Создание, запуск и удаление ресурсов Машинного обучения Azure с помощью REST

Вы можете управлять ресурсами машинного обучения Azure несколькими способами. Используйте портал Azure, Azure CLI или пакет SDK для Python. Или выберите REST API. REST API обычным образом использует HTTP-команды для создания, извлечения, обновления и удаления ресурсов. REST API работает с любыми языками и инструментами, которые могут выполнять HTTP-запросы. Благодаря своей простой структуре REST часто выбирается в средах создания сценариев и для автоматизации MLOps.

В этой статье вы узнаете, как:

Требуемые условия

• Подписка Azure, в которой у вас есть права администратора. Если у вас нет такой подписки, попробуйте использовать бесплатную или платную личную подписку.
• Рабочая область Машинного обучения Azure.
• Административные запросы REST используют проверку подлинности учетной записи службы. Выполните действия, описанные в разделе «Настройка проверки подлинности для ресурсов и рабочих процессов Машинного обучения Azure», чтобы создать учетную запись службы в рабочей области.
• Служебная программа curl. Программа curl доступна в подсистеме Windows для Linux или любого дистрибутива UNIX. В PowerShell curl — это псевдоним для Invoke-WebRequest. Команда curl -d "key=val" -X POST uri становится Invoke-WebRequest -Body "key=val" -Method POST -Uri uri.

Получение токена аутентификации сервисного приложения

Административные запросы REST используют неявный поток OAuth 2.0 для проверки подлинности. Этот поток проверки подлинности использует токен, предоставленный основным сервисом учетной записи вашей подписки. Чтобы получить этот маркер, вам потребуется:

• Идентификатор клиента (определяет организацию, к которой принадлежит ваша подписка)
• Идентификатор клиента (ассоциирован с созданным токеном)
• Секрет клиента (храните это значение в безопасности)

Эти значения можно получить из ответа на создание учетной записи службы. Дополнительные сведения см. в статье Set up authentication for Azure Machine Learning resources and workflows. Если вы используете подписку своей организации, возможно, у вас нет разрешения на создание субъекта-службы. В этом случае используйте бесплатную или платную личную подписку.

Чтобы получить маркер, выполните следующие действия.

1. Откройте окно терминала.
2. Введите следующий код в командной строке.
3. Замените <YOUR-TENANT-ID>, <YOUR-CLIENT-ID> и <YOUR-CLIENT-SECRET> вашими собственными значениями. В этой статье строки, окруженные угловыми скобками, являются переменными, которые вы заменяете собственными соответствующими значениями.
4. Выполните команду.

curl -X POST https://login.microsoftonline.com/<YOUR-TENANT-ID>/oauth2/v2.0/token \
-d "grant_type=client_credentials&scope=https%3A%2F%2Fmanagement.azure.com%2F.default&client_id=<YOUR-CLIENT-ID>&client_secret=<YOUR-CLIENT-SECRET>" \

Ответ предоставляет маркер доступа, действительный в течение одного часа:

{
    "token_type": "Bearer",
    "expires_in": 3599,
    "ext_expires_in": 3599,
    "access_token": "YOUR-ACCESS-TOKEN"
}

Запишите маркер, так как вы используете его для проверки подлинности всех административных запросов. Authorization Задайте заголовок во всех запросах:

curl -H "Authorization:Bearer <YOUR-ACCESS-TOKEN>" ...more args...

Получение списка всех групп ресурсов в подписке

Чтобы получить список всех групп ресурсов, связанных с подпиской, выполните следующую команду:

curl https://management.azure.com/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups?api-version=2022-04-01 -H "Authorization:Bearer <YOUR-ACCESS-TOKEN>"

Azure публикует множество REST API. Каждый поставщик услуг обновляет свой API по собственному расписанию, но не нарушает существующие программы. Поставщик услуг использует аргумент api-version для обеспечения совместимости.

Задайте аргумент ожидаемому api-version значению во всех вызовах REST. Вы можете полагаться на синтаксис и семантику указанной версии, даже если API продолжает развиваться. Если вы отправляете запрос поставщику без api-version аргумента, ответ содержит список поддерживаемых значений, доступный для чтения человеком.

Предыдущий вызов возвращает сжатый ответ JSON формы:

{
    "value": [
        {
            "id": "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/RG1",
            "name": "RG1",
            "type": "Microsoft.Resources/resourceGroups",
            "location": "westus2",
            "properties": {
                "provisioningState": "Succeeded"
            }
        },
        {
            "id": "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/RG2",
            "name": "RG2",
            "type": "Microsoft.Resources/resourceGroups",
            "location": "eastus",
            "properties": {
                "provisioningState": "Succeeded"
            }
        }
    ]
}

Углубленный анализ пространств и их ресурсов

Чтобы получить набор рабочих областей в группе ресурсов, выполните следующую команду, заменив <YOUR-SUBSCRIPTION-ID>, <YOUR-RESOURCE-GROUP> и <YOUR-ACCESS-TOKEN>:

curl https://management.azure.com/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/?api-version=2025-09-01 \
-H "Authorization:Bearer <YOUR-ACCESS-TOKEN>"

Опять же, вы получите список JSON, содержащий сведения для каждой рабочей области.

{
    "id": "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/DeepLearningResourceGroup/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/my-workspace",
    "name": "my-workspace",
    "type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces",
    "location": "centralus",
    "tags": {},
    "etag": null,
    "properties": {
        "friendlyName": "",
        "description": "",
        "creationTime": "2023-01-03T19:56:09.7588299+00:00",
        "storageAccount": "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourcegroups/DeepLearningResourceGroup/providers/microsoft.storage/storageaccounts/myworkspace0275623111",
        "containerRegistry": null,
        "keyVault": "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourcegroups/DeepLearningResourceGroup/providers/microsoft.keyvault/vaults/myworkspace2525649324",
        "applicationInsights": "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourcegroups/DeepLearningResourceGroup/providers/microsoft.insights/components/myworkspace2053523719",
        "hbiWorkspace": false,
        "workspaceId": "cba12345-abab-abab-abab-ababab123456",
        "subscriptionState": null,
        "subscriptionStatusChangeTimeStampUtc": null,
        "discoveryUrl": "https://centralus.experiments.azureml.net/discovery"
    },
    "identity": {
        "type": "SystemAssigned",
        "principalId": "abcdef1-abab-1234-1234-abababab123456",
        "tenantId": "1fedcba-abab-1234-1234-abababab123456"
    },
    "sku": {
        "name": "Basic",
        "tier": "Basic"
    }
}

Чтобы работать с ресурсами в рабочей области, переключитесь с общего сервера management.azure.com на сервер REST API, относящегося к расположению рабочей области. Обратите внимание на значение discoveryUrl ключа в предыдущем ответе JSON. Если вы ПОЛУЧИТЕ ЭТОТ URL-адрес, вы получите такой ответ:

{
  "api": "https://centralus.api.azureml.ms",
  "experimentation": "https://centralus.experiments.azureml.net",
  "history": "https://centralus.experiments.azureml.net",
  "hyperdrive": "https://centralus.experiments.azureml.net",
  "labeling": "https://centralus.experiments.azureml.net",
  "modelmanagement": "https://centralus.modelmanagement.azureml.net",
  "pipelines": "https://centralus.aether.ms",
  "studiocoreservices": "https://centralus.studioservice.azureml.com"
}

Значение api ответа — ЭТО URL-адрес сервера, который используется для дополнительных запросов. Чтобы вывести список экспериментов, отправьте следующую команду. Замените REGIONAL-API-SERVER значением api ответа (например, centralus.api.azureml.ms). Также, как обычно, замените YOUR-SUBSCRIPTION-ID, YOUR-RESOURCE-GROUP, YOUR-WORKSPACE-NAME и YOUR-ACCESS-TOKEN:

curl https://<REGIONAL-API-SERVER>/history/v1.0/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/<YOUR-WORKSPACE-NAME>/experiments?api-version=2025-09-01 \
-H "Authorization:Bearer <YOUR-ACCESS-TOKEN>"

Аналогично, чтобы получить зарегистрированные модели в рабочей области, отправьте следующую команду:

curl https://<REGIONAL-API-SERVER>/modelmanagement/v1.0/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/<YOUR-WORKSPACE-NAME>/models?api-version=2025-09-01 \
-H "Authorization:Bearer <YOUR-ACCESS-TOKEN>"

Получение заданий и управление ими

Задания — это основная концепция машинного обучения Azure, представляющая запуски обучения, пакетный вывод и другие рабочие нагрузки машинного обучения. Используйте вызовы REST API для получения сведений о задании, мониторинга состояния и управления жизненным циклом задания.

Получение конкретного задания по ID

Чтобы получить сведения о конкретном задании с помощью его идентификатора, используйте API управления:

curl https://management.azure.com/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/<YOUR-WORKSPACE-NAME>/jobs/<JOB-ID>?api-version=2025-09-01 \
-H "Authorization:Bearer <YOUR-ACCESS-TOKEN>"

Эта команда возвращает ответ JSON с полными сведениями о задании, включая состояние, конфигурацию и результаты.

Список всех заданий в рабочей области

Чтобы вывести список всех заданий в рабочей области, выполните следующие действия:

curl https://management.azure.com/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/<YOUR-WORKSPACE-NAME>/jobs?api-version=2025-09-01 \
-H "Authorization:Bearer <YOUR-ACCESS-TOKEN>"

Получите выполнение заданий с помощью регионального API

Вы также можете получить сведения о задании с помощью регионального сервера API. Чтобы перечислить запуски заданий, выполните указанные ниже действия.

curl https://<REGIONAL-API-SERVER>/history/v1.0/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/<YOUR-WORKSPACE-NAME>/runs?api-version=2025-09-01 \
-H "Authorization:Bearer <YOUR-ACCESS-TOKEN>"

Чтобы получить сведения о конкретном запуске, выполните следующие действия:

curl https://<REGIONAL-API-SERVER>/history/v1.0/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/<YOUR-WORKSPACE-NAME>/runs/<RUN-ID>?api-version=2025-09-01 \
-H "Authorization:Bearer <YOUR-ACCESS-TOKEN>"

Обратите внимание, что для получения списка экспериментов путь начинается с history/v1.0, а для получения списка моделей путь начинается с modelmanagement/v1.0. REST API разделяется на несколько операционных групп, каждая из которых имеет отдельный путь.

Для изучения REST API можно использовать следующий общий шаблон:

Создание и изменение ресурсов с помощью запросов PUT и POST

Помимо получения ресурсов с помощью команды GET REST API поддерживает создание всех ресурсов, необходимых для обучения, развертывания и мониторинга решений машинного обучения.

Для обучения и запуска моделей машинного обучения требуются вычислительные ресурсы. Вы можете перечислить вычислительные ресурсы рабочей области с помощью следующей команды:

curl https://management.azure.com/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/<YOUR-WORKSPACE-NAME>/computes?api-version=2025-09-01 \
-H "Authorization:Bearer <YOUR-ACCESS-TOKEN>"

Чтобы создать или перезаписать именованный вычислительный ресурс, используйте запрос PUT. В следующем примере, в дополнение к уже знакомым заменам YOUR-SUBSCRIPTION-ID, YOUR-RESOURCE-GROUP, YOUR-WORKSPACE-NAME, и YOUR-ACCESS-TOKEN, замените также YOUR-COMPUTE-NAME, и значения для location, vmSize, vmPriority, и scaleSettings. Следующая команда создает выделенный, одноузловой Standard_D2s_v3 (базовый вычислительный ресурс ЦП), который уменьшается через 30 минут.

curl -X PUT \
  'https://management.azure.com/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/<YOUR-WORKSPACE-NAME>/computes/<YOUR-COMPUTE-NAME>?api-version=2025-09-01' \
  -H 'Authorization:Bearer <YOUR-ACCESS-TOKEN>' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "location": "eastus",
    "properties": {
        "computeType": "AmlCompute",
        "properties": {
            "vmSize": "Standard_D2s_v3",
            "vmPriority": "Dedicated",
            "scaleSettings": {
                "maxNodeCount": 1,
                "minNodeCount": 0,
                "nodeIdleTimeBeforeScaleDown": "PT30M"
            }
        }
    }
}'

Успешный 201 Created запрос возвращает ответ, но этот ответ просто означает, что процесс подготовки начался. Чтобы подтвердить успешное завершение, необходимо провести опрос (или использовать портал).

Создание рабочей области с помощью REST

Каждая рабочая область Машинного обучения Azure зависит от четырех других ресурсов Azure: ресурса реестра контейнеров Azure, Azure Key Vault, Azure Application Insights и учетной записи хранения Azure. Невозможно создать рабочую область, пока не будут созданы эти ресурсы. Сведения о создании каждого ресурса см. в справочнике по REST API.

Чтобы создать рабочую область, отправьте запрос PUT, аналогичный приведенному ниже management.azure.com. Хотя этот вызов требует установки большого количества переменных, он структурно идентичен другим вызовам, которые обсуждались в этой статье.

curl -X PUT \
  'https://management.azure.com/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>\
/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/<YOUR-NEW-WORKSPACE-NAME>?api-version=2025-09-01' \
  -H 'Authorization: Bearer <YOUR-ACCESS-TOKEN>' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "location": "<AZURE-LOCATION>",
    "identity" : {
        "type" : "systemAssigned"
    },
    "properties": {
        "friendlyName" : "<YOUR-WORKSPACE-FRIENDLY-NAME>",
        "description" : "<YOUR-WORKSPACE-DESCRIPTION>",
        "containerRegistry" : "/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.ContainerRegistry/registries/<YOUR-REGISTRY-NAME>",
        "keyVault" : "/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>\
/providers/Microsoft.Keyvault/vaults/<YOUR-KEYVAULT-NAME>",
        "applicationInsights" : "subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.insights/components/<YOUR-APPLICATION-INSIGHTS-NAME>",
        "storageAccount" : "/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.Storage/storageAccounts/<YOUR-STORAGE-ACCOUNT-NAME>"
    }
}'

Вы должны получить ответ 202 Accepted, и в возвращенных заголовках должен быть указан URI Location. Вы можете извлечь (GET) этот URI для получения сведений о развертывании, включая полезные сведения об отладке, если возникла проблема с одним из зависимых ресурсов (например, если вы забыли включить административный доступ в реестре контейнеров).

Создание рабочей области с помощью управляемого удостоверения, назначаемого пользователем

При создании рабочей области можно указать управляемое удостоверение, назначаемое пользователем, которое обращается к связанным ресурсам: ACR, KeyVault, Storage и App Insights. Чтобы создать рабочую область с управляемым удостоверением, назначенным пользователем, используйте следующий текст запроса.

curl -X PUT \
  'https://management.azure.com/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>\
/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/<YOUR-NEW-WORKSPACE-NAME>?api-version=2025-09-01' \
  -H 'Authorization: Bearer <YOUR-ACCESS-TOKEN>' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "location": "<AZURE-LOCATION>",
    "identity": {
      "type": "SystemAssigned,UserAssigned",
      "userAssignedIdentities": {
        "/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/<YOUR-MANAGED-IDENTITY>": {}
      }
    },
    "properties": {
        "friendlyName" : "<YOUR-WORKSPACE-FRIENDLY-NAME>",
        "description" : "<YOUR-WORKSPACE-DESCRIPTION>",
        "containerRegistry" : "/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.ContainerRegistry/registries/<YOUR-REGISTRY-NAME>",
        "keyVault" : "/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>\
/providers/Microsoft.Keyvault/vaults/<YOUR-KEYVAULT-NAME>",
        "applicationInsights" : "subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.insights/components/<YOUR-APPLICATION-INSIGHTS-NAME>",
        "storageAccount" : "/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.Storage/storageAccounts/<YOUR-STORAGE-ACCOUNT-NAME>"
    }
}'

Создание рабочей области с помощью управляемых клиентом ключей шифрования

По умолчанию Машинное обучение Azure хранит метаданные рабочей области в экземпляре Azure Cosmos DB, который корпорация Майкрософт поддерживает. Эти данные шифруются с помощью ключей, управляемых корпорацией Майкрософт. Вместо ключа, управляемого корпорацией Майкрософт, также можно использовать собственный ключ. Используя ключ, вы создадите другой набор ресурсов в подписке Azure для хранения данных.

Чтобы создать рабочую область, использующую ключи для шифрования, необходимо выполнить следующие предварительные требования:

• Сервис-принципал Azure для машинного обучения должен иметь доступ с правами участника к вашей подписке Azure.
• Должен существовать хранилище Azure Key Vault с ключом шифрования.
• Хранилище ключей Azure должно существовать в том же регионе Azure, где создается рабочая область Машинного обучения Azure.
• Хранилище ключей Azure должно иметь мягкое удаление и защиту от окончательной очистки, чтобы защититься от потери данных при случайном удалении.
• Должны быть правила доступа в Azure Key Vault, которые предоставляют доступ к приложению Azure Cosmos DB для операций получения, упаковки и распаковки.

Чтобы создать рабочую область, которая использует управляемое удостоверение, назначаемое пользователем, и ключи, управляемые клиентом, для шифрования, используйте следующий текст запроса. При использовании назначаемого пользователем управляемого удостоверения для рабочей области также задайте свойству userAssignedIdentity значение идентификатора ресурса управляемого удостоверения.

curl -X PUT \
  'https://management.azure.com/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>\
/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/<YOUR-NEW-WORKSPACE-NAME>?api-version=2025-09-01' \
  -H 'Authorization: Bearer <YOUR-ACCESS-TOKEN>' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "location": "eastus2euap",
    "identity": {
      "type": "SystemAssigned"
    },
    "properties": {
      "friendlyName": "<YOUR-WORKSPACE-FRIENDLY-NAME>",
      "description": "<YOUR-WORKSPACE-DESCRIPTION>",
      "containerRegistry" : "/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.ContainerRegistry/registries/<YOUR-REGISTRY-NAME>",
      "keyVault" : "/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>\
/providers/Microsoft.Keyvault/vaults/<YOUR-KEYVAULT-NAME>",
      "applicationInsights" : "subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.insights/components/<YOUR-APPLICATION-INSIGHTS-NAME>",
      "storageAccount" : "/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.Storage/storageAccounts/<YOUR-STORAGE-ACCOUNT-NAME>",
      "encryption": {
        "status": "Enabled",
        "identity": {
          "userAssignedIdentity": null
        },      
        "keyVaultProperties": {
           "keyVaultArmId": "/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/\
providers/Microsoft.KeyVault/vaults/<YOUR-VAULT>",
           "keyIdentifier": "https://<YOUR-VAULT>.vault.azure.net/keys/<YOUR-KEY>/<YOUR-KEY-VERSION>",
           "identityClientId": ""
        }
      },
      "hbiWorkspace": false
    }
}'

Удаление ресурсов, которые больше не нужны

Некоторые (но не все) ресурсы поддерживают команду DELETE. Проверьте справочник API перед началом использования REST API для случаев использования удаления. Например, чтобы удалить модель, можно использовать следующую команду:

curl
  -X DELETE \
'https://<REGIONAL-API-SERVER>/modelmanagement/v1.0/subscriptions/<YOUR-SUBSCRIPTION-ID>/resourceGroups/<YOUR-RESOURCE-GROUP>/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/<YOUR-WORKSPACE-NAME>/models/<YOUR-MODEL-ID>?api-version=2025-09-01' \
  -H 'Authorization:Bearer <YOUR-ACCESS-TOKEN>' 

Устранение неполадок

Ошибки поставщика ресурсов

При создании рабочей области Машинного обучения Azure или ресурса, используемого рабочей областью, может возникнуть ошибка, аналогичная одной из следующих:

• No registered resource provider found for location {location}
• The subscription is not registered to use namespace {resource-provider-namespace}

Большинство поставщиков ресурсов автоматически регистрируются, но не все из них. Если вы видите это сообщение, необходимо зарегистрировать поставщика.

В следующей таблице содержится список поставщиков ресурсов, необходимых машинному обучению Azure:

Если вы хотите использовать управляемый клиентом ключ с машинным обучением Azure, необходимо зарегистрировать следующих поставщиков услуг:

Если вы хотите использовать управляемую виртуальную сеть с машинным обучением Azure, необходимо зарегистрировать поставщика ресурсов Microsoft.Network . Этот поставщик ресурсов используется рабочей областью при создании частных конечных точек для управляемой виртуальной сети.

Сведения о регистрации поставщиков ресурсов см. в статье Устранение ошибок регистрации поставщика ресурсов.

Перемещение рабочей области

Удаление Реестра контейнеров Azure

Для некоторых операций в рабочей области Машинного обучения Azure используется реестр контейнеров Azure (ACR) Автоматически создаётся экземпляр ACR при первой необходимости.

Следующие шаги

• Изучите полный справочник по REST API Машинное обучение Azure.
• Изучите использование записных книжек Jupyter Notebook в Машинном обучении Azure.