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Biblioteca de cliente gestão de áreas de trabalho do Azure Machine Learning para JavaScript – versão 1.1.0

  • Artigo

Este pacote contém um SDK isomórfico (executado tanto em Node.js como em browsers) para o cliente de Gestão de Áreas de Trabalho do Azure Machine Learning.

Estas APIs permitem que os utilizadores finais operem nos recursos da Área de Trabalho do Azure Machine Learning. Suportam operações CRUD para áreas de trabalho do Azure Machine Learning.

Código fonte | Pacote (NPM) | Documentação | de referência da APIExemplos

Introdução

Ambientes atualmente suportados

Veja a nossa política de suporte para obter mais detalhes.

Pré-requisitos

Instalar o pacote @azure/arm-workspaces

Instale a biblioteca de cliente gestão de áreas de trabalho do Azure Machine Learning para JavaScript com npm:

npm install @azure/arm-workspaces

Criar e autenticar um MachineLearningWorkspacesManagementClient

Para criar um objeto de cliente para aceder à API de Gestão de Áreas de Trabalho do Azure Machine Learning, precisará do endpoint recurso de Gestão de Áreas de Trabalho do Azure Machine Learning e de um credential. O cliente de Gestão de Áreas de Trabalho do Azure Machine Learning pode utilizar credenciais do Azure Active Directory para autenticar. Pode encontrar o ponto final do recurso de Gestão de Áreas de Trabalho do Azure Machine Learning no Portal do Azure.

Pode autenticar com o Azure Active Directory com uma credencial da biblioteca de identidades/@azure ou de um Token do AAD existente.

Para utilizar o fornecedor DefaultAzureCredential apresentado abaixo ou outros fornecedores de credenciais fornecidos com o SDK do Azure, instale o @azure/identity pacote:

npm install @azure/identity

Também terá de registar uma nova aplicação do AAD e conceder acesso à Gestão de Áreas de Trabalho do Azure Machine Learning ao atribuir a função adequada ao seu principal de serviço (nota: funções como "Owner" não concederão as permissões necessárias). Defina os valores do ID do cliente, do ID do inquilino e do segredo do cliente da aplicação do AAD como variáveis de ambiente: AZURE_CLIENT_ID, AZURE_TENANT_ID, AZURE_CLIENT_SECRET.

Para obter mais informações sobre como criar uma Aplicação Azure AD, consulte este guia.

const { MachineLearningWorkspacesManagementClient } = require("@azure/arm-workspaces");
const { DefaultAzureCredential } = require("@azure/identity");
// For client-side applications running in the browser, use InteractiveBrowserCredential instead of DefaultAzureCredential. See https://aka.ms/azsdk/js/identity/examples for more details.

const subscriptionId = "00000000-0000-0000-0000-000000000000";
const client = new MachineLearningWorkspacesManagementClient(new DefaultAzureCredential(), subscriptionId);

// For client-side applications running in the browser, use this code instead:
// const credential = new InteractiveBrowserCredential({
//   tenantId: "<YOUR_TENANT_ID>",
//   clientId: "<YOUR_CLIENT_ID>"
// });
// const client = new MachineLearningWorkspacesManagementClient(credential, subscriptionId);

Pacote JavaScript

Para utilizar esta biblioteca de cliente no browser, primeiro tem de utilizar um bundler. Para obter detalhes sobre como fazê-lo, consulte a nossa documentação de agrupamento.

Conceitos-chave

MachineLearningWorkspacesManagementClient

MachineLearningWorkspacesManagementClient é a interface principal para programadores que utilizam a biblioteca de cliente gestão de áreas de trabalho do Azure Machine Learning. Explore os métodos neste objeto de cliente para compreender as diferentes funcionalidades do serviço de Gestão de Áreas de Trabalho do Azure Machine Learning a que pode aceder.

Resolução de problemas

Registo

Ativar o registo pode ajudar a descobrir informações úteis sobre falhas. Para ver um registo de pedidos HTTP e respostas, defina a variável de AZURE_LOG_LEVEL ambiente como info. Em alternativa, o registo pode ser ativado no runtime ao chamar setLogLevel no @azure/logger:

const { setLogLevel } = require("@azure/logger");
setLogLevel("info");

Para obter instruções mais detalhadas sobre como ativar registos, pode ver os documentos do pacote de @azure/logger.

Passos seguintes

Veja o diretório de exemplos para obter exemplos detalhados sobre como utilizar esta biblioteca.

Contribuir

Se quiser contribuir para esta biblioteca, leia o guia de contribuição para saber mais sobre como criar e testar o código.

Impressões