Bereitstellen eines Machine Learning Studio (Classic)-Arbeitsbereichs mithilfe von Azure Resource Manager

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GILT FÜR:Gilt für Machine Learning Studio (Classic) Gilt nicht für Azure Machine Learning

Wichtig

Der Support für Machine Learning Studio (klassisch) endet am 31. August 2024. Es wird empfohlen, bis zu diesem Datum auf Azure Machine Learning umzustellen.

Ab dem 1. Dezember 2021 können Sie keine neuen Ressourcen in Machine Learning Studio (klassisch) mehr erstellen. Bis zum 31. August 2024 können Sie die vorhandenen Ressourcen in Machine Learning Studio (klassisch) weiterhin verwenden.

Die Dokumentation zu ML Studio (klassisch) wird nicht mehr fortgeführt und kann künftig nicht mehr aktualisiert werden.

Mithilfe einer Azure Resource Manager-Bereitstellungsvorlage verfügen Sie über eine zeitsparende, skalierbare Möglichkeit, um miteinander verbundene Komponente mit einem Mechanismus zum Überprüfen und Wiederholen bereitzustellen. Zum Einrichten eines Machine Learning Studio (Classic)-Arbeitsbereichs müssen Sie beispielsweise zuerst ein Azure Storage-Konto konfigurieren und anschließend Ihren Arbeitsbereich bereitstellen. Stellen Sie sich vor, Sie müssen diese Schritte manuell für Hunderte von Arbeitsbereichen ausführen. Eine einfachere Alternative besteht in der Verwendung einer Azure Resource Manager-Vorlage, um einen Studio-Arbeitsbereich (klassisch) mit allen Abhängigkeiten bereitzustellen. In diesem Artikel finden Sie eine schrittweise Anleitung für diesen Prozess. Einen allgemeinen Überblick über Azure Resource Manager erhalten Sie unter Übersicht über Azure Resource Manager.

Hinweis

Es wird empfohlen, das Azure Az PowerShell-Modul für die Interaktion mit Azure zu verwenden. Informationen zu den ersten Schritten finden Sie unter Installieren des Azure Az PowerShell-Moduls. Informationen zum Migrieren zum Az PowerShell-Modul finden Sie unter Migrieren von Azure PowerShell von AzureRM zum Az-Modul.

Schritt für Schritt: Erstellen eines Machine Learning-Arbeitsbereichs

Wir erstellen eine Azure-Ressourcengruppe und stellen anschließend ein neues Azure Storage-Konto und einen neuen Machine Learning Studio (Classic)-Arbeitsbereich mithilfe einer Resource Manager-Vorlage bereit. Nach Abschluss der Bereitstellung drucken wir wichtige Informationen zu den erstellten Arbeitsbereichen aus (Primärschlüssel, workspaceID und URL des Arbeitsbereichs).

Erstellen einer Azure Resource Manager-Vorlage

Für einen Machine Learning-Arbeitsbereich ist ein Azure-Speicherkonto erforderlich, um das verknüpfte Dataset zu speichern. Die folgende Vorlage verwendet den Namen der Ressourcengruppe, um den Namen des Speicherkontos sowie des Arbeitsbereichs zu erzeugen. Der Name des Speicherkontos wird beim Erstellen des Arbeitsbereichs auch als Eigenschaft verwendet.

{
    "contentVersion": "1.0.0.0",
    "$schema": "https://schema.management.azure.com/schemas/2015-01-01/deploymentTemplate.json#",
    "variables": {
        "namePrefix": "[resourceGroup().name]",
        "location": "[resourceGroup().location]",
        "mlVersion": "2016-04-01",
        "stgVersion": "2015-06-15",
        "storageAccountName": "[concat(variables('namePrefix'),'stg')]",
        "mlWorkspaceName": "[concat(variables('namePrefix'),'mlwk')]",
        "mlResourceId": "[resourceId('Microsoft.MachineLearning/workspaces', variables('mlWorkspaceName'))]",
        "stgResourceId": "[resourceId('Microsoft.Storage/storageAccounts', variables('storageAccountName'))]",
        "storageAccountType": "Standard_LRS"
    },
    "resources": [
        {
            "apiVersion": "[variables('stgVersion')]",
            "name": "[variables('storageAccountName')]",
            "type": "Microsoft.Storage/storageAccounts",
            "location": "[variables('location')]",
            "properties": {
                "accountType": "[variables('storageAccountType')]"
            }
        },
        {
            "apiVersion": "[variables('mlVersion')]",
            "type": "Microsoft.MachineLearning/workspaces",
            "name": "[variables('mlWorkspaceName')]",
            "location": "[variables('location')]",
            "dependsOn": ["[variables('stgResourceId')]"],
            "properties": {
                "UserStorageAccountId": "[variables('stgResourceId')]"
            }
        }
    ],
    "outputs": {
        "mlWorkspaceObject": {"type": "object", "value": "[reference(variables('mlResourceId'), variables('mlVersion'))]"},
        "mlWorkspaceToken": {"type": "string", "value": "[listWorkspaceKeys(variables('mlResourceId'), variables('mlVersion')).primaryToken]"},
        "mlWorkspaceWorkspaceID": {"type": "string", "value": "[reference(variables('mlResourceId'), variables('mlVersion')).WorkspaceId]"},
        "mlWorkspaceWorkspaceLink": {"type": "string", "value": "[concat('https://studio.azureml.net/Home/ViewWorkspace/', reference(variables('mlResourceId'), variables('mlVersion')).WorkspaceId)]"}
    }
}

Speichern Sie diese Vorlage als mlworkspace.json-Datei unter „c:\temp“.

Bereitstellen einer Ressourcengruppe ausgehend von der Vorlage

  • Öffnen Sie PowerShell.
  • Installieren Sie die Module für Azure Resource Manager und Azure Service Management.
# Install the Azure Resource Manager modules from the PowerShell Gallery (press "A")
Install-Module Az -Scope CurrentUser

# Install the Azure Service Management modules from the PowerShell Gallery (press "A")
Install-Module Azure -Scope CurrentUser

Mithilfe dieser Schritte werden die Module heruntergeladen und installiert, die zum Ausführen der verbleibenden Schritte erforderlich sind. Dies ist nur einmal in der Umgebung erforderlich, in der Sie die PowerShell-Befehle ausführen.

  • Authentifizierung bei Azure
# Authenticate (enter your credentials in the pop-up window)
Connect-AzAccount

Dieser Schritt muss für jede Sitzung wiederholt werden. Nach der Authentifizierung sollten die Informationen zu Ihrem Abonnement angezeigt werden.

Azure-Konto

Da nun Zugriff auf Azure besteht, können wir die Ressourcengruppe erstellen.

  • Erstellen einer Ressourcengruppe
$rg = New-AzResourceGroup -Name "uniquenamerequired523" -Location "South Central US"
$rg

Prüfen Sie, ob die Ressourcengruppe korrekt bereitgestellt wurde. ProvisioningState sollte „Erfolgreich“ sein. Der Name der Ressourcengruppe wird von der Vorlage verwendet, um den Namen des Speicherkontos zu erzeugen. Der Speicherkontoname muss zwischen 3 und 24 Zeichen lang sein und darf nur Zahlen und Kleinbuchstaben enthalten.

Ressourcengruppe

  • Erstellen Sie mithilfe der Ressourcengruppenbereitstellung einen neuen Machine Learning-Arbeitsbereich.
# Create a Resource Group, TemplateFile is the location of the JSON template.
$rgd = New-AzResourceGroupDeployment -Name "demo" -TemplateFile "C:\temp\mlworkspace.json" -ResourceGroupName $rg.ResourceGroupName

Nach Abschluss der Bereitstellung können Sie ganz einfach auf die Eigenschaften des bereitgestellten Arbeitsbereichs zugreifen. Sie können z.B. auf das Primärschlüsseltoken zugreifen.

# Access Machine Learning Studio (classic) Workspace Token after its deployment.
$rgd.Outputs.mlWorkspaceToken.Value

Eine weitere Möglichkeit zum Abrufen von Token des vorhandenen Arbeitsbereich ist der Befehl „Invoke-AzResourceAction“. Beispielsweise können Sie die primären und sekundären Token aller Arbeitsbereiche auflisten.

# List the primary and secondary tokens of all workspaces
Get-AzResource |? { $_.ResourceType -Like "*MachineLearning/workspaces*"} |ForEach-Object { Invoke-AzResourceAction -ResourceId $_.ResourceId -Action listworkspacekeys -Force}

Nach der Bereitstellung des Arbeitsbereichs können Sie viele Machine Learning Studio (Classic)-Aufgaben mithilfe des PowerShell-Moduls für Machine Learning Studio (Classic) automatisieren.

Nächste Schritte