共用方式為

Microsoft.MachineLearningServices 工作區 2022-12-01-preview

  • 發行項

Bicep 資源定義

工作區資源類型可以使用目標作業來部署：

如需每個 API 版本中已變更屬性的清單，請參閱 變更記錄檔。

資源格式

若要建立 Microsoft.MachineLearningServices/workspaces 資源，請將下列 Bicep 新增至範本。

resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2022-12-01-preview' = {
  identity: {
    type: 'string'
    userAssignedIdentities: {
      {customized property}: {}
    }
  }
  kind: 'string'
  location: 'string'
  name: 'string'
  properties: {
    allowPublicAccessWhenBehindVnet: bool
    applicationInsights: 'string'
    containerRegistry: 'string'
    description: 'string'
    discoveryUrl: 'string'
    encryption: {
      identity: {
        userAssignedIdentity: 'string'
      }
      keyVaultProperties: {
        identityClientId: 'string'
        keyIdentifier: 'string'
        keyVaultArmId: 'string'
      }
      status: 'string'
    }
    featureStoreSettings: {
      allowRoleAssignmentsOnResourceGroupLevel: bool
      computeRuntime: {
        sparkRuntimeVersion: 'string'
      }
      offlineStoreConnectionName: 'string'
      onlineStoreConnectionName: 'string'
    }
    friendlyName: 'string'
    hbiWorkspace: bool
    imageBuildCompute: 'string'
    keyVault: 'string'
    primaryUserAssignedIdentity: 'string'
    publicNetworkAccess: 'string'
    serviceManagedResourcesSettings: {
      cosmosDb: {
        collectionsThroughput: int
      }
    }
    sharedPrivateLinkResources: [
      {
        name: 'string'
        properties: {
          groupId: 'string'
          privateLinkResourceId: 'string'
          requestMessage: 'string'
          status: 'string'
        }
      }
    ]
    storageAccount: 'string'
    systemDatastoresAuthMode: 'string'
    v1LegacyMode: bool
  }
  sku: {
    capacity: int
    family: 'string'
    name: 'string'
    size: 'string'
    tier: 'string'
  }
  tags: {
    {customized property}: 'string'
  }
}

屬性值

ComputeRuntimeDto

名字 描述 價值
sparkRuntimeVersion 字串

CosmosDbSettings

名字 描述 價值
collectionsThroughput cosmosdb 資料庫中集合的輸送量 int

EncryptionKeyVaultProperties

名字 描述 價值
identityClientId 未來使用 - 將用來存取金鑰保存庫之身分識別的用戶端識別碼。 字串
keyIdentifier 用來存取加密金鑰的金鑰保存庫 URI。 字串 （必要）
keyVaultArmId 客戶擁有加密金鑰所在之keyVault的ArmId。 字串 （必要）

EncryptionProperty

名字 描述 價值
身份 將用來存取金鑰保存庫以進行待用加密的身分識別。 IdentityForCmk
keyVaultProperties 客戶金鑰保存庫屬性。 EncryptionKeyVaultProperties （必要）
地位 指出是否為工作區啟用加密。 'Disabled'
'Enabled' （必要）

FeatureStoreSettings

名字 描述 價值
allowRoleAssignmentsOnResourceGroupLevel bool
computeRuntime ComputeRuntimeDto
offlineStoreConnectionName 字串
onlineStoreConnectionName 字串

IdentityForCmk

名字 描述 價值
userAssignedIdentity 將用來存取客戶受控密鑰保存庫之使用者指派身分識別的 ArmId 字串

ManagedServiceIdentity

名字 描述 價值
類型 受控服務識別的類型（允許 SystemAssigned 和 UserAssigned 類型）。 'None'
'SystemAssigned'
'SystemAssigned，UserAssigned'
'UserAssigned' （必要）
userAssignedIdentities 與資源相關聯的使用者指派身分識別集。 userAssignedIdentities 字典索引鍵的格式為 ARM 資源標識符：'/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/{identityName}。 字典值可以是要求中的空白物件 （{}）。 UserAssignedIdentities

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces

名字 描述 價值
身份 資源的身分識別。 ManagedServiceIdentity
類 字串
位置 指定資源的位置。 字串
名字 資源名稱 字串 （必要）
性能 機器學習工作區的屬性。 WorkspaceProperties
sku 工作區的 SKU。 Sku
標籤 資源標籤 標記名稱和值的字典。 請參閱範本中的 標籤

ServiceManagedResourcesSettings

名字 描述 價值
cosmosDb 服務受控 cosmosdb 帳戶的設定。 CosmosDbSettings

SharedPrivateLinkResource

名字 描述 價值
名字 私人連結的唯一名稱。 字串
性能 資源屬性。 SharedPrivateLinkResourceProperty

SharedPrivateLinkResourceProperty

名字 描述 價值
groupId 私人鏈接資源群組識別碼。 字串
privateLinkResourceId 私人連結所連結的資源標識碼。 字串
requestMessage 要求訊息。 字串
地位 指出服務擁有者是否已核准/拒絕/移除連線。 「已核准」
'Disconnected'
'Pending'
'Rejected'
'Timeout'

Sku

名字 描述 價值
能力 如果 SKU 支援相應放大/縮小，則應該包含容量整數。 如果資源無法相應放大/縮小，可能會省略此專案。 int
家庭 如果服務有不同世代的硬體，針對相同的 SKU，則可以在這裡擷取。 字串
名字 SKU 的名稱。 例如 - P3。 通常是字母+數位碼 字串 （必要）
大小 SKU 大小。 當名稱欄位是階層和其他一些值的組合時，這會是獨立程序代碼。 字串
層 如果服務有一個以上的層級，但 PUT 上不需要此欄位，則資源提供者必須實作此字段。 'Basic'
'Free'
'Premium'
'Standard'

UserAssignedIdentities

名字 描述 價值

UserAssignedIdentity

名字 描述 價值

WorkspaceProperties

名字 描述 價值
allowPublicAccessWhenBehindVnet 旗標，指出是否要在 VNet 後方允許公用存取。 bool
applicationInsights 與此工作區相關聯的 Application Insights ARM 識別碼。 字串
containerRegistry 與此工作區相關聯的容器登錄ARM標識碼。 字串
描述 此工作區的描述。 字串
discoveryUrl 探索服務的 URL，用來識別機器學習實驗服務的區域端點 字串
加密 Azure ML 工作區的加密設定。 EncryptionProperty
featureStoreSettings 功能存放區類型工作區的設定。 FeatureStoreSettings
friendlyName 此工作區的易記名稱。 此名稱在可變動中 字串
hbiWorkspace 指示工作區中 HBI 數據的旗標，並減少服務所收集的診斷數據 bool
imageBuildCompute 映射組建的計算名稱 字串
keyVault 與此工作區相關聯的密鑰保存庫 ARM 識別碼。 建立工作區之後，就無法變更此專案 字串
primaryUserAssignedIdentity 使用者指派的識別資源標識符，代表工作區身分識別。 字串
publicNetworkAccess 是否允許來自公用網路的要求。 'Disabled'
'Enabled'
serviceManagedResourcesSettings 服務管理的資源設定。 ServiceManagedResourcesSettings
sharedPrivateLinkResources 此工作區中共用的私人鏈接資源清單。 SharedPrivateLinkResource[]
storageAccount 與此工作區相關聯的記憶體帳戶 ARM 識別碼。 建立工作區之後，就無法變更此專案 字串
systemDatastoresAuthMode 用於存取工作區系統數據存放區的驗證模式 字串
v1LegacyMode 啟用v1_legacy_mode可能會導致您無法使用 v2 API 所提供的功能。 bool

WorkspaceTags

名字 描述 價值

快速入門範例

下列快速入門範例會部署此資源類型。

Bicep 檔案 描述
Azure AI Studio 基本設定 這組範本示範如何使用基本設定來設定 Azure AI Studio，這表示已啟用公用因特網存取、Microsoft受控密鑰進行加密，以及 AI 資源的Microsoft受控識別設定。
Azure AI Studio 基本設定 這組範本示範如何使用基本設定來設定 Azure AI Studio，這表示已啟用公用因特網存取、Microsoft受控密鑰進行加密，以及 AI 資源的Microsoft受控識別設定。
Azure AI Studio 基本設定 這組範本示範如何使用基本設定來設定 Azure AI Studio，這表示已啟用公用因特網存取、Microsoft受控密鑰進行加密，以及 AI 資源的Microsoft受控識別設定。
Azure AI Studio 網路限制 這組範本示範如何使用Microsoft受控密鑰來加密和 AI 資源的 Microsoft 受控識別組態，來設定已停用私人鏈接和輸出的 Azure AI Studio。
Azure AI Studio 網路限制 這組範本示範如何使用Microsoft受控密鑰來加密和 AI 資源的 Microsoft 受控識別組態，來設定已停用私人鏈接和輸出的 Azure AI Studio。
使用 Microsoft Entra ID Authentication Azure AI Studio 這組範本示範如何使用相依資源的 Microsoft Entra ID 驗證來設定 Azure AI Studio，例如 Azure AI 服務和 Azure 記憶體。
Azure Machine Learning 端對端安全設定 這組 Bicep 範本示範如何在安全設定中設定 Azure Machine Learning 端對端。 此參考實作包括工作區、計算叢集、計算實例和附加的私人 AKS 叢集。
Azure Machine Learning 端對端安全設定 （舊版） 這組 Bicep 範本示範如何在安全設定中設定 Azure Machine Learning 端對端。 此參考實作包括工作區、計算叢集、計算實例和附加的私人 AKS 叢集。
建立具有私人IP位址的 AKS 計算目標 此範本會在具有私人IP位址的指定 Azure Machine Learning 服務工作區中建立 AKS 計算目標。
建立 Azure Machine Learning 服務工作區 此部署範本會指定 Azure Machine Learning 工作區及其相關聯的資源，包括 Azure Key Vault、Azure 儲存體、Azure Application Insights 和 Azure Container Registry。 此組態描述開始使用 Azure Machine Learning 所需的最少資源集。
建立 Azure Machine Learning 服務工作區 （CMK） 此部署範本會指定如何使用加密密鑰，建立具有服務端加密的 Azure Machine Learning 工作區。
建立 Azure Machine Learning 服務工作區 （CMK） 此部署範本會指定 Azure Machine Learning 工作區及其相關聯的資源，包括 Azure Key Vault、Azure 儲存體、Azure Application Insights 和 Azure Container Registry。 此範例示範如何使用客戶管理的加密密鑰來設定 Azure Machine Learning 進行加密。
建立 Azure Machine Learning 服務工作區 （舊版） 此部署範本會指定 Azure Machine Learning 工作區及其相關聯的資源，包括 Azure Key Vault、Azure 儲存體、Azure Application Insights 和 Azure Container Registry。 此組態說明在網路隔離設定中開始使用 Azure Machine Learning 所需的資源集。
建立 Azure Machine Learning 服務工作區 （vnet） 此部署範本會指定 Azure Machine Learning 工作區及其相關聯的資源，包括 Azure Key Vault、Azure 儲存體、Azure Application Insights 和 Azure Container Registry。 此組態說明在網路隔離設定中開始使用 Azure Machine Learning 所需的資源集。
使用受控虛擬網路部署安全的 Azure AI Studio 此範本會建立安全的 Azure AI Studio 環境，並具有健全的網路和身分識別安全性限制。

ARM 樣本資源定義

工作區資源類型可以使用目標作業來部署：

如需每個 API 版本中已變更屬性的清單，請參閱 變更記錄檔。

資源格式

若要建立 Microsoft.MachineLearningServices/workspaces 資源，請將下列 JSON 新增至範本。

{
  "type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces",
  "apiVersion": "2022-12-01-preview",
  "name": "string",
  "identity": {
    "type": "string",
    "userAssignedIdentities": {
      "{customized property}": {
      }
    }
  },
  "kind": "string",
  "location": "string",
  "properties": {
    "allowPublicAccessWhenBehindVnet": "bool",
    "applicationInsights": "string",
    "containerRegistry": "string",
    "description": "string",
    "discoveryUrl": "string",
    "encryption": {
      "identity": {
        "userAssignedIdentity": "string"
      },
      "keyVaultProperties": {
        "identityClientId": "string",
        "keyIdentifier": "string",
        "keyVaultArmId": "string"
      },
      "status": "string"
    },
    "featureStoreSettings": {
      "allowRoleAssignmentsOnResourceGroupLevel": "bool",
      "computeRuntime": {
        "sparkRuntimeVersion": "string"
      },
      "offlineStoreConnectionName": "string",
      "onlineStoreConnectionName": "string"
    },
    "friendlyName": "string",
    "hbiWorkspace": "bool",
    "imageBuildCompute": "string",
    "keyVault": "string",
    "primaryUserAssignedIdentity": "string",
    "publicNetworkAccess": "string",
    "serviceManagedResourcesSettings": {
      "cosmosDb": {
        "collectionsThroughput": "int"
      }
    },
    "sharedPrivateLinkResources": [
      {
        "name": "string",
        "properties": {
          "groupId": "string",
          "privateLinkResourceId": "string",
          "requestMessage": "string",
          "status": "string"
        }
      }
    ],
    "storageAccount": "string",
    "systemDatastoresAuthMode": "string",
    "v1LegacyMode": "bool"
  },
  "sku": {
    "capacity": "int",
    "family": "string",
    "name": "string",
    "size": "string",
    "tier": "string"
  },
  "tags": {
    "{customized property}": "string"
  }
}

屬性值

ComputeRuntimeDto

名字 描述 價值
sparkRuntimeVersion 字串

CosmosDbSettings

名字 描述 價值
collectionsThroughput cosmosdb 資料庫中集合的輸送量 int

EncryptionKeyVaultProperties

名字 描述 價值
identityClientId 未來使用 - 將用來存取金鑰保存庫之身分識別的用戶端識別碼。 字串
keyIdentifier 用來存取加密金鑰的金鑰保存庫 URI。 字串 （必要）
keyVaultArmId 客戶擁有加密金鑰所在之keyVault的ArmId。 字串 （必要）

EncryptionProperty

名字 描述 價值
身份 將用來存取金鑰保存庫以進行待用加密的身分識別。 IdentityForCmk
keyVaultProperties 客戶金鑰保存庫屬性。 EncryptionKeyVaultProperties （必要）
地位 指出是否為工作區啟用加密。 'Disabled'
'Enabled' （必要）

FeatureStoreSettings

名字 描述 價值
allowRoleAssignmentsOnResourceGroupLevel bool
computeRuntime ComputeRuntimeDto
offlineStoreConnectionName 字串
onlineStoreConnectionName 字串

IdentityForCmk

名字 描述 價值
userAssignedIdentity 將用來存取客戶受控密鑰保存庫之使用者指派身分識別的 ArmId 字串

ManagedServiceIdentity

名字 描述 價值
類型 受控服務識別的類型（允許 SystemAssigned 和 UserAssigned 類型）。 'None'
'SystemAssigned'
'SystemAssigned，UserAssigned'
'UserAssigned' （必要）
userAssignedIdentities 與資源相關聯的使用者指派身分識別集。 userAssignedIdentities 字典索引鍵的格式為 ARM 資源標識符：'/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/{identityName}。 字典值可以是要求中的空白物件 （{}）。 UserAssignedIdentities

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces

名字 描述 價值
apiVersion API 版本 '2022-12-01-preview'
身份 資源的身分識別。 ManagedServiceIdentity
類 字串
位置 指定資源的位置。 字串
名字 資源名稱 字串 （必要）
性能 機器學習工作區的屬性。 WorkspaceProperties
sku 工作區的 SKU。 Sku
標籤 資源標籤 標記名稱和值的字典。 請參閱範本中的 標籤
類型 資源類型 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces'

ServiceManagedResourcesSettings

名字 描述 價值
cosmosDb 服務受控 cosmosdb 帳戶的設定。 CosmosDbSettings

SharedPrivateLinkResource

名字 描述 價值
名字 私人連結的唯一名稱。 字串
性能 資源屬性。 SharedPrivateLinkResourceProperty

SharedPrivateLinkResourceProperty

名字 描述 價值
groupId 私人鏈接資源群組識別碼。 字串
privateLinkResourceId 私人連結所連結的資源標識碼。 字串
requestMessage 要求訊息。 字串
地位 指出服務擁有者是否已核准/拒絕/移除連線。 「已核准」
'Disconnected'
'Pending'
'Rejected'
'Timeout'

Sku

名字 描述 價值
能力 如果 SKU 支援相應放大/縮小，則應該包含容量整數。 如果資源無法相應放大/縮小，可能會省略此專案。 int
家庭 如果服務有不同世代的硬體，針對相同的 SKU，則可以在這裡擷取。 字串
名字 SKU 的名稱。 例如 - P3。 通常是字母+數位碼 字串 （必要）
大小 SKU 大小。 當名稱欄位是階層和其他一些值的組合時，這會是獨立程序代碼。 字串
層 如果服務有一個以上的層級，但 PUT 上不需要此欄位，則資源提供者必須實作此字段。 'Basic'
'Free'
'Premium'
'Standard'

UserAssignedIdentities

名字 描述 價值

UserAssignedIdentity

名字 描述 價值

WorkspaceProperties

名字 描述 價值
allowPublicAccessWhenBehindVnet 旗標，指出是否要在 VNet 後方允許公用存取。 bool
applicationInsights 與此工作區相關聯的 Application Insights ARM 識別碼。 字串
containerRegistry 與此工作區相關聯的容器登錄ARM標識碼。 字串
描述 此工作區的描述。 字串
discoveryUrl 探索服務的 URL，用來識別機器學習實驗服務的區域端點 字串
加密 Azure ML 工作區的加密設定。 EncryptionProperty
featureStoreSettings 功能存放區類型工作區的設定。 FeatureStoreSettings
friendlyName 此工作區的易記名稱。 此名稱在可變動中 字串
hbiWorkspace 指示工作區中 HBI 數據的旗標，並減少服務所收集的診斷數據 bool
imageBuildCompute 映射組建的計算名稱 字串
keyVault 與此工作區相關聯的密鑰保存庫 ARM 識別碼。 建立工作區之後，就無法變更此專案 字串
primaryUserAssignedIdentity 使用者指派的識別資源標識符，代表工作區身分識別。 字串
publicNetworkAccess 是否允許來自公用網路的要求。 'Disabled'
'Enabled'
serviceManagedResourcesSettings 服務管理的資源設定。 ServiceManagedResourcesSettings
sharedPrivateLinkResources 此工作區中共用的私人鏈接資源清單。 SharedPrivateLinkResource[]
storageAccount 與此工作區相關聯的記憶體帳戶 ARM 識別碼。 建立工作區之後，就無法變更此專案 字串
systemDatastoresAuthMode 用於存取工作區系統數據存放區的驗證模式 字串
v1LegacyMode 啟用v1_legacy_mode可能會導致您無法使用 v2 API 所提供的功能。 bool

WorkspaceTags

名字 描述 價值

快速入門範本

下列快速入門範本會部署此資源類型。

範本 描述
Azure AI Studio 基本設定

部署至 Azure 		這組範本示範如何使用基本設定來設定 Azure AI Studio，這表示已啟用公用因特網存取、Microsoft受控密鑰進行加密，以及 AI 資源的Microsoft受控識別設定。
Azure AI Studio 基本設定

部署至 Azure 		這組範本示範如何使用基本設定來設定 Azure AI Studio，這表示已啟用公用因特網存取、Microsoft受控密鑰進行加密，以及 AI 資源的Microsoft受控識別設定。
Azure AI Studio 基本設定

部署至 Azure 		這組範本示範如何使用基本設定來設定 Azure AI Studio，這表示已啟用公用因特網存取、Microsoft受控密鑰進行加密，以及 AI 資源的Microsoft受控識別設定。
Azure AI Studio 網路限制

部署至 Azure 		這組範本示範如何使用Microsoft受控密鑰來加密和 AI 資源的 Microsoft 受控識別組態，來設定已停用私人鏈接和輸出的 Azure AI Studio。
Azure AI Studio 網路限制

部署至 Azure 		這組範本示範如何使用Microsoft受控密鑰來加密和 AI 資源的 Microsoft 受控識別組態，來設定已停用私人鏈接和輸出的 Azure AI Studio。
使用 Microsoft Entra ID Authentication Azure AI Studio

部署至 Azure 		這組範本示範如何使用相依資源的 Microsoft Entra ID 驗證來設定 Azure AI Studio，例如 Azure AI 服務和 Azure 記憶體。
Azure Machine Learning 端對端安全設定

部署至 Azure 		這組 Bicep 範本示範如何在安全設定中設定 Azure Machine Learning 端對端。 此參考實作包括工作區、計算叢集、計算實例和附加的私人 AKS 叢集。
Azure Machine Learning 端對端安全設定 （舊版）

部署至 Azure 		這組 Bicep 範本示範如何在安全設定中設定 Azure Machine Learning 端對端。 此參考實作包括工作區、計算叢集、計算實例和附加的私人 AKS 叢集。
Azure Machine Learning 工作區

部署至 Azure 		此範本會建立新的 Azure Machine Learning 工作區，以及加密的記憶體帳戶、KeyVault 和 Applications Insights 記錄
使用多個數據集建立 AML 工作區 & 資料存放區

部署至 Azure 		此範本會建立具有多個數據集的 Azure Machine Learning 工作區，& 數據存放區。
建立具有私人IP位址的 AKS 計算目標

部署至 Azure 		此範本會在具有私人IP位址的指定 Azure Machine Learning 服務工作區中建立 AKS 計算目標。
建立 Azure Machine Learning 服務工作區

部署至 Azure 		此部署範本會指定 Azure Machine Learning 工作區及其相關聯的資源，包括 Azure Key Vault、Azure 儲存體、Azure Application Insights 和 Azure Container Registry。 此組態描述開始使用 Azure Machine Learning 所需的最少資源集。
建立 Azure Machine Learning 服務工作區 （CMK）

部署至 Azure 		此部署範本會指定如何使用加密密鑰，建立具有服務端加密的 Azure Machine Learning 工作區。
建立 Azure Machine Learning 服務工作區 （CMK）

部署至 Azure 		此部署範本會指定 Azure Machine Learning 工作區及其相關聯的資源，包括 Azure Key Vault、Azure 儲存體、Azure Application Insights 和 Azure Container Registry。 此範例示範如何使用客戶管理的加密密鑰來設定 Azure Machine Learning 進行加密。
建立 Azure Machine Learning 服務工作區 （舊版）

部署至 Azure 		此部署範本會指定 Azure Machine Learning 工作區及其相關聯的資源，包括 Azure Key Vault、Azure 儲存體、Azure Application Insights 和 Azure Container Registry。 此組態說明在網路隔離設定中開始使用 Azure Machine Learning 所需的資源集。
建立 Azure Machine Learning 服務工作區 （vnet）

部署至 Azure 		此部署範本會指定 Azure Machine Learning 工作區及其相關聯的資源，包括 Azure Key Vault、Azure 儲存體、Azure Application Insights 和 Azure Container Registry。 此組態說明在網路隔離設定中開始使用 Azure Machine Learning 所需的資源集。
使用受控虛擬網路部署安全的 Azure AI Studio

部署至 Azure 		此範本會建立安全的 Azure AI Studio 環境，並具有健全的網路和身分識別安全性限制。

Terraform （AzAPI 提供者） 資源定義

工作區資源類型可以使用目標作業來部署：

  • 資源群組

如需每個 API 版本中已變更屬性的清單，請參閱 變更記錄檔。

資源格式

若要建立 Microsoft.MachineLearningServices/workspaces 資源，請將下列 Terraform 新增至範本。

resource "azapi_resource" "symbolicname" {
  type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2022-12-01-preview"
  name = "string"
  identity = {
    type = "string"
    userAssignedIdentities = {
      {customized property} = {
      }
    }
  }
  kind = "string"
  location = "string"
  sku = {
    capacity = int
    family = "string"
    name = "string"
    size = "string"
    tier = "string"
  }
  tags = {
    {customized property} = "string"
  }
  body = jsonencode({
    properties = {
      allowPublicAccessWhenBehindVnet = bool
      applicationInsights = "string"
      containerRegistry = "string"
      description = "string"
      discoveryUrl = "string"
      encryption = {
        identity = {
          userAssignedIdentity = "string"
        }
        keyVaultProperties = {
          identityClientId = "string"
          keyIdentifier = "string"
          keyVaultArmId = "string"
        }
        status = "string"
      }
      featureStoreSettings = {
        allowRoleAssignmentsOnResourceGroupLevel = bool
        computeRuntime = {
          sparkRuntimeVersion = "string"
        }
        offlineStoreConnectionName = "string"
        onlineStoreConnectionName = "string"
      }
      friendlyName = "string"
      hbiWorkspace = bool
      imageBuildCompute = "string"
      keyVault = "string"
      primaryUserAssignedIdentity = "string"
      publicNetworkAccess = "string"
      serviceManagedResourcesSettings = {
        cosmosDb = {
          collectionsThroughput = int
        }
      }
      sharedPrivateLinkResources = [
        {
          name = "string"
          properties = {
            groupId = "string"
            privateLinkResourceId = "string"
            requestMessage = "string"
            status = "string"
          }
        }
      ]
      storageAccount = "string"
      systemDatastoresAuthMode = "string"
      v1LegacyMode = bool
    }
  })
}

屬性值

ComputeRuntimeDto

名字 描述 價值
sparkRuntimeVersion 字串

CosmosDbSettings

名字 描述 價值
collectionsThroughput cosmosdb 資料庫中集合的輸送量 int

EncryptionKeyVaultProperties

名字 描述 價值
identityClientId 未來使用 - 將用來存取金鑰保存庫之身分識別的用戶端識別碼。 字串
keyIdentifier 用來存取加密金鑰的金鑰保存庫 URI。 字串 （必要）
keyVaultArmId 客戶擁有加密金鑰所在之keyVault的ArmId。 字串 （必要）

EncryptionProperty

名字 描述 價值
身份 將用來存取金鑰保存庫以進行待用加密的身分識別。 IdentityForCmk
keyVaultProperties 客戶金鑰保存庫屬性。 EncryptionKeyVaultProperties （必要）
地位 指出是否為工作區啟用加密。 'Disabled'
'Enabled' （必要）

FeatureStoreSettings

名字 描述 價值
allowRoleAssignmentsOnResourceGroupLevel bool
computeRuntime ComputeRuntimeDto
offlineStoreConnectionName 字串
onlineStoreConnectionName 字串

IdentityForCmk

名字 描述 價值
userAssignedIdentity 將用來存取客戶受控密鑰保存庫之使用者指派身分識別的 ArmId 字串

ManagedServiceIdentity

名字 描述 價值
類型 受控服務識別的類型（允許 SystemAssigned 和 UserAssigned 類型）。 'None'
'SystemAssigned'
'SystemAssigned，UserAssigned'
'UserAssigned' （必要）
userAssignedIdentities 與資源相關聯的使用者指派身分識別集。 userAssignedIdentities 字典索引鍵的格式為 ARM 資源標識符：'/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/{identityName}。 字典值可以是要求中的空白物件 （{}）。 UserAssignedIdentities

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces

名字 描述 價值
身份 資源的身分識別。 ManagedServiceIdentity
類 字串
位置 指定資源的位置。 字串
名字 資源名稱 字串 （必要）
性能 機器學習工作區的屬性。 WorkspaceProperties
sku 工作區的 SKU。 Sku
標籤 資源標籤 標記名稱和值的字典。
類型 資源類型 “Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2022-12-01-preview”

ServiceManagedResourcesSettings

名字 描述 價值
cosmosDb 服務受控 cosmosdb 帳戶的設定。 CosmosDbSettings

SharedPrivateLinkResource

名字 描述 價值
名字 私人連結的唯一名稱。 字串
性能 資源屬性。 SharedPrivateLinkResourceProperty

SharedPrivateLinkResourceProperty

名字 描述 價值
groupId 私人鏈接資源群組識別碼。 字串
privateLinkResourceId 私人連結所連結的資源標識碼。 字串
requestMessage 要求訊息。 字串
地位 指出服務擁有者是否已核准/拒絕/移除連線。 「已核准」
'Disconnected'
'Pending'
'Rejected'
'Timeout'

Sku

名字 描述 價值
能力 如果 SKU 支援相應放大/縮小，則應該包含容量整數。 如果資源無法相應放大/縮小，可能會省略此專案。 int
家庭 如果服務有不同世代的硬體，針對相同的 SKU，則可以在這裡擷取。 字串
名字 SKU 的名稱。 例如 - P3。 通常是字母+數位碼 字串 （必要）
大小 SKU 大小。 當名稱欄位是階層和其他一些值的組合時，這會是獨立程序代碼。 字串
層 如果服務有一個以上的層級，但 PUT 上不需要此欄位，則資源提供者必須實作此字段。 'Basic'
'Free'
'Premium'
'Standard'

UserAssignedIdentities

名字 描述 價值

UserAssignedIdentity

名字 描述 價值

WorkspaceProperties

名字 描述 價值
allowPublicAccessWhenBehindVnet 旗標，指出是否要在 VNet 後方允許公用存取。 bool
applicationInsights 與此工作區相關聯的 Application Insights ARM 識別碼。 字串
containerRegistry 與此工作區相關聯的容器登錄ARM標識碼。 字串
描述 此工作區的描述。 字串
discoveryUrl 探索服務的 URL，用來識別機器學習實驗服務的區域端點 字串
加密 Azure ML 工作區的加密設定。 EncryptionProperty
featureStoreSettings 功能存放區類型工作區的設定。 FeatureStoreSettings
friendlyName 此工作區的易記名稱。 此名稱在可變動中 字串
hbiWorkspace 指示工作區中 HBI 數據的旗標，並減少服務所收集的診斷數據 bool
imageBuildCompute 映射組建的計算名稱 字串
keyVault 與此工作區相關聯的密鑰保存庫 ARM 識別碼。 建立工作區之後，就無法變更此專案 字串
primaryUserAssignedIdentity 使用者指派的識別資源標識符，代表工作區身分識別。 字串
publicNetworkAccess 是否允許來自公用網路的要求。 'Disabled'
'Enabled'
serviceManagedResourcesSettings 服務管理的資源設定。 ServiceManagedResourcesSettings
sharedPrivateLinkResources 此工作區中共用的私人鏈接資源清單。 SharedPrivateLinkResource[]
storageAccount 與此工作區相關聯的記憶體帳戶 ARM 識別碼。 建立工作區之後，就無法變更此專案 字串
systemDatastoresAuthMode 用於存取工作區系統數據存放區的驗證模式 字串
v1LegacyMode 啟用v1_legacy_mode可能會導致您無法使用 v2 API 所提供的功能。 bool

WorkspaceTags

名字 描述 價值