Erstellen und Freigeben eines Azure Machine Learning Studio-ArbeitsbereichsCreate and share an Azure Machine Learning Studio workspace

Um Azure Machine Learning Studio verwenden zu können, benötigen Sie einen Machine Learning Studio-Arbeitsbereich.To use Azure Machine Learning Studio, you need to have a Machine Learning Studio workspace. Dieser Arbeitsbereich enthält die Tools, die zum Erstellen, Verwalten und Veröffentlichen von Experimenten erforderlich sind.This workspace contains the tools you need to create, manage, and publish experiments.

Erstellen eines Studio-ArbeitsbereichsCreate a Studio workspace

  1. Melden Sie sich beim Azure-PortalSign in to the Azure portal

    Hinweis

    Um sich anzumelden und einen Studio-Arbeitsbereich zu erstellen, müssen Sie ein Azure-Abonnementadministrator sein.To sign in and create a Studio workspace, you need to be an Azure subscription administrator.

  2. Klicken Sie auf +Neu.Click +New

  3. Geben Sie im Suchfeld Machine Learning Studio Workspace ein, und wählen Sie das entsprechende Element aus.In the search box, type Machine Learning Studio Workspace and select the matching item. Klicken Sie dann am unteren Rand der Seite auf Erstellen.Then, select click Create at the bottom of the page.

  4. Geben Sie die Daten für Ihren Arbeitsbereich ein:Enter your workspace information:

    • Der Arbeitsbereichsname darf bis zu 260 Zeichen enthalten und darf nicht auf ein Leerzeichen enden.The workspace name may be up to 260 characters, not ending in a space. Der Name darf nicht die folgenden Zeichen enthalten: < > * % & : \ ? + /The name can't include these characters: < > * % & : \ ? + /

    • Der von Ihnen gewählte (oder erstellte) Webdiensttarif wird zusammen mit dem zugehörigen von Ihnen ausgewählten Tarif verwendet, wenn Sie Webdienste aus diesem Arbeitsbereich bereitstellen.The web service plan you choose (or create), along with the associated pricing tier you select, is used if you deploy web services from this workspace.

      Erstellen eines neuen Studio-Arbeitsbereichs

  5. Klicken Sie auf Create.Click Create.

Hinweis

In Machine Learning Studio ist ein von Ihnen angegebenes Azure-Speicherkonto zum Speichern temporärer Daten beim Ausführen des Workflows erforderlich.Machine Learning Studio relies on an Azure storage account that you provide to save intermediary data when it executes the workflow. Wenn das Speicherkonto nach dem Erstellen des Arbeitsbereichs gelöscht wird oder die Zugriffsschlüssel geändert werden, funktioniert der Arbeitsbereich nicht mehr, und alle darin enthaltenen Experimente schlagen fehl.After the workspace is created, if the storage account is deleted, or if the access keys are changed, the workspace will stop functioning and all experiments in that workspace will fail. Wenn Sie das Speicherkonto versehentlich löschen, können Sie es mit identischem Namen und in derselben Region neu erstellen und die Zugriffsschlüssel erneut synchronisieren.If you accidentally delete the storage account, recreate the storage account with the same name in the same region as the deleted storage account and resync the access key. Wenn Sie Zugriffsschlüssel für Speicherkonten geändert haben, müssen Sie die Zugriffsschlüssel im Arbeitsbereich über das Azure-Portal neu synchronisieren.If you changed storage account access keys, resync the access keys in the workspace by using the Azure portal.

Nachdem der Arbeitsbereich bereitgestellt wurde, können Sie ihn in Machine Learning Studio öffnen.Once the workspace is deployed, you can open it in Machine Learning Studio.

  1. Navigieren Sie zu Machine Learning Studio unter https://studio.azureml.net/.Browse to Machine Learning Studio at https://studio.azureml.net/.

  2. Wählen Sie Ihren Arbeitsbereich in der oberen rechten Ecke aus.Select your workspace in the upper-right-hand corner.

    Arbeitsbereich auswählen

  3. Klicken Sie auf Meine Experimente.Click my experiments.

    Experimente öffnen

Informationen zum Verwalten des Studio-Arbeitsbereichs finden Sie unter Verwalten eines Azure Machine Learning Studio-Arbeitsbereichs.For information about managing your Studio workspace, see Manage an Azure Machine Learning Studio workspace. Wenn ein Problem beim Erstellen des Arbeitsbereichs auftritt, finden Sie weitere Informationen unter Leitfaden zur Problembehandlung: Erstellen eines Machine Learning Studio-Arbeitsbereichs und Verbindungsaufbau.If you encounter a problem creating your workspace, see Troubleshooting guide: Create and connect to a Machine Learning Studio workspace.

Gemeinsames Nutzen eines Azure Machine Learning Studio-ArbeitsbereichsShare an Azure Machine Learning Studio workspace

Sobald ein Machine Learning Studio-Arbeitsbereich erstellt wurde, können Sie Benutzer zu Ihrem Arbeitsbereich einladen, um den Zugriff auf Ihren Arbeitsbereich und alle zugehörigen Experimente, Datasets, Notizbücher usw. freizugeben. Sie können Benutzer in einer der beiden Rollen hinzufügen:Once a Machine Learning Studio workspace is created, you can invite users to your workspace to share access to your workspace and all its experiments, datasets, notebooks, etc. You can add users in one of two roles:

  • Benutzer: Ein Arbeitsbereichsbenutzer kann Experimente, Datasets etc. im Arbeitsbereich erstellen, öffnen, ändern und löschen.User - A workspace user can create, open, modify, and delete experiments, datasets, etc. in the workspace.
  • Besitzer: Zusätzlich zu den Möglichkeiten eines Benutzers kann ein Besitzer Benutzer im Arbeitsbereich einladen und entfernen.Owner - An owner can invite and remove users in the workspace, in addition to what a user can do.

Hinweis

Das Administratorkonto, das den Arbeitsbereich erstellt, wird dem Arbeitsbereich automatisch als Arbeitsbereichsbesitzer hinzugefügt.The administrator account that creates the workspace is automatically added to the workspace as workspace Owner. Allerdings erhalten andere Administratoren oder Benutzer in diesem Abonnement nicht automatisch Zugriff auf den Arbeitsbereich – Sie müssen sie explizit einladen.However, other administrators or users in that subscription are not automatically granted access to the workspace - you need to invite them explicitly.

So geben Sie einen Studio-Arbeitsbereich freiTo share a Studio workspace

  1. Melden Sie sich bei Azure Machine Learning Studio unter https://studio.azureml.net/Home an.Sign in to Machine Learning Studio at https://studio.azureml.net/Home

  2. Klicken Sie im linken Bereich auf EINSTELLUNGEN.In the left panel, click SETTINGS

  3. Klicken Sie auf die Registerkarte BENUTZER.Click the USERS tab

  4. Klicken Sie im unteren Seitenbereich auf WEITERE BENUTZER EINLADEN.Click INVITE MORE USERS at the bottom of the page

    Studio-Einstellungen

  5. Geben Sie mindestens eine E-Mail-Adresse ein.Enter one or more email addresses. Die Benutzer benötigen ein gültiges Microsoft-Konto oder ein Organisationskonto (aus Azure Active Directory).The users need a valid Microsoft account or an organizational account (from Azure Active Directory).

  6. Wählen Sie, ob Benutzer als Besitzer oder Benutzer hinzugefügt werden sollen.Select whether you want to add the users as Owner or User.

  7. Klicken Sie auf die Häkchenschaltfläche OK .Click the OK checkmark button.

Jeder hinzugefügte Benutzer erhält eine E-Mail mit Anweisungen zum Anmelden beim freigegebenen Arbeitsbereich.Each user you add will receive an email with instructions on how to sign in to the shared workspace.

Hinweis

Damit Benutzer Webdienste in diesem Arbeitsbereich bereitstellen oder verwalten können, müssen sie Mitwirkender oder Administrator im Azure-Abonnement sein.For users to be able to deploy or manage web services in this workspace, they must be a contributor or administrator in the Azure subscription.