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Saiba quais recursos do Azure Machine Learning estão disponíveis nas regiões do Azure Governamental, Azure Alemanha e Microsoft Azure operado pela 21Vianet.
Na lista de regiões globais do Azure, há várias regiões que atendem a mercados específicos além das regiões de nuvens pública. Por exemplo, as regiões do Azure Governamental e Azure operado pela 21Vianet. O Azure Machine Learning está implantado nas seguintes regiões, além das regiões de nuvens públicas:
- Regiões do Azure Government EUA – Arizona e EUA – Virgínia.
- Região do Azure operado pela 21Vianet China-Leste-2.
O Azure Machine Learning ainda está em desenvolvimento em Regiões de air-gap.
Para a região Norte da Itália, o Application Insights só estará disponível a partir de 12/12/2023, sem a lista de permissões. Os seguintes serviços serão afetados até essa data: – Agendamento do trabalho – Repositório de recursos – Monitoramento de modelo – Importação de dados
As informações no restante deste documento fornecem informações sobre quais recursos do Azure Machine Learning estão disponíveis nessas regiões, juntamente com informações específicas da região sobre como usar esses recursos.
Azure Governamental
Catálogo de modelos no USGOV - Virgínia e Arizona
| Nome do modelo | Inferência MaaP | Lote habilitado | Implantação padrão (inferência de computação sem servidor) | Implantação padrão (ajuste fino) |
|---|---|---|---|---|
| ALLaM-2-7b-instruct | maap-inference | |||
| Aurora | maap-inference | |||
| AutoML-Image-Classification | maap-inference | batch-enabled | ||
| AutoML-Image-Instance-Segmentation | maap-inference | batch-enabled | ||
| AutoML-Image-Object-Detection | maap-inference | batch-enabled | ||
| bert_base_cased | maap-inference | batch-enabled | ||
| bert-base-uncased | maap-inference | batch-enabled | ||
| bert-large-cased | maap-inference | batch-enabled | ||
| bert-large-uncased | maap-inference | batch-enabled | ||
| BiomedCLIP-PubMedBERT_256-vit_base_patch16_224 | maap-inference | batch-enabled | ||
| bytetrack_yolox_x_crowdhuman_mot17-private-half | maap-inference | batch-enabled | ||
| camembert-base | maap-inference | batch-enabled | ||
| CodeLlama-13b-hf | maap-inference | batch-enabled | ||
| CodeLlama-13b-Instruct-hf | maap-inference | batch-enabled | ||
| CodeLlama-13b-Python-hf | maap-inference | batch-enabled | ||
| CodeLlama-34b-hf | maap-inference | batch-enabled | ||
| CodeLlama-34b-Instruct-hf | maap-inference | batch-enabled | ||
| CodeLlama-34b-Python-hf | maap-inference | batch-enabled | ||
| CodeLlama-70b-hf | maap-inference | |||
| CodeLlama-70b-Instruct-hf | maap-inference | |||
| CodeLlama-70b-Python-hf | maap-inference | |||
| CodeLlama-7b-hf | maap-inference | batch-enabled | ||
| CodeLlama-7b-Instruct-hf | maap-inference | batch-enabled | ||
| CodeLlama-7b-Python-hf | maap-inference | batch-enabled | ||
| compvis-stable-diffusion-v1-4 | maap-inference | batch-enabled | ||
| CxrReportGen maap-inference | batch-enabled | |||
| databricks-dolly-v2-12b | maap-inference | batch-enabled | ||
| Deci-DeciCoder-1b | maap-inference | batch-enabled | ||
| deci-decidiffusion-v1-0 | maap-inference | batch-enabled | ||
| Deci-DeciLM-7B | maap-inference | batch-enabled | ||
| Deci-DeciLM-7B-instruct | maap-inference | batch-enabled | ||
| deepset-minilm-uncased-squad2 | maap-inference | batch-enabled | ||
| deepset-roberta-base-squad2 | maap-inference | batch-enabled | ||
| distilbert-base-cased | maap-inference | batch-enabled | ||
| distilbert-base-cased-tiled-squad | maap-inference | batch-enabled | ||
| distilbert-base-uncased | maap-inference | batch-enabled | ||
| distilbert-base-uncased-distilled-squad | maap-inference | batch-enabled | ||
| distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english | maap-inference | batch-enabled | ||
| distilgpt2 | maap-inference | batch-enabled | ||
| distilroberta-base | maap-inference | batch-enabled | ||
| facebook-bart-large-cnn | maap-inference | batch-enabled | ||
| facebook-deit-base-patch16-224 | maap-inference | batch-enabled | ||
| facebook-dinov2-base-imagenet1k-1-layer | maap-inference | batch-enabled | ||
| Facebook-DinoV2-Image-Embeddings-ViT-Base | maap-inference | batch-enabled | ||
| Facebook-DinoV2-Image-Embeddings-ViT-Giant | maap-inference | batch-enabled | ||
| facebook-sam-vit-base | maap-inference | batch-enabled | ||
| facebook-sam-vit-huge | maap-inference | batch-enabled | ||
| facebook-sam-vit-large | maap-inference | batch-enabled | ||
| financial-reports-analysis | maap-inference | batch-enabled | ||
| finiteautomata-bertweet-base-sentiment-analysis | maap-inference | batch-enabled | ||
| google-vit-base-patch16-224 | maap-inference | batch-enabled | ||
| Jean-Baptiste-camembert-ner | maap-inference | batch-enabled | ||
| Llama-2-13b | maap-inference | batch-enabled | maas-inference | maas-finetuning |
| Llama-2-13b-chat | maap-inference | maas-inference | ||
| Llama-2-70b | maap-inference | batch-enabled | maas-inference | maas-finetuning |
| Llama-2-70b-chat | maap-inference | maas-inference | ||
| Llama-2-7b maap-inference | batch-enabled | maas-inference | maas-finetuning | |
| Llama-2-7b-chat | maap-inference | maas-inference | ||
| Llama-3.2-11B-Vision-Instruct | maap-inference | maas-inference | ||
| Llama-3.2-1B | maap-inference | |||
| Llama-3.2-1B-Instruct | maap-inference | |||
| Llama-3.2-3B | maap-inference | |||
| Llama-3.2-3B-Instruct | maap-inference | |||
| Llama-3.2-90B-Vision-Instruct | maap-inference | maas-inference | ||
| Llama-Guard-3-11B-Vision | maap-inference | |||
| Llama-Guard-3-1B | maap-inference | |||
| Llama-Guard-3-8B | maap-inference | |||
| MatterSim | maap-inference | |||
| MedImageInsight | maap-inference | batch-enabled | ||
| MedImageParse | maap-inference | batch-enabled | ||
| Meta-Llama-3-70B | maap-inference | |||
| Meta-Llama-3-70B-Instruct | maap-inference | maas-inference | ||
| Meta-Llama-3-8B maap-inference | ||||
| Meta-Llama-3-8B-Instruct | maap-inference | maas-inference | ||
| Meta-Llama-3.1-70B | maap-inference | |||
| Meta-Llama-3.1-70B-Instruct | maap-inference | maas-inference | maas-finetuning | |
| Meta-Llama-3.1-8B | maap-inference | |||
| Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | maap-inference | maas-inference | maas-finetuning | |
| microsoft-beit-base-patch16-224-pt22k-ft22k | maap-inference | batch-enabled | ||
| microsoft-deberta-base | maap-inference | batch-enabled | ||
| microsoft-deberta-base-mnli | maap-inference | batch-enabled | ||
| microsoft-deberta-large | maap-inference | batch-enabled | ||
| microsoft-deberta-large-mnli | maap-inference | batch-enabled | ||
| microsoft-deberta-xlarge | maap-inference | batch-enabled | ||
| microsoft-llava-med-v1.5-mistral-7b | maap-inference | batch-enabled | ||
| microsoft-rad-dino | maap-inference | batch-enabled | ||
| microsoft-swinv2-base-patch4-window12-192-22k | maap-inference | batch-enabled | ||
| mistral-community-Mixtral-8x22B-v0-1 | maap-inference | |||
| mistralai-Mistral-7B-Instruct-v0-2 | maap-inference | |||
| mistralai-Mistral-7B-Instruct-v01 | maap-inference | |||
| mistralai-Mistral-7B-v01 maap-inference | batch-enabled | |||
| mistralai-Mixtral-8x22B-Instruct-v0-1 | maap-inference | |||
| mistralai-Mixtral-8x22B-v0-1 | maap-inference | |||
| mistralai-Mixtral-8x7B-Instruct-v01 | maap-inference | |||
| mistralai-Mixtral-8x7B-v01 | maap-inference | |||
| mmd-3x-deformable-detr_refine_twostage_r50_16xb2-50e_coco | maap-inference | batch-enabled | ||
| mmd-3x-mask-rcnn_swin-t-p4-w7_fpn_1x_coco | maap-inference | batch-enabled | ||
| mmd-3x-sparse-rcnn_r101_fpn_300-proposals_crop-ms-480-800-3x_coco | maap-inference | batch-enabled | ||
| mmd-3x-sparse-rcnn_r50_fpn_300-proposals_crop-ms-480-800-3x_coco | maap-inference | batch-enabled | ||
| mmd-3x-vfnet_r50-mdconv-c3-c5_fpn_ms-2x_coco | maap-inference | batch-enabled | ||
| mmd-3x-vfnet_x101-64x4d-mdconv-c3-c5_fpn_ms-2x_coco | maap-inference | batch-enabled | ||
| mmd-3x-yolof_r50_c5_8x8_1x_coco | maap-inference | batch-enabled | ||
| mmeft | maap-inference | batch-enabled | ||
| Muse | maap-inference | |||
| ocsort_yolox_x_crowdhuman_mot17-private-half | maap-inference | batch-enabled | ||
| Phi-3-medium instruct (128k) | maap-inference | maas-inference | maas-finetuning | |
| Phi-3-medium instruct (4k) | maap-inference | maas-inference | maas-finetuning | |
| Phi-3-mini instruct (128k) | maap-inference | maas-inference | maas-finetuning | |
| Phi-3-mini instruct (4k) | maap-inference | maas-inference | maas-finetuning | |
| Phi-3-small instruct (128k) | maap-inference | maas-inference | ||
| Phi-3-small instruct (8k) | maap-inference | maas-inference | ||
| Phi-3-vision-128k-instruct | maap-inference | |||
| Phi-3.5-mini instruct (128k) | maap-inference | maas-inference | maas-finetuning | |
| Phi-3.5-MoE instruct (128k) | maap-inference | maas-inference | maas-finetuning | |
| Phi-3.5-vision instruct (128k) | maap-inference | maas-inference | ||
| Phi-4 maap-inference | maas-inference | |||
| Prism maap-inference | batch-enabled | |||
| projecte-aina-aguila-7b | maap-inference | |||
| projecte-aina-FLOR-1-3B | maap-inference | |||
| projecte-aina-FLOR-1-3B-Instructed | maap-inference | |||
| projecte-aina-FLOR-6-3B | maap-inference | |||
| projecte-aina-FLOR-6-3B-Instructed | maap-inference | |||
| Prompt-Guard-86M | maap-inference | |||
| Prov-GigaPath | maap-inference | batch-enabled | ||
| roberta-base | maap-inference | batch-enabled | ||
| roberta-base-openai-detector | maap-inference | batch-enabled | ||
| roberta-large | maap-inference | batch-enabled | ||
| roberta-large-mnli | maap-inference | batch-enabled | ||
| roberta-large-openai-detector | maap-inference | batch-enabled | ||
| runwayml-stable-diffusion-inpainting | maap-inference | batch-enabled | ||
| runwayml-stable-diffusion-v1-5 | maap-inference | batch-enabled | ||
| Salesforce-BLIP-2-opt-2-7b-image-to-text | maap-inference | batch-enabled | ||
| Salesforce-BLIP-2-opt-2-7b-vqa | maap-inference | batch-enabled | ||
| Salesforce-BLIP-image-captioning-base | maap-inference | batch-enabled | ||
| Salesforce-BLIP-vqa-base | maap-inference | batch-enabled | ||
| snowflake-arctic-base | maap-inference | |||
| snowflake-arctic-instruct | maap-inference | |||
| sshleifer-distilbart-cnn-12-6 | maap-inference | batch-enabled | ||
| stabilityai-stable-diffusion-2-1 | maap-inference | batch-enabled | ||
| stabilityai-stable-diffusion-2-inpainting | maap-inference | batch-enabled | ||
| stabilityai-stable-diffusion-xl-base-1-0 | maap-inference | batch-enabled | ||
| stabilityai-stable-diffusion-xl-refiner-1-0 | maap-inference | batch-enabled | ||
| supply-chain-trade-regulations | maap-inference | batch-enabled | ||
| t5-base | maap-inference | batch-enabled | ||
| t5-large | maap-inference | batch-enabled | ||
| t5-small | maap-inference | batch-enabled | ||
| TamGen | maap-inference | |||
| tiiuae-falcon-40b | maap-inference | batch-enabled | ||
| tiiuae-falcon-7b | maap-inference | batch-enabled | ||
| Virchow | maap-inference | batch-enabled | ||
| Virchow2 | maap-inference | batch-enabled |
Modelos do Azure OpenAI no Catálogo de Modelos no USGOV - Virgínia e Arizona
| Nome do modelo | Implantação do Azure OpenAI | Inferência MaaP | Lote habilitado | MaaS (inferência de computação sem servidor) |
|---|---|---|---|---|
| gpt-35-turbo | aoai-deployment | |||
| gpt-4 | aoai-deployment | |||
| OpenAI GPT-4o mini | aoai-deployment | |||
| OpenAI GPT-4o | aoai-deployment | |||
| Incorporação de texto 3 da OpenAI (grande) | aoai-deployment | |||
| OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-vit-base-patch32 | maap-inference | batch-enabled | ||
| OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-ViT-Large-Patch14-336 | maap-inference | batch-enabled | ||
| openai-clip-vit-base-patch32 | maap-inference | batch-enabled | ||
| openai-clip-vit-large-patch14 | maap-inference | batch-enabled | ||
| openai-whisper-large | maap-inference | batch-enabled | ||
| openai-whisper-large-v3 | maap-inference | batch-enabled | ||
| text-embedding-ada-002 | aoai-deployment | |||
| gpt2 | maap-inference | batch-enabled | ||
| gpt2-large | maap-inference | batch-enabled | ||
| gpt2-medium | maap-inference | batch-enabled |
Recursos do Azure Machine Learning
| Recurso | Status da nuvem pública | EUA – Virgínia | EUA – Arizona |
|---|---|---|---|
| Aprendizado de máquina automatizado | |||
| Criar e executar experimentos em notebooks | GA | SIM | SIM |
| Criar e executar experimentos na experiência Web do estúdio | Visualização Pública | SIM | SIM |
| Recursos de previsão líderes do setor | GA | SIM | SIM |
| Suporte para aprendizado profundo e outros aprendizes avançados | GA | SIM | SIM |
| Suporte para dados grandes (até 100 GB) | Visualização Pública | SIM | SIM |
| Integração do Azure Databricks | GA | NO | NO |
| Integrações do SQL, do Azure Cosmos DB e do HDInsight | GA | SIM | SIM |
| Pipelines de aprendizado de máquina | |||
| Criar, executar e publicar pipelines usando o SDK do Azure Machine Learning | GA | SIM | SIM |
| Criar pontos de extremidade de pipeline usando o SDK do Azure Machine Learning | GA | SIM | SIM |
| Criar, editar e excluir execuções agendadas de pipelines usando o SDK do Azure Machine Learning | GA | SIM* | SIM* |
| Exibir detalhes da execução de pipeline no estúdio | GA | SIM | SIM |
| Criar, executar, visualizar e publicar pipelines no designer do Azure Machine Learning | GA | SIM | SIM |
| Integração do Azure Databricks com o pipeline de ML | GA | NO | NO |
| Criar pontos de extremidade de pipeline no designer do Azure Machine Learning | GA | SIM | SIM |
| Notebooks integrados | |||
| Compartilhamento de arquivos e notebooks no workspace | GA | SIM | SIM |
| Suporte para R e Python | GA | SIM | SIM |
| Suporte para Rede Virtual | GA | SIM | SIM |
| Instância computacional | |||
| Instâncias de computação gerenciadas para notebooks integrados | GA | SIM | SIM |
| Integração do Jupyter e do JupyterLab | GA | SIM | SIM |
| Suporte de rede virtual (VNet) | GA | SIM | SIM |
| Configurar Pools do Apache Spark para executar a estruturação de dados | Visualização Pública | Não | Não |
| Suporte SDK | |||
| Suporte ao SDK do Python | GA | SIM | SIM |
| Segurança | |||
| Suporte a redes virtuais gerenciadas | Visualização | Visualização | Visualização |
| Suporte a VNet (rede virtual) para treinamento | GA | SIM | SIM |
| Suporte a VNet (rede virtual) para inferência | GA | SIM | SIM |
| A autenticação de ponto de extremidade de pontuação | Visualização Pública | SIM | SIM |
| Ponto de extremidade privado do local de trabalho | GA | GA | GA |
| ACI por trás da VNet | Visualização Pública | NO | NO |
| ACR por trás da VNet | GA | SIM | SIM |
| IP privado do cluster do AKS | Visualização Pública | NO | NO |
| Isolamento de rede para pontos de extremidade online gerenciados | GA | NO | NO |
| Computação | |||
| gerenciamento de cotas entre workspaces | GA | SIM | SIM |
| Computação do Kubernetes | GA | NO | NO |
| Dados para aprendizado de máquina | |||
| Criar, exibir ou editar conjuntos de dados e repositórios de dados do SDK | GA | SIM | SIM |
| Criar, exibir ou editar conjuntos de dados e repositórios de dados da interface do usuário | GA | SIM | SIM |
| Exibir, editar ou excluir monitores de descompasso de conjunto de dados do SDK | Visualização Pública | SIM | SIM |
| Exibir, editar ou excluir monitores de descompasso de conjunto de dados da interface do usuário | Visualização Pública | SIM | SIM |
| Ciclo de vida de aprendizado de máquina | |||
| Criação de perfil de modelo (SDK/CLI v1) | GA | SIM | PARTIAL |
| CLI v1 do Azure Machine Learning | GA | SIM | SIM |
| Integração do Visual Studio Code | Visualização Pública | NO | NO |
| Integração da Grade de Eventos | Visualização Pública | NO | NO |
| Integrar o Azure Stream Analytics com o Azure Machine Learning | Visualização Pública | NO | NO |
| Etiquetas imagens e texto | |||
| Portal de Gerenciamento de Projetos de Rotulagem | GA | SIM | SIM |
| Portal do Rotulador | GA | SIM | SIM |
| Rotulagem usando força de trabalho privada | GA | SIM | SIM |
| Rotulagem assistida por ML (classificação de imagem e detecção de objetos) | Visualização Pública | SIM | SIM |
| ML responsável | |||
| Explicabilidade na interface do usuário | Visualização Pública | NO | NO |
| Kit de ferramentas SmartNoise de privacidade diferencial | software livre | NO | NO |
| Marcas personalizadas no Azure Machine Learning para implementar folhas de dados | GA | NO | NO |
| Integração de imparcialidade do Azure Machine Learning | Visualização Pública | NO | NO |
| SDK de Interpretabilidade | GA | SIM | SIM |
| Treinamento | |||
| Streaming de log de experimentação | GA | SIM | SIM |
| Interface do usuário de experimentação | Visualização Pública | SIM | SIM |
| Integração do .NET ML.NET 1.0 | GA | SIM | SIM |
| Inferência | |||
| Pontos de extremidade online gerenciados | GA | SIM | SIM |
| Inferência em lote | GA | SIM | SIM |
| Outro | |||
| Conjunto de Dados em Aberto no Azure | Visualização Pública | SIM | SIM |
| Pesquisa de IA personalizada do Azure (SDK v1) | Visualização Pública | SIM | SIM |
Cenários do Azure Government
| Cenário | EUA – Virgínia | EUA – Arizona | Limitações |
|---|---|---|---|
| Configuração de segurança geral | |||
| Desabilitar/controlar o acesso à Internet (entrada e saída) e a VNet específica | PARTIAL | PARTIAL | |
| Posicionamento para todos os recursos/serviços associados | SIM | SIM | |
| Criptografia em repouso e em trânsito. | SIM | SIM | |
| Acesso de raiz e SSH a recursos de computação. | SIM | SIM | |
| Manter a segurança dos sistemas implantados (instâncias, pontos de extremidade etc.), incluindo proteção de ponto de extremidade, aplicação de patch e registro em log | PARTIAL | PARTIAL | ACI atrás da VNet não está disponível no momento |
| Controlar (desabilitar/limitar/restringir) o uso da integração de ACI/AKS | PARTIAL | PARTIAL | ACI atrás da VNet não está disponível no momento |
| Controle de acesso baseado em função do Azure (RBAC do Azure) – criações de funções personalizadas | SIM | SIM | |
| Controlar o acesso a imagens de ACR usadas pelo serviço de ML (fornecido/mantido pelo Azure versus personalizado) | PARTIAL | PARTIAL | |
| Uso geral do serviço de aprendizado de máquina | |||
| Capacidade de ter um ambiente de desenvolvimento para criar um modelo, treinar esse modelo, hospedá-lo como um ponto de extremidade e consumi-lo por meio de um aplicativo Web | SIM | SIM | |
| Capacidade de efetuar pull de dados do ADLS (Data Lake Storage) | SIM | SIM | |
| Capacidade de efetuar pull de dados do Armazenamento de Blobs do Azure | SIM | SIM |
Outras limitações do Azure Governamental
A possibilidade de atualizar um token com duração de mais de 24 horas não está disponível no Azure Government para instâncias de computação do Azure Machine Learning.
A criação de perfil de modelo não oferece suporte a 4 CPUs na região do Arizona., EUA
Os notebooks de exemplo poderão não funcionar no Azure Government se precisarem de acesso a dados públicos.
Endereços IP: o comando da CLI usado nas instruções de acesso obrigatório à internet pública não retorna intervalos de IP. Em vez disso, use os Intervalos de IP e as marcas de serviço do Azure para o Azure Government.
Para pipelines agendados, também fornecemos um mecanismo de gatilho baseado em blob. Esse mecanismo não é compatível com espaços de trabalho de CMK. Para habilitar um gatilho baseado em blob para workspaces de CMK, você precisa fazer uma configuração extra. Para saber mais, confira Disparar uma execução de pipeline de machine learning por meio de um Aplicativo Lógico (SDK/CLI v1).
Firewalls: ao usar uma região do Azure Governamental, adicione os seguintes hosts à configuração do firewall:
- Para uso no Arizona:
usgovarizona.api.ml.azure.us - Para uso na Virgínia:
usgovvirginia.api.ml.azure.us - Para ambos:
graph.windows.net
- Para uso no Arizona:
Azure operado pela 21Vianet
| Recurso | Status da nuvem pública | Leste da China 2 | Norte da China 3 |
|---|---|---|---|
| Aprendizado de máquina automatizado | |||
| Criar e executar experimentos em notebooks | GA | SIM | N/D |
| Criar e executar experimentos na experiência Web do estúdio | Visualização | SIM | N/D |
| Recursos de previsão líderes do setor | GA | SIM | N/D |
| Suporte para aprendizado profundo e outros aprendizes avançados | GA | SIM | N/D |
| Suporte para dados grandes (até 100 GB) | Visualização | SIM | N/D |
| Integração do Azure Databricks | GA | SIM | N/D |
| Integrações do SQL, do Azure Cosmos DB e do HDInsight | GA | SIM | N/D |
| Pipelines de aprendizado de máquina | |||
| Criar, executar e publicar pipelines usando o SDK do Azure Machine Learning | GA | SIM | N/D |
| Criar pontos de extremidade de pipeline usando o SDK do Azure Machine Learning | GA | SIM | N/D |
| Criar, editar e excluir execuções agendadas de pipelines usando o SDK do Azure Machine Learning | GA | SIM | N/D |
| Exibir detalhes da execução de pipeline no estúdio | GA | SIM | N/D |
| Criar, executar, visualizar e publicar pipelines no designer do Azure Machine Learning | GA | SIM | N/D |
| Integração do Azure Databricks com o pipeline de ML | GA | SIM | N/D |
| Criar pontos de extremidade de pipeline no designer do Azure Machine Learning | GA | SIM | N/D |
| Notebooks integrados | |||
| Compartilhamento de arquivos e notebooks no workspace | GA | SIM | N/D |
| Suporte para R e Python | GA | SIM | N/D |
| Suporte para Rede Virtual | GA | SIM | N/D |
| Instância computacional | |||
| Instâncias de computação gerenciadas para notebooks integrados | GA | SIM | N/D |
| Integração do Jupyter e do JupyterLab | GA | SIM | N/D |
| Suporte a redes virtuais gerenciadas | Visualização | Visualização | N/D |
| Suporte de rede virtual (VNet) | GA | SIM | N/D |
| Suporte SDK | |||
| Suporte ao SDK do Python | GA | SIM | N/D |
| Segurança | |||
| Suporte a VNet (rede virtual) para treinamento | GA | SIM | N/D |
| Suporte a VNet (rede virtual) para inferência | GA | SIM | N/D |
| A autenticação de ponto de extremidade de pontuação | Visualização | SIM | N/D |
| Ponto de extremidade privado do local de trabalho | GA | SIM | N/D |
| ACI por trás da VNet | Visualização | NO | N/D |
| ACR por trás da VNet | GA | SIM | N/D |
| IP privado do cluster do AKS | Visualização | NO | N/D |
| Isolamento de rede para pontos de extremidade online gerenciados | GA | NO | N/D |
| Computação | |||
| gerenciamento de cotas entre workspaces | GA | SIM | N/D |
| Computação do Kubernetes | GA | NO | NO |
| Dados para aprendizado de máquina | |||
| Criar, exibir ou editar conjuntos de dados e repositórios de dados do SDK | GA | SIM | N/D |
| Criar, exibir ou editar conjuntos de dados e repositórios de dados da interface do usuário | GA | SIM | N/D |
| Exibir, editar ou excluir monitores de descompasso de conjunto de dados do SDK | Visualização | SIM | N/D |
| Exibir, editar ou excluir monitores de descompasso de conjunto de dados da interface do usuário | Visualização | SIM | N/D |
| Ciclo de vida de aprendizado de máquina | |||
| Criação de perfil de modelo | GA | SIM | N/D |
| A extensão do Azure DevOps para aprendizado de máquina & e a CLI do Azure Machine Learning | GA | SIM | N/D |
| Modelos de Aceleração de Hardware baseados em FPGA | Preterição | Preterição | N/D |
| Integração do Visual Studio Code | Visualização | NO | N/D |
| Integração da Grade de Eventos | Visualização | SIM | N/D |
| Integrar o Azure Stream Analytics com o Azure Machine Learning | Visualização | NO | N/D |
| Rotulagem | |||
| Portal de Gerenciamento de Projetos de Rotulagem | GA | SIM | N/D |
| Portal do Rotulador | GA | SIM | N/D |
| Rotulagem usando força de trabalho privada | GA | SIM | N/D |
| Rotulagem assistida por ML (classificação de imagem e detecção de objetos) | Visualização | SIM | N/D |
| IA responsável | |||
| Explicabilidade na interface do usuário | Visualização | NO | N/D |
| Kit de ferramentas SmartNoise de privacidade diferencial | software livre | NO | N/D |
| Marcas personalizadas no Azure Machine Learning para implementar folhas de dados | GA | SIM | N/D |
| Integração de imparcialidade do Azure Machine Learning | Visualização | NO | N/D |
| SDK de Interpretabilidade | GA | SIM | N/D |
| Treinamento | |||
| Streaming de log de experimentação | GA | SIM | N/D |
| Aprendizado de reforço | Preterição | Preterição | N/D |
| Interface do usuário de experimentação | GA | SIM | N/D |
| Integração do .NET ML.NET 1.0 | GA | SIM | N/D |
| Inferência | |||
| Pontos de extremidade online gerenciados | GA | SIM | N/D |
| Inferência em lote | GA | SIM | N/D |
| Azure Stack Edge com FPGA | Preterição | Preterição | N/D |
| Outro | |||
| Conjunto de Dados em Aberto no Azure | Visualização | SIM | N/D |
| Azure IA Search personalizado | Visualização | SIM | N/D |
Outras limitações do Azure operado pela 21Vianet
O Azure operado pela 21Vianet tem SKU de VM limitado, especialmente para SKU de GPU. Ele tem apenas a família NCv3 (V100).
Os Pontos de extremidade de API REST são diferentes do Azure global. Use a seguinte tabela para localizar o ponto de extremidade da API REST para as regiões do Azure operado pela 21Vianet:
Ponto de extremidade REST Global Azure Governo da China Plano de gerenciamento https://management.azure.com/https://management.chinacloudapi.cn/Plano de dados https://{location}.experiments.azureml.nethttps://{location}.experiments.ml.azure.cnMicrosoft Entra ID https://login.microsoftonline.comhttps://login.chinacloudapi.cnO notebook de exemplo poderá não funcionar se precisar de acesso a dados públicos.
Intervalos de endereços IP: o comando da CLI usado nas instruções de acesso obrigatório à internet pública não retorna intervalos de IP. Em vez disso, use os intervalos de IP do Azure e as marcas de serviço para o Microsoft Azure operado pela 21Vianet.
No momento, não há suporte para a visualização de instâncias de computação do Azure Machine Learning em espaços de trabalho em que o ponto de extremidade privado está habilitado. Contudo, a integração contínua passará a ter suporte na próxima implantação para a expansão do serviço em todas as regiões do AAzure Machine Learning.
A pesquisa de ativos na interface do usuário da Web com caracteres chineses não funcionará corretamente.
Próximas etapas
Para saber mais sobre as regiões em que o Azure Machine Learning está disponível, confira Produtos por região.