Habilidades Azure.ResourceManager.WeightsAndBiases (.NET)
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Azure.ResourceManager.WeightsAndBiases (.NET)

Seguro

Gerencie Experimentos de ML W&B no Azure com .NET

Equipes de machine learning precisam implantar e gerenciar a infraestrutura de rastreamento de experimentos Weights & Biases no Azure. Esta skill fornece orientação do SDK .NET para provisionar instâncias W&B, configurar SSO e gerenciar recursos de observabilidade de ML.

Suporta: Claude Codex Code(CC)
🥉 72 Bronze
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Vá em Configurações → Capacidades → Skills → Upload skill

3

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A utilizar "Azure.ResourceManager.WeightsAndBiases (.NET)". Create a W&B instance named team-experiments in East US with admin user admin@company.com

Resultado esperado:

Instância W&B 'team-experiments' criada com sucesso na região East US. Estado de provisionamento: Succeeded. Subdomínio: team-experiments.wandb.ai

A utilizar "Azure.ResourceManager.WeightsAndBiases (.NET)". List all W&B instances in my subscription

Resultado esperado:

Encontradas 3 instâncias: dev-wandb (dev-rg, Succeeded), staging-wandb (staging-rg, Succeeded), prod-wandb (prod-rg, Updating)

Auditoria de Segurança

Seguro
v1 • 2/25/2026

Static analysis scanned 0 files with 0 lines, identifying no security patterns. Manual review confirms this is a documentation-only skill providing guidance for Azure.ResourceManager.WeightsAndBiases .NET SDK. No executable code, network calls, or credential handling detected. Safe for publication.

0
Arquivos analisados
0
Linhas analisadas
0
achados
1
Total de auditorias
Nenhum problema de segurança encontrado
Auditado por: claude

Pontuação de qualidade

38
Arquitetura
100
Manutenibilidade
87
Conteúdo
50
Comunidade
100
Segurança
74
Conformidade com especificações

O Que Você Pode Construir

Engenheiro de Plataforma de ML

Automatize o provisionamento de instâncias W&B em ambientes de desenvolvimento, staging e produção usando padrões de Infrastructure as Code.

Equipe Empresarial de Ciência de Dados

Implante W&B com integração SSO corporativa para rastreamento centralizado de experimentos de ML em toda a organização.

Otimização de Custos em Nuvem

Gerencie programaticamente o ciclo de vida de instâncias W&B para controlar custos dimensionando recursos com base nas necessidades do projeto.

Tente Estes Prompts

Criar uma Instância W&B 
Crie uma instância Weights & Biases no meu grupo de recursos do Azure com configuração padrão para uma pequena equipe de ML.
Configurar SSO para W&B 
Configure login único Entra ID para minha instância W&B existente usando autenticação SAML com domínios permitidos.
Listar Recursos W&B 
Liste todas as instâncias Weights & Biases na minha assinatura e mostre o estado de provisionamento e região.
Implantação W&B de Produção 
Crie uma instância W&B pronta para produção com identidade gerenciada habilitada, SSO configurado, tags adequadas para rastreamento de custos e tratamento de erros para falhas de implantação.

Melhores Práticas

  • Use DefaultAzureCredential para autenticação flexível que funciona em ambientes de desenvolvimento e produção.
  • Habilite identidade gerenciada em instâncias W&B para acessar com segurança outros recursos do Azure sem armazenar credenciais.
  • Aguarde o estado de provisionamento atingir Succeeded antes de usar a instância para cargas de trabalho de ML.

Evitar

  • Não codifique IDs de assinatura ou nomes de recursos - use variáveis de ambiente ou arquivos de configuração.
  • Evite criar instâncias W&B sem tags - isso dificulta a alocação de custos e organização de recursos.
  • Não pule a configuração de SSO para implantações corporativas - o gerenciamento manual de usuários cria riscos de segurança.

Perguntas Frequentes

Quais regiões do Azure suportam instâncias Weights & Biases?
As regiões suportadas incluem East US, Central US, West US, West Europe, Japan East e Korea Central. Escolha a região mais próxima dos seus recursos de computação para latência ideal.
Como faço autenticação no Azure para gerenciamento W&B?
Use DefaultAzureCredential, que suporta múltiplos métodos de autenticação incluindo Azure CLI, identidade gerenciada, credenciais Visual Studio e variáveis de ambiente.
Posso integrar o W&B com o Azure Active Directory para SSO?
Sim, configure SingleSignOnPropertiesV2 com tipo SAML, forneça o ID do aplicativo corporativo Entra e especifique domínios permitidos para provisionamento automático de usuários.
Qual é a diferença entre este SDK e o SDK Python W&B?
Este SDK .NET gerencia a infraestrutura do Azure para instâncias W&B. O SDK Python W&B é usado por cientistas de dados para registrar experimentos, métricas e modelos em um workspace W&B existente.
Como verifico se um nome de instância W&B está disponível?
Tente recuperar a instância pelo nome. Uma resposta 404 indica que o nome está disponível. Uma resposta bem-sucedida significa que o nome já está em uso.
O SDK Azure.ResourceManager.WeightsAndBiases está pronto para produção?
O SDK está atualmente em versão beta (v1.0.0-beta.1). É funcional, mas as APIs podem mudar. Teste completamente antes de usar em fluxos de produção críticos.

Detalhes do Desenvolvedor

Autor

sickn33

Licença

MIT

Repositório

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/azure-mgmt-weightsandbiases-dotnet

Referência

main

Estrutura de arquivos

📄 SKILL.md