用途：在 CI 中注册 Azure ML 代码资产，并通过 ADF 编排训练、评分、模型注册或部署，确保运行时使用实际注册的资产版本。
主要能力与要点：CI 负责代码资产注册并发布 SDK 返回的 result.version；ADF 通过显式契约（通常是存储指针 blob）获取版本，而非运行时发现 AML 代码版本；SDK 返回结果是唯一可信来源，请求版本、构建 ID、分支名或提交派生字符串均不可作为依据。私有存储需同时具备正确 RBAC 与可证明的数据平面可达性；ADF WebActivity 网络须经目标集成运行时实测，不能只校验 JSON。
使用方式：优先用 Python SDK 注册代码资产，示例：ml_client._code.create_or_update(Code(name=code_name, version=requested_version, path=staged_code_path))，并读取 result.version。CI 输出变量示例：print("##vso[task.setvariable variable=trainingCodeVersion;isOutput=true]{result.version}")。ADF 用 WebActivity 读取指针 blob，认证用 MSI，resource 为 https://storage.azure.com/，且 connectVia 必须放在 typeProperties 内。私有存储的托管 CI 代理需临时添加防火墙规则，示例：az storage account network-rule add --resource-group $rg --account-name $storageAccount --action Allow --ip-address $agentIp --only-show-errors，并在 always() 清理步骤中移除。依赖需固定，例如：python -m pip install --upgrade "azure-ai-ml==1.24.0" "azure-identity==1.19.0" "marshmallow>=3.18,<4.0"。
适用场景：Azure ML 与 ADF 的生产自动化、CI 注册与 ADF 编排、私有存储与托管代理环境。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持范围或效果数据；所有建议须以运行时行为验证，不能仅凭文档、模板编译或代码审查通过。