Les modèles de démarrage rapide Azure sont actuellement disponibles en anglais.
This set of Bicep templates demonstrates how to set up Azure Machine Learning end-to-end in a secure set up. This reference implementation includes the Workspace, a compute cluster, compute instance and attached private AKS cluster.
Ce modèle ARM (Azure Resource Manager) a été créé par un membre de la communauté et non par Microsoft. Chaque modèle ARM vous est concédé sous licence sous un contrat de licence par son propriétaire, et non par Microsoft. Microsoft ne peut pas être tenu responsable des modèles ARM fournis et concédés sous licence par les membres de la communauté, ni ne vérifie leur sécurité, leur compatibilité ou leurs performances. Les modèles ARM de la communauté ne sont pris en charge par aucun programme ou service de support Microsoft. Ils sont rendus disponibles EN L'ÉTAT sans garantie d'aucune sorte.
Paramètres
| Nom du paramètre | Description |
|---|---|
| prefix | Prefix for all resource names. |
| location | Azure region used for the deployment of all resources. |
| tags | Set of tags to apply to all resources. |
| vnetAddressPrefix | Virtual network address prefix |
| trainingSubnetPrefix | Training subnet address prefix |
| scoringSubnetPrefix | Scoring subnet address prefix |
| azureBastionSubnetPrefix | Bastion subnet address prefix |
| deployJumphost | Deploy a Bastion jumphost to access the network-isolated environment? |
| dsvmJumpboxUsername | Jumphost virtual machine username |
| dsvmJumpboxPassword | Jumphost virtual machine password |
| amlComputePublicIp | Enable public IP for Azure Machine Learning compute nodes |
Utiliser le modèle
PowerShell
New-AzResourceGroup -Name <resource-group-name> -Location <resource-group-location> #use this command when you need to create a new resource group for your deploymentInstaller et configurer Azure PowerShell
New-AzResourceGroupDeployment -ResourceGroupName <resource-group-name> -TemplateUri https://raw.githubusercontent.com/Azure/azure-quickstart-templates/master/quickstarts/microsoft.machinelearningservices/machine-learning-end-to-end-secure/azuredeploy.json
Ligne de commande
az group create --name <resource-group-name> --location <resource-group-location> #use this command when you need to create a new resource group for your deploymentInstaller et configurer l'interface de ligne de commande multiplateforme Azure
az group deployment create --resource-group <my-resource-group> --template-uri https://raw.githubusercontent.com/Azure/azure-quickstart-templates/master/quickstarts/microsoft.machinelearningservices/machine-learning-end-to-end-secure/azuredeploy.json