Mengelola registri Azure Pembelajaran Mesin

Entitas Azure Pembelajaran Mesin dapat dikelompokkan ke dalam dua kategori luas:

• Aset seperti model, lingkungan, komponen, dan himpunan data adalah entitas tahan lama yang agnostik ruang kerja. Misalnya, model dapat didaftarkan ke ruang kerja apa pun dan disebarkan ke titik akhir apa pun.
• Sumber daya seperti komputasi, pekerjaan, dan titik akhir adalah entitas sementara yang spesifik untuk ruang kerja. Misalnya, titik akhir online memiliki URI penilaian yang unik untuk instans tertentu di ruang kerja tertentu. Demikian pula, pekerjaan berjalan selama durasi yang diketahui dan menghasilkan log dan metrik setiap eksekusi.

Aset meminjamkan diri mereka untuk disimpan di repositori pusat dan digunakan di ruang kerja yang berbeda, mungkin di berbagai wilayah. Sumber daya khusus ruang kerja.

Registri Azure Pembelajaran Mesin memungkinkan Anda membuat dan menggunakan aset tersebut di ruang kerja yang berbeda. Registri mendukung replikasi multi-wilayah untuk akses latensi rendah ke aset, sehingga Anda dapat menggunakan aset di ruang kerja yang terletak di berbagai wilayah Azure. Membuat registri menyediakan sumber daya Azure yang diperlukan untuk memfasilitasi replikasi. Pertama, akun penyimpanan blob Azure di setiap wilayah yang didukung. Kedua, satu Azure Container Registry dengan replikasi diaktifkan ke setiap wilayah yang didukung.

Prasyarat

Sebelum mengikuti langkah-langkah dalam artikel ini, pastikan Anda memiliki prasyarat berikut:

• Azure CLI dan ekstensi ml ke Azure CLI. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menginstal, menyiapkan, dan menggunakan CLI (v2).

  Penting

  Contoh CLI dalam artikel ini mengasumsikan bahwa Anda menggunakan shell Bash (atau kompatibel). Misalnya, dari sistem Linux atau Subsistem Windows untuk Linux.

• Ruang kerja Azure Machine Learning. Jika Anda tidak memilikinya, gunakan langkah-langkah di Pasang, siapkan, dan gunakan CLI (v2) untuk membuatnya.

Bersiap untuk membuat registri

Anda perlu memutuskan informasi berikut dengan hati-hati sebelum melanjutkan untuk membuat registri:

Pilih nama

Pertimbangkan faktor-faktor berikut sebelum memilih nama.

• Registri dimaksudkan untuk memfasilitasi berbagi aset ML di seluruh tim dalam organisasi Anda di semua ruang kerja. Pilih nama yang mencerminkan cakupan berbagi. Nama tersebut akan membantu mengidentifikasi grup, divisi, atau organisasi Anda.
• Nama registri unik dengan organisasi Anda (penyewa Microsoft Entra). Misalnya, Anda dapat mengawali nama tim atau organisasi Anda dan menghindari nama generik.
• Nama registri tidak dapat diubah setelah dibuat karena digunakan dalam ID model, lingkungan, dan komponen yang direferensikan dalam kode.
  • Panjangnya bisa 2-32 karakter.
  • Alfanumerik, garis bawah, tanda hubung diizinkan. Tidak ada karakter khusus lainnya. Tidak ada spasi - nama registri adalah bagian dari model, lingkungan, dan ID komponen yang dapat direferensikan dalam kode.
  • Nama dapat berisi garis bawah atau tanda hubung tetapi tidak dapat dimulai dengan garis bawah atau tanda hubung. Perlu dimulai dengan alfanumerik.

Pilih wilayah Azure

Registri memungkinkan berbagi aset di seluruh ruang kerja. Untuk melakukannya, registri mereplikasi konten di beberapa wilayah Azure. Anda perlu menentukan daftar wilayah yang didukung registri saat membuat registri. Buat daftar semua wilayah tempat Anda memiliki ruang kerja hari ini dan rencanakan untuk ditambahkan dalam waktu dekat. Daftar ini adalah sekumpulan wilayah yang baik untuk memulai. Saat membuat registri, Anda menentukan wilayah utama dan sekumpulan wilayah lain. Wilayah utama tidak dapat diubah setelah pembuatan registri, tetapi wilayah lain dapat diperbarui di titik selanjutnya.

Periksa izin

Pastikan Anda adalah "Pemilik" atau "Kontributor" dari grup langganan atau sumber daya tempat Anda berencana membuat registri. Jika Anda tidak memiliki salah satu peran bawaan ini, tinjau bagian tentang izin hingga akhir artikel ini.

Membuat registri

name: DemoRegistry1
tags:
  description: Basic registry with one primary region and to additional regions
  foo: bar
location: eastus
replication_locations:
  - location: eastus
  - location: eastus2
  - location: westus

az account get-access-token 

{
    "access_token": "YOUR-ACCESS-TOKEN",
    "expiresOn": "<expiration-time>",
    "subscription": "<subscription-id>",
    "tenant": "your-tenant-id",
    "tokenType": "Bearer"
}

curl -X PUT https://management.azure.com/subscriptions/<your-subscription-id>/resourceGroups/<your-resource-group>/providers/Microsoft.MachineLearningServices/registries/reg-from-rest?api-version=2024-04-01 -H "Authorization:Bearer <YOUR-ACCESS-TOKEN>" -H 'Content-Type: application/json' -d ' 
{
    "properties":
    {
        "regionDetails": 
        [
            {
                "location": "eastus",
                "storageAccountDetails":
                [
                    {
                        "systemCreatedStorageAccount": 
                        {
                            "storageAccountType": "Standard_LRS"
                        }
                    }
                ],
                "acrDetails": 
                [
                    {
                        "systemCreatedAcrAccount":
                        {
                            "acrAccountSku": "Premium"
                        }
                    }
                ]
            }
        ]
    },
    "identity": {
        "type": "SystemAssigned"
        },
    "location": "eastus"
}
'

Tentukan jenis akun penyimpanan dan SKU (opsional)

Penyimpanan Azure menawarkan beberapa jenis akun penyimpanan dengan fitur dan harga yang berbeda. Untuk informasi selengkapnya, lihat artikel Jenis akun penyimpanan. Setelah Anda mengidentifikasi SKU akun penyimpanan optimal yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda, temukan nilai untuk jenis SKU yang sesuai. Dalam file YAML, gunakan jenis SKU yang Anda pilih sebagai nilai storage_account_type bidang . Bidang ini berada di bawah masing-masing location dalam replication_locations daftar.

Selanjutnya, putuskan apakah Anda ingin menggunakan akun penyimpanan Azure Blob atau Azure Data Lake Storage Gen2. Untuk membuat Azure Data Lake Storage Gen2, atur storage_account_hns ke true. Untuk membuat Azure Blob Storage, atur storage_account_hns ke false. Bidang storage_account_hns berada di bawah masing-masing location dalam replication_locations daftar.

Contoh file YAML berikut menunjukkan konfigurasi penyimpanan tingkat lanjut ini:

name: DemoRegistry2
tags:
  description: Registry with additional configuration for storage accounts
  foo: bar
location: eastus
replication_locations:
  - location: eastus
    storage_config:
      storage_account_hns: False
      storage_account_type: Standard_LRS
  - location: eastus2
    storage_config:
      storage_account_hns: False
      storage_account_type: Standard_LRS
  - location: westus
    storage_config:
      storage_account_hns: False
      storage_account_type: Standard_LRS

Menambahkan pengguna ke registri

Putuskan apakah Anda ingin mengizinkan pengguna untuk hanya menggunakan aset (model, lingkungan, dan komponen) dari registri atau keduanya menggunakan dan membuat aset di registri. Tinjau langkah-langkah untuk menetapkan peran jika Anda tidak terbiasa cara mengelola izin menggunakan kontrol akses berbasis peran Azure.

Mengizinkan pengguna menggunakan aset dari registri

Untuk mengizinkan pengguna hanya membaca aset, Anda dapat memberi pengguna peran Pembaca bawaan. Jika Anda tidak ingin menggunakan peran bawaan, buat peran kustom dengan izin berikut

Mengizinkan pengguna untuk membuat dan menggunakan aset dari registri

Untuk mengizinkan pengguna membaca dan membuat atau menghapus aset, berikan izin tulis berikut selain izin baca sebelumnya.

Mengizinkan pengguna untuk membuat dan mengelola registri

Untuk memungkinkan pengguna membuat, memperbarui, dan menghapus registri, beri mereka peran Kontributor atau Pemilik bawaan. Jika Anda tidak ingin menggunakan peran bawaan, buat peran kustom dengan izin berikut, selain semua izin di atas untuk membaca, membuat, dan menghapus aset dalam registri.

Konten terkait

• Pelajari cara berbagi model, komponen, dan lingkungan di seluruh ruang kerja dengan registri
• Isolasi jaringan dengan registri