Espaces de travail Microsoft.MachineLearningServices/connexions 2021-04-01
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Définition de ressource Bicep
Le type de ressource espaces de travail/connexions peut être déployé avec des opérations qui ciblent :
- groupes de ressources - Consultez commandes de déploiement de groupes de ressources
Pour obtenir la liste des propriétés modifiées dans chaque version de l’API, consultez journal des modifications.
Format de ressource
Pour créer une ressource Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/connections, ajoutez le bicep suivant à votre modèle.
resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/connections@2021-04-01' = {
parent: resourceSymbolicName
name: 'string'
properties: {
authType: 'string'
category: 'string'
target: 'string'
value: 'string'
valueFormat: 'string'
}
}
Valeurs de propriété
Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/connections
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| nom | Nom de la ressource | chaîne (obligatoire) |
| parent | Dans Bicep, vous pouvez spécifier la ressource parente d’une ressource enfant. Vous devez uniquement ajouter cette propriété lorsque la ressource enfant est déclarée en dehors de la ressource parente. Pour plus d’informations, consultez ressource enfant en dehors de la ressource parente. |
Nom symbolique de la ressource de type : espaces de travail |
| Propriétés | Propriétés de la connexion d’espace de travail. | WorkspaceConnectionProps |
WorkspaceConnectionProps
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| authType | Type d’autorisation de la connexion de l’espace de travail. | corde |
| catégorie | Catégorie de la connexion de l’espace de travail. | corde |
| cible | Cible de la connexion de l’espace de travail. | corde |
| valeur | Détails de valeur de la connexion de l’espace de travail. | corde |
| valueFormat | format pour la valeur de connexion de l’espace de travail | 'JSON' |
Exemples de démarrage rapide
Les exemples de démarrage rapide suivants déploient ce type de ressource.
| Fichier Bicep | Description |
|---|---|
| configuration de base d’Azure AI Studio | Cet ensemble de modèles montre comment configurer Azure AI Studio avec l’installation de base, ce qui signifie que l’accès à Internet public est activé, les clés gérées par Microsoft pour le chiffrement et la configuration d’identité managée par Microsoft pour la ressource IA. |
| configuration de base d’Azure AI Studio | Cet ensemble de modèles montre comment configurer Azure AI Studio avec l’installation de base, ce qui signifie que l’accès à Internet public est activé, les clés gérées par Microsoft pour le chiffrement et la configuration d’identité managée par Microsoft pour la ressource IA. |
| configuration de base d’Azure AI Studio | Cet ensemble de modèles montre comment configurer Azure AI Studio avec l’installation de base, ce qui signifie que l’accès à Internet public est activé, les clés gérées par Microsoft pour le chiffrement et la configuration d’identité managée par Microsoft pour la ressource IA. |
| restreint réseau Azure AI Studio | Cet ensemble de modèles montre comment configurer Azure AI Studio avec une liaison privée et une sortie désactivées, à l’aide de clés gérées par Microsoft pour le chiffrement et la configuration d’identité managée par Microsoft pour la ressource IA. |
| restreint réseau Azure AI Studio | Cet ensemble de modèles montre comment configurer Azure AI Studio avec une liaison privée et une sortie désactivées, à l’aide de clés gérées par Microsoft pour le chiffrement et la configuration d’identité managée par Microsoft pour la ressource IA. |
| Azure AI Studio avec microsoft Entra ID Authentication | Cet ensemble de modèles montre comment configurer Azure AI Studio avec l’authentification Microsoft Entra ID pour les ressources dépendantes, telles qu’Azure AI Services et Stockage Azure. |
| Déployer Secure Azure AI Studio avec un réseau virtuel managé | Ce modèle crée un environnement Azure AI Studio sécurisé avec des restrictions de sécurité réseau et d’identité robustes. |
Définition de ressource de modèle ARM
Le type de ressource espaces de travail/connexions peut être déployé avec des opérations qui ciblent :
- groupes de ressources - Consultez commandes de déploiement de groupes de ressources
Pour obtenir la liste des propriétés modifiées dans chaque version de l’API, consultez journal des modifications.
Format de ressource
Pour créer une ressource Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/connections, ajoutez le code JSON suivant à votre modèle.
{
"type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/connections",
"apiVersion": "2021-04-01",
"name": "string",
"properties": {
"authType": "string",
"category": "string",
"target": "string",
"value": "string",
"valueFormat": "string"
}
}
Valeurs de propriété
Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/connections
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| apiVersion | Version de l’API | '2021-04-01' |
| nom | Nom de la ressource | chaîne (obligatoire) |
| Propriétés | Propriétés de la connexion d’espace de travail. | WorkspaceConnectionProps |
| type | Type de ressource | 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/connections' |
WorkspaceConnectionProps
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| authType | Type d’autorisation de la connexion de l’espace de travail. | corde |
| catégorie | Catégorie de la connexion de l’espace de travail. | corde |
| cible | Cible de la connexion de l’espace de travail. | corde |
| valeur | Détails de valeur de la connexion de l’espace de travail. | corde |
| valueFormat | format pour la valeur de connexion de l’espace de travail | 'JSON' |
Modèles de démarrage rapide
Les modèles de démarrage rapide suivants déploient ce type de ressource.
| Modèle | Description |
|---|---|
configuration de base d’Azure AI Studio
|
Cet ensemble de modèles montre comment configurer Azure AI Studio avec l’installation de base, ce qui signifie que l’accès à Internet public est activé, les clés gérées par Microsoft pour le chiffrement et la configuration d’identité managée par Microsoft pour la ressource IA. |
|
configuration de base d’Azure AI Studio
|
Cet ensemble de modèles montre comment configurer Azure AI Studio avec l’installation de base, ce qui signifie que l’accès à Internet public est activé, les clés gérées par Microsoft pour le chiffrement et la configuration d’identité managée par Microsoft pour la ressource IA. |
|
configuration de base d’Azure AI Studio
|
Cet ensemble de modèles montre comment configurer Azure AI Studio avec l’installation de base, ce qui signifie que l’accès à Internet public est activé, les clés gérées par Microsoft pour le chiffrement et la configuration d’identité managée par Microsoft pour la ressource IA. |
|
restreint réseau Azure AI Studio
|
Cet ensemble de modèles montre comment configurer Azure AI Studio avec une liaison privée et une sortie désactivées, à l’aide de clés gérées par Microsoft pour le chiffrement et la configuration d’identité managée par Microsoft pour la ressource IA. |
|
restreint réseau Azure AI Studio
|
Cet ensemble de modèles montre comment configurer Azure AI Studio avec une liaison privée et une sortie désactivées, à l’aide de clés gérées par Microsoft pour le chiffrement et la configuration d’identité managée par Microsoft pour la ressource IA. |
|
Azure AI Studio avec microsoft Entra ID Authentication
|
Cet ensemble de modèles montre comment configurer Azure AI Studio avec l’authentification Microsoft Entra ID pour les ressources dépendantes, telles qu’Azure AI Services et Stockage Azure. |
|
Déployer Secure Azure AI Studio avec un réseau virtuel managé
|
Ce modèle crée un environnement Azure AI Studio sécurisé avec des restrictions de sécurité réseau et d’identité robustes. |
Définition de ressource Terraform (fournisseur AzAPI)
Le type de ressource espaces de travail/connexions peut être déployé avec des opérations qui ciblent :
- groupes de ressources
Pour obtenir la liste des propriétés modifiées dans chaque version de l’API, consultez journal des modifications.
Format de ressource
Pour créer une ressource Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/connections, ajoutez le terraform suivant à votre modèle.
resource "azapi_resource" "symbolicname" {
type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/connections@2021-04-01"
name = "string"
body = jsonencode({
properties = {
authType = "string"
category = "string"
target = "string"
value = "string"
valueFormat = "string"
}
})
}
Valeurs de propriété
Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/connections
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| nom | Nom de la ressource | chaîne (obligatoire) |
| parent_id | ID de la ressource qui est le parent de cette ressource. | ID de ressource de type : espaces de travail |
| Propriétés | Propriétés de la connexion d’espace de travail. | WorkspaceConnectionProps |
| type | Type de ressource | « Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/connections@2021-04-01 » |
WorkspaceConnectionProps
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| authType | Type d’autorisation de la connexion de l’espace de travail. | corde |
| catégorie | Catégorie de la connexion de l’espace de travail. | corde |
| cible | Cible de la connexion de l’espace de travail. | corde |
| valeur | Détails de valeur de la connexion de l’espace de travail. | corde |
| valueFormat | format pour la valeur de connexion de l’espace de travail | 'JSON' |