato šablona vytvoří pracovní prostor Azure Machine Learning s více datovými sadami & úložišti dat.
komplexní nastavení služby Azure Machine Learning	Tato sada šablon Bicep ukazuje, jak nastavit kompletní nastavení služby Azure Machine Learning v zabezpečeném nastavení. Tato referenční implementace zahrnuje pracovní prostor, výpočetní cluster, výpočetní instanci a připojený privátní cluster AKS.
kompletního zabezpečeného nastavení služby Azure Machine Learning (starší verze)	Tato sada šablon Bicep ukazuje, jak nastavit kompletní nastavení služby Azure Machine Learning v zabezpečeném nastavení. Tato referenční implementace zahrnuje pracovní prostor, výpočetní cluster, výpočetní instanci a připojený privátní cluster AKS.
síť Azure AI Studio s omezeným přístupem	Tato sada šablon ukazuje, jak nastavit Azure AI Studio se zakázaným privátním propojením a odchozím přenosem dat pomocí klíčů spravovaných Microsoftem pro šifrování a konfiguraci identity spravované Microsoftem pro prostředek AI.
Vytvoření cílového výpočetního objektu AKS s privátní IP adresou	Tato šablona vytvoří cílový výpočetní objekt AKS v daném pracovním prostoru služby Azure Machine Learning s privátní IP adresou.
vytvoření pracovního prostoru služby Azure Machine Learning Service	Tato šablona nasazení určuje pracovní prostor služby Azure Machine Learning a jeho přidružené prostředky, včetně služby Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights a Azure Container Registry. Tato konfigurace popisuje minimální sadu prostředků, které potřebujete k zahájení práce se službou Azure Machine Learning.
vytvoření pracovního prostoru služby Azure Machine Learning Service (CMK)	Tato šablona nasazení určuje pracovní prostor služby Azure Machine Learning a jeho přidružené prostředky, včetně služby Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights a Azure Container Registry. Příklad ukazuje, jak nakonfigurovat Službu Azure Machine Learning pro šifrování pomocí šifrovacího klíče spravovaného zákazníkem.
vytvoření pracovního prostoru služby Azure Machine Learning Service (CMK)	Tato šablona nasazení určuje, jak vytvořit pracovní prostor Azure Machine Learning s šifrováním na straně služby pomocí šifrovacích klíčů.
vytvoření pracovního prostoru služby Azure Machine Learning Service (virtuální síť)	Tato šablona nasazení určuje pracovní prostor služby Azure Machine Learning a jeho přidružené prostředky, včetně služby Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights a Azure Container Registry. Tato konfigurace popisuje sadu prostředků, které potřebujete k zahájení práce se službou Azure Machine Learning v izolované síti.
Vytvoření pracovního prostoru služby Azure Machine Learning Service (starší verze)	Tato šablona nasazení určuje pracovní prostor služby Azure Machine Learning a jeho přidružené prostředky, včetně služby Azure Key Vault, Azure Storage, Azure Application Insights a Azure Container Registry. Tato konfigurace popisuje sadu prostředků, které potřebujete k zahájení práce se službou Azure Machine Learning v izolované síti.

Definice prostředku Terraformu (poskytovatel AzAPI)

Typ prostředku pracovních prostorů je možné nasadit s operacemi, které cílí:

• Skupina prostředků

Seznam změněných vlastností v jednotlivých verzích rozhraní API najdete v protokolu změn.

Formát prostředku

Pokud chcete vytvořit prostředek Microsoft.MachineLearningServices/workspaces, přidejte do šablony následující Terraform.

resource "azapi_resource" "symbolicname" {
  type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2024-07-01-preview"
  name = "string"
  location = "string"
  parent_id = "string"
  tags = {
    tagName1 = "tagValue1"
    tagName2 = "tagValue2"
  }
  identity {
    type = "string"
    identity_ids = []
  }
  body = jsonencode({
    properties = {
      allowPublicAccessWhenBehindVnet = bool
      allowRoleAssignmentOnRG = bool
      applicationInsights = "string"
      associatedWorkspaces = [
        "string"
      ]
      containerRegistries = [
        "string"
      ]
      containerRegistry = "string"
      description = "string"
      discoveryUrl = "string"
      enableDataIsolation = bool
      enableServiceSideCMKEncryption = bool
      enableSimplifiedCmk = bool
      enableSoftwareBillOfMaterials = bool
      encryption = {
        cosmosDbResourceId = "string"
        identity = {
          userAssignedIdentity = "string"
        }
        keyVaultProperties = {
          identityClientId = "string"
          keyIdentifier = "string"
          keyVaultArmId = "string"
        }
        searchAccountResourceId = "string"
        status = "string"
        storageAccountResourceId = "string"
      }
      existingWorkspaces = [
        "string"
      ]
      featureStoreSettings = {
        computeRuntime = {
          sparkRuntimeVersion = "string"
        }
        offlineStoreConnectionName = "string"
        onlineStoreConnectionName = "string"
      }
      friendlyName = "string"
      hbiWorkspace = bool
      hubResourceId = "string"
      imageBuildCompute = "string"
      ipAllowlist = [
        "string"
      ]
      keyVault = "string"
      keyVaults = [
        "string"
      ]
      managedNetwork = {
        isolationMode = "string"
        outboundRules = {
          {customized property} = {
            category = "string"
            status = "string"
            type = "string"
            // For remaining properties, see OutboundRule objects
          }
        }
        status = {
          sparkReady = bool
          status = "string"
        }
      }
      primaryUserAssignedIdentity = "string"
      publicNetworkAccess = "string"
      serverlessComputeSettings = {
        serverlessComputeCustomSubnet = "string"
        serverlessComputeNoPublicIP = bool
      }
      serviceManagedResourcesSettings = {
        cosmosDb = {
          collectionsThroughput = int
        }
      }
      sharedPrivateLinkResources = [
        {
          name = "string"
          properties = {
            groupId = "string"
            privateLinkResourceId = "string"
            requestMessage = "string"
            status = "string"
          }
        }
      ]
      softDeleteRetentionInDays = int
      storageAccount = "string"
      storageAccounts = [
        "string"
      ]
      systemDatastoresAuthMode = "string"
      v1LegacyMode = bool
      workspaceHubConfig = {
        additionalWorkspaceStorageAccounts = [
          "string"
        ]
        defaultWorkspaceResourceGroup = "string"
      }
    }
    sku = {
      capacity = int
      family = "string"
      name = "string"
      size = "string"
      tier = "string"
    }
    kind = "string"
  })
}

Odchozí objektyRule

Nastavte typ vlastnost určit typ objektu.

Pro plně kvalifikovaný název doménypoužijte:

  type = "FQDN"
  destination = "string"

Pro privateEndpointpoužijte:

  type = "PrivateEndpoint"
  destination = {
    serviceResourceId = "string"
    sparkEnabled = bool
    sparkStatus = "string"
    subresourceTarget = "string"
  }
  parentRuleNames = [
    "string"
  ]

ProServiceTag použijte:

  type = "ServiceTag"
  destination = {
    action = "string"
    portRanges = "string"
    protocol = "string"
    serviceTag = "string"
  }

Hodnoty vlastností

pracovní prostory

ManagedServiceIdentity

UserAssignedIdentities

UserAssignedIdentity

Tento objekt neobsahuje žádné vlastnosti, které se mají nastavit během nasazení. Všechny vlastnosti jsou Jen pro čtení.

Pracovní prostory

EncryptionProperty

IdentityForCmk

KeyVaultProperties

FeatureStoreSettings

ComputeRuntimeDto

ManagedNetworkSettings

ManagedNetworkSettingsOutboundRules

Odchozí pravidla

FqdnOutboundRule

PrivateEndpointOutboundRule

PrivateEndpointDestination

ServiceTagOutboundRule

ServiceTagDestination

ManagedNetworkProvisionStatus

Bezserverová funkceComputeSettings

ServiceManagedResourcesSettings

CosmosDbSettings

SharedPrivateLinkResource

SharedPrivateLinkResourceProperty

WorkspaceHubConfig

Sku