Azure.ResourceManager.WeightsAndBiases (.NET)
使用 .NET 在 Azure 上管理 W&B 機器學習實驗
機器學習團隊需要在 Azure 上部署和管理 Weights & Biases 實驗追蹤基礎設施。此技能提供 .NET SDK 指導，用於佈建 W&B 實例、設定 SSO，以及管理 ML 可觀察性資源。
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فعّل وابدأ الاستخدام
اختبرها
استخدام "Azure.ResourceManager.WeightsAndBiases (.NET)". 在 East US 建立名為 team-experiments 的 W&B 實例，管理員使用者為 admin@company.com
النتيجة المتوقعة:
W&B 實例 'team-experiments' 已成功在 East US 區域建立。佈建狀態：Succeeded。子網域：team-experiments.wandb.ai
استخدام "Azure.ResourceManager.WeightsAndBiases (.NET)". 列出我訂閱中的所有 W&B 實例
النتيجة المتوقعة:
找到 3 個實例：dev-wandb (dev-rg, Succeeded)、staging-wandb (staging-rg, Succeeded)、prod-wandb (prod-rg, Updating)
التدقيق الأمني
آمنStatic 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.
درجة الجودة
ماذا يمكنك بناءه
ML 平台工程師
使用基礎設施即程式碼模式，自動化開發、預備和生產環境的 W&B 實例佈建。
企業資料科學團隊
部署整合企業 SSO 的 W&B，為整個組織提供集中式 ML 實驗追蹤。
雲端成本優化
以程式化方式管理 W&B 實例生命週期，根據專案需求調整資源規模以控制成本。
جرّب هذه الموجهات
在我的 Azure 資源群組中建立 Weights & Biases 實例，使用小型 ML 團隊的預設設定。
為我現有的 W&B 實例設定 Entra ID 單一登入，使用具有允許網域的 SAML 驗證。
列出我訂閱中的所有 Weights & Biases 實例，並顯示其佈建狀態和區域。
建立生產就緒的 W&B 實例，啟用受控身分識別、設定 SSO、設定適當的標籤以追蹤成本，並加入部署錯誤處理。
أفضل الممارسات
- 使用 DefaultAzureCredential 以獲得靈活的驗證，適用於開發和生產環境。
- 在 W&B 實例上啟用受控身分識別，以安全存取其他 Azure 資源而無需儲存認證。
- 在將實例用於 ML 工作負載之前，等待佈建狀態達到 Succeeded。
تجنب
- 不要硬寫訂閱 ID 或資源名稱 - 請使用環境變數或設定檔。
- 避免建立沒有標籤的 W&B 實例 - 這會使成本分配和資源組織變得困難。
- 企業部署不要略過 SSO 設定 - 手動使用者管理會造成安全風險。