Gerir um espaço de trabalho do Machine Learning Studio (clássico)

APLICA A: O Machine Learning Studio (clássico) Aprendizagem de Máquinas Azure

Importante

O suporte para o Estúdio de ML (clássico) terminará a 31 de agosto de 2024. Recomendamos a transição para o Azure Machine Learning até essa data.

A partir de 1 de dezembro de 2021, não poderá criar novos recursos do Estúdio de ML (clássico). Até 31 de agosto de 2024, pode continuar a utilizar os recursos existentes do Estúdio de ML (clássico).

• Consulte informações sobre projetos de machine learning em movimento do ML Studio (clássico) para Azure Machine Learning.
• Saiba mais sobre a Azure Machine Learning

A documentação do Estúdio de ML (clássico) está a ser descontinuada e poderá não ser atualizada no futuro.

Nota

Para obter informações sobre a gestão de serviços Web no portal Machine Learning Web Services, consulte Gerir um serviço Web utilizando o portal Machine Learning Web Services.

Você pode gerir espaços de trabalho machine learning (clássicos) no portal do Azure.

Utilizar o portal do Azure

Para gerir um espaço de trabalho studio (clássico) no portal do Azure:

1. Inscreva-se no portal do Azure utilizando uma conta de administrador de subscrição Azure.
2. Na caixa de pesquisa no topo da página, insira "machine learning Studio (clássico) espaços de trabalho" e, em seguida, selecione espaços de trabalho do Machine Learning Studio (clássico).
3. Clique no espaço de trabalho que pretende gerir.

Além das informações padrão de gestão de recursos e opções disponíveis, pode:

• Ver Propriedades - Esta página exibe o espaço de trabalho e informações de recursos, e pode alterar o grupo de subscrição e recursos com o qual este espaço de trabalho está ligado.
• Chaves de armazenamento Resync - O espaço de trabalho mantém as chaves da conta de armazenamento. Se a conta de armazenamento alterar as teclas, pode clicar nas teclas Resync para sincronizar as teclas com o espaço de trabalho.

Para gerir os serviços web associados a este espaço de trabalho Studio (clássico), utilize o portal Machine Learning Web Services. Consulte Gerir um serviço Web utilizando o portal Machine Learning Web Services para obter informações completas.

Nota

Para implementar ou gerir Novos serviços web, deve ser-lhe atribuída uma função de contribuinte ou administrador na subscrição para a qual o serviço web é implantado. Se convidar outro utilizador para um espaço de trabalho machine learning Studio (clássico), deve atribuí-lo a um colaborador ou administrador na subscrição antes de poder implementar ou gerir serviços web.

Para obter mais informações sobre a definição de permissões de acesso, consulte as funções De Azure de atribuir usando o portal do Azure.

Passos seguintes

• Saiba mais sobre implementar machine learning com Azure Resource Manager Modelos.