إدارة مساحات عمل Azure التعلم الآلي في البوابة الإلكترونية أو باستخدام Python SDK

مقالة
05/02/2022
قراءة خلال 14 دقائق

في هذه المقالة، يمكنك إنشاء مساحات عمل Azure التعلم الآلي وعرضها وحذفها ل Azure التعلم الآلي، باستخدام مدخل Azure أو SDK ل Python

مع تغير احتياجاتك أو زيادة متطلبات التشغيل التلقائي، يمكنك أيضا إدارة مساحات العمل باستخدام واجهة سطر الأوامر (CLI)، أو عبر ملحق VS Code.

المتطلبات الأساسية

اشتراك Azure. إذا لم يكن لديك اشتراك Azure، فأنشئ حساباً مجانياً قبل أن تبدأ. جرب الإصدار المجاني أو المدفوع الخاص بـ Azure Machine Learning اليوم.
إذا كنت تستخدم Python SDK، فقم بتثبيت SDK.

التقييدات

عند إنشاء مساحة عمل جديدة، يمكنك إما إنشاء الخدمات التي تحتاجها مساحة العمل تلقائيا أو استخدام الخدمات الموجودة. إذا كنت ترغب في استخدام الخدمات الموجودة من اشتراك Azure مختلف عن مساحة العمل، فيجب عليك تسجيل مساحة اسم Azure التعلم الآلي في الاشتراك الذي يحتوي على هذه الخدمات. على سبيل المثال، إنشاء مساحة عمل في الاشتراك A يستخدم حساب تخزين من الاشتراك B، يجب تسجيل مساحة اسم Azure التعلم الآلي في الاشتراك B قبل أن تتمكن من استخدام حساب التخزين مع مساحة العمل.

موفر الموارد ل Azure التعلم الآلي هو Microsoft.MachineLearningServices. للحصول على معلومات حول كيفية معرفة ما إذا كان مسجلا وكيفية تسجيله، راجع مقالة موفري موارد Azure وأنواعها .

هام

ينطبق هذا فقط على الموارد المقدمة أثناء إنشاء مساحة العمل. Azure Storage Accounts, Azure Container Register, Azure Key Vault, and Application Insights.

بشكل افتراضي، يؤدي إنشاء مساحة عمل أيضا إلى إنشاء سجل حاوية Azure (ACR). نظرا لأن ACR لا يدعم حاليا أحرف unicode في أسماء مجموعات الموارد، استخدم مجموعة موارد لا تحتوي على هذه الأحرف.
لا يدعم Azure التعلم الآلي مساحة الاسم الهرمية (ميزة Azure Data Lake Storage Gen2) لحساب التخزين الافتراضي لمساحة العمل.

تلميح

يتم إنشاء مثيل Insights تطبيق Azure عند إنشاء مساحة العمل. يمكنك حذف مثيل Insights التطبيق بعد إنشاء الكتلة إذا أردت. يؤدي حذفه إلى الحد من المعلومات التي تم جمعها من مساحة العمل، وقد يزيد من صعوبة استكشاف المشكلات وإصلاحها. إذا قمت بحذف التطبيق Insights مثيل تم إنشاؤه بواسطة مساحة العمل، فلا يمكنك إعادة إنشائه دون حذف مساحة العمل وإعادة إنشائها.

لمزيد من المعلومات حول استخدام هذا التطبيق Insights المثال، راجع مراقبة البيانات وجمعها من نقاط نهاية خدمة الويب التعلم الآلي.

المواصفات الافتراضية. بشكل افتراضي، سيتم إنشاء الموارد التابعة ومجموعة الموارد تلقائيا. تقوم هذه التعليمة البرمجية بإنشاء مساحة عمل مسماة ومجموعة موارد مسماة myworkspacemyresourcegroup في eastus2.
```
from azureml.core import Workspace

ws = Workspace.create(name='myworkspace',
               subscription_id='<azure-subscription-id>',
               resource_group='myresourcegroup',
               create_resource_group=True,
               location='eastus2'
               )
```
قم بالتعيين create_resource_group إلى False إذا كان لديك مجموعة موارد Azure موجودة تريد استخدامها لمساحة العمل.

مستأجرون متعددون. إذا كان لديك حسابات متعددة، فأضف معرف المستأجر الخاص ب Azure Active Directory الذي ترغب في استخدامه. ابحث عن معرف المستأجر الخاص بك من مدخل Azure ضمن Azure Active Directory، الهويات الخارجية.

from azureml.core.authentication import InteractiveLoginAuthentication
from azureml.core import Workspace

interactive_auth = InteractiveLoginAuthentication(tenant_id="my-tenant-id")
ws = Workspace.create(name='myworkspace',
            subscription_id='<azure-subscription-id>',
            resource_group='myresourcegroup',
            create_resource_group=True,
            location='eastus2',
            auth=interactive_auth
            )

سحابة سيادية. ستحتاج إلى تعليمات برمجية إضافية للمصادقة على Azure إذا كنت تعمل في سحابة سيادية.

from azureml.core.authentication import InteractiveLoginAuthentication
from azureml.core import Workspace

interactive_auth = InteractiveLoginAuthentication(cloud="<cloud name>") # for example, cloud="AzureUSGovernment"
ws = Workspace.create(name='myworkspace',
            subscription_id='<azure-subscription-id>',
            resource_group='myresourcegroup',
            create_resource_group=True,
            location='eastus2',
            auth=interactive_auth
            )

استخدم موارد Azure الموجودة. يمكنك أيضا إنشاء مساحة عمل تستخدم موارد Azure الموجودة بتنسيق معرف مورد Azure. ابحث عن معرفات موارد Azure المحددة في مدخل Azure أو باستخدام SDK. يفترض هذا المثال أن مجموعة الموارد وحساب التخزين ومخزن المفاتيح Insights التطبيقات وسجل الحاوية موجودة بالفعل.

import os
from azureml.core import Workspace
from azureml.core.authentication import ServicePrincipalAuthentication

service_principal_password = os.environ.get("AZUREML_PASSWORD")

service_principal_auth = ServicePrincipalAuthentication(
    tenant_id="<tenant-id>",
    username="<application-id>",
    password=service_principal_password)

                      auth=service_principal_auth,
                           subscription_id='<azure-subscription-id>',
                           resource_group='myresourcegroup',
                           create_resource_group=False,
                           location='eastus2',
                           friendly_name='My workspace',
                           storage_account='subscriptions/<azure-subscription-id>/resourcegroups/myresourcegroup/providers/microsoft.storage/storageaccounts/mystorageaccount',
                           key_vault='subscriptions/<azure-subscription-id>/resourcegroups/myresourcegroup/providers/microsoft.keyvault/vaults/mykeyvault',
                           app_insights='subscriptions/<azure-subscription-id>/resourcegroups/myresourcegroup/providers/microsoft.insights/components/myappinsights',
                           container_registry='subscriptions/<azure-subscription-id>/resourcegroups/myresourcegroup/providers/microsoft.containerregistry/registries/mycontainerregistry',
                           exist_ok=False)

لمزيد من المعلومات، راجع مرجع SDK لمساحة العمل.

إذا كنت تواجه مشكلات في الوصول إلى اشتراكك، فراجع إعداد المصادقة لموارد Azure التعلم الآلي ومهام سير العمل، بالإضافة إلى دفتر ملاحظات المصادقة في Azure التعلم الآلي.

تسجيل الدخول إلى مدخل Azure باستخدام بيانات الاعتماد للاشتراك في Azure.
في الزاوية العلوية اليمنى من مدخل Azure، حدد + إنشاء مورد.
استخدم شريط البحث للعثور على التعلم الآلي.
حدد Machine Learning.
في الجزء Machine Learning، حدد Create للبدء.

توفير المعلومات التالية لتكوين مساحة العمل الجديدة:

الحقل	الوصف
اسم مساحة العمل	أدخل اسمًا فريدًا يعرف مساحة العمل. في هذا المثال، نستخدم docs-ws. يجب أن تكون الأسماء فريدة عبر مجموعة الموارد. استخدم اسمًا يسهل تذكره والتمييز بينه وبين مساحات العمل التي أنشأها الآخرون. اسم مساحة العمل غير حساس لحالة الأحرف.
الاشتراك	حدد اشتراك Azure الذي تريد استخدامه.
مجموعة الموارد	استخدم مجموعة موارد موجودة في اشتراكك أو أدخل اسما لإنشاء مجموعة موارد جديدة. تحتفظ مجموعة الموارد بالموارد ذات الصلة الخاصة بحل Azure. في هذا المثال، نستخدم docs-aml. تحتاج إلى دور مساهم أو مالك لاستخدام مجموعة موارد موجودة. لمزيد من المعلومات حول الوصول، راجع إدارة الوصول إلى مساحة عمل Azure التعلم الآلي.
المنطقة	حدد منطقة Azure الأقرب إلى المستخدمين وموارد البيانات لإنشاء مساحة العمل الخاصة بك.
حساب التخزين	حساب التخزين الافتراضي لمساحة العمل. بشكل افتراضي ، يتم إنشاء واحد جديد.
Key Vault	Key Vault استخدام Azure بواسطة مساحة العمل. بشكل افتراضي ، يتم إنشاء واحد جديد.
Application Insights	مثيل رؤى التطبيق لمساحة العمل. بشكل افتراضي ، يتم إنشاء واحد جديد.
Container Registry	سجل حاوية Azure لمساحة العمل. بشكل افتراضي، لا يتم إنشاء واحدة جديدة في البداية لمساحة العمل. بدلا من ذلك ، يتم إنشاؤه بمجرد الحاجة إليه عند إنشاء صورة Docker أثناء التدريب أو النشر.

Configure your workspace.

عند الانتهاء من تكوين مساحة العمل، حدد مراجعة + إنشاء. اختياريا، استخدم القسمين " الشبكة " و "خيارات متقدمة" لتكوين المزيد من الإعدادات لمساحة العمل.
راجع الإعدادات وقم بإجراء أي تغييرات أو تصحيحات أخرى. عندما تكون راضيا عن الإعدادات، حدد إنشاء.

تحذير

قد يستغرق إنشاء مساحة العمل في السحابة عدة دقائق.

عند الانتهاء من العملية، تظهر رسالة نجاح نشر.
لعرض مساحة العمل الجديدة، حدد Go to resource.

الشبكات

هام

لمزيد من المعلومات حول استخدام نقطة نهاية خاصة وشبكة افتراضية مع مساحة العمل، راجع عزل الشبكة وخصوصيتها.

Python
المدخل

يوفر Azure التعلم الآلي Python SDK فئة PrivateEndpointConfig، والتي يمكن استخدامها مع Workspace.create() لإنشاء مساحة عمل مع نقطة نهاية خاصة. تتطلب هذه الفئة شبكة ظاهرية موجودة.

المسح الضوئي للثغرات الأمنية

يوفر Microsoft Defender في السحابة إدارة أمان موحدة وحماية متقدمة من التهديدات عبر أحمال العمل السحابية المختلطة. يجب أن تسمح ل Microsoft Defender for Cloud بفحص مواردك واتباع توصياتها. لمزيد من المعلومات، راجع فحص صور تسجيل حاوية Azure بواسطة Defender for Cloud وتكامل خدمات Azure Kubernetes مع Defender for Cloud.

متقدم

بشكل افتراضي، يتم تخزين بيانات التعريف الخاصة بمساحة العمل في مثيل قاعدة بيانات Azure Cosmos تحتفظ به Microsoft. يتم تشفير هذه البيانات باستخدام المفاتيح المدارة من قبل Microsoft.

للحد من البيانات التي تجمعها Microsoft على مساحة العمل الخاصة بك، حدد مساحة عمل عالية التأثير على الأعمال في البوابة الإلكترونية، أو قم بتعيينها hbi_workspace=true في Python. لمزيد من المعلومات حول هذا الإعداد، راجع التشفير في وضع السكون.

هام

لا يمكن اختيار تأثير تجاري كبير إلا عند إنشاء مساحة عمل. لا يمكنك تغيير هذا الإعداد بعد إنشاء مساحة العمل.

استخدم مفتاحك الخاص

يمكنك توفير المفتاح الخاص بك لتشفير البيانات. يؤدي القيام بذلك إلى إنشاء مثيل Azure Cosmos DB الذي يخزن بيانات التعريف في اشتراك Azure الخاص بك. لمزيد من المعلومات، راجع [المفاتيح المدارة من قبل العميل] (keys.md التي يديرها العميل من المفهوم).

اتبع الخطوات التالية لتوفير المفتاح الخاص بك:

هام

قبل اتباع هذه الخطوات، يجب أولا تنفيذ الإجراءات التالية:

اتبع الخطوات الواردة في تكوين المفاتيح التي يديرها العميل من أجل:

تسجيل موفر قاعدة بيانات Azure Cosmos
إنشاء Key Vault Azure وتكوينه
إنشاء مفتاح

Python
المدخل

استخدم cmk_keyvault المفتاح المدار من قبل العميل وحدده resource_cmk_uri .

from azureml.core import Workspace
   ws = Workspace.create(name='myworkspace',
               subscription_id='<azure-subscription-id>',
               resource_group='myresourcegroup',
               create_resource_group=True,
               location='eastus2'
               cmk_keyvault='subscriptions/<azure-subscription-id>/resourcegroups/myresourcegroup/providers/microsoft.keyvault/vaults/<keyvault-name>', 
               resource_cmk_uri='<key-identifier>'
               )

تنزيل ملف التكوين

إذا كنت ستقوم بإنشاء مثيل حوسبة، فتخطى هذه الخطوة. قام مثيل الحوسبة بالفعل بإنشاء نسخة من هذا الملف نيابة عنك.

Python
المدخل

إذا كنت تخطط لاستخدام التعليمات البرمجية على البيئة المحلية التي تشير إلى مساحة العمل هذه (ws)، فاكتب ملف التكوين:

ws.write_config()

ضع الملف في بنية الدليل باستخدام البرامج النصية ل Python أو دفاتر ملاحظات Jupyter. يمكن أن يكون في نفس الدليل أو دليل فرعي باسم . azureml أو في دليل أصلي. عند إنشاء مثيل حوسبة، تتم إضافة هذا الملف إلى الدليل الصحيح على الجهاز الظاهري لك.

الاتصال بمساحة عمل

في التعليمات البرمجية ل Python، يمكنك إنشاء كائن مساحة عمل للاتصال بمساحة العمل الخاصة بك. ستقوم هذه التعليمة البرمجية بقراءة محتويات ملف التكوين للعثور على مساحة العمل الخاصة بك. ستتلقى مطالبة بتسجيل الدخول إذا لم تكن قد تمت مصادقتك بالفعل.

from azureml.core import Workspace

ws = Workspace.from_config()

مستأجرون متعددون. إذا كان لديك حسابات متعددة، فأضف معرف المستأجر الخاص ب Azure Active Directory الذي ترغب في استخدامه. ابحث عن معرف المستأجر الخاص بك من مدخل Azure ضمن Azure Active Directory، الهويات الخارجية.
```
from azureml.core.authentication import InteractiveLoginAuthentication
from azureml.core import Workspace

interactive_auth = InteractiveLoginAuthentication(tenant_id="my-tenant-id")
ws = Workspace.from_config(auth=interactive_auth)
```

سحابة سيادية. ستحتاج إلى تعليمات برمجية إضافية للمصادقة على Azure إذا كنت تعمل في سحابة سيادية.

from azureml.core.authentication import InteractiveLoginAuthentication
from azureml.core import Workspace

interactive_auth = InteractiveLoginAuthentication(cloud="<cloud name>") # for example, cloud="AzureUSGovernment"
ws = Workspace.from_config(auth=interactive_auth)

البحث عن مساحة عمل

اطلع على قائمة بجميع مساحات العمل التي يمكنك استخدامها.

Python
المدخل

ابحث عن اشتراكاتك في صفحة الاشتراكات في مدخل Azure. انسخ المعرف واستخدمه في الرمز أدناه للاطلاع على جميع مساحات العمل المتاحة لهذا الاشتراك.

from azureml.core import Workspace

Workspace.list('<subscription-id>')

لا يقوم الأسلوب Workspace.list(..) بإرجاع كائن مساحة العمل بالكامل. يتضمن فقط المعلومات الأساسية حول مساحات العمل الموجودة في الاشتراك. للحصول على كائن كامل لمساحة عمل معينة، استخدم Workspace.get(..).

البحث عن الأصول عبر مساحة عمل (معاينة)

باستخدام إمكانية البحث عن المعاينة العامة، يمكنك البحث عن أصول التعلم الآلي مثل الوظائف والنماذج والمكونات والبيئات ومجموعات البيانات عبر جميع مساحات العمل ومجموعات الموارد والاشتراكات في مؤسستك من خلال طريقة عرض عامة موحدة.

بحث نصي مجاني

اكتب نص البحث في شريط بحث شامل أعلى البوابة الإلكترونية واضغط على Enter لتشغيل بحث "يحتوي على". A يحتوي على عمليات مسح البحث عبر جميع حقول البيانات الوصفية لمادة العرض المحددة ويفرز مدى ملاءمة النتائج.

يمكنك استخدام الارتباطات السريعة لمواد العرض للانتقال إلى نتائج البحث عن الوظائف والنماذج والمكونات والبيئات ومجموعات البيانات التي أنشأتها.

يمكنك أيضا تغيير نطاق الاشتراكات ومساحات العمل القابلة للتطبيق عبر رابط "تغيير" في القائمة المنسدلة لشريط البحث.

البحث المنظم

حدد أي عدد من الفلاتر لإنشاء استعلامات بحث أكثر تحديدا. يتم دعم عوامل التصفية التالية:

مهمة:
نموذج:
مكون:
العلامات:
مقدم من:
وسط:
مجموعة البيانات:

في حالة وجود عامل تصفية أصول (وظيفة، نموذج، مكون، بيئة، مجموعة بيانات)، يتم تحديد نطاق النتائج إلى علامات التبويب هذه. تنطبق عوامل التصفية الأخرى على جميع مواد العرض ما لم يكن عامل تصفية مادة العرض موجودا أيضا في طلب البحث. وبالمثل ، يمكن توفير بحث نصي مجاني إلى جانب الفلاتر ، ولكن يتم تحديد نطاقه إلى علامات التبويب التي تختارها فلاتر الأصول ، إن وجدت.

تلميح

تبحث الفلاتر عن التطابقات الدقيقة للنص. استخدم استعلامات النص المجاني للبحث الذي يحتوي عليه.
عروض الأسعار مطلوبة حول القيم التي تتضمن مسافات أو أحرف خاصة أخرى.
إذا تم توفير فلاتر مكررة، التعرف على الأولى فقط في نتائج البحث.
يتم دعم نص الإدخال لأي لغة ولكن يجب أن تتطابق سلاسل التصفية مع الخيارات المتوفرة (على سبيل المثال ، تم الإرسال بواسطة:).
يمكن أن يقبل عامل تصفية العلامات أزواج مفاتيح متعددة:قيم مفصولة بفاصلة (على سبيل المثال: العلامات: "key1:value1، key2:value2").

عرض نتائج البحث

يمكنك عرض نتائج البحث في علامات التبويب الوظائفوالنماذجوالمكوناتوالبيئاتومجموعات البيانات الفردية. حدد مادة عرض لفتح صفحة التفاصيل الخاصة بها في سياق مساحة العمل ذات الصلة. لا يتم عرض النتائج من مساحات العمل التي ليس لديك أذونات لعرضها.

Results displayed after search

إذا كنت قد استخدمت هذه الميزة في تحديث سابق، فقد يحدث خطأ في نتيجة البحث. أعد تحديد مساحات العمل المفضلة لديك في علامة التبويب الدليل + الاشتراك + مساحة العمل.

هام

قد تكون نتائج البحث غير متوقعة للمصطلحات متعددة الكلمات بلغات أخرى (مثل الأحرف الصينية).

حذف مساحة عمل

عندما لا تحتاج إلى مساحة عمل، احذفها.

تحذير

بمجرد حذف مساحة عمل Azure التعلم الآلي، لا يمكن استردادها.

إذا قمت بحذف مساحة العمل عن طريق الخطأ، فقد تظل قادرا على استرداد دفاتر الملاحظات. للحصول على التفاصيل، راجع تجاوز الفشل لاستمرارية الأعمال والتعافي من الكوارث.

Python
المدخل

حذف مساحة wsالعمل :

ws.delete(delete_dependent_resources=False, no_wait=False)

الإجراء الافتراضي هو عدم حذف الموارد المقترنة بمساحة العمل، أي سجل الحاوية وحساب التخزين وخزينة المفاتيح ورؤى التطبيق. اضبط delete_dependent_resources على True لحذف هذه الموارد أيضا.

تنظيف الموارد

هام

يمكن استخدام الموارد التي قمت بإنشائها كمتطلبات أساسية لبرامج تعليمية أخرى في Azure ومقالات إرشادية.

إذا كنت لا تخطط لاستخدام الموارد التي أنشأتها، فاحذفها، حتى لا تتحمل أي رسوم:

من مدخل Microsoft Azure، حدد Resource groups من أقصى الجانب الأيمن.
من القائمة، حدد مجموعة الموارد التي أنشأتها.
حدد Delete resource group.
أدخل اسم مجموعة الموارد. ثم حدد «Delete».

استكشاف الأخطاء وإصلاحها

المستعرضات المدعومة في استوديو Azure التعلم الآلي: نوصي باستخدام أحدث المستعرض المتوافق مع نظام التشغيل لديك. تُعتبر المتصفحات التالية مدعومة:
- Microsoft Edge (Microsoft Edge الجديد، أحدث إصدار. ليس إرثا Microsoft Edge)
- Safari (أحدث إصدار، Mac فقط)
- Chrome (أحدث إصدار)
- Firefox (أحدث إصدار)
Azure portal:
- إذا انتقلت مباشرة إلى مساحة العمل الخاصة بك من ارتباط مشاركة من SDK أو مدخل Azure، فلن تتمكن من عرض صفحة نظرة عامة قياسية تحتوي على معلومات الاشتراك في الملحق. في هذا السيناريو، لا يمكنك أيضا التبديل إلى مساحة عمل أخرى. لعرض مساحة عمل أخرى، انتقل مباشرة إلى استوديو Azure التعلم الآلي وابحث عن اسم مساحة العمل.
- تتوفر جميع الأصول (مجموعات البيانات والتجارب والحسابات وما إلى ذلك) فقط في استوديو Azure التعلم الآلي. وهي غير متوفرة من مدخل Azure.
- قد تؤدي محاولة تصدير قالب لمساحة عمل من مدخل Azure إلى إرجاع خطأ مشابه للنص التالي: Could not get resource of the type <type>. Resources of this type will not be exported. كحل بديل، استخدم أحد القوالب المتوفرة كأساس https://github.com/Azure/azure-quickstart-templates/tree/master/quickstarts/microsoft.machinelearningservices للقالب.

تشخيصات مساحة العمل

يمكنك تشغيل التشخيصات على مساحة العمل الخاصة بك من استوديو Azure التعلم الآلي أو Python SDK. بعد تشغيل التشخيص، تُرجع قائمة بأي مشكلات يُكشَف عنها. وتشمل هذه القائمة ارتباطات إلى الحلول الممكنة. لمزيد من المعلومات، راجع كيفية استخدام تشخيصات مساحة العمل.

أخطاء موفر الموارد

عند إنشاء مساحة عمل Azure التعلم الآلي أو مورد تستخدمه مساحة العمل، قد تتلقى خطأ مشابها للرسائل التالية:

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

يتم تسجيل معظم مزودي الموارد تلقائيا ، ولكن ليس كلهم. إذا تلقيت هذه الرسالة ، فأنت بحاجة إلى تسجيل المزود المذكور.

يحتوي الجدول التالي على قائمة بموفري الموارد المطلوبين بواسطة Azure التعلم الآلي:

مزود الموارد	لماذا هناك حاجة إليها
Microsoft.MachineLearning	إنشاء مساحة عمل Azure التعلم الآلي.
Microsoft.Storage	يتم استخدام حساب تخزين Azure كمساحة تخزين افتراضية لمساحة العمل.
Microsoft.ContainerRegistry	يتم استخدام Azure Container Registry بواسطة مساحة العمل لإنشاء صور Docker.
Microsoft.KeyVault	يتم استخدام Azure Key Vault بواسطة مساحة العمل لتخزين الأسرار.
Microsoft.Notebooks/NotebookProxies	دفاتر الملاحظات المدمجة على Azure التعلم الآلي مثيل الحوسبة.
Microsoft.ContainerService	إذا كنت تخطط لنشر نماذج مدربة على خدمات Azure Kubernetes.

إذا كنت تخطط لاستخدام مفتاح مدار من قبل العميل مع Azure التعلم الآلي، فيجب تسجيل موفري الخدمات التاليين:

مزود الموارد	لماذا هناك حاجة إليها
Microsoft.DocumentDB/databaseAccounts	مثيل Azure CosmosDB الذي يسجل بيانات التعريف لمساحة العمل.
Microsoft.Search/searchServices	يوفر Azure Search إمكانات فهرسة لمساحة العمل.

للحصول على معلومات حول تسجيل موفري الموارد، راجع حل أخطاء تسجيل موفر الموارد.

حذف سجل حاوية Azure

تستخدم مساحة عمل Azure التعلم الآلي Azure Container Registry (ACR) لبعض العمليات. سيقوم تلقائيا بإنشاء مثيل ACR عندما يحتاج إلى مثيل لأول مرة.