Klientská knihovna pro správu pracovních prostorů služby Azure Machine Learning pro JavaScript – verze 1.1.0

  • Článek

Tento balíček obsahuje izomorfní sadu SDK (spouští se v Node.js i v prohlížečích) pro klienta služby Azure Machine Learning Workspaces Management.

Tato rozhraní API umožňují koncovým uživatelům pracovat s prostředky pracovního prostoru Služby Azure Machine Learning. Podporují operace CRUD pro pracovní prostory služby Azure Machine Learning.

Zdrojový kód | Balíček (NPM) | Referenční dokumentace k | rozhraní API Vzorky

Začínáme

Aktuálně podporovaná prostředí

  • LtS verze Node.js
  • Nejnovější verze prohlížečů Safari, Chrome, Edge a Firefox.

Další podrobnosti najdete v našich zásadách podpory .

Požadavky

Nainstalujte balíček @azure/arm-workspaces.

Nainstalujte klientskou knihovnu pro správu pracovních prostorů služby Azure Machine Learning pro JavaScript pomocí npmpříkazu :

npm install @azure/arm-workspaces

Vytvoření a ověření MachineLearningWorkspacesManagementClient

Pokud chcete vytvořit objekt klienta pro přístup k rozhraní API pro správu pracovních prostorů služby Azure Machine Learning, budete potřebovat endpoint prostředek pro správu pracovních prostorů služby Azure Machine Learning a credential. Klient služby Azure Machine Learning Workspaces Management může k ověřování použít přihlašovací údaje Azure Active Directory. Koncový bod pro prostředek správy pracovních prostorů služby Azure Machine Learning najdete na webu Azure Portal.

Pomocí Azure Active Directory se můžete ověřit pomocí přihlašovacích údajů z knihovny @azure/identity nebo existujícího tokenu AAD.

Pokud chcete použít zprostředkovatele DefaultAzureCredential uvedeného níže nebo jiné poskytovatele přihlašovacích údajů poskytovaného se sadou Azure SDK, nainstalujte @azure/identity balíček:

npm install @azure/identity

Budete také muset zaregistrovat novou aplikaci AAD a udělit přístup ke správě pracovních prostorů služby Azure Machine Learning přiřazením vhodné role k instančnímu objektu (poznámka: role, jako "Owner" jsou, neudělí potřebná oprávnění). Nastavte hodnoty ID klienta, ID tenanta a tajného klíče klienta aplikace AAD jako proměnné prostředí: AZURE_CLIENT_ID, AZURE_TENANT_ID, AZURE_CLIENT_SECRET.

Další informace o tom, jak vytvořit aplikaci Azure AD, najdete v tomto průvodci.

const { MachineLearningWorkspacesManagementClient } = require("@azure/arm-workspaces");
const { DefaultAzureCredential } = require("@azure/identity");
// For client-side applications running in the browser, use InteractiveBrowserCredential instead of DefaultAzureCredential. See https://aka.ms/azsdk/js/identity/examples for more details.

const subscriptionId = "00000000-0000-0000-0000-000000000000";
const client = new MachineLearningWorkspacesManagementClient(new DefaultAzureCredential(), subscriptionId);

// For client-side applications running in the browser, use this code instead:
// const credential = new InteractiveBrowserCredential({
//   tenantId: "<YOUR_TENANT_ID>",
//   clientId: "<YOUR_CLIENT_ID>"
// });
// const client = new MachineLearningWorkspacesManagementClient(credential, subscriptionId);

JavaScript Bundle

Pokud chcete tuto klientskou knihovnu používat v prohlížeči, musíte nejprve použít bundler. Podrobnosti o tom, jak to udělat, najdete v naší dokumentaci k sdružování.

Klíčové koncepty

MachineLearningWorkspacesManagementClient

MachineLearningWorkspacesManagementClient je primární rozhraní pro vývojáře, kteří používají klientskou knihovnu pro správu pracovních prostorů služby Azure Machine Learning. Prozkoumejte metody tohoto objektu klienta a seznamte se s různými funkcemi služby Azure Machine Learning Workspaces Management, ke kterým máte přístup.

Řešení potíží

protokolování

Povolení protokolování může pomoct odhalit užitečné informace o selháních. Pokud chcete zobrazit protokol požadavků a odpovědí HTTP, nastavte proměnnou AZURE_LOG_LEVEL prostředí na info. Případně je možné protokolování povolit za běhu voláním setLogLevel v :@azure/logger

const { setLogLevel } = require("@azure/logger");
setLogLevel("info");

Podrobnější pokyny k povolení protokolů najdete v dokumentaci k balíčkům @azure/protokolovacího nástroje.

Další kroky

Podrobné příklady použití této knihovny najdete v adresáři samples .

Přispívání

Pokud chcete přispívat do této knihovny, přečtěte si prosím průvodce přispívání , kde se dozvíte více o tom, jak sestavit a otestovat kód.

Imprese