Azure 机器学习 - 如何使用模板创建安全工作区

Azure 虚拟网络。以下资源在此 VNet 后面进行保护：
- Azure 机器学习工作区
  - Azure 机器学习计算实例
  - Azure 机器学习计算群集
- Azure 存储帐户
- Azure Key Vault
- Azure Application Insights
- Azure 容器注册表
- Azure Bastion 主机
- Azure 机器学习虚拟机 (Data Science Virtual Machine)
- Bicep 模板还会创建 Azure Kubernetes 服务群集，并为其创建单独的资源组。

I Azure 机器学习 - 如何使用模板创建安全工作区-LMLPHP

先决条件

在使用本文中的步骤之前，必须有一个 Azure 订阅。如果还没有 Azure 订阅，可以创建一个免费帐户。

还必须具有 Bash 或 Azure PowerShell 命令行。

若要安装命令行工具，请参阅设置 Bicep 开发和部署环境。
本文中使用的 Bicep 模板位于 https://github.com/Azure/azure-quickstart-templates/blob/master/quickstarts/microsoft.machinelearningservices/machine-learning-end-to-end-secure。使用以下命令将 GitHub 存储库克隆到开发环境：
```
git clone https://github.com/Azure/azure-quickstart-templates
cd azure-quickstart-templates/quickstarts/microsoft.machinelearningservices/machine-learning-end-to-end-secure
```

本文中使用的 Terraform 模板文件位于 https://github.com/Azure/terraform/tree/master/quickstart/201-machine-learning-moderately-secure。若要在本地克隆存储库并将目录更改为模板文件所在的位置，请从命令行使用以下命令：

```
git clone https://github.com/Azure/terraform
cd terraform/quickstart/201-machine-learning-moderately-secure
```

了解模板

[Bicep]
[Terraform]

Bicep 模板由 main.bicep 和 modules 子目录中的 .bicep 文件组成。下表描述了每个文件负责的内容：

若要更新 API 版本，请查找资源类型的 Microsoft.MachineLearningServices/<resource> 条目，并将其更新为最新版本。以下示例显示 Azure 机器学习工作区的一个条目，该工作区使用 API 版本 2022-05-01：

resource machineLearning 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2022-05-01' = {

该模板由多个文件组成。下表描述了每个文件负责的内容：

配置模板

[Bicep]
[Terraform]

要运行 Bicep 模板，请使用 main.bicep 文件所在的 machine-learning-end-to-end-secure 中的以下命令：

若要创建新的 Azure 资源组，请使用以下命令。将 exampleRG 替换为资源组名称，将 eastus 替换为要使用的 Azure 区域：
- [Azure CLI]
- [Azure PowerShell]
```
az group create --name exampleRG --location eastus
```
```
New-AzResourceGroup -Name exampleRG -Location eastus
```

若要运行模板，请使用以下命令。将 prefix 替换为唯一前缀。创建 Azure 机器学习所需的 Azure 资源时，将使用该前缀。将 securepassword 替换为跳转盒的安全密码。该密码用于跳转盒的登录帐户（以下示例中的 azureadmin）：

提示

prefix 必须为 5 个或更少字符。它不能全为数字或包含以下字符：~ ! @ # $ % ^ & * ( ) = + _ [ ] { } \ | ; : . ' " , < > / ?。

[Azure CLI]
[Azure PowerShell]

az deployment group create \
    --resource-group exampleRG \
    --template-file main.bicep \
    --parameters \
    prefix=prefix \
    dsvmJumpboxUsername=azureadmin \
    dsvmJumpboxPassword=securepassword

$dsvmPassword = ConvertTo-SecureString "mysecurepassword" -AsPlainText -Force
New-AzResourceGroupDeployment -ResourceGroupName exampleRG `
    -TemplateFile ./main.bicep `
    -prefix "prefix" `
    -dsvmJumpboxUsername "azureadmin" `
    -dsvmJumpboxPassword $dsvmPassword

要运行 Terraform 模板，请使用模板文件所在的 201-machine-learning-moderately-secure 目录中的以下命令：

若要初始化目录以使用 Terraform，请执行以下命令：
```
terraform init
```
若要创建配置，请使用以下命令。使用 -var 参数设置模板使用的变量的值。有关变量的完整列表，请参阅 variables.tf 文件：
```
terraform plan \
    -var name=myworkspace \
    -var environment=dev \
    -var location=westus \
    -var dsvm_name=jumpbox \
    -var dsvm_host_password=secure_password \
    -out azureml.tfplan
```
此命令完成后，配置将显示在终端中。若要再次显示，请使用 terraform show azureml.tfplan 命令。
若要运行模板并将保存的配置应用于 Azure 订阅，请使用以下命令：
```
terraform apply azureml.tfplan
```
处理模板时会显示进度。

连接到工作区

模板完成后，使用以下步骤连接到 DSVM：

从 Azure 门户中，选择与模板一起使用的 Azure 资源组。然后，选择模板创建的 Data Science Virtual Machine。如果在查找时遇到问题，请使用筛选器部分来筛选虚拟机的类型。

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从虚拟机的“概述”部分中，选择“连接”，然后从下拉列表中选择“Bastion”。

Azure 机器学习 - 如何使用模板创建安全工作区-LMLPHP

出现提示时，提供配置模板时指定的用户名和密码，然后选择“连接”。

重要

首次连接到 DSVM 桌面时，将打开 PowerShell 窗口并开始运行脚本。在继续执行下一步之前，请允许此操作完成。
从 DSVM 桌面启动 Microsoft Edge，并输入 https://ml.azure.com 作为地址。登录到 Azure 订阅，然后选择模板创建的工作区。将显示工作区工作室。

疑难解答

错误：Windows 计算机名的长度不能超过 15 个字符，并且不能全为数字或包含以下字符

当 DSVM 跳转框的名称大于 15 个字符或包含以下字符之一时，可能会发生此错误：~ ! @ # $ % ^ & * ( ) = + _ [ ] { } \ | ; : . ' " , < > / ?。

使用 Bicep 模板时，将使用提供给模板的前缀值以编程方式生成跳转盒名称。为了确保名称不超过 15 个字符或包含任何无效字符，请使用不超过 5 个字符的前缀，并且不要在前缀中使用以下任何字符：~ ! @ # $ % ^ & * ( ) = + _ [ ] { } \ | ; : . ' " , < > / ?。

使用 Terraform 模板时，将使用 dsvm_name 参数传递跳转盒名称。为了避免此错误，请使用不超过 15 个字符的名称，并且名称中不要包含以下任何字符：~ ! @ # $ % ^ & * ( ) = + _ [ ] { } \ | ; : . ' " , < > / ?。

TechLead KrisChang