管理 Machine Learning 工作室 (傳統) 工作區
適用於：
Machine Learning 工作室 (傳統) 
Azure Machine Learning
重要
Machine Learning 工作室 (傳統) 的支援將於 2024 年 8 月 31 日結束。 建議您在該日期之前轉換成 Azure Machine Learning。
自 2021 年 12 月 1 日起，您將無法建立新的 Machine Learning 工作室 (傳統) 資源。 在 2024 年 8 月 31 日之前，您可以繼續使用現有的 Machine Learning 工作室 (傳統) 資源。
ML 工作室 (傳統) 文件即將淘汰，未來將不再更新。
注意
如需在 Machine Learning Web 服務入口網站中管理 Web 服務的相關資訊，請參閱使用 Machine Learning Web 服務入口網站管理 Web 服務。
您可以在 Azure 入口網站中管理 Machine Learning 工作室 (傳統) 工作區。
使用 Azure 入口網站
若要在 Azure 入口網站中管理工作室 (傳統) 工作區：
- 使用 Azure 訂用帳戶系統管理員帳戶登入 Azure 入口網站。
- 在頁面頂端的搜尋方塊中輸入「machine learning 工作室 (傳統) 工作區」，然後選取 [Machine Learning 工作室 (傳統) 工作區]。
- 按一下您想要管理的工作區。
除了標準的資源管理資訊和可用的選項，您還可以︰
- 檢視屬性 - 此頁面會顯示工作區和資源的資訊，而且您可以變更這個工作區所連線的訂用帳戶和資源群組。
- 重新同步儲存體金鑰 - 工作區會保有儲存體帳戶的金鑰。 如果儲存體帳戶變更了金鑰，則您可以按一下 [重新同步金鑰] 來與工作區同步處理金鑰。
若要管理與此工作室 (傳統) 工作區相關聯的 Web 服務，請使用 Machine Learning Web 服務入口網站。 如需詳細資訊，請參閱使用 Machine Learning Web 服務入口網站管理 Web 服務。
注意
若要部署或管理新的 Web 服務，您必須獲得下列角色的指派：要部署 Web 服務之訂用帳戶上的參與者或系統管理員角色。 如果您邀請另一位使用者到 Machine Learning 工作室 (傳統) 工作區，則必須先為這些使用者指派訂用帳戶上的參與者或系統管理員角色，才能部署或管理 Web 服務。
如需如何設定存取權限的詳細資訊，請參閱使用 Azure 入口網站來指派 Azure 角色。