GitHub 上的 Microsoft AI:範例、參考架構和最佳做法 Azure Machine Learning SDK for Python Azure Machine Learning Python SDK 筆記本。 示範 Azure 機器學習 Python SDK 的範例筆記本 GitHub 存放庫。 使用Azure 機器學習 CLI 定型 R 模型 (v2)
GitHub 是用于版本控制、协作和 CI/CD 工作流的代码托管平台。 Azure Arc 是一个使用 Azure 资源管理器来管理 Azure 资源和本地资源的平台。 这些资源可以包括虚拟机、Kubernetes 群集和数据库。 Kubernetes 是一个开源系统,您可将其用于自动化容器化应用程序的部署、缩放和管理。 Azure Data Lake Storage 是与Hado...
Azure 機器學習 Python SDK 筆記本。 示範 Azure 機器學習 Python SDK 的範例筆記本 GitHub 存放庫。 使用Azure ML CLI 定型 R 模型 (v2) Azure AI 平臺供應專案 以下是您可以用來開發 AI 解決方案以符合您需求的 Azure 技術、平台和服務明細。 Azure Machine Learning ...
Azure Architecture CenterMicrosoft patterns & practiceshttps://aka.ms/architectureLegal NoticesMicrosoft and any contributors grant you a license to the Microsoft documentation and other content in this repository under the Creative Commons Attribution 4.0 International Public License, see the LICENSE file,...
https://github.com:443, git://github.com:9418 示例GitOps 存储库托管在 GitHub 上。 配置代理需要连接到指定的任何 git 终结点。 https://login.microsoftonline.com:443 提取和更新 Azure 资源管理器令牌所需的终结点。 https://azurearcfork8s.azurecr.io:443 拉取Azure Arc 代理的容器映像所需的终结点...
Sample implementations for cloud design patterns found in the Azure Architecture Center. - mspnp/cloud-design-patterns
手动安装:可以使用 Windows Admin Center 或手动执行一组步骤,为环境中的一个或多个 Windows 或 Linux 计算机启用 Azure Arc 的服务器。 使用脚本进行安装:可以通过运行从 Azure 门户下载的模板脚本来执行自动代理安装。 使用服务主体大规模连接计算机:若要大规模载入,请使用服务主体并通过组织现有自动化进行部署。 使...
Med hundratals referensarkitekturer i Azure Architecture Center hittar du designprinciper och GitHub-värdbaserade kodexempel som passar appens syfte och unika kontext. Kom igång: Bläddra i referensarkitekturer Se en referensimplementering Video container Under...
With hundreds of reference architectures in the Azure Architecture Center, you’ll find design principles and GitHub-hosted code samples that serve your app’s purpose and unique context. Get started: Browse reference architectures See a reference implementation Video container Maintain...
Global and Geo-Distributed Architecture Cloud computing quickly scales and has endless capacity. Cloud scale can be explained as looking on a computer screen. Look from afar and you see a clear and smooth picture; when you take a closer look, you notice the image on the screen is comprised ...