Implantar o Workspace do Machine Learning Studio (clássico) usando o Azure Resource Manager

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APLICA-SE A:Aplica-se a. Machine Learning Studio (clássico) Não se aplica a.Azure Machine Learning

Importante

O suporte para o Machine Learning Studio (clássico) terminará em 31 de agosto de 2024. É recomendável fazer a transição para o Azure Machine Learning até essa data.

A partir de 1º de dezembro de 2021, você não poderá criar recursos do Machine Learning Studio (clássico). Até 31 de agosto de 2024, você pode continuar usando os recursos existentes do Machine Learning Studio (clássico).

A documentação do ML Studio (clássico) está sendo desativada e pode não ser atualizada no futuro.

Usar um modelo de implantação do Azure Resource Manager poupa tempo fornecendo a você uma maneira escalonável de implantar componentes interconectados com um mecanismo de validação e repetição. Para configurar Workspaces do Machine Learning Studio (clássico), por exemplo, você precisa primeiro configurar uma conta de armazenamento do Azure e depois implantar seu workspace. Imagine fazer isso manualmente para centenas de workspaces. Uma alternativa mais fácil é usar um modelo do Azure Resource Manager para implantar um workspace do Studio (clássico) e todas as dependências dele. Este artigo guia você pelo passo a passo desse processo. Para obter uma excelente visão geral do Azure Resource Manager, confira Visão geral do Azure Resource Manager.

Observação

Recomendamos que você use o módulo Az PowerShell do Azure para interagir com o Azure. Confira Instalar o Azure PowerShell para começar. Para saber como migrar para o módulo Az PowerShell, confira Migrar o Azure PowerShell do AzureRM para o Az.

Passo a passo: criar um Workspace do Machine Learning

Criaremos um grupo de recursos do Azure, implantaremos uma nova conta de armazenamento do Azure e um novo workspace do Machine Learning Studio (clássico) usando um modelo do Resource Manager. Assim que a implantação estiver concluída, imprimiremos informações importantes sobre os workspaces que foram criados (a chave primária, a workspaceID e a URL para o workspace).

Criar um modelo do Azure Resource Manager

Um Workspace do Machine Learning exige uma conta de armazenamento do Azure para armazenar o conjunto de dados vinculado a ele. O modelo a seguir usa o nome do grupo de recursos para gerar o nome da conta de armazenamento e o nome do workspace. Ele também usa o nome da conta de armazenamento como uma propriedade ao criar o workspace.

{
    "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)]"}
    }
}

Salve esse modelo como o arquivo mlworkspace.json em c:\temp.

Implantar o grupo de recursos, com base no modelo

  • Abrir o PowerShell
  • Instale módulos do Azure Resource Manager e do Gerenciamento de Serviços do Azure
# 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

Estas etapas baixam e instalam os módulos necessários para concluir as etapas restantes. Isso só precisa ser feito uma vez no ambiente em que você está executando os comandos do PowerShell.

  • Autenticar-se no Azure
# Authenticate (enter your credentials in the pop-up window)
Connect-AzAccount

Esta etapa precisa ser repetida para cada sessão. Uma vez autenticado, as informações da sua assinatura devem ser exibidas.

Conta do Azure

Agora que temos acesso ao Azure, podemos criar o grupo de recursos.

  • Criar um grupo de recursos
$rg = New-AzResourceGroup -Name "uniquenamerequired523" -Location "South Central US"
$rg

Verifique se o grupo de recursos está provisionado corretamente. ProvisioningState deve ser "Bem-sucedido". O nome do grupo de recursos é usado pelo modelo para gerar o nome da conta de armazenamento. O nome da conta de armazenamento deve ter entre 3 e 24 caracteres, usar números e apenas letras minúsculas.

Grupo de recursos

  • Usando a implantação do grupo de recursos, implante um novo Workspace do Machine Learning.
# 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

Depois que a implantação for concluída, é fácil acessar as propriedades do workspace que você implantou. Por exemplo, você pode acessar o Token de Chave Primária.

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

Outra maneira de recuperar tokens de um workspace existente é usar o comando Invoke-AzResourceAction. Por exemplo, você pode listar os tokens primário e secundário de todos os workspaces.

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

Depois que o workspace for provisionado, será possível automatizar muitas tarefas do Machine Learning Studio (clássico) usando o Módulo do PowerShell do Machine Learning Studio (clássico).

Próximas etapas