Подключение к Машинному обучению Azure и управление ими в Microsoft Purview (предварительная версия)

В этой статье описывается, как зарегистрировать Машинное обучение Azure, а также как проверить подлинность и взаимодействовать с Машинным обучением Azure в Microsoft Purview. Дополнительные сведения о Microsoft Purview см. в вводной статье.

Эта интеграция между Машинным обучением Azure и Microsoft Purview применяет модель автоматической отправки, которая после регистрации рабочей области Машинного обучения Azure в Microsoft Purview метаданные из рабочей области автоматически отправляются в Microsoft Purview ежедневно. Не нужно вручную сканировать, чтобы перенести метаданные из рабочей области в Microsoft Purview.

Поддерживаемые возможности

При сканировании источника Машинного обучения Azure Microsoft Purview поддерживает:

• Извлечение технических метаданных из Машинного обучения Azure, в том числе:
  • Рабочая область
  • Модели
  • Наборы данных
  • Рабочих мест

Предварительные требования

• У вас должна быть учетная запись Azure с активной подпиской. Создайте учетную запись бесплатно.

• У вас должна быть активная учетная запись Microsoft Purview.

• Для регистрации источника данных и управления им на портале управления Microsoft Purview требуются разрешения администратора источника и читателя данных. Дополнительные сведения о разрешениях см. в статье Управление доступом в Microsoft Purview.

• Активная рабочая область Машинного обучения Azure

• Пользователь должен иметь как минимум доступ на чтение к рабочей области Машинного обучения Azure, чтобы включить автоматическую отправку из рабочей области Машинного обучения Azure.

Регистрация

В этом разделе описывается, как зарегистрировать рабочую область Машинного обучения Azure в Microsoft Purview с помощью портала управления Microsoft Purview.

1. Перейдите к учетной записи Microsoft Purview.

2. Выберите Карта данных в левой области.

3. Нажмите Зарегистрировать.

4. В разделе Регистрация источников выберите Машинное обучение Azure (предварительная версия)>Продолжить.

   

5. На экране Регистрация источников (Машинное обучение Azure) выполните следующие действия.

   1. В поле Имя введите понятное имя, которое Microsoft Purview перечисляет в качестве источника данных для рабочей области.

   2. В полях Подписка Azure и Имя рабочей области выберите подписку и рабочую область, которые нужно отправить из раскрывающегося списка. URL-адрес рабочей области Машинного обучения Azure заполняется автоматически.

   3. В поле Выберите коллекцию выберите коллекцию из списка или создайте новую. Это действие необязательно.

6. Выберите Зарегистрировать , чтобы зарегистрировать источник.   

Проверка

После регистрации рабочей области Машинного обучения Azure метаданные будут автоматически отправляться в Microsoft Purview на ежедневной основе.

Обзор и обнаружение

Чтобы получить доступ к интерфейсу просмотра ресурсов данных из рабочей области Машинного обучения Azure, выберите Обзор ресурсов.

Просмотр по коллекции

Обзор по коллекции позволяет изучить различные коллекции, в которые вы являетесь читателем данных или куратором.

Просмотр по типу источника

1. На странице Обзор по типам источников выберите Машинное обучение Azure.

   

2. Перечислены ресурсы верхнего уровня в выбранном типе данных. Выберите один из ресурсов для дальнейшего изучения его содержимого. Например, выбрав Машинное обучение Azure, вы увидите список рабочих областей с ресурсами в каталоге данных.

   

3. При выборе одной из рабочих областей отображаются дочерние ресурсы.

   

4. В списке можно выбрать любой из элементов актива, чтобы просмотреть подробные сведения. Например, при выборе одного из ресурсов задания Машинного обучения Azure отображаются сведения о задании.

   

Линии

Чтобы просмотреть сведения о происхождении, выберите ресурс, а затем перейдите на вкладку Происхождение . На вкладке Происхождения вы можете просмотреть связи актива, если это применимо. Вы можете увидеть, какие исходные данные использовались (если они зарегистрированы в Purview), ресурс данных, созданный в Машинном обучении Azure, любые задания и, наконец, итоговую модель машинного обучения. В более сложных сценариях можно увидеть следующее:

• Если использовалось несколько источников данных
• Несколько этапов обучения на нескольких ресурсах данных
• Если из одного источника данных было создано несколько моделей

Дополнительные сведения о происхождении данных в целом см. в руководстве пользователей по происхождению данных и происхождению данных.

Дальнейшие действия

Теперь, когда вы зарегистрировали источник, используйте следующие руководства, чтобы узнать больше о Microsoft Purview и ваших данных:

• Аналитика ресурсов данных в Microsoft Purview
• Происхождение происхождения в Microsoft Purview
• Поиск в каталоге данных