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Azure Machine Learning ワークスペース

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ワークスペースは、機械学習ワークロードに関連付けられた実験、データ、コンピューティング先、およびその他の資産のコンテキストです。

Machine Learning 資産用のワークスペース

ワークスペースは、関連する一連の機械学習資産の境界を定義するものです。 ワークスペースを使用することで、プロジェクト、デプロイ環境 (テストと運用など)、チーム、またはその他の編成の原則に基づいて機械学習資産をグループ化できます。 ワークスペース内には次の資産があります。

• 開発、トレーニング、デプロイのためのコンピューティング先。
• 実験およびモデル トレーニング用のデータ。
• 共有コードとドキュメントを含むノートブック。
• 実験 (実行履歴、ログに記録されたメトリック、出力を含む)。
• 調整された複数ステップのプロセスを定義するパイプライン。
• トレーニング済みのモデル。

Azure リソースとしてのワークスペース

ワークスペースは Azure リソースなので、ワークスペースをサポートするために必要なその他の関連する Azure リソースと共に、Azure サブスクリプションのリソース グループ内に定義されます。

ワークスペースと共に作成される Azure リソースには、次のものがあります。

• ストレージ アカウント - ワークスペースで使用されるファイルと、実験およびモデル トレーニング用のデータを格納するために使用されます。
• Application Insights インスタンス。ワークスペース内で予測サービスを監視するために使用されます。
• Azure Key Vault インスタンス。ワークスペースで使用される認証キーや資格情報などのシークレットを管理するために使用されます。
• コンテナー レジストリ。デプロイされたモデルのコンテナーを管理するために必要に応じて作成されます。

ロールベースのアクセス制御

ワークスペースにロールベースの承認ポリシーを割り当てることができます。これにより、特定の Azure Active Directory (AAD) プリンシパルが実行できるアクションを制限するアクセス許可を管理できます。 たとえば、IT Operations グループのユーザーのみにコンピューティング先とデータストアの作成を許可するポリシーを作成し、Data Scientists グループのユーザーに実験の作成と実行、モデルの登録を許可することができます。

ワークスペースの作成

ワークスペースは、次のいずれかの方法で作成できます。

• Microsoft Azure portal で、サブスクリプション、リソース グループ、ワークスペース名を指定して、新しい Machine Learning リソースを作成します。
• Azure Machine Learning Python SDK を使用して、ワークスペースを作成するコードを実行します。 たとえば、次のコードによって aml-workspace という名前のワークスペースが作成されます (Azure ML SDK for Python がインストールされ、有効なサブスクリプション ID が指定されていることを前提としています)。

    from azureml.core import Workspace
    
    ws = Workspace.create(name='aml-workspace', 
                      subscription_id='123456-abc-123...',
                      resource_group='aml-resources',
                      create_resource_group=True,
                      location='eastus'
                     )

• Azure Machine Learning CLI 拡張機能を含む Azure コマンド ライン インターフェイス (CLI) を使用します。 たとえば、次のコマンドを使用できます (aml-resources という名前のリソース グループが既に作成されていることを前提としています)。

    az ml workspace create -w 'aml-workspace' -g 'aml-resources'

• Azure Resource Manager テンプレートを作成します。 Azure Machine Learning ワークスペース用のテンプレート形式の詳細については、Azure Machine Learning のドキュメントを参照してください。

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