在托管虚拟网络中使用托管计算

• 配置为使用托管虚拟网络的 Azure 机器学习工作区。

• Azure CLI 和 Azure CLI 的 ml 扩展。 有关详细信息，请参阅安装、设置和使用 CLI (v2)。

  提示

  Azure 机器学习托管虚拟网络于 2023 年 5 月 23 日推出。 如果你的 ml 扩展版本较旧，则可能需要进行更新，以便顺利完成本文中的示例。 若要更新扩展，请使用以下 Azure CLI 命令：

  az extension update -n ml
  

• 本文中的 CLI 示例假定你使用的是 Bash（或兼容的）shell。 例如，从 Linux 系统或者适用于 Linux 的 Windows 子系统。

• 本文中的 Azure CLI 示例使用 ws 表示工作区的名称，并使用 rg 表示资源组的名称。 将命令用于 Azure 订阅时，请根据需要更改这些值。

• 配置为使用托管虚拟网络的 Azure 机器学习工作区。

• Azure 机器学习 Python SDK v2。 有关 SDK 的详细信息，请参阅安装适用于 Azure 机器学习的 Python SDK v2。

  提示

  Azure 机器学习托管虚拟网络于 2023 年 5 月 23 日推出。 如果你安装的 SDK 版本较旧，则可能需要进行更新，以便顺利完成本文中的示例。 使用以下命令更新 SDK：

  pip install --upgrade azure-ai-ml azure-identity
  

• 本文中的示例假定代码以以下 Python 开头。 此代码导入使用托管虚拟网络创建工作区时所需的类，为 Azure 订阅和资源组设置变量，并创建 ml_client：

  from azure.ai.ml import MLClient
  from azure.ai.ml.entities import (
      Workspace,
      ManagedNetwork,
      IsolationMode,
      ServiceTagDestination,
      PrivateEndpointDestination,
      FqdnDestination
  )
  from azure.identity import DefaultAzureCredential
  
  # Replace with the values for your Azure subscription and resource group.
  subscription_id = "<SUBSCRIPTION_ID>"
  resource_group = "<RESOURCE_GROUP>"
  workspace_name = "<WORKSPACE_NAME>"
  
  # get a handle to the subscription
  ml_client = MLClient(
      workspace_name=workspace_name,
      subscription_id=subscription_id,
      resource_group_name=resource_group,
      credential=DefaultAzureCredential()
  )
  

• 配置为使用托管虚拟网络的 Azure 机器学习工作区。

若要创建没有公共 IP 的计算群集，请使用以下命令：

az ml compute create --name cpu-cluster --resource-group rg --workspace-name ws --type AmlCompute --set enable_node_public_ip=False

若要创建没有公共 IP 的计算实例，请使用以下命令：

az ml compute create --name myci --resource-group rg --workspace-name ws --type ComputeInstance --set enable_node_public_ip=False

以下 Python SDK 示例演示如何创建没有公共 IP 的计算群集和计算实例：

from azure.ai.ml.entities import AmlCompute

# Create a compute cluster
compute_cluster = AmlCompute(
    name="mycomputecluster",
    size="STANDARD_D2_V2",
    min_instances=0,
    max_instances=4,
    enable_node_public_ip=False
)
ml_client.begin_create_or_update(entity=compute_cluster)

# Create a compute instance
from azure.ai.ml.entities import ComputeInstance

compute_instance = ComputeInstance(
    name="mycomputeinstance",
    size="STANDARD_DS3_V2",
    enable_node_public_ip=False
)
ml_client.begin_create_or_update(compute_instance)

无法在 Azure 门户创建计算群集或计算实例。 请改用以下步骤在 Azure 机器学习工作室创建计算：

1. 在工作室上，选择工作区。

2. 在左侧导航栏中选择“计算”页面。

3. 在计算实例或计算群集的导航栏中选择“+ 新建”。

4. 配置所需的 VM 大小和配置，然后选择“下一步”，直到到达以下页面：

   • 对于“计算群集”，请使用“高级设置”页并选择“无公共 IP”选项以删除公共 IP 地址。

     

   • 对于“计算实例”，请使用“安全”页并选择“无公共 IP”选项以删除公共 IP 地址。

     

5. 继续创建计算资源。