Workspace Sınıf

Eğitim ve dağıtım yapıtlarını yönetmek için bir Azure Machine Learning kaynağı tanımlar.

Çalışma Alanı, Azure Machine Learning makine öğrenmesi için temel bir kaynaktır. Makine öğrenmesi modellerini denemek, eğitmek ve dağıtmak için bir çalışma alanı kullanırsınız. Her çalışma alanı bir Azure aboneliğine ve kaynak grubuna bağlıdır ve ilişkili bir SKU'ya sahiptir.

Çalışma alanları hakkında daha fazla bilgi için bkz:

Devralma
builtins.object
Workspace

Oluşturucu

Workspace(subscription_id, resource_group, workspace_name, auth=None, _location=None, _disable_service_check=False, _workspace_id=None, sku='basic', tags=None, _cloud='AzureCloud')

Parametreler

subscription_id
str
Gerekli

Çalışma alanını içeren Azure abonelik kimliği.

resource_group
str
Gerekli

Çalışma alanını içeren kaynak grubu.

workspace_name
str
Gerekli

Mevcut çalışma alanı adı.

auth
ServicePrincipalAuthentication veya InteractiveLoginAuthentication veya MsiAuthentication
varsayılan değer: None

Kimlik doğrulama nesnesi. Diğer ayrıntılar için bkz https://aka.ms/aml-notebook-auth. . Hiçbiri ise, varsayılan Azure CLI kimlik bilgileri kullanılır veya API kimlik bilgilerini ister.

_location
str
varsayılan değer: None

Yalnızca iç kullanım.

_disable_service_check
bool
varsayılan değer: False

Yalnızca iç kullanım.

_workspace_id
str
varsayılan değer: None

Yalnızca iç kullanım.

sku
str
varsayılan değer: basic

parametresi geriye dönük uyumluluk için mevcuttur ve yoksayılır.

_cloud
str
varsayılan değer: None

Yalnızca iç kullanım.

_cloud
varsayılan değer: AzureCloud

Açıklamalar

Aşağıdaki örnekte çalışma alanının nasıl oluşturulacağı gösterilmektedir.


   from azureml.core import Workspace
   ws = Workspace.create(name='myworkspace',
               subscription_id='<azure-subscription-id>',
               resource_group='myresourcegroup',
               create_resource_group=True,
               location='eastus2'
               )

Çalışma alanı için kullanmak istediğiniz mevcut bir Azure kaynak grubunuz varsa False olarak ayarlayın create_resource_group .

Aynı çalışma alanını birden çok ortamda kullanmak için bir JSON yapılandırma dosyası oluşturun. Yapılandırma dosyası kolayca yüklenebilmesi için aboneliğinizi, kaynağınızı ve çalışma alanı adınızı kaydeder. Yapılandırmayı kaydetmek için yöntemini kullanın write_config .


   ws.write_config(path="./file-path", file_name="ws_config.json")

Yapılandırma dosyası örneği için bkz. Çalışma alanı yapılandırma dosyası oluşturma .

Çalışma alanını yapılandırma dosyasından yüklemek için yöntemini kullanın from_config .


   ws = Workspace.from_config()
   ws.get_details()

Alternatif olarak, mevcut çalışma alanını yapılandırma dosyalarını kullanmadan yüklemek için yöntemini kullanın get .


   ws = Workspace.get(name="myworkspace",
               subscription_id='<azure-subscription-id>',
               resource_group='myresourcegroup')

Yukarıdaki örneklerde etkileşimli oturum açma iletişim kutusu kullanılarak Azure kimlik doğrulaması kimlik bilgileri istenebilir. Otomatik iş akışlarında kimlik doğrulaması ve kimlik doğrulaması için Azure CLI kullanma gibi diğer kullanım örnekleri için bkz. Azure Machine Learning'de kimlik doğrulaması.

Yöntemler

add_private_endpoint

Çalışma alanına özel bir uç nokta ekleyin.

create

Yeni bir Azure Machine Learning Çalışma Alanı oluşturun.

Çalışma alanı zaten varsa veya çalışma alanı gereksinimlerinden herhangi biri karşılanmadıysa bir özel durum oluşturur.

delete

çalışma alanıyla ilişkili Azure Machine Learning kaynaklarını silin.

delete_connection

Çalışma alanının bağlantısını silin.

delete_private_endpoint_connection

Çalışma alanına özel uç nokta bağlantısını silin.

diagnose_workspace

Çalışma alanı kurulum sorunlarını tanılama.

from_config

Var olan bir Azure Machine Learning Çalışma Alanı'ndan çalışma alanı nesnesi döndürme.

Çalışma alanı yapılandırmasını bir dosyadan okur. Yapılandırma dosyası bulunamazsa bir özel durum oluşturur.

yöntemi, aynı çalışma alanını birden çok Python not defteri veya projesinde yeniden kullanmanın basit bir yolunu sağlar. Kullanıcılar yöntemini kullanarak write_config çalışma alanı Azure Resource Manager (ARM) özelliklerini kaydedebilir ve çalışma alanı ARM özelliklerini yeniden yazmadan aynı çalışma alanını farklı Python not defterlerine veya projelerine yüklemek için bu yöntemi kullanabilir.

get

Var olan bir Azure Machine Learning Çalışma Alanı için çalışma alanı nesnesi döndürme.

Çalışma alanı yoksa veya gerekli alanlar bir çalışma alanını benzersiz olarak tanımlamıyorsa bir özel durum oluşturur.

get_connection

Çalışma alanının bağlantısını alın.

get_default_compute_target

Çalışma alanı için varsayılan işlem hedefini alın.

get_default_datastore

Çalışma alanı için varsayılan veri depolarını alın.

get_default_keyvault

Çalışma alanı için varsayılan anahtar kasası nesnesini alın.

get_details

Çalışma alanının ayrıntılarını döndür.

get_mlflow_tracking_uri

Çalışma alanı için MLflow izleme URI'sini alın.

MLflow (https://mlflow.org/), makine öğrenmesi denemelerini izlemeye ve modelleri yönetmeye yönelik bir açık kaynak platformudur. Ölçümler, modeller ve yapıtların Azure Machine Learning çalışma alanınızda günlüğe kaydedilmesi için MLflow günlük API'lerini Azure Machine Learning kullanabilirsiniz.

get_run

Çalışma alanında belirtilen run_id çalıştırmayı döndürür.

list

Kullanıcının abonelik içinde erişimi olan tüm çalışma alanlarını listeleyin.

Çalışma alanlarının listesi kaynak grubuna göre filtrelenebilir.

list_connections

Bu çalışma alanı altındaki bağlantıları listeleyin.

list_keys

Geçerli çalışma alanı için liste anahtarları.

set_connection

Çalışma alanı altına bağlantı ekleyin veya güncelleştirin.

set_default_datastore

Çalışma alanı için varsayılan veri depounu ayarlayın.

setup

Yeni bir çalışma alanı oluşturun veya var olan bir çalışma alanını alın.

sync_keys

Anahtarları hemen eşitlemek için çalışma alanını tetikler.

Çalışma alanında herhangi bir kaynağın anahtarları değiştirilirse, bunların otomatik olarak güncelleştirililmesi yaklaşık bir saat sürebilir. Bu işlev, anahtarların istek üzerine güncelleştirilmiş olmasını sağlar. Örnek bir senaryo, depolama anahtarlarını yeniden oluşturarak depolamaya hemen erişmeye ihtiyaç duymanızdır.

update

Kolay ad, açıklama, etiketler, görüntü derlemesi işlem ve çalışma alanıyla ilişkili diğer ayarları güncelleştirin.

update_dependencies

Aşağıdaki durumlarda çalışma alanı için ilişkili kaynakları güncelleştirin.

a) Kullanıcı yanlışlıkla ilişkili bir kaynağı sildiğinde ve çalışma alanının tamamını yeniden oluşturmak zorunda kalmadan yeni bir kaynakla güncelleştirmek istediğinizde. b) Kullanıcının ilişkili bir kaynağı varsa ve çalışma alanıyla ilişkili geçerli kaynağı değiştirmek istediğinde. c) İlişkili bir kaynak henüz oluşturulmadığında ve zaten sahip oldukları bir kaynağı kullanmak istediklerinde (yalnızca kapsayıcı kayıt defteri için geçerlidir).

write_config

Azure Resource Manager (ARM) özelliklerini bir yapılandırma dosyasına yazın.

Çalışma alanı ARM özellikleri daha sonra yöntemi kullanılarak from_config yüklenebilir. Geçerli path çalışma dizininde varsayılan olarak '.azureml/' ve file_name varsayılan olarak 'config.json' değeri bulunur.

yöntemi, aynı çalışma alanını birden çok Python not defteri veya projesinde yeniden kullanmanın basit bir yolunu sağlar. Kullanıcılar bu işlevi kullanarak çalışma alanı ARM özelliklerini kaydedebilir ve çalışma alanı ARM özelliklerini yeniden yazmadan farklı Python not defterlerinde veya projelerinde aynı çalışma alanını yüklemek için from_config kullanabilir.

add_private_endpoint

Çalışma alanına özel bir uç nokta ekleyin.

add_private_endpoint(private_endpoint_config, private_endpoint_auto_approval=True, location=None, show_output=True, tags=None)

Parametreler

private_endpoint_config
PrivateEndPointConfig
Gerekli

Çalışma alanına özel uç nokta oluşturmak için özel uç nokta yapılandırması.

private_endpoint_auto_approval
bool
varsayılan değer: True

Özel uç nokta oluşturma işleminin Azure Özel Bağlantı Merkezi'nden otomatik olarak onaylanması veya el ile onaylanması gerekip gerekmediğini belirten boole bayrağı. El ile onay durumunda, kullanıcılar isteği onaylamak/reddetmek için bekleyen isteği Özel Bağlantı portalda görüntüleyebilir.

location
string
varsayılan değer: None

Özel uç noktanın konumu, varsayılan olarak çalışma alanı konumudur

show_output
bool
varsayılan değer: True

Çalışma alanı oluşturma işleminin ilerleme durumunu gösteren bayrak

tags
dict
varsayılan değer: None

Çalışma alanıyla ilişkilendirilecek etiketler.

Döndürülenler

Oluşturulan PrivateEndPoint nesnesi.

Dönüş türü

create

Yeni bir Azure Machine Learning Çalışma Alanı oluşturun.

Çalışma alanı zaten varsa veya çalışma alanı gereksinimlerinden herhangi biri karşılanmadıysa bir özel durum oluşturur.

static create(name, auth=None, subscription_id=None, resource_group=None, location=None, create_resource_group=True, sku='basic', tags=None, friendly_name=None, storage_account=None, key_vault=None, app_insights=None, container_registry=None, adb_workspace=None, primary_user_assigned_identity=None, cmk_keyvault=None, resource_cmk_uri=None, hbi_workspace=False, default_cpu_compute_target=None, default_gpu_compute_target=None, private_endpoint_config=None, private_endpoint_auto_approval=True, exist_ok=False, show_output=True, user_assigned_identity_for_cmk_encryption=None, system_datastores_auth_mode='accessKey')

Parametreler

name
str
Gerekli

Yeni çalışma alanı adı. Ad 2 - 32 karakter uzunluğunda olmalıdır. Adın ilk karakteri alfasayısal (harf veya sayı) olmalıdır, ancak adın geri kalanı alfasayısal, kısa çizgi ve alt çizgi içerebilir. Boşluk kullanılamaz.

auth
ServicePrincipalAuthentication veya InteractiveLoginAuthentication
varsayılan değer: None

Kimlik doğrulama nesnesi. Diğer ayrıntılar için bkz https://aka.ms/aml-notebook-auth. . Hiçbiri ise, varsayılan Azure CLI kimlik bilgileri kullanılır veya API kimlik bilgilerini ister.

subscription_id
str
varsayılan değer: None

Yeni çalışma alanı için içeren aboneliğin abonelik kimliği. Kullanıcının birden fazla aboneliğe erişimi varsa parametresi gereklidir.

resource_group
str
varsayılan değer: None

Çalışma alanını içeren Azure kaynak grubu. parametresi varsayılan olarak çalışma alanı adının mutasyonunu kullanır.

location
str
varsayılan değer: None

Çalışma alanının konumu. parametresi varsayılan olarak kaynak grubu konumunu kullanır. Konumun Azure Machine Learning için desteklenen bir bölge olması gerekir.

create_resource_group
bool
varsayılan değer: True

Kaynak grubu yoksa oluşturulup oluşturulmayacağını gösterir.

sku
str
varsayılan değer: basic

parametresi geriye dönük uyumluluk için mevcuttur ve yoksayılır.

tags
dict
varsayılan değer: None

Çalışma alanıyla ilişkilendirilecek etiketler.

friendly_name
str
varsayılan değer: None

Kullanıcı arabiriminde görüntülenebilen çalışma alanı için isteğe bağlı kolay ad.

storage_account
str
varsayılan değer: None

Azure kaynak kimliği biçiminde mevcut bir depolama hesabı. Depolama alanı çalışma alanı tarafından çalıştırma çıkışlarını, kodu, günlükleri vb. kaydetmek için kullanılır. Hiçbiri ise, yeni bir depolama hesabı oluşturulur.

key_vault
str
varsayılan değer: None

Azure kaynak kimliği biçiminde mevcut bir anahtar kasası. Azure kaynak kimliği biçiminin ayrıntıları için aşağıdaki örnek koda bakın. Anahtar kasası, kullanıcılar tarafından çalışma alanına eklenen kimlik bilgilerini depolamak için çalışma alanı tarafından kullanılır. Hiçbiri ise yeni bir anahtar kasası oluşturulur.

app_insights
str
varsayılan değer: None

Azure kaynak kimliği biçiminde mevcut bir Uygulama Analizler. Azure kaynak kimliği biçiminin ayrıntıları için aşağıdaki örnek koda bakın. Uygulama Analizler, çalışma alanı tarafından web hizmetleri olaylarını günlüğe kaydetmek için kullanılır. Hiçbiri ise yeni bir Uygulama Analizler oluşturulur.

container_registry
str
varsayılan değer: None

Azure kaynak kimliği biçiminde mevcut bir kapsayıcı kayıt defteri (Azure kaynak kimliği biçiminin ayrıntıları için aşağıdaki örnek koda bakın). Kapsayıcı kayıt defteri çalışma alanı tarafından hem deneme hem de web hizmeti görüntülerini çekmek ve göndermek için kullanılır. Hiçbiri ise, yeni bir kapsayıcı kayıt defteri yalnızca gerektiğinde oluşturulur ve çalışma alanı oluşturma işlemiyle birlikte oluşturulmaz.

adb_workspace
str
varsayılan değer: None

Azure kaynak kimliği biçiminde mevcut bir Adb Çalışma Alanı (Azure kaynak kimliği biçiminin ayrıntıları için aşağıdaki örnek koda bakın). Çalışma alanıyla bağlantı oluşturmak için Adb Çalışma Alanı kullanılır. Hiçbiri ise çalışma alanı bağlantısı gerçekleşmez.

primary_user_assigned_identity
str
varsayılan değer: None

Çalışma alanını temsil etmek için kullanılan kullanıcı tarafından atanan kimliğin kaynak kimliği

cmk_keyvault
str
varsayılan değer: None

Azure kaynak kimliği biçiminde müşteri tarafından yönetilen anahtarı içeren anahtar kasası:/subscriptions/<azure-subscription-id>/resourcegroups/<azure-resource-group>/providers/microsoft.keyvault/vaults/<azure-keyvault-name> Örneğin: '/subscriptions/d139f240-94e6-4175-87a7-954b9d27db16/resourcegroups/myresourcegroup/providers/microsoft.keyvault/vaults/mykeyvault' Azure kaynak kimliği biçimi hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki Açıklamalar'daki örnek koda bakın.

resource_cmk_uri
str
varsayılan değer: None

Bekleyen verileri şifrelemek için müşteri tarafından yönetilen anahtarın anahtar URI'si. URI biçimi: https://<keyvault-dns-name>/keys/<key-name>/<key-version>. Örneğin, 'https://mykeyvault.vault.azure.net/keys/mykey/bc5dce6d01df49w2na7ffb11a2ee008b'. https://docs.microsoft.com/azure-stack/user/azure-stack-key-vault-manage-portal Anahtar oluşturma ve URI'sini alma adımları için bkz.

hbi_workspace
bool
varsayılan değer: False

Çalışma alanının Yüksek İş Etkisi (HBI) verilerini (örneğin, hassas iş bilgilerini) içerip içermediğini belirtir. Bu bayrak yalnızca çalışma alanı oluşturma sırasında ayarlanabilir. Çalışma alanı oluşturulduktan sonra değeri değiştirilemez. Varsayılan değer False'tur.

True olarak ayarlandığında, daha fazla şifreleme adımı gerçekleştirilir ve SDK bileşenine bağlı olarak, dahili olarak toplanan telemetride yeniden işlenen bilgiler elde edilir. Daha fazla bilgi için bkz . Veri şifreleme.

Bu bayrak True olarak ayarlandığında olası etkilerden biri sorunları giderme zorluğunun artmasıdır. Bunun nedeni, bazı telemetri verilerinin Microsoft'a gönderilmemesi ve başarı oranlarına veya sorun türlerine daha az görünürlük olması ve bu bayrak True olduğunda proaktif olarak tepki vermemesi olabilir. Öneri, kesinlikle True olması gerekmediği sürece bu bayrak için varsayılan False değerini kullanır.

default_cpu_compute_target
AmlComputeProvisioningConfiguration
varsayılan değer: None

(KULLANIMSIZ) CPU işlem oluşturmak için kullanılacak yapılandırma. Parametre varsayılan olarak {min_nodes=0, max_nodes=2, vm_size="STANDARD_DS2_V2", vm_priority="dedicated"} olarak ayarlanır. Yoksa hiçbir işlem oluşturulmaz.

default_gpu_compute_target
AmlComputeProvisioningConfiguration
varsayılan değer: None

(KULLANIMSIZ) GPU işlem oluşturmak için kullanılacak yapılandırma. Parametre varsayılan olarak {min_nodes=0, max_nodes=2, vm_size="STANDARD_NC6", vm_priority="dedicated"} olarak ayarlanır. Yoksa hiçbir işlem oluşturulmaz.

private_endpoint_config
PrivateEndPointConfig
varsayılan değer: None

Azure ML çalışma alanına özel uç nokta oluşturmak için özel uç nokta yapılandırması.

private_endpoint_auto_approval
bool
varsayılan değer: True

Özel uç nokta oluşturma işleminin Azure Özel Bağlantı Merkezi'nden otomatik olarak mı yoksa el ile mi onaylanması gerektiğini belirten boole bayrağı. El ile onay durumunda, kullanıcılar isteği onaylamak/reddetmek için bekleyen isteği Özel Bağlantı portalında görüntüleyebilir.

exist_ok
bool
varsayılan değer: False

Çalışma alanı zaten varsa bu yöntemin başarılı olup olmadığını gösterir. False ise, çalışma alanı varsa bu yöntem başarısız olur. True ise, bu yöntem varsa var olan çalışma alanını döndürür.

show_output
bool
varsayılan değer: True

Bu yöntemin artımlı ilerlemeyi yazdırıp yazdırmayacağını gösterir.

user_assigned_identity_for_cmk_encryption
str
varsayılan değer: None

Kullanıcı tarafından atanan kimliğin, müşteri yönetim anahtarına erişmek için kullanılması gereken kaynak kimliği

system_datastores_auth_mode
str
varsayılan değer: accessKey

'workspaceblobstore' ve 'workspacefilestore' çalışma alanının sistem veri depoları için kimlik bilgilerinin kullanılıp kullanılmayacağını belirler. Varsayılan değer 'accessKey'dir, bu durumda çalışma alanı sistem veri depolarını kimlik bilgileriyle oluşturur. 'identity' olarak ayarlanırsa, çalışma alanı kimlik bilgileri olmadan sistem veri depolarını oluşturur.

Döndürülenler

Çalışma alanı nesnesi.

Dönüş türü

Özel durumlar

Çalışma alanını oluştururken karşılaşılan sorunlar için harekete geçirildi.

Açıklamalar

Bu ilk örnek yalnızca minimum belirtim gerektirir ve tüm bağımlı kaynakların yanı sıra kaynak grubu da otomatik olarak oluşturulur.


   from azureml.core import Workspace
   ws = Workspace.create(name='myworkspace',
                         subscription_id='<azure-subscription-id>',
                         resource_group='myresourcegroup',
                         create_resource_group=True,
                         location='eastus2')

Aşağıdaki örnekte, Azure kaynak kimliği biçimini kullanarak mevcut Azure kaynaklarının nasıl yeniden kullanılması gösterilmektedir. Belirli Azure kaynak kimlikleri Azure Portal veya SDK aracılığıyla alınabilir. Bu, kaynak grubunun, depolama hesabının, anahtar kasasının, Uygulama Analizler ve kapsayıcı kayıt defterinin zaten mevcut olduğunu varsayar.


   import os
   from azureml.core import Workspace
   from azureml.core.authentication import ServicePrincipalAuthentication

   service_principal_password = os.environ.get("AZUREML_PASSWORD")

   service_principal_auth = ServicePrincipalAuthentication(
       tenant_id="<tenant-id>",
       username="<application-id>",
       password=service_principal_password)

   ws = Workspace.create(name='myworkspace',
                         auth=service_principal_auth,
                         subscription_id='<azure-subscription-id>',
                         resource_group='myresourcegroup',
                         create_resource_group=False,
                         location='eastus2',
                         friendly_name='My workspace',
                         storage_account='subscriptions/<azure-subscription-id>/resourcegroups/myresourcegroup/providers/microsoft.storage/storageaccounts/mystorageaccount',
                         key_vault='subscriptions/<azure-subscription-id>/resourcegroups/myresourcegroup/providers/microsoft.keyvault/vaults/mykeyvault',
                         app_insights='subscriptions/<azure-subscription-id>/resourcegroups/myresourcegroup/providers/microsoft.insights/components/myappinsights',
                         container_registry='subscriptions/<azure-subscription-id>/resourcegroups/myresourcegroup/providers/microsoft.containerregistry/registries/mycontainerregistry',
                         exist_ok=False)

delete

çalışma alanıyla ilişkili Azure Machine Learning kaynaklarını silin.

delete(delete_dependent_resources=False, no_wait=False)

Parametreler

delete_dependent_resources
bool
varsayılan değer: False

Çalışma alanıyla ilişkili kaynakların (kapsayıcı kayıt defteri, depolama hesabı, anahtar kasası ve uygulama içgörüleri) silinip silinmeyeceği. Varsayılan değer False'tur. Bu kaynakları silmek için True olarak ayarlayın.

no_wait
bool
varsayılan değer: False

Çalışma alanı silme işleminin tamamlanmasının beklenip beklenmeyeceği.

Döndürülenler

Başarılı olursa yok; aksi takdirde bir hata oluşturur.

Dönüş türü

delete_connection

Çalışma alanının bağlantısını silin.

delete_connection(name)

Parametreler

name
str
Gerekli

Çalışma alanı altındaki bağlantının benzersiz adı

delete_private_endpoint_connection

Çalışma alanına özel uç nokta bağlantısını silin.

delete_private_endpoint_connection(private_endpoint_connection_name)

Parametreler

private_endpoint_connection_name
str
Gerekli

Çalışma alanı altındaki özel uç nokta bağlantısının benzersiz adı

diagnose_workspace

Çalışma alanı kurulum sorunlarını tanılama.

diagnose_workspace(diagnose_parameters)

Parametreler

diagnose_parameters
<xref:_restclient.models.DiagnoseWorkspaceParameters>
Gerekli

Çalışma alanı durumunu tanılama parametresi

Döndürülenler

DiagnoseResponseResult döndüren bir AzureOperationPoller örneği

Dönüş türü

AzureOperationPoller[<xref:_restclient.models.DiagnoseResponseResult>]

from_config

Var olan bir Azure Machine Learning Çalışma Alanı'ndan çalışma alanı nesnesi döndürme.

Çalışma alanı yapılandırmasını bir dosyadan okur. Yapılandırma dosyası bulunamazsa bir özel durum oluşturur.

yöntemi, aynı çalışma alanını birden çok Python not defteri veya projesinde yeniden kullanmanın basit bir yolunu sağlar. Kullanıcılar yöntemini kullanarak write_config çalışma alanı Azure Resource Manager (ARM) özelliklerini kaydedebilir ve çalışma alanı ARM özelliklerini yeniden yazmadan aynı çalışma alanını farklı Python not defterlerine veya projelerine yüklemek için bu yöntemi kullanabilir.

static from_config(path=None, auth=None, _logger=None, _file_name=None)

Parametreler

path
str
varsayılan değer: None

Aranacak yapılandırma dosyasının veya başlangıç dizininin yolu. parametresi varsayılan olarak aramanın geçerli dizinde başlatılmasını sağlar.

auth
ServicePrincipalAuthentication veya InteractiveLoginAuthentication
varsayılan değer: None

Kimlik doğrulama nesnesi. Diğer ayrıntılar için bkz https://aka.ms/aml-notebook-auth. . Hiçbiri ise, varsayılan Azure CLI kimlik bilgileri kullanılır veya API kimlik bilgilerini ister.

_logger
Logger
varsayılan değer: None

Varsayılan günlükçü'leri geçersiz kılmaya izin verir.

_file_name
str
varsayılan değer: None

Yol bir dizin yolu olduğunda aramak için yapılandırma dosyası adının geçersiz kılınmasına izin verir.

Döndürülenler

Mevcut Bir Azure ML Çalışma Alanı için çalışma alanı nesnesi.

Dönüş türü

get

Var olan bir Azure Machine Learning Çalışma Alanı için çalışma alanı nesnesi döndürme.

Çalışma alanı yoksa veya gerekli alanlar bir çalışma alanını benzersiz olarak tanımlamıyorsa bir özel durum oluşturur.

static get(name, auth=None, subscription_id=None, resource_group=None, location=None, cloud='AzureCloud', id=None)

Parametreler

name
str
Gerekli

Alınacak çalışma alanının adı.

auth
ServicePrincipalAuthentication veya InteractiveLoginAuthentication
varsayılan değer: None

Kimlik doğrulama nesnesi. Daha fazla ayrıntı için bkz https://aka.ms/aml-notebook-auth. . Hiçbiri ise, varsayılan Azure CLI kimlik bilgileri kullanılır veya API kimlik bilgilerini ister.

subscription_id
str
varsayılan değer: None

Kullanılacak abonelik kimliği. Kullanıcının birden fazla aboneliğe erişimi varsa parametresi gereklidir.

resource_group
str
varsayılan değer: None

Kullanılacak kaynak grubu. Hiçbiri ise yöntemi abonelikteki tüm kaynak gruplarında arama yapacaktır.

location
str
varsayılan değer: None

Çalışma alanı konumu.

cloud
str
varsayılan değer: AzureCloud

Hedef bulutun adı. "AzureCloud", "AzureChinaCloud" veya "AzureUSGovernment" olabilir. Herhangi bir bulut belirtilmezse "AzureCloud" kullanılır.

id
str
varsayılan değer: None

Çalışma alanının kimliği.

Döndürülenler

Çalışma alanı nesnesi.

Dönüş türü

get_connection

Çalışma alanının bağlantısını alın.

get_connection(name)

Parametreler

name
str
Gerekli

Çalışma alanı altındaki bağlantının benzersiz adı

get_default_compute_target

Çalışma alanı için varsayılan işlem hedefini alın.

get_default_compute_target(type)

Parametreler

type
str
Gerekli

İşlem türü. Olası değerler :'CPU' veya 'GPU'.

Döndürülenler

Verilen işlem türü için varsayılan işlem hedefi.

Dönüş türü

get_default_datastore

Çalışma alanı için varsayılan veri depolarını alın.

get_default_datastore()

Döndürülenler

Varsayılan veri deposu.

Dönüş türü

get_default_keyvault

Çalışma alanı için varsayılan anahtar kasası nesnesini alın.

get_default_keyvault()

Döndürülenler

Çalışma alanıyla ilişkilendirilmiş KeyVault nesnesi.

Dönüş türü

get_details

Çalışma alanının ayrıntılarını döndür.

get_details()

Döndürülenler

Çalışma alanı ayrıntıları sözlük biçimindedir.

Dönüş türü

Açıklamalar

Döndürülen sözlük aşağıdaki anahtar-değer çiftlerini içerir.

  • id: Abonelik kimliğini, kaynak grubunu ve çalışma alanı adını içeren bu çalışma alanı kaynağına işaret eden URI.

  • name: Bu çalışma alanının adı.

  • location: Çalışma alanı bölgesi.

  • type: "{providerName}/workspaces" biçiminde bir URI.

  • etiketler: Şu anda kullanılmıyor.

  • workspaceid: Bu çalışma alanının kimliği.

  • description: Şu anda kullanılmıyor.

  • friendlyName: Kullanıcı arabiriminde görüntülenen çalışma alanının kolay adı.

  • creationTime: Iso8601 biçiminde bu çalışma alanının oluşturulduğu saat.

  • containerRegistry: Hem deneme hem de web hizmeti görüntülerini çekmek ve göndermek için kullanılan çalışma alanı kapsayıcı kayıt defteri.

  • keyVault: Kullanıcılar tarafından çalışma alanına eklenen kimlik bilgilerini depolamak için kullanılan çalışma alanı anahtar kasası.

  • applicationInsights: Uygulama Analizler, web hizmetleri olaylarını günlüğe kaydetmek için çalışma alanı tarafından kullanılır.

  • identityPrincipalId:

  • identityTenantId

  • ıdentitytype

  • storageAccount: Çalışma alanı, çalışma alanı tarafından çalıştırma çıkışlarını, kodu, günlükleri vb. kaydetmek için kullanılır.

  • sku: Çalışma alanı SKU'su (sürüm olarak da adlandırılır). parametresi geriye dönük uyumluluk için mevcuttur ve yoksayılır.

  • resourceCmkUri: Bekleyen verileri şifrelemek için müşteri tarafından yönetilen anahtarın anahtar URI'si. https://docs.microsoft.com/en-us/azure-stack/user/azure-stack-key-vault-manage-portal?view=azs-1910 Anahtar oluşturma ve URI'sini alma adımları için bkz.

  • hbiWorkspace: Müşteri verilerinin yüksek iş etkisine neden olup olmadığını belirtir.

  • imageBuildCompute: Görüntü derlemesi için işlem hedefi.

  • systemDatastoresAuthMode: 'workspaceblobstore' ve 'workspacefilestore' çalışma alanının sistem veri depoları için kimlik bilgilerinin kullanılıp kullanılmayacağını belirler. Varsayılan değer 'accessKey' değeridir, bu durumda çalışma alanı kimlik bilgileriyle sistem veri depolarını oluşturur. 'Identity' olarak ayarlanırsa, çalışma alanı kimlik bilgileri olmadan sistem veri depolarını oluşturur.

Bu anahtar-değer çiftleri hakkında daha fazla bilgi için bkz create. .

get_mlflow_tracking_uri

Çalışma alanı için MLflow izleme URI'sini alın.

MLflow (https://mlflow.org/), makine öğrenmesi denemelerini izlemeye ve modelleri yönetmeye yönelik bir açık kaynak platformudur. Ölçümler, modeller ve yapıtların Azure Machine Learning çalışma alanınızda günlüğe kaydedilmesi için MLflow günlük API'lerini Azure Machine Learning kullanabilirsiniz.

get_mlflow_tracking_uri(_with_auth=False)

Parametreler

_with_auth
bool
varsayılan değer: False

(KULLANıM DıŞı) İzleme URI'sine kimlik doğrulama bilgileri ekleyin.

Döndürülenler

MLflow uyumlu izleme URI'si.

Dönüş türü

str

Açıklamalar

MLflow izlemeyi Azure ML Çalışma Alanı'na veri gönderecek şekilde yapılandırmak için aşağıdaki örneği kullanın:


   import mlflow
   from azureml.core import Workspace
   workspace = Workspace.from_config()
   mlflow.set_tracking_uri(workspace.get_mlflow_tracking_uri())

get_run

Çalışma alanında belirtilen run_id çalıştırmayı döndürür.

get_run(run_id)

Parametreler

run_id
string
Gerekli

Çalıştırma kimliği.

Döndürülenler

Gönderilen çalıştırma.

Dönüş türü

Run

list

Kullanıcının abonelik içinde erişimi olan tüm çalışma alanlarını listeleyin.

Çalışma alanlarının listesi kaynak grubuna göre filtrelenebilir.

static list(subscription_id, auth=None, resource_group=None)

Parametreler

subscription_id
str
Gerekli

Çalışma alanlarının listelendiği abonelik kimliği.

auth
ServicePrincipalAuthentication veya InteractiveLoginAuthentication
varsayılan değer: None

Kimlik doğrulama nesnesi. Daha fazla ayrıntı için bkz https://aka.ms/aml-notebook-auth. . Hiçbiri ise, varsayılan Azure CLI kimlik bilgileri kullanılır veya API kimlik bilgilerini ister.

resource_group
str
varsayılan değer: None

Döndürülen çalışma alanlarını filtrelemek için bir kaynak grubu. Hiçbiri ise, yöntemi belirtilen abonelik içindeki tüm çalışma alanlarını listeler.

Döndürülenler

Anahtarın çalışma alanı adı, değerin ise Workspace nesnelerinin listesi olduğu sözlük.

Dönüş türü

list_connections

Bu çalışma alanı altındaki bağlantıları listeleyin.

list_connections(category=None, target=None)

Parametreler

type
str
varsayılan değer: None

Filtrelenecek bu bağlantının türü

target
str
varsayılan değer: None

filtrelenecek bu bağlantının hedefi

list_keys

Geçerli çalışma alanı için liste anahtarları.

list_keys()

Dönüş türü

set_connection

Çalışma alanı altına bağlantı ekleyin veya güncelleştirin.

set_connection(name, category, target, authType, value)

Parametreler

name
str
Gerekli

Çalışma alanı altındaki bağlantının benzersiz adı

category
str
Gerekli

Bu bağlantının kategorisi

target
str
Gerekli

bu bağlantının bağlan olduğu hedef

authType
str
Gerekli

bu bağlantının yetkilendirme türü

value
str
Gerekli

bağlantı ayrıntılarının json biçim serileştirme dizesi

set_default_datastore

Çalışma alanı için varsayılan veri depounu ayarlayın.

set_default_datastore(name)

Parametreler

name
str
Gerekli

Varsayılan olarak ayarlanacağı öğesinin Datastore adı.

setup

Yeni bir çalışma alanı oluşturun veya var olan bir çalışma alanını alın.

static setup()

Döndürülenler

Çalışma alanı nesnesi.

Dönüş türü

sync_keys

Anahtarları hemen eşitlemek için çalışma alanını tetikler.

Çalışma alanında herhangi bir kaynağın anahtarları değiştirilirse, bunların otomatik olarak güncelleştirililmesi yaklaşık bir saat sürebilir. Bu işlev, anahtarların istek üzerine güncelleştirilmiş olmasını sağlar. Örnek bir senaryo, depolama anahtarlarını yeniden oluşturarak depolamaya hemen erişmeye ihtiyaç duymanızdır.

sync_keys(no_wait=False)

Parametreler

no_wait
bool
varsayılan değer: False

Çalışma alanı eşitleme anahtarlarının tamamlanmasını bekleyip beklemeyeyim.

Döndürülenler

Başarılı olursa hiçbiri; aksi takdirde bir hata oluşturur.

Dönüş türü

update

Kolay ad, açıklama, etiketler, görüntü derlemesi işlem ve çalışma alanıyla ilişkili diğer ayarları güncelleştirin.

update(friendly_name=None, description=None, tags=None, image_build_compute=None, service_managed_resources_settings=None, primary_user_assigned_identity=None, allow_public_access_when_behind_vnet=None)

Parametreler

friendly_name
str
varsayılan değer: None

Kullanıcı arabiriminde görüntülenebilen çalışma alanı için kolay bir ad.

description
str
varsayılan değer: None

Çalışma alanının açıklaması.

tags
dict
varsayılan değer: None

Çalışma alanıyla ilişkilendirilecek etiketler.

image_build_compute
str
varsayılan değer: None

Görüntü derlemesinin işlem adı.

service_managed_resources_settings
<xref:azureml._base_sdk_common.workspace.models.ServiceManagedResourcesSettings>
varsayılan değer: None

Hizmet tarafından yönetilen kaynak ayarları.

primary_user_assigned_identity
str
varsayılan değer: None

Kullanıcı tarafından atanan ve çalışma alanı kimliğini temsil eden kimlik kaynak kimliği.

allow_public_access_when_behind_vnet
bool
varsayılan değer: None

Özel bağlantı çalışma alanına genel erişime izin verin.

Döndürülenler

Güncelleştirilmiş bilgilerin sözlüğü.

Dönüş türü

update_dependencies

Aşağıdaki durumlarda çalışma alanı için ilişkili kaynakları güncelleştirin.

a) Kullanıcı yanlışlıkla ilişkili bir kaynağı sildiğinde ve çalışma alanının tamamını yeniden oluşturmak zorunda kalmadan yeni bir kaynakla güncelleştirmek istediğinizde. b) Kullanıcının ilişkili bir kaynağı varsa ve çalışma alanıyla ilişkili geçerli kaynağı değiştirmek istediğinde. c) İlişkili bir kaynak henüz oluşturulmadığında ve zaten sahip oldukları bir kaynağı kullanmak istediklerinde (yalnızca kapsayıcı kayıt defteri için geçerlidir).

update_dependencies(container_registry=None, force=False)

Parametreler

container_registry
str
varsayılan değer: None

Kapsayıcı kayıt defteri için ARM Kimliği.

force
bool
varsayılan değer: False

İstenmeden bağımlı kaynakları güncelleştirmeye zorlanırsa onay.

write_config

Azure Resource Manager (ARM) özelliklerini bir yapılandırma dosyasına yazın.

Çalışma alanı ARM özellikleri daha sonra yöntemi kullanılarak from_config yüklenebilir. Geçerli path çalışma dizininde varsayılan olarak '.azureml/' ve file_name varsayılan olarak 'config.json' değeri bulunur.

yöntemi, aynı çalışma alanını birden çok Python not defteri veya projesinde yeniden kullanmanın basit bir yolunu sağlar. Kullanıcılar bu işlevi kullanarak çalışma alanı ARM özelliklerini kaydedebilir ve çalışma alanı ARM özelliklerini yeniden yazmadan farklı Python not defterlerinde veya projelerinde aynı çalışma alanını yüklemek için from_config kullanabilir.

write_config(path=None, file_name=None)

Parametreler

path
str
varsayılan değer: None

Kullanıcı config.json dosyasını yazmak için konum sağladı. parametresi, geçerli çalışma dizininde varsayılan olarak '.azureml/' olarak ayarlanmaktadır.

file_name
str
varsayılan değer: None

Yapılandırma dosyası için kullanılacak ad. parametresi varsayılan olarak config.json değerini kullanır.

Öznitelikler

compute_targets

Çalışma alanında tüm işlem hedeflerini listeleyin.

Döndürülenler

İşlem hedef adı olarak anahtar ve nesne olarak değer içeren ComputeTarget bir sözlük.

Dönüş türü

datasets

Çalışma alanındaki tüm veri kümelerini listeleyin.

Döndürülenler

Veri kümesi adı olarak anahtar ve nesne olarak Dataset değer içeren bir sözlük.

Dönüş türü

datastores

Çalışma alanı içindeki tüm veri depolarını listeleyin. Bu işlem veri depolarının kimlik bilgilerini döndürmez.

Döndürülenler

Veri deposu adı olarak anahtar ve nesne olarak Datastore değer içeren bir sözlük.

Dönüş türü

discovery_url

Bu çalışma alanının bulma URL'sini döndür.

Döndürülenler

Bu çalışma alanının bulma URL'si.

Dönüş türü

str

environments

Çalışma alanı içindeki tüm ortamları listeleyin.

Döndürülenler

Ortam adı olarak anahtar ve nesne olarak Environment değer içeren bir sözlük.

Dönüş türü

experiments

Çalışma alanında yapılan tüm denemeleri listeleyin.

Döndürülenler

Deneme adı olarak anahtar ve nesne olarak değer içeren Experiment bir sözlük.

Dönüş türü

images

Çalışma alanında görüntü listesini döndürebilirsiniz.

WebserviceException Model yönetimi hizmetiyle etkileşimde bir sorun varsa oluşturur.

Döndürülenler

Resim adı olarak anahtar ve nesne olarak Image değer içeren bir sözlük.

Dönüş türü

Özel durumlar

Model yönetim hizmetiyle etkileşimde bir sorun oluştu.

linked_services

Çalışma alanında tüm bağlı hizmetleri listeleyin.

Döndürülenler

Anahtarın bağlı hizmet adı, değerin ise nesne olduğu sözlük LinkedService .

Dönüş türü

location

Bu çalışma alanının konumunu döndür.

Döndürülenler

Bu çalışma alanının konumu.

Dönüş türü

str

models

Çalışma alanında modelin listesini döndürür.

WebserviceException Model yönetimi hizmetiyle etkileşimde bir sorun varsa oluşturur.

Döndürülenler

Anahtar, model adı ve değer nesne olarak Model içeren bir model sözlüğü.

Dönüş türü

Özel durumlar

Model yönetim hizmetiyle etkileşimde bir sorun oluştu.

name

Çalışma alanı adını döndürür.

Döndürülenler

Çalışma alanı adı.

Dönüş türü

str

private_endpoints

Çalışma alanının tüm özel uç noktalarını listeleyin.

Döndürülenler

Çalışma alanıyla ilişkili PrivateEndPoint nesnelerinin diktesi. Anahtar, özel uç nokta adıdır.

Dönüş türü

resource_group

Bu çalışma alanının kaynak grubu adını döndür.

Döndürülenler

Kaynak grubu adı.

Dönüş türü

str

service_context

Bu çalışma alanının hizmet bağlamını döndür.

Döndürülenler

ServiceContext nesnesini döndürür.

Dönüş türü

<xref:azureml._restclient.service_context.ServiceContext>

sku

Bu çalışma alanının SKU'sunu döndür.

Döndürülenler

Bu çalışma alanının SKU'su.

Dönüş türü

str

subscription_id

Bu çalışma alanının abonelik kimliğini döndür.

Döndürülenler

Abonelik kimliği.

Dönüş türü

str

tags

Bu çalışma alanının Etiketlerini döndürün.

Döndürülenler

Bu çalışma alanının Etiketleri.

Dönüş türü

webservices

Çalışma alanında web hizmetlerinin listesini döndürür.

WebserviceException Listeyi döndürürken bir sorun oluştuysa oluşturur.

Döndürülenler

Çalışma alanında web hizmetlerinin listesi.

Dönüş türü

Özel durumlar

Listeyi döndürürken bir sorun oluştu.

DEFAULT_CPU_CLUSTER_CONFIGURATION

DEFAULT_CPU_CLUSTER_CONFIGURATION = <azureml.core.compute.amlcompute.AmlComputeProvisioningConfiguration object>

DEFAULT_CPU_CLUSTER_NAME

DEFAULT_CPU_CLUSTER_NAME = 'cpu-cluster'

DEFAULT_GPU_CLUSTER_CONFIGURATION

DEFAULT_GPU_CLUSTER_CONFIGURATION = <azureml.core.compute.amlcompute.AmlComputeProvisioningConfiguration object>

DEFAULT_GPU_CLUSTER_NAME

DEFAULT_GPU_CLUSTER_NAME = 'gpu-cluster'