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Azure Machine Learning Compute Management-Clientbibliothek für JavaScript– Version 3.0.0-beta.3

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Dieses Paket enthält ein isomorphes SDK (wird sowohl in Node.js als auch in Browsern ausgeführt) für den Azure Machine Learning Compute Management-Client.

Diese APIs ermöglichen Endbenutzern die Verwendung von Azure Machine Learning Compute-Ressourcen. Sie unterstützen die folgenden Vorgänge:

  • Erstellen oder Aktualisieren eines Clusters
  • Abrufen eines Clusters
  • Patchen eines Clusters
  • Löschen eines Clusters
  • Abrufen von Schlüsseln für einen Cluster
  • Überprüfen, ob Updates für Systemdienste in einem Cluster verfügbar sind
  • Aktualisieren von Systemdiensten in einem Cluster
  • Abrufen aller Cluster in einer Ressourcengruppe
  • Abrufen aller Cluster in einem Abonnement

Quellcode | Paket (NPM) | API-Referenzdokumentation | Proben

Erste Schritte

Die derzeitig unterstützten Umgebungen

Ausführlichere Informationen finden Sie in der Supportrichtlinie.

Voraussetzungen

Installieren Sie das Paket @azure/arm-machinelearningcompute.

Installieren Sie die Azure Machine Learning Compute Management-Clientbibliothek für JavaScript mit npm:

npm install @azure/arm-machinelearningcompute

Erstellen und Authentifizieren eines MachineLearningComputeManagementClient

Um ein Clientobjekt für den Zugriff auf die Azure Machine Learning Compute Management-API zu erstellen, benötigen Sie die endpoint ihrer Azure Machine Learning Compute Management-Ressource und eine credential. Der Azure Machine Learning Compute Management-Client kann Azure Active Directory-Anmeldeinformationen für die Authentifizierung verwenden. Den Endpunkt für Ihre Azure Machine Learning Compute Management-Ressource finden Sie im Azure-Portal.

Sie können sich mit Azure Active Directory mithilfe von Anmeldeinformationen aus der @azure-/Identitätsbibliothek oder einem vorhandenen AAD-Token authentifizieren.

Um den unten gezeigten DefaultAzureCredential-Anbieter oder andere Anmeldeinformationsanbieter zu verwenden, die mit dem Azure SDK bereitgestellt werden, installieren Sie das @azure/identity Paket:

npm install @azure/identity

Sie müssen auch eine neue AAD-Anwendung registrieren und Zugriff auf Azure Machine Learning Compute Management gewähren , indem Sie Ihrem Dienstprinzipal die geeignete Rolle zuweisen (Hinweis: Rollen wie "Owner" erteilen nicht die erforderlichen Berechtigungen). Legen Sie die Werte der Client-ID, der Mandanten-ID und des geheimen Clientschlüssels der AAD-Anwendung als Umgebungsvariablen fest: AZURE_CLIENT_ID, AZURE_TENANT_ID, AZURE_CLIENT_SECRET.

Weitere Informationen zum Erstellen einer Azure AD-Anwendung finden Sie in diesem Leitfaden.

const { MachineLearningComputeManagementClient } = require("@azure/arm-machinelearningcompute");
const { DefaultAzureCredential } = require("@azure/identity");
// For client-side applications running in the browser, use InteractiveBrowserCredential instead of DefaultAzureCredential. See https://aka.ms/azsdk/js/identity/examples for more details.

const subscriptionId = "00000000-0000-0000-0000-000000000000";
const client = new MachineLearningComputeManagementClient(new DefaultAzureCredential(), subscriptionId);

// For client-side applications running in the browser, use this code instead:
// const credential = new InteractiveBrowserCredential({
//   tenantId: "<YOUR_TENANT_ID>",
//   clientId: "<YOUR_CLIENT_ID>"
// });
// const client = new MachineLearningComputeManagementClient(credential, subscriptionId);

JavaScript-Paket

Um diese Clientbibliothek im Browser verwenden zu können, müssen Sie zunächst einen Bundler verwenden. Ausführliche Informationen dazu finden Sie in unserer Bündelungsdokumentation.

Wichtige Begriffe

MachineLearningComputeManagementClient

MachineLearningComputeManagementClient ist die primäre Schnittstelle für Entwickler, die die Azure Machine Learning Compute Management-Clientbibliothek verwenden. Erkunden Sie die Methoden für dieses Clientobjekt, um die verschiedenen Features des Azure Machine Learning Compute Management-Diensts zu verstehen, auf die Sie zugreifen können.

Problembehandlung

Protokollierung

Die Aktivierung der Protokollierung kann hilfreiche Informationen über Fehler aufdecken. Um ein Protokoll von HTTP-Anforderungen und -Antworten anzuzeigen, legen Sie die Umgebungsvariable AZURE_LOG_LEVEL auf info fest. Alternativ kann die Protokollierung zur Laufzeit aktiviert werden, indem Sie setLogLevel in @azure/logger aufrufen:

const { setLogLevel } = require("@azure/logger");
setLogLevel("info");

Ausführlichere Anweisungen zum Aktivieren von Protokollen finden Sie in der Paketdokumentation zu @azure/logger.

Nächste Schritte

Ausführliche Beispiele zur Verwendung dieser Bibliothek finden Sie im Beispielverzeichnis .

Mitwirken

Wenn Sie an dieser Bibliothek mitwirken möchten, lesen Sie die Anleitung für Mitwirkende, um mehr darüber zu erfahren, wie Sie den Code erstellen und testen können.

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