Microsoft. Spazi di lavoro di MachineLearningServices 2020-04-01-preview

Definizione di risorsa Bicep

Il tipo di risorsa delle aree di lavoro può essere distribuito con operazioni destinate a:

• gruppi di risorse - Vedere i comandi di distribuzione del gruppo di risorse

Per un elenco delle proprietà modificate in ogni versione dell'API, vedere log delle modifiche.

Esempi di utilizzo

Esempi di Bicep

Un esempio base di implementazione di Azure Machine Learning Workspace.

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

resource storageAccount 'Microsoft.Storage/storageAccounts@2021-09-01' = {
  name: resourceName
  location: location
  sku: {
    name: 'Standard_LRS'
  }
  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
  }
}

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: tenant().tenantId
      }
    ]
    createMode: 'default'
    enablePurgeProtection: true
    enableRbacAuthorization: false
    enableSoftDelete: true
    enabledForDeployment: false
    enabledForDiskEncryption: false
    enabledForTemplateDeployment: false
    publicNetworkAccess: 'Enabled'
    sku: {
      family: 'A'
      name: 'standard'
    }
    tenantId: tenant().tenantId
  }
}

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

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'
  }
}

Moduli verificati di Azure

Per distribuire questo tipo di risorsa, è possibile usare moduli verificati di Azure.

Esempi di Azure Quickstart

I seguenti template Azure Quickstart contengono Bicep esempi per il deployment di questo tipo di risorsa.

Formato di risorsa

Per creare un Microsoft. Risorsa MachineLearningServices/workspaces, aggiungi il seguente Bicep al tuo template.

resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2020-04-01-preview' = {
  identity: {
    type: 'string'
    userAssignedIdentities: {
      {customized property}: {}
    }
  }
  location: 'string'
  name: 'string'
  properties: {
    allowPublicAccessWhenBehindVnet: bool
    applicationInsights: 'string'
    containerRegistry: 'string'
    description: 'string'
    discoveryUrl: 'string'
    encryption: {
      keyVaultProperties: {
        identityClientId: 'string'
        keyIdentifier: 'string'
        keyVaultArmId: 'string'
      }
      status: 'string'
    }
    friendlyName: 'string'
    hbiWorkspace: bool
    imageBuildCompute: 'string'
    keyVault: 'string'
    sharedPrivateLinkResources: [
      {
        name: 'string'
        properties: {
          groupId: 'string'
          privateLinkResourceId: 'string'
          requestMessage: 'string'
          status: 'string'
        }
      }
    ]
    storageAccount: 'string'
  }
  sku: {
    name: 'string'
    tier: 'string'
  }
  tags: {
    {customized property}: 'string'
  }
}

Valori delle proprietà

Microsoft. MachineLearningServices/workspaces

Proprietà Encryption

Identità

KeyVaultProperties

ResourceTags

SharedPrivateLinkResource

SharedPrivateLinkResourceProperty

Sku

UserAssignedIdentities

UserAssignedIdentity

Proprietà dell'area di lavoro

Definizione di risorsa del modello di Resource Manager

Il tipo di risorsa delle aree di lavoro può essere distribuito con operazioni destinate a:

• Gruppi di risorse - Vedi comandi di distribuzione dei gruppi di risorse Per un elenco delle proprietà modificate in ciascuna versione API, vedi registro delle modifiche.

Esempi di utilizzo

Modelli di avvio rapido di Azure

I seguenti template Azure Quickstart distribuiscono questo tipo di risorsa.

Template	Description
Configurazione di base di Azure AI Foundry	Questo set di modelli illustra come configurare Azure AI Foundry con la configurazione di base, ovvero con l'accesso a Internet pubblico abilitato, le chiavi gestite da Microsoft per la crittografia e la configurazione dell'identità gestita da Microsoft per la risorsa di intelligenza artificiale.
Configurazione di base di Azure AI Foundry	Questo set di modelli illustra come configurare Azure AI Foundry con la configurazione di base, ovvero con l'accesso a Internet pubblico abilitato, le chiavi gestite da Microsoft per la crittografia e la configurazione dell'identità gestita da Microsoft per la risorsa di intelligenza artificiale.
Rete di fonderia di intelligenza artificiale di Azure con restrizioni	Questo set di modelli illustra come configurare Azure AI Foundry con il collegamento privato e l'uscita disabilitati, usando le chiavi gestite da Microsoft per la crittografia e la configurazione dell'identità gestita da Microsoft per la risorsa di intelligenza artificiale.
Azure AI Foundry con autenticazione ID Microsoft Entra	Questo set di modelli illustra come configurare Azure AI Foundry con l'autenticazione ID Microsoft Entra per le risorse dipendenti, ad esempio i servizi di intelligenza artificiale di Azure e Archiviazione di Azure.
configurazione di base di Azure AI Studio	Questo set di modelli illustra come configurare Azure AI Studio con la configurazione di base, ovvero con l'accesso a Internet pubblico abilitato, le chiavi gestite da Microsoft per la crittografia e la configurazione delle identità gestite da Microsoft per la risorsa di intelligenza artificiale.
con restrizioni di rete di Azure AI Studio	Questo set di modelli illustra come configurare Azure AI Studio con collegamento privato e uscita disabilitato, usando chiavi gestite da Microsoft per la crittografia e la configurazione delle identità gestite da Microsoft per la risorsa di intelligenza artificiale.
configurazione sicura end-to-end di Azure Machine Learning	Questo set di modelli Bicep illustra come configurare l'endpoint end-to-end di Azure Machine Learning in una configurazione sicura. Questa implementazione di riferimento include l'area di lavoro, un cluster di calcolo, un'istanza di calcolo e un cluster del servizio Azure Kubernetes privato collegato.
configurazione sicura end-to-end di Azure Machine Learning (legacy)	Questo set di modelli Bicep illustra come configurare l'endpoint end-to-end di Azure Machine Learning in una configurazione sicura. Questa implementazione di riferimento include l'area di lavoro, un cluster di calcolo, un'istanza di calcolo e un cluster del servizio Azure Kubernetes privato collegato.
dell'area di lavoro di Azure Machine Learning	Questo modello crea una nuova area di lavoro di Azure Machine Learning, insieme a un account di archiviazione crittografato, a KeyVault e alla registrazione di Application Insights
delle chiavi API di installazione dell'agente di base	Questo set di modelli illustra come configurare il servizio Azure AI Agent con la configurazione di base usando l'autenticazione delle chiavi API per la connessione al servizio di intelligenza artificiale/AOAI. Gli agenti usano risorse di ricerca e archiviazione multi-tenant completamente gestite da Microsoft. Non avrai visibilità o controllo su queste risorse Azure sottostanti.
di configurazione dell'agente di base	Questo set di modelli illustra come configurare il servizio Azure AI Agent con la configurazione di base usando l'autenticazione dell'identità gestita per la connessione al servizio di intelligenza artificiale/AOAI. Gli agenti usano risorse di ricerca e archiviazione multi-tenant completamente gestite da Microsoft. Non avrai visibilità o controllo su queste risorse Azure sottostanti.
Creare un'area di lavoro AML con più set di dati &	Questo modello crea un'area di lavoro di Azure Machine Learning con più set di dati & archivi dati.
Creare una destinazione di calcolo del servizio Azure Kubernetes con un indirizzo IP privato	Questo modello crea una destinazione di calcolo del servizio Azure Kubernetes in un'area di lavoro del servizio Azure Machine Learning con un indirizzo IP privato.
Creare un'area di lavoro del servizio Azure Machine Learning	Questo modello di distribuzione specifica un'area di lavoro di Azure Machine Learning e le risorse associate, tra cui Azure Key Vault, Archiviazione di Azure, applicazione Azure Insights e Registro Azure Container. Questa configurazione descrive il set minimo di risorse necessarie per iniziare a usare Azure Machine Learning.
Creare un'area di lavoro del servizio Azure Machine Learning (CMK)	Questo modello di distribuzione specifica come creare un'area di lavoro di Azure Machine Learning con la crittografia lato servizio usando le chiavi di crittografia.
Creare un'area di lavoro del servizio Azure Machine Learning (CMK)	Questo modello di distribuzione specifica un'area di lavoro di Azure Machine Learning e le risorse associate, tra cui Azure Key Vault, Archiviazione di Azure, applicazione Azure Insights e Registro Azure Container. L'esempio illustra come configurare Azure Machine Learning per la crittografia con una chiave di crittografia gestita dal cliente.
Creare un'area di lavoro del servizio Azure Machine Learning (legacy)	Questo modello di distribuzione specifica un'area di lavoro di Azure Machine Learning e le risorse associate, tra cui Azure Key Vault, Archiviazione di Azure, applicazione Azure Insights e Registro Azure Container. Questa configurazione descrive il set di risorse necessarie per iniziare a usare Azure Machine Learning in una configurazione isolata di rete.
Creare un'area di lavoro del servizio Azure Machine Learning (vnet)	Questo modello di distribuzione specifica un'area di lavoro di Azure Machine Learning e le risorse associate, tra cui Azure Key Vault, Archiviazione di Azure, applicazione Azure Insights e Registro Azure Container. Questa configurazione descrive il set di risorse necessarie per iniziare a usare Azure Machine Learning in una configurazione isolata di rete.
Distribuisci Secure AI Foundry con una rete virtuale gestita	Questo modello crea un ambiente Azure AI Foundry sicuro con solide restrizioni di sicurezza della rete e delle identità.
agente protetto dalla rete con identità gestita dall'utente	Questo set di modelli illustra come configurare il servizio Agente di intelligenza artificiale di Azure con isolamento della rete virtuale usando l'autenticazione dell'identità gestita dall'utente per la connessione al servizio di intelligenza artificiale/AOAI e i collegamenti di rete privata per connettere l'agente ai dati sicuri.
configurazione dell'agente standard	Questo set di modelli illustra come configurare il servizio Azure AI Agent con la configurazione standard, ovvero con l'autenticazione dell'identità gestita per le connessioni di progetto/hub e l'accesso a Internet pubblico abilitato. Gli agenti usano risorse di ricerca e archiviazione a tenant singolo di proprietà del cliente. Con questa configurazione, si ha il controllo completo e la visibilità su queste risorse, ma si comportano costi in base all'utilizzo.

Formato di risorsa

Per creare un Microsoft. Risorsa MachineLearningServices/workspaces, aggiungi il seguente JSON al tuo template.

{
  "type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces",
  "apiVersion": "2020-04-01-preview",
  "name": "string",
  "identity": {
    "type": "string",
    "userAssignedIdentities": {
      "{customized property}": {
      }
    }
  },
  "location": "string",
  "properties": {
    "allowPublicAccessWhenBehindVnet": "bool",
    "applicationInsights": "string",
    "containerRegistry": "string",
    "description": "string",
    "discoveryUrl": "string",
    "encryption": {
      "keyVaultProperties": {
        "identityClientId": "string",
        "keyIdentifier": "string",
        "keyVaultArmId": "string"
      },
      "status": "string"
    },
    "friendlyName": "string",
    "hbiWorkspace": "bool",
    "imageBuildCompute": "string",
    "keyVault": "string",
    "sharedPrivateLinkResources": [
      {
        "name": "string",
        "properties": {
          "groupId": "string",
          "privateLinkResourceId": "string",
          "requestMessage": "string",
          "status": "string"
        }
      }
    ],
    "storageAccount": "string"
  },
  "sku": {
    "name": "string",
    "tier": "string"
  },
  "tags": {
    "{customized property}": "string"
  }
}

Valori delle proprietà

Microsoft. MachineLearningServices/workspaces

Proprietà Encryption

Identità

KeyVaultProperties

ResourceTags

SharedPrivateLinkResource

SharedPrivateLinkResourceProperty

Sku

UserAssignedIdentities

UserAssignedIdentity

Proprietà dell'area di lavoro

Definizione di risorsa Terraform (provider AzAPI)

Il tipo di risorsa delle aree di lavoro può essere distribuito con operazioni destinate a:

• Gruppi di risorse Per un elenco delle proprietà modificate in ogni versione dell'API, vedi il registro modifiche.

Esempi di utilizzo

Esempi di Terraform

Un esempio base di implementazione di Azure Machine Learning Workspace.

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    = ["*"]
}

Moduli verificati di Azure

Per distribuire questo tipo di risorsa, è possibile usare moduli verificati di Azure.

Formato di risorsa

Per creare un Microsoft. Risorsa MachineLearningServices/workspaces, aggiungi il seguente Terraform al tuo template.

resource "azapi_resource" "symbolicname" {
  type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2020-04-01-preview"
  name = "string"
  parent_id = "string"
  identity {
    type = "string"
    identity_ids = [
      "string"
    ]
  }
  location = "string"
  tags = {
    {customized property} = "string"
  }
  body = {
    properties = {
      allowPublicAccessWhenBehindVnet = bool
      applicationInsights = "string"
      containerRegistry = "string"
      description = "string"
      discoveryUrl = "string"
      encryption = {
        keyVaultProperties = {
          identityClientId = "string"
          keyIdentifier = "string"
          keyVaultArmId = "string"
        }
        status = "string"
      }
      friendlyName = "string"
      hbiWorkspace = bool
      imageBuildCompute = "string"
      keyVault = "string"
      sharedPrivateLinkResources = [
        {
          name = "string"
          properties = {
            groupId = "string"
            privateLinkResourceId = "string"
            requestMessage = "string"
            status = "string"
          }
        }
      ]
      storageAccount = "string"
    }
    sku = {
      name = "string"
      tier = "string"
    }
  }
}

Valori delle proprietà

Microsoft. MachineLearningServices/workspaces

Proprietà Encryption

Identità

KeyVaultProperties

ResourceTags

SharedPrivateLinkResource

SharedPrivateLinkResourceProperty

Sku

UserAssignedIdentities

UserAssignedIdentity

Proprietà dell'area di lavoro