Рабочие области Microsoft.MachineLearningServices 2018-03-01-preview

Определение ресурсов Bicep

Тип ресурсов рабочих областей можно развернуть с помощью операций, предназначенных для следующих операций:

• группы ресурсов . См. команды развертывания группы ресурсов

Список измененных свойств в каждой версии API см. в журнала изменений.

Формат ресурса

Чтобы создать ресурс Microsoft.MachineLearningServices/workspaces, добавьте следующий Bicep в шаблон.

resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2018-03-01-preview' = {
  identity: {
    type: 'SystemAssigned'
  }
  location: 'string'
  name: 'string'
  properties: {
    applicationInsights: 'string'
    batchaiWorkspace: 'string'
    containerRegistry: 'string'
    description: 'string'
    discoveryUrl: 'string'
    friendlyName: 'string'
    keyVault: 'string'
    storageAccount: 'string'
  }
  tags: {
    {customized property}: 'string'
  }
}

Значения свойств

Microsoft.MachineLearningServices/рабочие области

Тождество

Теги ресурса

Свойства рабочего пространства

Примеры использования

Примеры Bicep

Простой пример развертывания рабочей области Машинного обучения Azure.

param resourceName string = 'acctest0001'
param location string = 'westeurope'

resource component 'Microsoft.Insights/components@2020-02-02' = {
  name: resourceName
  location: location
  kind: 'web'
  properties: {
    Application_Type: 'web'
    DisableIpMasking: false
    DisableLocalAuth: false
    ForceCustomerStorageForProfiler: false
    RetentionInDays: 90
    SamplingPercentage: 100
    publicNetworkAccessForIngestion: 'Enabled'
    publicNetworkAccessForQuery: 'Enabled'
  }
}

resource storageAccount 'Microsoft.Storage/storageAccounts@2021-09-01' = {
  name: resourceName
  location: location
  kind: 'StorageV2'
  properties: {
    accessTier: 'Hot'
    allowBlobPublicAccess: true
    allowCrossTenantReplication: true
    allowSharedKeyAccess: true
    defaultToOAuthAuthentication: false
    encryption: {
      keySource: 'Microsoft.Storage'
      services: {
        queue: {
          keyType: 'Service'
        }
        table: {
          keyType: 'Service'
        }
      }
    }
    isHnsEnabled: false
    isNfsV3Enabled: false
    isSftpEnabled: false
    minimumTlsVersion: 'TLS1_2'
    networkAcls: {
      defaultAction: 'Allow'
    }
    publicNetworkAccess: 'Enabled'
    supportsHttpsTrafficOnly: true
  }
  sku: {
    name: 'Standard_LRS'
  }
}

resource vault 'Microsoft.KeyVault/vaults@2021-10-01' = {
  name: resourceName
  location: location
  properties: {
    accessPolicies: [
      {
        objectId: '45a2d1ea-488a-44b0-bb2e-3cd8e485ebef'
        permissions: {
          certificates: [
            'all'
          ]
          keys: [
            'all'
          ]
          secrets: [
            'all'
          ]
          storage: []
        }
        tenantId: deployer().tenantId
      }
    ]
    createMode: 'default'
    enablePurgeProtection: true
    enableRbacAuthorization: false
    enableSoftDelete: true
    enabledForDeployment: false
    enabledForDiskEncryption: false
    enabledForTemplateDeployment: false
    publicNetworkAccess: 'Enabled'
    sku: {
      family: 'A'
      name: 'standard'
    }
    tenantId: deployer().tenantId
  }
}

resource workspace 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2022-05-01' = {
  name: resourceName
  location: location
  properties: {
    applicationInsights: component.id
    keyVault: vault.id
    publicNetworkAccess: 'Disabled'
    storageAccount: storageAccount.id
    v1LegacyMode: false
  }
  sku: {
    name: 'Basic'
    tier: 'Basic'
  }
}

Проверенные модули Azure

Следующие проверенные модули Azure можно использовать для развертывания этого типа ресурсов.

Примеры быстрого запуска Azure

Следующие шаблоны быстрого запуска Azure содержат примеры Bicep для развертывания этого типа ресурса.

Определение ресурса шаблона ARM

Тип ресурсов рабочих областей можно развернуть с помощью операций, предназначенных для следующих операций:

• группы ресурсов . См. команды развертывания группы ресурсов

Список измененных свойств в каждой версии API см. в журнала изменений.

Формат ресурса

Чтобы создать ресурс Microsoft.MachineLearningServices/workspaces, добавьте следующий код JSON в шаблон.

{
  "type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces",
  "apiVersion": "2018-03-01-preview",
  "name": "string",
  "identity": {
    "type": "SystemAssigned"
  },
  "location": "string",
  "properties": {
    "applicationInsights": "string",
    "batchaiWorkspace": "string",
    "containerRegistry": "string",
    "description": "string",
    "discoveryUrl": "string",
    "friendlyName": "string",
    "keyVault": "string",
    "storageAccount": "string"
  },
  "tags": {
    "{customized property}": "string"
  }
}

Значения свойств

Microsoft.MachineLearningServices/рабочие области

Тождество

Теги ресурса

Свойства рабочего пространства

Примеры использования

Шаблоны быстрого запуска Azure

Следующие шаблоны быстрого запуска Azure развернуть этот тип ресурса.

Шаблон	Описание
Базовая настройка Azure AI Foundry	В этом наборе шаблонов показано, как настроить Azure AI Foundry с базовой настройкой, то есть с включенным общедоступным доступом к Интернету, ключами шифрования, управляемыми корпорацией Майкрософт, и конфигурацией удостоверений, управляемой корпорацией Майкрософт для ресурса ИИ.
Базовая настройка Azure AI Foundry	В этом наборе шаблонов показано, как настроить Azure AI Foundry с базовой настройкой, то есть с включенным общедоступным доступом к Интернету, ключами шифрования, управляемыми корпорацией Майкрософт, и конфигурацией удостоверений, управляемой корпорацией Майкрософт для ресурса ИИ.
Ограниченная сеть Azure AI Foundry	В этом наборе шаблонов показано, как настроить Azure AI Foundry с отключенным приватным каналом и исходящим трафиком, используя ключи, управляемые корпорацией Майкрософт, для шифрования и конфигурацию удостоверений, управляемую корпорацией Майкрософт для ресурса ИИ.
Azure AI Foundry с проверкой подлинности Microsoft Entra ID	В этом наборе шаблонов показано, как настроить Azure AI Foundry с проверкой подлинности Microsoft Entra ID для зависимых ресурсов, таких как службы Azure AI и служба хранилища Azure.
базовая настройка Azure AI Studio	В этом наборе шаблонов показано, как настроить Azure AI Studio с помощью базовой настройки, то есть с поддержкой общедоступного доступа к Интернету, ключами, управляемыми Корпорацией Майкрософт, для шифрования и конфигурации управляемых корпорацией Майкрософт удостоверений для ресурса ИИ.
ограниченной сети Azure AI Studio	Этот набор шаблонов демонстрирует настройку Azure AI Studio с закрытым каналом и отключением исходящего трафика с помощью ключей, управляемых Корпорацией Майкрософт, для шифрования и конфигурации управляемых корпорацией Майкрософт удостоверений для ресурса искусственного интеллекта.
сквозной настройке машинного обучения Azure	В этом наборе шаблонов Bicep показано, как настроить сквозную настройку Машинного обучения Azure. Эта эталонная реализация включает рабочую область, вычислительный кластер, вычислительный экземпляр и присоединенный частный кластер AKS.
сквозной настройке машинного обучения Azure (устаревшая версия)	В этом наборе шаблонов Bicep показано, как настроить сквозную настройку Машинного обучения Azure. Эта эталонная реализация включает рабочую область, вычислительный кластер, вычислительный экземпляр и присоединенный частный кластер AKS.
рабочей области машинного обучения Azure	Этот шаблон создает новую рабочую область машинного обучения Azure, а также зашифрованную учетную запись хранения, ведение журнала KeyVault и Application Insights
ключи API установки базового агента	В этом наборе шаблонов показано, как настроить службу агента ИИ Azure с базовой настройкой с помощью проверки подлинности ключей API для подключения службы ИИ/AOAI. Агенты используют ресурсы поиска в нескольких клиентах и хранилища, полностью управляемые корпорацией Майкрософт. У вас не ™будет видимости или контроля над этими базовыми ресурсами Azure.
базовый идентификатор установки агента	В этом наборе шаблонов показано, как настроить службу агента ИИ Azure с базовой настройкой с помощью проверки подлинности управляемого удостоверения для подключения службы ИИ/AOAI. Агенты используют ресурсы поиска в нескольких клиентах и хранилища, полностью управляемые корпорацией Майкрософт. У вас не ™будет видимости или контроля над этими базовыми ресурсами Azure.
Создание рабочей области AML с несколькими наборами данных & хранилищами данных	Этот шаблон создает рабочую область Машинного обучения Azure с несколькими наборами данных & хранилищами данных.
создание целевого объекта вычислений AKS с частным IP-адресом	Этот шаблон создает целевой объект вычислений AKS в данной рабочей области службы машинного обучения Azure с частным IP-адресом.
создание рабочей области службы машинного обучения Azure	Этот шаблон развертывания указывает рабочую область машинного обучения Azure и связанные с ней ресурсы, включая Azure Key Vault, службу хранилища Azure, Azure Application Insights и реестр контейнеров Azure. В этой конфигурации описывается минимальный набор ресурсов, необходимых для начала работы с Машинным обучением Azure.
Создание рабочей области службы машинного обучения Azure (CMK)	Этот шаблон развертывания указывает, как создать рабочую область Машинного обучения Azure с шифрованием на стороне службы с помощью ключей шифрования.
Создание рабочей области службы машинного обучения Azure (CMK)	Этот шаблон развертывания указывает рабочую область машинного обучения Azure и связанные с ней ресурсы, включая Azure Key Vault, службу хранилища Azure, Azure Application Insights и реестр контейнеров Azure. В примере показано, как настроить машинное обучение Azure для шифрования с помощью ключа шифрования, управляемого клиентом.
Создание рабочей области службы машинного обучения Azure (устаревшая версия)	Этот шаблон развертывания указывает рабочую область машинного обучения Azure и связанные с ней ресурсы, включая Azure Key Vault, службу хранилища Azure, Azure Application Insights и реестр контейнеров Azure. Эта конфигурация описывает набор ресурсов, необходимых для начала работы с Машинным обучением Azure в изолированной сети.
создание рабочей области службы машинного обучения Azure (vnet)	Этот шаблон развертывания указывает рабочую область машинного обучения Azure и связанные с ней ресурсы, включая Azure Key Vault, службу хранилища Azure, Azure Application Insights и реестр контейнеров Azure. Эта конфигурация описывает набор ресурсов, необходимых для начала работы с Машинным обучением Azure в изолированной сети.
Развертывание Secure AI Foundry с помощью управляемой виртуальной сети	Этот шаблон создает безопасную среду Azure AI Foundry с надежными ограничениями безопасности сети и удостоверений.
агент с управляемым удостоверением пользователя	Этот набор шаблонов демонстрирует настройку службы агента ИИ Azure с изоляцией виртуальной сети с помощью проверки подлинности управляемого удостоверения пользователей для подключения службы ИИ/AOAI и частных сетевых каналов для подключения агента к защищенным данным.
настройка стандартного агента	В этом наборе шаблонов показано, как настроить службу агента ИИ Azure со стандартной настройкой, то есть с проверкой подлинности управляемого удостоверения для подключений к проекту или концентратору и общедоступного доступа к Интернету. Агенты используют ресурсы поиска и хранилища с одним клиентом. С помощью этой настройки вы можете полностью контролировать и просматривать эти ресурсы, но вы будете нести расходы на основе использования.

Определение ресурса Terraform (поставщик AzAPI)

Тип ресурсов рабочих областей можно развернуть с помощью операций, предназначенных для следующих операций:

• Группы ресурсов

Список измененных свойств в каждой версии API см. в журнала изменений.

Формат ресурса

Чтобы создать ресурс Microsoft.MachineLearningServices/workspaces, добавьте следующий объект Terraform в шаблон.

resource "azapi_resource" "symbolicname" {
  type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2018-03-01-preview"
  name = "string"
  parent_id = "string"
  identity {
    type = "string"
    identity_ids = [
      "string"
    ]
  }
  location = "string"
  tags = {
    {customized property} = "string"
  }
  body = {
    properties = {
      applicationInsights = "string"
      batchaiWorkspace = "string"
      containerRegistry = "string"
      description = "string"
      discoveryUrl = "string"
      friendlyName = "string"
      keyVault = "string"
      storageAccount = "string"
    }
  }
}

Значения свойств

Microsoft.MachineLearningServices/рабочие области

Тождество

Теги ресурса

Свойства рабочего пространства

Примеры использования

Примеры Terraform

Простой пример развертывания рабочей области Машинного обучения Azure.

terraform {
  required_providers {
    azapi = {
      source = "Azure/azapi"
    }
    azurerm = {
      source = "hashicorp/azurerm"
    }
  }
}

provider "azurerm" {
  features {
  }
}

provider "azapi" {
  skip_provider_registration = false
}

variable "resource_name" {
  type    = string
  default = "acctest0001"
}

variable "location" {
  type    = string
  default = "westeurope"
}

data "azurerm_client_config" "current" {
}

resource "azapi_resource" "resourceGroup" {
  type     = "Microsoft.Resources/resourceGroups@2020-06-01"
  name     = var.resource_name
  location = var.location
  body = {
    tags = {
      stage = "test"
    }
  }
  schema_validation_enabled = false
  response_export_values    = ["*"]
}

resource "azapi_resource" "storageAccount" {
  type      = "Microsoft.Storage/storageAccounts@2021-09-01"
  parent_id = azapi_resource.resourceGroup.id
  name      = var.resource_name
  location  = var.location
  body = {
    kind = "StorageV2"
    properties = {
      accessTier                   = "Hot"
      allowBlobPublicAccess        = true
      allowCrossTenantReplication  = true
      allowSharedKeyAccess         = true
      defaultToOAuthAuthentication = false
      encryption = {
        keySource = "Microsoft.Storage"
        services = {
          queue = {
            keyType = "Service"
          }
          table = {
            keyType = "Service"
          }
        }
      }
      isHnsEnabled      = false
      isNfsV3Enabled    = false
      isSftpEnabled     = false
      minimumTlsVersion = "TLS1_2"
      networkAcls = {
        defaultAction = "Allow"
      }
      publicNetworkAccess      = "Enabled"
      supportsHttpsTrafficOnly = true
    }
    sku = {
      name = "Standard_LRS"
    }
  }
  schema_validation_enabled = false
  response_export_values    = ["*"]
}

resource "azapi_resource" "component" {
  type      = "Microsoft.Insights/components@2020-02-02"
  parent_id = azapi_resource.resourceGroup.id
  name      = var.resource_name
  location  = var.location
  body = {
    kind = "web"
    properties = {
      Application_Type                = "web"
      DisableIpMasking                = false
      DisableLocalAuth                = false
      ForceCustomerStorageForProfiler = false
      RetentionInDays                 = 90
      SamplingPercentage              = 100
      publicNetworkAccessForIngestion = "Enabled"
      publicNetworkAccessForQuery     = "Enabled"
    }
  }
  schema_validation_enabled = false
  response_export_values    = ["*"]
}

resource "azapi_resource" "vault" {
  type      = "Microsoft.KeyVault/vaults@2021-10-01"
  parent_id = azapi_resource.resourceGroup.id
  name      = var.resource_name
  location  = var.location
  body = {
    properties = {
      accessPolicies = [
        {
          objectId = "45a2d1ea-488a-44b0-bb2e-3cd8e485ebef"
          permissions = {
            certificates = [
              "all",
            ]
            keys = [
              "all",
            ]
            secrets = [
              "all",
            ]
            storage = []
          }
          tenantId = data.azurerm_client_config.current.tenant_id
        }
      ]
      createMode                   = "default"
      enablePurgeProtection        = true
      enableRbacAuthorization      = false
      enableSoftDelete             = true
      enabledForDeployment         = false
      enabledForDiskEncryption     = false
      enabledForTemplateDeployment = false
      publicNetworkAccess          = "Enabled"
      sku = {
        family = "A"
        name   = "standard"
      }
      tenantId = data.azurerm_client_config.current.tenant_id
    }
  }
  schema_validation_enabled = false
  response_export_values    = ["*"]
}

resource "azapi_resource" "workspace" {
  type      = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2022-05-01"
  parent_id = azapi_resource.resourceGroup.id
  name      = var.resource_name
  location  = var.location
  identity {
    type         = "SystemAssigned"
    identity_ids = []
  }
  body = {
    properties = {
      applicationInsights = azapi_resource.component.id
      keyVault            = azapi_resource.vault.id
      publicNetworkAccess = "Disabled"
      storageAccount      = azapi_resource.storageAccount.id
      v1LegacyMode        = false
    }
    sku = {
      name = "Basic"
      tier = "Basic"
    }
  }
  ignore_casing             = true
  schema_validation_enabled = false
  response_export_values    = ["*"]
}

Проверенные модули Azure

Следующие проверенные модули Azure можно использовать для развертывания этого типа ресурсов.