InteractiveLoginAuthentication Класс
Управляет проверкой подлинности и получает маркер авторизации в интерактивных рабочих процессах входа.
Интерактивная проверка подлинности входа подходит для локального экспериментирования на своем компьютере и служит моделью проверки подлинности по умолчанию при использовании пакета SDK Машинного обучения Azure. Например, при локальной работе в Jupyter Notebook интерактивный процесс проверки подлинности при входе открывает окно браузера для запроса учетных данных, если они еще не существуют.
Конструктор интерактивной проверки подлинности для входа в класс.
Этот конструктор предложит пользователю выполнить вход, а затем сохранит учетные данные для всех последующих попыток. Если пользователь уже вошел в azure CLI или выполнил вход ранее, конструктор загрузит существующие учетные данные без запроса. Когда этот процесс Python выполняется в службе записных книжек Azure, конструктор попытается использовать функцию "подключение к Azure" в записных книжках Azure. Если этот процесс Python выполняется на виртуальной машине записной книжки, конструктор попытается использовать проверку подлинности MSI.
- Наследование
-
InteractiveLoginAuthentication
Конструктор
InteractiveLoginAuthentication(force=False, tenant_id=None, cloud=None)
Параметры
Имя | Описание |
---|---|
force
|
Указывает, будет ли выполняться имя входа AZ Login, даже если старое имя входа AZ остается действительным. Значение по умолчанию — False. Default value: False
|
tenant_id
|
Идентификатор клиента для входа. Может использоваться для указания конкретного клиента при наличии у вас доступа к нескольким клиентам. Если не указано, будет использоваться клиент по умолчанию. Default value: None
|
cloud
|
Имя целевого облака. Возможные значения: AzureCloud, AzureChinaCloud или AzureUSGovernment. Если облако не указано, используется любое настроенное значение по умолчанию из Azure CLI. Если значение по умолчанию не найдено, используется AzureCloud. Default value: None
|
force
Обязательно
|
Указывает, будет ли выполняться имя входа AZ Login, даже если старое имя входа AZ остается действительным. Значение по умолчанию — False. |
tenant_id
Обязательно
|
Идентификатор клиента для входа. Может использоваться для указания конкретного клиента при наличии у вас доступа к нескольким клиентам. Если не указано, будет использоваться клиент по умолчанию. |
cloud
Обязательно
|
Имя целевого облака. Возможные значения: AzureCloud, AzureChinaCloud или AzureUSGovernment. Если облако не указано, используется любое настроенное значение по умолчанию из Azure CLI. Если значение по умолчанию не найдено, используется AzureCloud. |
Комментарии
Конструктор класса предложит выполнить вход. Затем конструктор сохранит учетные данные для последующих попыток. Если вы уже выполнили вход с помощью Azure CLI или ранее выполнили вход в систему, конструктор загрузит существующие учетные данные без запроса.
from azureml.core.authentication import InteractiveLoginAuthentication
interactive_auth = InteractiveLoginAuthentication()
auth_header = interactive_auth.get_authentication_header()
print(auth_header)
Можно также инициировать интерактивный вход в систему с помощью метода from_config класса Workspace.
Когда процесс Python выполняется в службе "Записные книжки Azure", конструктор будет пытаться использовать функцию "подключение к Azure" в службе "Записные книжки Azure".
Если этот процесс Python выполняется на виртуальной машине Notebook, конструктор будет пытаться использовать проверку подлинности MSI.
В некоторых случаях может потребоваться указать идентификатор клиента. Например, при доступе к подписке в качестве гостя для клиента, который не является клиентом по умолчанию, необходимо указать идентификатор клиента Azure Active Directory, который вы используете, как показано в следующем примере.
from azureml.core.authentication import InteractiveLoginAuthentication
interactive_auth = InteractiveLoginAuthentication(tenant_id="my-tenant-id")
ws = Workspace(subscription_id="my-subscription-id",
resource_group="my-ml-rg",
workspace_name="my-ml-workspace",
auth=interactive_auth)
Полный пример можно найти по адресу: https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/manage-azureml-service/authentication-in-azureml/authentication-in-azureml.ipynb