Microsoft.MachineLearningServices ワークスペース 2019-11-01
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Bicep リソース定義
ワークスペース リソースの種類は、次を対象とする操作でデプロイできます。
- リソース グループの - リソース グループのデプロイ コマンド 参照
各 API バージョンで変更されたプロパティの一覧については、変更ログの
リソースの形式
Microsoft.MachineLearningServices/workspaces リソースを作成するには、次の Bicep をテンプレートに追加します。
resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2019-11-01' = {
name: 'string'
location: 'string'
tags: {
tagName1: 'tagValue1'
tagName2: 'tagValue2'
}
sku: {
name: 'string'
tier: 'string'
}
identity: {
type: 'SystemAssigned'
}
properties: {
applicationInsights: 'string'
containerRegistry: 'string'
description: 'string'
discoveryUrl: 'string'
friendlyName: 'string'
keyVault: 'string'
storageAccount: 'string'
}
}
プロパティ値
workspaces
名前 | 形容 | 価値 |
---|---|---|
名前 | リソース名 | string (必須) 文字制限: 3 ~ 33 有効な文字: 英数字、ハイフン、アンダースコア。 |
場所 | リソースの場所を指定します。 | 糸 |
タグ | キーと値のペアとして定義されたリソース タグが含まれています。 | タグ名と値のディクショナリ。 テンプレート の |
sku | ワークスペースの SKU。 | SKU |
同一性 | リソースの ID。 | Identity |
プロパティ | 機械学習ワークスペースのプロパティ。 | WorkspaceProperties |
同一性
名前 | 形容 | 価値 |
---|---|---|
種類 | ID の種類。 | 'SystemAssigned' |
WorkspaceProperties
名前 | 形容 | 価値 |
---|---|---|
applicationInsights | このワークスペースに関連付けられているアプリケーション分析情報の ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません | 糸 |
containerRegistry | このワークスペースに関連付けられているコンテナー レジストリの ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません | 糸 |
形容 | このワークスペースの説明。 | 糸 |
discoveryUrl | 機械学習実験サービスのリージョン エンドポイントを識別するための探索サービスの URL | 糸 |
friendlyName | このワークスペースのフレンドリ名。 この名前は変更可能 | 糸 |
keyVault | このワークスペースに関連付けられているキー コンテナーの ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません | 糸 |
storageAccount | このワークスペースに関連付けられているストレージ アカウントの ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません | 糸 |
SKU
名前 | 形容 | 価値 |
---|---|---|
名前 | SKU の名前 | 糸 |
層 | Basic や Enterprise などの SKU のレベル | 糸 |
クイック スタート テンプレート
次のクイック スタート テンプレートでは、このリソースの種類をデプロイします。
テンプレート | 形容 |
---|---|
Azure Machine Learning ワークスペース の Azure |
このテンプレートでは、暗号化されたストレージ アカウント、KeyVault、Applications Insights のログと共に、新しい Azure Machine Learning ワークスペースが作成されます |
Azure AI Studio の基本的なセットアップ を Azure |
この一連のテンプレートは、基本的なセットアップで Azure AI Studio を設定する方法を示しています。つまり、パブリック インターネット アクセスが有効になっている場合、暗号化用の Microsoft マネージド キーと、AI リソースの Microsoft マネージド ID 構成を使用します。 |
Azure AI Studio の基本的なセットアップ を Azure |
この一連のテンプレートは、基本的なセットアップで Azure AI Studio を設定する方法を示しています。つまり、パブリック インターネット アクセスが有効になっている場合、暗号化用の Microsoft マネージド キーと、AI リソースの Microsoft マネージド ID 構成を使用します。 |
Microsoft Entra ID 認証 を使用して Azure AI Studio を Azure |
この一連のテンプレートは、Azure AI サービスや Azure Storage などの依存リソースに対して Microsoft Entra ID 認証を使用して Azure AI Studio を設定する方法を示しています。 |
Azure AI Studio ネットワーク制限付き の Azure |
この一連のテンプレートでは、暗号化に Microsoft マネージド キーを使用し、AI リソースの Microsoft マネージド ID 構成を使用して、プライベート リンクとエグレスを無効にして Azure AI Studio を設定する方法を示します。 |
データストア & 複数のデータセットを含む AML ワークスペースを作成する Azure にデプロイする |
このテンプレートでは、データストア & 複数のデータセットを含む Azure Machine Learning ワークスペースが作成されます。 |
Azure Machine Learning のエンド ツー エンドのセキュリティで保護されたセットアップ を Azure |
この Bicep テンプレートのセットは、セキュリティで保護されたセットアップで Azure Machine Learning をエンド ツー エンドで設定する方法を示しています。 この参照実装には、ワークスペース、コンピューティング クラスター、コンピューティング インスタンス、接続されたプライベート AKS クラスターが含まれます。 |
Azure Machine Learning のエンド ツー エンドのセキュリティで保護されたセットアップ (レガシ) を Azure |
この Bicep テンプレートのセットは、セキュリティで保護されたセットアップで Azure Machine Learning をエンド ツー エンドで設定する方法を示しています。 この参照実装には、ワークスペース、コンピューティング クラスター、コンピューティング インスタンス、接続されたプライベート AKS クラスターが含まれます。 |
Azure AI Studio ネットワーク制限付き の Azure |
この一連のテンプレートでは、暗号化に Microsoft マネージド キーを使用し、AI リソースの Microsoft マネージド ID 構成を使用して、プライベート リンクとエグレスを無効にして Azure AI Studio を設定する方法を示します。 |
プライベート IP アドレスを使用して AKS コンピューティング ターゲットを作成 Azure にデプロイする |
このテンプレートでは、プライベート IP アドレスを使用して、特定の Azure Machine Learning サービス ワークスペースに AKS コンピューティング ターゲットを作成します。 |
Azure Machine Learning service ワークスペース を作成する Azure にデプロイする |
このデプロイ テンプレートでは、Azure Machine Learning ワークスペースとそれに関連するリソース (Azure Key Vault、Azure Storage、Azure Application Insights、Azure Container Registry など) を指定します。 この構成では、Azure Machine Learning の使用を開始するために必要な最小限のリソース セットについて説明します。 |
Azure Machine Learning Service ワークスペース (CMK) を作成する Azure にデプロイする |
このデプロイ テンプレートでは、Azure Machine Learning ワークスペースとそれに関連するリソース (Azure Key Vault、Azure Storage、Azure Application Insights、Azure Container Registry など) を指定します。 この例では、カスタマー マネージド暗号化キーを使用した暗号化のために Azure Machine Learning を構成する方法を示します。 |
Azure Machine Learning Service ワークスペース (CMK) を作成する Azure にデプロイする |
このデプロイ テンプレートでは、暗号化キーを使用してサービス側の暗号化を使用して Azure Machine Learning ワークスペースを作成する方法を指定します。 |
Azure Machine Learning service ワークスペース (vnet) を作成する Azure にデプロイする |
このデプロイ テンプレートでは、Azure Machine Learning ワークスペースとそれに関連するリソース (Azure Key Vault、Azure Storage、Azure Application Insights、Azure Container Registry など) を指定します。 この構成では、ネットワーク分離セットアップで Azure Machine Learning の使用を開始するために必要なリソースのセットについて説明します。 |
Azure Machine Learning service ワークスペース (レガシ) を作成する Azure にデプロイする |
このデプロイ テンプレートでは、Azure Machine Learning ワークスペースとそれに関連するリソース (Azure Key Vault、Azure Storage、Azure Application Insights、Azure Container Registry など) を指定します。 この構成では、ネットワーク分離セットアップで Azure Machine Learning の使用を開始するために必要なリソースのセットについて説明します。 |
ARM テンプレート リソース定義
ワークスペース リソースの種類は、次を対象とする操作でデプロイできます。
- リソース グループの - リソース グループのデプロイ コマンド 参照
各 API バージョンで変更されたプロパティの一覧については、変更ログの
リソースの形式
Microsoft.MachineLearningServices/workspaces リソースを作成するには、次の JSON をテンプレートに追加します。
{
"type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces",
"apiVersion": "2019-11-01",
"name": "string",
"location": "string",
"tags": {
"tagName1": "tagValue1",
"tagName2": "tagValue2"
},
"sku": {
"name": "string",
"tier": "string"
},
"identity": {
"type": "SystemAssigned"
},
"properties": {
"applicationInsights": "string",
"containerRegistry": "string",
"description": "string",
"discoveryUrl": "string",
"friendlyName": "string",
"keyVault": "string",
"storageAccount": "string"
}
}
プロパティ値
workspaces
名前 | 形容 | 価値 |
---|---|---|
種類 | リソースの種類 | 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces' |
apiVersion | リソース API のバージョン | '2019-11-01' |
名前 | リソース名 | string (必須) 文字制限: 3 ~ 33 有効な文字: 英数字、ハイフン、アンダースコア。 |
場所 | リソースの場所を指定します。 | 糸 |
タグ | キーと値のペアとして定義されたリソース タグが含まれています。 | タグ名と値のディクショナリ。 テンプレート の |
sku | ワークスペースの SKU。 | SKU |
同一性 | リソースの ID。 | Identity |
プロパティ | 機械学習ワークスペースのプロパティ。 | WorkspaceProperties |
同一性
名前 | 形容 | 価値 |
---|---|---|
種類 | ID の種類。 | 'SystemAssigned' |
WorkspaceProperties
名前 | 形容 | 価値 |
---|---|---|
applicationInsights | このワークスペースに関連付けられているアプリケーション分析情報の ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません | 糸 |
containerRegistry | このワークスペースに関連付けられているコンテナー レジストリの ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません | 糸 |
形容 | このワークスペースの説明。 | 糸 |
discoveryUrl | 機械学習実験サービスのリージョン エンドポイントを識別するための探索サービスの URL | 糸 |
friendlyName | このワークスペースのフレンドリ名。 この名前は変更可能 | 糸 |
keyVault | このワークスペースに関連付けられているキー コンテナーの ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません | 糸 |
storageAccount | このワークスペースに関連付けられているストレージ アカウントの ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません | 糸 |
SKU
名前 | 形容 | 価値 |
---|---|---|
名前 | SKU の名前 | 糸 |
層 | Basic や Enterprise などの SKU のレベル | 糸 |
クイック スタート テンプレート
次のクイック スタート テンプレートでは、このリソースの種類をデプロイします。
テンプレート | 形容 |
---|---|
Azure Machine Learning ワークスペース の Azure |
このテンプレートでは、暗号化されたストレージ アカウント、KeyVault、Applications Insights のログと共に、新しい Azure Machine Learning ワークスペースが作成されます |
Azure AI Studio の基本的なセットアップ を Azure |
この一連のテンプレートは、基本的なセットアップで Azure AI Studio を設定する方法を示しています。つまり、パブリック インターネット アクセスが有効になっている場合、暗号化用の Microsoft マネージド キーと、AI リソースの Microsoft マネージド ID 構成を使用します。 |
Azure AI Studio の基本的なセットアップ を Azure |
この一連のテンプレートは、基本的なセットアップで Azure AI Studio を設定する方法を示しています。つまり、パブリック インターネット アクセスが有効になっている場合、暗号化用の Microsoft マネージド キーと、AI リソースの Microsoft マネージド ID 構成を使用します。 |
Microsoft Entra ID 認証 を使用して Azure AI Studio を Azure |
この一連のテンプレートは、Azure AI サービスや Azure Storage などの依存リソースに対して Microsoft Entra ID 認証を使用して Azure AI Studio を設定する方法を示しています。 |
Azure AI Studio ネットワーク制限付き の Azure |
この一連のテンプレートでは、暗号化に Microsoft マネージド キーを使用し、AI リソースの Microsoft マネージド ID 構成を使用して、プライベート リンクとエグレスを無効にして Azure AI Studio を設定する方法を示します。 |
データストア & 複数のデータセットを含む AML ワークスペースを作成する Azure にデプロイする |
このテンプレートでは、データストア & 複数のデータセットを含む Azure Machine Learning ワークスペースが作成されます。 |
Azure Machine Learning のエンド ツー エンドのセキュリティで保護されたセットアップ を Azure |
この Bicep テンプレートのセットは、セキュリティで保護されたセットアップで Azure Machine Learning をエンド ツー エンドで設定する方法を示しています。 この参照実装には、ワークスペース、コンピューティング クラスター、コンピューティング インスタンス、接続されたプライベート AKS クラスターが含まれます。 |
Azure Machine Learning のエンド ツー エンドのセキュリティで保護されたセットアップ (レガシ) を Azure |
この Bicep テンプレートのセットは、セキュリティで保護されたセットアップで Azure Machine Learning をエンド ツー エンドで設定する方法を示しています。 この参照実装には、ワークスペース、コンピューティング クラスター、コンピューティング インスタンス、接続されたプライベート AKS クラスターが含まれます。 |
Azure AI Studio ネットワーク制限付き の Azure |
この一連のテンプレートでは、暗号化に Microsoft マネージド キーを使用し、AI リソースの Microsoft マネージド ID 構成を使用して、プライベート リンクとエグレスを無効にして Azure AI Studio を設定する方法を示します。 |
プライベート IP アドレスを使用して AKS コンピューティング ターゲットを作成 Azure にデプロイする |
このテンプレートでは、プライベート IP アドレスを使用して、特定の Azure Machine Learning サービス ワークスペースに AKS コンピューティング ターゲットを作成します。 |
Azure Machine Learning service ワークスペース を作成する Azure にデプロイする |
このデプロイ テンプレートでは、Azure Machine Learning ワークスペースとそれに関連するリソース (Azure Key Vault、Azure Storage、Azure Application Insights、Azure Container Registry など) を指定します。 この構成では、Azure Machine Learning の使用を開始するために必要な最小限のリソース セットについて説明します。 |
Azure Machine Learning Service ワークスペース (CMK) を作成する Azure にデプロイする |
このデプロイ テンプレートでは、Azure Machine Learning ワークスペースとそれに関連するリソース (Azure Key Vault、Azure Storage、Azure Application Insights、Azure Container Registry など) を指定します。 この例では、カスタマー マネージド暗号化キーを使用した暗号化のために Azure Machine Learning を構成する方法を示します。 |
Azure Machine Learning Service ワークスペース (CMK) を作成する Azure にデプロイする |
このデプロイ テンプレートでは、暗号化キーを使用してサービス側の暗号化を使用して Azure Machine Learning ワークスペースを作成する方法を指定します。 |
Azure Machine Learning service ワークスペース (vnet) を作成する Azure にデプロイする |
このデプロイ テンプレートでは、Azure Machine Learning ワークスペースとそれに関連するリソース (Azure Key Vault、Azure Storage、Azure Application Insights、Azure Container Registry など) を指定します。 この構成では、ネットワーク分離セットアップで Azure Machine Learning の使用を開始するために必要なリソースのセットについて説明します。 |
Azure Machine Learning service ワークスペース (レガシ) を作成する Azure にデプロイする |
このデプロイ テンプレートでは、Azure Machine Learning ワークスペースとそれに関連するリソース (Azure Key Vault、Azure Storage、Azure Application Insights、Azure Container Registry など) を指定します。 この構成では、ネットワーク分離セットアップで Azure Machine Learning の使用を開始するために必要なリソースのセットについて説明します。 |
Terraform (AzAPI プロバイダー) リソース定義
ワークスペース リソースの種類は、次を対象とする操作でデプロイできます。
- リソース グループ
各 API バージョンで変更されたプロパティの一覧については、変更ログの
リソースの形式
Microsoft.MachineLearningServices/workspaces リソースを作成するには、次の Terraform をテンプレートに追加します。
resource "azapi_resource" "symbolicname" {
type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2019-11-01"
name = "string"
location = "string"
parent_id = "string"
tags = {
tagName1 = "tagValue1"
tagName2 = "tagValue2"
}
identity {
type = "SystemAssigned"
}
body = jsonencode({
properties = {
applicationInsights = "string"
containerRegistry = "string"
description = "string"
discoveryUrl = "string"
friendlyName = "string"
keyVault = "string"
storageAccount = "string"
}
sku = {
name = "string"
tier = "string"
}
})
}
プロパティ値
workspaces
名前 | 形容 | 価値 |
---|---|---|
種類 | リソースの種類 | "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2019-11-01" |
名前 | リソース名 | string (必須) 文字制限: 3 ~ 33 有効な文字: 英数字、ハイフン、アンダースコア。 |
場所 | リソースの場所を指定します。 | 糸 |
parent_id | リソース グループにデプロイするには、そのリソース グループの ID を使用します。 | string (必須) |
タグ | キーと値のペアとして定義されたリソース タグが含まれています。 | タグ名と値のディクショナリ。 |
sku | ワークスペースの SKU。 | SKU |
同一性 | リソースの ID。 | Identity |
プロパティ | 機械学習ワークスペースのプロパティ。 | WorkspaceProperties |
同一性
名前 | 形容 | 価値 |
---|---|---|
種類 | ID の種類。 | "SystemAssigned" |
WorkspaceProperties
名前 | 形容 | 価値 |
---|---|---|
applicationInsights | このワークスペースに関連付けられているアプリケーション分析情報の ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません | 糸 |
containerRegistry | このワークスペースに関連付けられているコンテナー レジストリの ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません | 糸 |
形容 | このワークスペースの説明。 | 糸 |
discoveryUrl | 機械学習実験サービスのリージョン エンドポイントを識別するための探索サービスの URL | 糸 |
friendlyName | このワークスペースのフレンドリ名。 この名前は変更可能 | 糸 |
keyVault | このワークスペースに関連付けられているキー コンテナーの ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません | 糸 |
storageAccount | このワークスペースに関連付けられているストレージ アカウントの ARM ID。 これは、ワークスペースが作成された後は変更できません | 糸 |
SKU
名前 | 形容 | 価値 |
---|---|---|
名前 | SKU の名前 | 糸 |
層 | Basic や Enterprise などの SKU のレベル | 糸 |