Kubernetes kümelerini makine öğrenmesi için yapılandırma (önizleme)

  • Makale
  • Okumak için 14 dakika

Makine öğrenmesi iş yüklerini eğitmek ve çıkarım yapmak için Azure Kubernetes Service (AKS) ve Azure Arc özellikli Kubernetes kümelerini yapılandırmayı öğrenin.

Azure Arc özellikli makine öğrenmesi nedir?

Azure Arc, azure hizmetlerini ister şirket içi, ister çoklu bulut veya uçta olsun herhangi bir Kubernetes ortamında çalıştırmanıza olanak tanır.

Azure Arc özellikli makine öğrenmesi, Azure Machine Learning makine öğrenmesi modellerini eğitmek, çıkarım yapmak ve yönetmek için Azure Kubernetes Service veya Azure Arc özellikli Kubernetes kümelerini yapılandırmanıza ve kullanmanıza olanak tanır.

Azure Kubernetes Service üzerinde Machine Learning

Azure Machine Learning eğitim ve çıkarım iş yükleri için Azure Kubernetes Service kümeleri kullanmak için bunları Azure Arc'a bağlamanız gerekmez.

Azure Kubernetes Service kümelerde Azure Machine Learning uzantısını dağıtmadan önce şunları yapmak gerekir:

aks kümelerinde Azure Machine Learning uzantısını dağıtmak için Azure Machine Learning uzantısını dağıtma bölümüne bakın.

Önkoşullar

Azure Kubernetes Service (AKS)

AKS kümeleri için bunları Azure Arc'a bağlamak isteğe bağlıdır.

Ancak, özelliği kümenize kaydetmeniz gerekir. Özelliği kaydetmek için aşağıdaki komutları kullanın:

az feature register --namespace Microsoft.ContainerService -n AKS-ExtensionManager

Not

Daha fazla bilgi için bkz. Azure Kubernetes Service (AKS) için küme uzantılarını dağıtma ve yönetme

Yalnızca Azure RedHat OpenShift Hizmeti (ARO) ve OpenShift Kapsayıcı Platformu (OCP)

  • ARO veya OCP Kubernetes kümesi çalışır durumdadır. Daha fazla bilgi için bkz. ARO Kubernetes kümesi oluşturma ve OCP Kubernetes kümesi oluşturma

  • AzureML hizmet hesaplarına ayrıcalıklı erişim verin.

    Komutunu çalıştırın oc edit scc privileged ve aşağıdakileri ekleyin

    • system:serviceaccount:azure-arc:azure-arc-kube-aad-proxy-sa
    • system:serviceaccount:azureml:{EXTENSION NAME}-kube-state-metrics(Not:{EXTENSION NAME}burada, adım adım kullanılan az k8s-extension create --nameuzantı adıyla eşleşmelidir)
    • system:serviceaccount:azureml:cluster-status-reporter
    • system:serviceaccount:azureml:prom-admission
    • system:serviceaccount:azureml:default
    • system:serviceaccount:azureml:prom-operator
    • system:serviceaccount:azureml:csi-blob-node-sa
    • system:serviceaccount:azureml:csi-blob-controller-sa
    • system:serviceaccount:azureml:load-amlarc-selinux-policy-sa
    • system:serviceaccount:azureml:azureml-fe
    • system:serviceaccount:azureml:prom-prometheus
    • system:serviceaccount:{KUBERNETES-COMPUTE-NAMESPACE}:default

Not

{KUBERNETES-COMPUTE-NAMESPACE} , işlem eklemede belirtilen Kubernetes işlem kümesinin ad alanıdır ve varsayılan olarak defaultolarak kullanılır. Ad alanı varsa bu ayarı atlayın default

Azure Machine Learning uzantısını dağıtma

Azure Arc özellikli Kubernetes, Azure İlkesi tanımları, izleme, makine öğrenmesi ve daha birçok aracıyı yüklemenizi sağlayan bir küme uzantısı işlevine sahiptir. Azure Machine Learning, Azure Machine Learning aracısını Kubernetes kümesine dağıtmak için Microsoft.AzureML.Kubernetes küme uzantısının kullanılmasını gerektirir. Azure Machine Learning uzantısı yüklendikten sonra, kümeyi bir Azure Machine Learning çalışma alanına ekleyebilir ve aşağıdaki senaryolar için kullanabilirsiniz:

İpucu

Yalnızca kümeleri eğitin, Azure Machine Learning Pipelines bir parçası olarak toplu çıkarım da destekler.

k8s-extension Azure Machine Learning uzantısını Azure Arc özellikli Kubernetes kümenize dağıtmak için Azure CLI uzantısı create komutunu kullanın.

Önemli

--cluster-type Azure Machine Learning uzantısını AKS kümelerine dağıtmak için parametresini managedClusters olarak ayarlayın.

Aşağıdaki yapılandırma ayarları farklı Azure Machine Learning uzantısı dağıtım senaryoları için kullanılabilir.

Azure Machine Learning dağıtım yapılandırmaları için anahtar-değer çiftlerinin listesini belirtmek için veya --config-protected kullanabilirsiniz--config.

İpucu

openshift Azure Machine Learning uzantısını ARO ve OCP Kubernetes kümelerine dağıtmak için parametresini True olarak ayarlayın.

Yapılandırma Ayarı Anahtar Adı Description Eğitim Kesmesi Eğitim ve Çıkarım
enableTraining True veya False, varsayılan False. Machine Learning model eğitim desteğiyle AzureML uzantısı dağıtımı için olarak ayarlanmalıdırTrue. ✓ Yok ✓
enableInference True veya False, varsayılan False. Machine Learning çıkarım desteğiyle AzureML uzantısı dağıtımı için olarak ayarlanmalıdırTrue. Yok ✓ ✓
allowInsecureConnections True veya False, varsayılan False. Bu, ne zaman ve sslKeyPemFile ne zaman sslCertPemFile sağlanmadığında çıkarım için HTTP uç noktaları desteğiyle AzureML uzantısı dağıtımı için olarak ayarlanmalıdırTrue. Yok İsteğe Bağlı İsteğe Bağlı
privateEndpointNodeport True veya False, varsayılan False. serviceType nodePort kullanılarak Machine Learning çıkarım özel uç noktaları desteğiyle AzureML dağıtımı için olarak ayarlanmalıdırTrue. Yok İsteğe Bağlı İsteğe Bağlı
privateEndpointILB True veya False, varsayılan False. ServiceType iç yük dengeleyici kullanılarak Machine Learning çıkarım özel uç noktaları desteğiyle AzureML uzantısı dağıtımı için olarak ayarlanmalıdırTrue Yok İsteğe Bağlı İsteğe Bağlı
sslSecret depolamak için cert.pem azureml ad alanı altındaki Kubernetes gizli dizisi (PEM kodlu SSL sertifikası) ve key.pem (PEM kodlu SSL anahtarı), olarak ayarlandığında Falseçıkarım için HTTPS uç noktası desteği ile AzureML uzantısı dağıtımı için allowInsecureConnections gereklidir. Yapılandırma korumalı ayarlarda bu yapılandırmayı kullanın veya statik sertifika ve anahtar dosyası yolu verin. Yok İsteğe Bağlı İsteğe Bağlı
sslCname Kümede SSL doğrulamasını etkinleştirirken kullanılacak bir SSL CName. Yok İsteğe Bağlı İsteğe Bağlı
inferenceLoadBalancerHA True veya False, varsayılan True. Varsayılan olarak, AzureML uzantısı yüksek kullanılabilirlik için bir kümede en az üç çalışan gerektiren üç giriş denetleyicisi çoğaltması dağıtır. Üçten az çalışanınız varsa ve yalnızca geliştirme ve test için AzureML uzantısını dağıtmak istiyorsanız bu yapılandırmayı False olarak ayarlayın; bu durumda yalnızca bir giriş denetleyicisi çoğaltması dağıtır. Yok İsteğe Bağlı İsteğe Bağlı
openshift True veya False, varsayılan False. True AzureML uzantısını ARO veya OCP kümesinde dağıtacaksanız olarak ayarlayın. Dağıtım işlemi, AzureML hizmetleri işleminin düzgün çalışabilmesi için her düğümde otomatik olarak bir ilke paketi derler ve ilke paketini yükler. İsteğe Bağlı İsteğe Bağlı İsteğe Bağlı
nodeSelector Düğüm seçiciyi, uzantı bileşenlerinin ve eğitim/çıkarım iş yüklerinin yalnızca belirtilen tüm seçicilere sahip düğümlere dağıtılacağı şekilde ayarlayın. Kullanım: nodeSelector.key=value, birden çok seçiciyi destekler. Örnek: nodeSelector.node-purpose=worker nodeSelector.node-region=eastus İsteğe Bağlı İsteğe Bağlı İsteğe Bağlı
installNvidiaDevicePlugin True veya False, varsayılan True. Nvidia GPU donanımındaki ML iş yükleri için Nvidia Cihaz Eklentisi gereklidir. Varsayılan olarak, AzureML uzantısı dağıtımı Kubernetes kümesiNDE GPU donanımı olup olmadığına bakılmaksızın Nvidia Cihaz Eklentisi'ni yükler. Kullanıcı, Nvidia Cihaz Eklentisi yüklemesi gerekli değilse (zaten yüklüyse veya iş yükü için GPU kullanma planı yoksa) olarak bu yapılandırma ayarını False belirtebilir. İsteğe Bağlı İsteğe Bağlı İsteğe Bağlı
reuseExistingPromOp True veya False, varsayılan False. AzureML uzantısı, prometheus'un yönetilmesi için prometheus işlecine ihtiyaç duyar. True Mevcut prometheus işlecini yeniden kullanmak için olarak ayarlayın. İsteğe Bağlı İsteğe Bağlı İsteğe Bağlı
logAnalyticsWS True veya False, varsayılan False. AzureML uzantısı, LogAnalytics Çalışma Alanı aracılığıyla günlük görüntüleme ve analiz özelliği sağlamak için Azure LogAnalytics Çalışma Alanı ile tümleştirilir. Müşteri bu özelliği kullanmak istiyorsa bu ayar açıkça olarak ayarlanmalıdır True . LogAnalytics Çalışma Alanı maliyeti uygulanabilir. İsteğe Bağlı İsteğe Bağlı İsteğe Bağlı
Yapılandırma Korumalı Ayar Anahtar Adı Description Eğitim Kesmesi Eğitim ve Çıkarım
sslCertPemFile, sslKeyPemFile olarak ayarlandığındaFalse, çıkarım için HTTPS uç noktası desteği ile AzureML uzantısı dağıtımı için allowInsecureConnections gereken SSL sertifikası ve anahtar dosyasının (PEM kodlanmış) yolu. Yok İsteğe Bağlı İsteğe Bağlı

Uyarı

Nvidia Cihaz Eklentisi kümenizde zaten yüklüyse, bunları yeniden yüklemek uzantı yükleme hatasına neden olabilir. Dağıtım hatalarını önlemek için olarak False ayarlayıninstallNvidiaDevicePlugin.

Varsayılan olarak, dağıtılan Kubernetes dağıtım kaynakları kümedeki 1 veya daha fazla düğüme rastgele dağıtılır ve daemonset kaynakları tüm düğümlere dağıtılır. Uzantı dağıtımını belirli düğümlere kısıtlamak istiyorsanız yapılandırma ayarını kullanın nodeSelector .

Eğitim iş yükleri için uzantı dağıtma

Azure Machine Learning uzantısını dağıtmak ve Kubernetes kümenizde eğitim iş yüklerini etkinleştirmek için aşağıdaki Azure CLI komutunu kullanın:

az k8s-extension create --name arcml-extension --extension-type Microsoft.AzureML.Kubernetes --config enableTraining=True --cluster-type connectedClusters --cluster-name <your-connected-cluster-name> --resource-group <resource-group> --scope cluster --auto-upgrade-minor-version False

Gerçek zamanlı çıkarım iş yükleri için uzantı dağıtma

Ağ kurulumunuza, Kubernetes dağıtım değişkenine ve Kubernetes kümenizin barındırıldığı yere (şirket içi veya bulut) bağlı olarak, Azure Machine Learning uzantısını dağıtmak ve Kubernetes kümenizde çıkarım iş yüklerini etkinleştirmek için aşağıdaki seçeneklerden birini belirleyin.

Genel yük dengeleyici ile genel uç noktalar desteği

  • HTTPS

    az k8s-extension create --name arcml-extension --extension-type Microsoft.AzureML.Kubernetes --cluster-type connectedClusters --cluster-name <your-connected-cluster-name> --config enableInference=True sslCname=<cname> --config-protected sslCertPemFile=<path-to-the-SSL-cert-PEM-ile> sslKeyPemFile=<path-to-the-SSL-key-PEM-file> --resource-group <resource-group> --scope cluster --auto-upgrade-minor-version False

  • HTTP

    Uyarı

    Genel HTTP uç noktaları genel yük dengeleyici desteği, gerçek zamanlı çıkarım senaryoları için Azure Machine Learning uzantısını dağıtmanın en az güvenli yoludur ve bu nedenle ÖNERILMEZ.

    az k8s-extension create --name arcml-extension --extension-type Microsoft.AzureML.Kubernetes --cluster-type connectedClusters --cluster-name <your-connected-cluster-name>  --configuration-settings enableInference=True allowInsecureConnections=True --resource-group <resource-group> --scope cluster --auto-upgrade-minor-version False

İç yük dengeleyici ile özel uç noktalar desteği

  • HTTPS

    az k8s-extension create --name amlarc-compute --extension-type Microsoft.AzureML.Kubernetes --cluster-type connectedClusters --cluster-name <your-connected-cluster-name> --config enableInference=True privateEndpointILB=True sslCname=<cname> --config-protected sslCertPemFile=<path-to-the-SSL-cert-PEM-ile> sslKeyPemFile=<path-to-the-SSL-key-PEM-file> --resource-group <resource-group> --scope cluster --auto-upgrade-minor-version False

  • HTTP

    az k8s-extension create --name arcml-extension --extension-type Microsoft.AzureML.Kubernetes --cluster-type connectedClusters --cluster-name <your-connected-cluster-name> --config enableInference=True privateEndpointILB=True allowInsecureConnections=True --resource-group <resource-group> --scope cluster --auto-upgrade-minor-version False

NodePort ile uç noktalar desteği

NodePort kullanmak, kendi yük dengeleme çözümünüzü ayarlama, Kubernetes tarafından tam olarak desteklenmeyen ortamları yapılandırma, hatta bir veya daha fazla düğümün IP'sini doğrudan kullanıma sunma özgürlüğü verir.

NodePort hizmetiyle dağıttığınızda, puanlama URL'si (veya swagger URL'si) Düğüm IP'lerinden biriyle değiştirilir (örneğin, http://<NodeIP><NodePort>/<scoring_path>) ve Düğüm kullanılamıyor olsa bile değişmeden kalır. Ancak başka bir Düğüm IP'siyle değiştirebilirsiniz.

  • HTTPS

    az k8s-extension create --name arcml-extension --extension-type Microsoft.AzureML.Kubernetes --cluster-type connectedClusters --cluster-name <your-connected-cluster-name> --resource-group <resource-group> --scope cluster --config enableInference=True privateEndpointNodeport=True sslCname=<cname> --config-protected sslCertPemFile=<path-to-the-SSL-cert-PEM-ile> sslKeyPemFile=<path-to-the-SSL-key-PEM-file> --auto-upgrade-minor-version False

  • HTTP

    az k8s-extension create --name arcml-extension --extension-type Microsoft.AzureML.Kubernetes --cluster-type connectedClusters --cluster-name <your-connected-cluster-name> --config enableInference=True privateEndpointNodeport=True allowInsecureConnections=Ture --resource-group <resource-group> --scope cluster --auto-upgrade-minor-version False

Eğitim ve çıkarım iş yükleri için uzantı dağıtma

Azure Machine Learning uzantısını dağıtmak ve Kubernetes kümenizde gerçek zamanlı çıkarım, toplu çıkarım ve eğitim iş yüklerini etkinleştirmek için aşağıdaki Azure CLI komutunu kullanın.

az k8s-extension create --name arcml-extension --extension-type Microsoft.AzureML.Kubernetes --cluster-type connectedClusters --cluster-name <your-connected-cluster-name> --config enableTraining=True enableInference=True sslCname=<cname> --config-protected sslCertPemFile=<path-to-the-SSL-cert-PEM-ile> sslKeyPemFile=<path-to-the-SSL-key-PEM-file>--resource-group <resource-group> --scope cluster --auto-upgrade-minor-version False

Dağıtım sırasında oluşturulan kaynaklar

Azure Machine Learning uzantısı dağıtıldıktan sonra, kümenizde çalıştırdığınız iş yüklerine bağlı olarak Azure'da ve Kubernetes kümenizde aşağıdaki kaynaklar oluşturulur.

Kaynak adı Kaynak türü Eğitim Kesmesi Eğitim ve Çıkarım Description
Azure Service Bus Azure kaynağı ✓ ✓ ✓ ağ geçidi tarafından işi ve küme durumunu düzenli olarak Azure Machine Learning hizmetlerle eşitlemek için kullanılır.
Azure Geçişi Azure kaynağı ✓ ✓ ✓ trafiği Azure Machine Learning hizmetlerden Kubernetes kümesine yönlendirin.
aml işleci Kubernetes dağıtımı ✓ Yok ✓ Eğitim işlerinin yaşam döngüsünü yönetin.
{EXTENSION-NAME}-kube-state-metrics Kubernetes dağıtımı ✓ ✓ ✓ Kümeyle ilgili ölçümleri Prometheus'a aktarın.
{EXTENSION-NAME}-prometheus-operator Kubernetes dağıtımı ✓ ✓ ✓ Prometheus ve ilgili izleme bileşenlerinin Kubernetes yerel dağıtımını ve yönetimini sağlayın.
amlarc-identity-controller Kubernetes dağıtımı Yok ✓ ✓ Altyapı ve kullanıcı kapsayıcıları için yönetilen kimlikle Blob/Azure Container Registry belirtecini isteme ve yenileme.
amlarc-identity-proxy Kubernetes dağıtımı Yok ✓ ✓ Altyapı ve kullanıcı kapsayıcıları için yönetilen kimlikle Blob/Azure Container Registry belirtecini isteme ve yenileme.
azureml-fe Kubernetes dağıtımı Yok ✓ ✓ Gelen çıkarım isteklerini dağıtılan hizmetlere yönlendiren ön uç bileşeni.
inference-operator-controller-manager Kubernetes dağıtımı Yok ✓ ✓ Çıkarım uç noktalarının yaşam döngüsünü yönetin.
metrics-controller-manager Kubernetes dağıtımı ✓ ✓ ✓ Prometheus yapılandırmasını yönetme
geçiş sunucusu Kubernetes dağıtımı ✓ ✓ ✓ Azure Machine Learning hizmetlerinden iş belirtimini Kubernetes kümesine geçirin.
cluster-status-reporter Kubernetes dağıtımı ✓ ✓ ✓ Düğümleri ve kaynak bilgilerini toplayın ve Azure Machine Learning hizmetlere yükleyin.
nfd-master Kubernetes dağıtımı ✓ Yok ✓ Düğüm özelliği bulma.
ağ geçidi Kubernetes dağıtımı ✓ ✓ ✓ Düğümleri ve küme kaynak bilgilerini Azure Machine Learning hizmetlerine gönderin.
csi-blob-controller Kubernetes dağıtımı ✓ Yok ✓ Kapsayıcı Depolama Arabirimi (CSI) sürücüsünü Azure Blob Depolama.
csi-blob-node Kubernetes daemonset ✓ Yok ✓ Kapsayıcı Depolama Arabirimi (CSI) sürücüsünü Azure Blob Depolama.
fluent bit Kubernetes daemonset ✓ ✓ ✓ Altyapı bileşenlerinin günlüğünü toplayın.
k8s-host-device-plugin-daemonset Kubernetes daemonset ✓ ✓ ✓ Her düğümdeki podlar için sigortayı kullanıma sunma.
nfd-worker Kubernetes daemonset ✓ Yok ✓ Düğüm özelliği bulma.
prometheus-prom-prometheus Kubernetes statefulset ✓ ✓ ✓ İş ölçümlerini toplayın ve Azure'a gönderin.
frameworkcontroller Kubernetes statefulset ✓ Yok ✓ Azure Machine Learning eğitim podlarının yaşam döngüsünü yönetin.
alertmanager Kubernetes statefulset ✓ Yok ✓ Prometheus sunucusu gibi istemci uygulamaları tarafından gönderilen uyarıları işleyin.

Önemli

Azure Service Bus ve Azure Relay kaynakları Arc kümesi kaynağıyla aynı kaynak grubunun altındadır. Bu kaynaklar Kubernetes kümesiyle iletişim kurmak için kullanılır ve bunların değiştirilmesi ekli işlem hedeflerini bozar.

Not

{EXTENSION-NAME} , Azure CLI komutu tarafından az k8s-extension create --name belirtilen uzantı adıdır.

AzureML uzantısı dağıtımınızı doğrulama

az k8s-extension show --name arcml-extension --cluster-type connectedClusters --cluster-name <your-connected-cluster-name> --resource-group <resource-group>

Yanıtta ve "installState": "Installed"öğesini arayın"extensionType": "arcml-extension". İlk birkaç dakika boyunca gösterebileceğini "installState": "Pending" unutmayın.

installStateYüklü olarak gösterildiğinde makinenizde aşağıdaki komutu çalıştırın ve kubeconfig dosyası kümenize işaret ederek azureml ad alanı altındaki tüm podların Çalışıyor durumda olup olmadığını denetleyin:

kubectl get pods -n azureml

Azure Machine Learning uzantısını güncelleştirme

Azure Machine Learning uzantısının değiştirilebilir özelliklerini güncelleştirmek için CLI komutunu kullanınk8s-extension update. Daha fazla bilgi için CLI komut belgelerinek8s-extension update bakın.

  1. Azure Arc , , --version, --configuration-settings--configuration-protected-settingsgüncelleştirmesini --auto-upgrade-minor-versiondestekler.
  2. configurationSettings için yalnızca güncelleştirme gerektiren ayarların sağlanması gerekir. Kullanıcı tüm ayarları sağlarsa, sağlanan değerlerle birleştirilir/üzerine yazılır.
  3. ConfigurationProtectedSettings için TÜM ayarlar sağlanmalıdır. Bazı ayarlar atlanırsa, bu ayarlar eski olarak kabul edilir ve silinir.

Önemli

Etkin eğitim iş yükleriniz veya gerçek zamanlı çıkarım uç noktalarınız varsa aşağıdaki yapılandırmaları güncelleştirmayın. Aksi takdirde eğitim işleri etkilenir ve uç noktalar kullanılamaz.

  • enableTrainingkaynaktan TrueFalse
  • installNvidiaDevicePlugin 'den True GPU kullanırken'ye False kadar.
  • nodeSelector. Güncelleştirme işlemi mevcut nodeSelectors'ı kaldıramaz. Yalnızca mevcut olanları güncelleştirebilir veya yenilerini ekleyebilir.

Etkin gerçek zamanlı çıkarım uç noktalarınız varsa aşağıdaki yapılandırmaları güncelleştirmeyin, aksi takdirde uç noktalar kullanılamaz.

  • allowInsecureConnections *privateEndpointNodeport *privateEndpointILB
  • 'den True 'a güncelleştirmek logAnalyticsWS için Falsetüm özgün configurationProtectedSettingsöğesini sağlayın. Aksi takdirde, bu ayarlar eski olarak kabul edilir ve silinir.

Azure Machine Learning uzantısını silme

Azure Machine Learning uzantısını silmek için CLI komutunu kullanınk8s-extension delete.

Kubernetes kümesine dağıtılan tüm bileşenlerin silinmesi yaklaşık 10 dakika sürer. Tüm bileşenlerin silinip silinmediğini denetlemek için komutunu çalıştırın kubectl get pods -n azureml .

Arc Kümesi Ekle

Önkoşul

Azure Machine Learning çalışma alanı varsayılan olarak Azure ML kaynaklarına erişmek için sistem tarafından atanan yönetilen kimliğe sahip olur. Bu varsayılan ayar uygulanırsa her şey tamamlanır.

Managed Identity in workspace

Aksi takdirde, kullanıcı tarafından atanan yönetilen kimlik Azure Machine Learning çalışma alanı oluşturma işleminde belirtilirse, işlemi eklemeden önce kimliğe aşağıdaki rol atamalarının el ile verilmesi gerekir.

Azure kaynak adı Atanacak rol
Azure Service Bus veri sahibi Azure Service Bus
Azure Geçişi Azure Relay Sahibi
Azure Arc özellikli Kubernetes Okuyucu

Azure Service Bus ve Azure Relay kaynağı, Arc kümesiyle aynı Kaynak Grubu altında oluşturulur.

Azure Arc özellikli kubernetes kümesi eklemek, bu kümeyi eğitim için çalışma alanınız için kullanılabilir hale getirir.

  1. Azure Machine Learning stüdyosu gidin.

  2. Yönet'in altında İşlem'i seçin.

  3. İliştirilmiş hesaplamalar sekmesini seçin.

  4. +Yeni > Kubernetes (önizleme) seçeneğini belirleyin

    Attach Kubernetes cluster

  5. Bir işlem adı girin ve açılan listeden Azure Arc özellikli Kubernetes kümenizi seçin.

    • (İsteğe bağlı) Varsayılan olarak defaultolan Kubernetes ad alanını girin. Tüm makine öğrenmesi iş yükleri kümede belirtilen kubernetes ad alanına gönderilir.

    • (İsteğe bağlı) Sistem tarafından atanan veya kullanıcı tarafından atanan yönetilen kimliği atayın. Yönetilen kimlikler, geliştiricilerin kimlik bilgilerini yönetme gereksinimini ortadan kaldırır. Daha fazla bilgi için bkz. yönetilen kimliklere genel bakış .

    Configure Kubernetes cluster

  6. Ekle'yi seçin

    Ekli işlem sekmesinde, kümenizin ilk durumu Oluşturma'dır. Küme başarıyla eklendiğinde, durum Başarılı olarak değişir. Aksi takdirde, durum Başarısız olarak değişir.

    Provision resources

Sonraki adımlar