Đang tải bảng tin…
![[HOWTO] Get Azure Function key and set it as value of a not managed key vault secret using Terraform and AzAPI provider](/images/og-default.png)
We Are .NET0 Hot0 bình luận1 phút đọc
[HOWTO] Get Azure Function key and set it as value of a not managed key vault secret using Terraform and AzAPI provider
A practical guide showing how to retrieve an Azure Function key (function type) and store it as a Key Vault secret value using Terraform's AzAPI provider. The solution uses two azapi_resource_action resources: one to call the listkeys action on the Azure Function, and another to PUT the retrieved key value into a Key Vault secret that is not managed by Terraform.
Nguồn: https://blog.rufer.be/2026/07/08/howto-get-azure-function-key-and-set-it-as-value-of-a-not-managed-key-vault-secret-using-terraform-and-azapi-provider. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đề xuất cho bạn
DevBlogs1 Hot5 phútAI
Enabling MLflow OpenAI Autolog on PySpark Workers
Khi phân phối các cuộc gọi LLM trên các worker PySpark bằng mapInPandas, MLflow's openai.autolog() không ghi lại traces do ba vấn đề: worker không kế thừa URI theo dõi và tên experiment từ driver, xuất traces bất đồng bộ gây xung đột thread khi kết thúc process, và không hỗ trợ liên kết trace cha-con. Giải pháp là thiết lập tracking URI, experiment name và tắt MLFLOW_ENABLE_ASYNC_TRACE_LOGGING=false trong hàm worker. Sau khi hoạt động, việc theo dõi từng cuộc gọi phát hiện chi phí ẩn do Spark lazy evaluation thực thi lại nhiều lần các cuộc gọi LLM.
Lập trình viên muốn tối ưu hóa và theo dõi hiệu suất mô hình ML trên Spark với OpenAI, đặc biệt khi sử dụng mapInPandas, nên đọc bài này để khắc phục lỗi trace không hoạt động và khám phá cách khắc phục vấn đề tái thực hiện LLM nhiều lần do tính chất lazy evaluation của Spark.
