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Kurzanleitung: Erstellen einer KI-Plattform-Ressource mithilfe von Terraform

In diesem Artikel wird gezeigt, wie Sie Terraform verwenden, um eine Multi-Service-Ressource für Azure AI-Dienste mithilfe von Terraform zu erstellen.

Azure KI Services unterstützen Entwicklerinnen, Entwickler und Unternehmen bei der schnellen Erstellung intelligenter, hochmoderner, marktreifer und verantwortungsbewusster Anwendungen mit sofort einsatzbereiten, vorgefertigten und anpassbaren APIs und Modellen. Beispielanwendungen sind die Verarbeitung natürlicher Sprache für Unterhaltungen, Suche, Überwachung, Übersetzung, Sprache, Visions- und Entscheidungsfindung.

Tipp

Probieren Sie Azure AI-Dienste wie Azure OpenAI, Content Safety, Speech, Vision und vieles mehr im Azure AI Foundry-Portal aus. Weitere Informationen finden Sie unter Was ist Azure AI Foundry?.

Die meisten Azure AI-Dienste sind über REST-APIs und Clientbibliotheks-SDKs in beliebten Entwicklungssprachen verfügbar. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zu den einzelnen Diensten.

Terraform ermöglicht die Definition, Vorschau und Bereitstellung der Cloudinfrastruktur. Mithilfe von Terraform erstellen Sie Konfigurationsdateien mit der HCL-Syntax. Mit der HCL-Syntax können Sie den Cloudanbieter (beispielsweise Azure) und die Elemente angeben, aus denen sich Ihre Cloudinfrastruktur zusammensetzt. Nachdem Sie Ihre Konfigurationsdateien erstellt haben, erstellen Sie einen Ausführungsplan , mit dem Sie eine Vorschau ihrer Infrastrukturänderungen anzeigen können, bevor sie bereitgestellt werden. Nach der Überprüfung der Änderungen wenden Sie den Ausführungsplan an, um die Infrastruktur bereitzustellen.

In diesem Artikel werden folgende Vorgehensweisen behandelt:

Voraussetzungen

Implementieren des Terraform-Codes

Hinweis

Der Beispielcode für diesen Artikel befindet sich im Azure Terraform GitHub-Repository. Sie können die Protokolldatei anzeigen, die die Testergebnisse aus den aktuellen und früheren Versionen von Terraform enthält.

Weitere Artikel und Beispielcode, die zeigen, wie Terraform zur Verwaltung von Azure-Ressourcen verwendet werden kann

  1. Erstellen Sie ein Verzeichnis, in dem der Terraform-Beispielcode getestet und ausgeführt werden soll, und legen Sie es als aktuelles Verzeichnis fest.

  2. Erstellen Sie eine Datei namens main.tf, und fügen Sie den folgenden Code ein:

    resource "random_pet" "rg_name" {
  prefix = var.resource_group_name_prefix
}

resource "azurerm_resource_group" "rg" {
  name     = random_pet.rg_name.id
  location = var.resource_group_location
}

resource "random_string" "azurerm_cognitive_account_name" {
  length  = 13
  lower   = true
  numeric = false
  special = false
  upper   = false
}

resource "azurerm_cognitive_account" "cognitive_service" {
  name                = "CognitiveService-${random_string.azurerm_cognitive_account_name.result}"
  location            = azurerm_resource_group.rg.location
  resource_group_name = azurerm_resource_group.rg.name
  sku_name            = var.sku
  kind                = "CognitiveServices"
}

  3. Erstellen Sie eine Datei namens outputs.tf, und fügen Sie den folgenden Code ein:

    output "resource_group_name" {
  value = azurerm_resource_group.rg.name
}

output "azurerm_cognitive_account_name" {
  value = azurerm_cognitive_account.cognitive_service.name
}

  4. Erstellen Sie eine Datei namens providers.tf, und fügen Sie den folgenden Code ein:

    terraform {
  required_version = ">=1.0"
  required_providers {
    azurerm = {
      source  = "hashicorp/azurerm"
      version = "~>3.0"
    }
    random = {
      source  = "hashicorp/random"
      version = "~>3.0"
    }
  }
}
provider "azurerm" {
  features {}
}

  5. Erstellen Sie eine Datei namens variables.tf, und fügen Sie den folgenden Code ein:

    variable "resource_group_location" {
  type        = string
  description = "Location for all resources."
  default     = "eastus"
}

variable "resource_group_name_prefix" {
  type        = string
  description = "Prefix of the resource group name that's combined with a random ID so name is unique in your Azure subscription."
  default     = "rg"
}

variable "sku" {
  type        = string
  description = "The sku name of the Azure Analysis Services server to create. Choose from: B1, B2, D1, S0, S1, S2, S3, S4, S8, S9. Some skus are region specific. See https://docs.microsoft.com/en-us/azure/analysis-services/analysis-services-overview#availability-by-region"
  default     = "S0"
}

Initialisieren von Terraform

Führen Sie terraform init aus, um die Terraform-Bereitstellung zu initialisieren. Mit diesem Befehl wird der Azure-Anbieter heruntergeladen, der zum Verwalten Ihrer Azure-Ressourcen erforderlich ist.

terraform init -upgrade

Wichtige Punkte:

  • Der Parameter -upgrade aktualisiert die erforderlichen Anbieter-Plug-Ins auf die neueste Version, die den Versionseinschränkungen der Konfiguration entspricht.

Erstellen eines Terraform-Ausführungsplans

Führen Sie terraform Plan aus, um einen Ausführungsplan zu erstellen.

terraform plan -out main.tfplan

Wichtige Punkte:

  • Durch den Befehl terraform plan wird ein Ausführungsplan erstellt, aber nicht ausgeführt. Stattdessen werden die Aktionen ermittelt, die erforderlich sind, um die in Ihren Konfigurationsdateien angegebene Konfiguration zu erstellen. Mit diesem Muster können Sie überprüfen, ob der Ausführungsplan Ihren Erwartungen entspricht, bevor Sie Änderungen an den eigentlichen Ressourcen vornehmen.
  • Der optionale Parameter -out ermöglicht die Angabe einer Ausgabedatei für den Plan. Durch die Verwendung des Parameters -out wird sichergestellt, dass genau der von Ihnen überprüfte Plan angewendet wird.

Anwenden eines Terraform-Ausführungsplans

Führen Sie terraform aus , um den Ausführungsplan auf Ihre Cloudinfrastruktur anzuwenden.

terraform apply main.tfplan

Wichtige Punkte:

  • Der Beispielbefehl terraform apply setzt voraus, dass Sie zuvor terraform plan -out main.tfplan ausgeführt haben.
  • Wenn Sie einen anderen Dateinamen für den Parameter -out angegeben haben, verwenden Sie denselben Dateinamen im Aufruf von terraform apply.
  • Wenn Sie den Parameter -out nicht verwendet haben, rufen Sie terraform apply ohne Parameter auf.

Überprüfen der Ergebnisse

  1. Rufen Sie den Azure-Ressourcennamen ab, in dem die Ressource für mehrere Azure KI Services-Dienste erstellt wurde.

    resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)

  2. Rufen Sie den Namen der Ressource für mehrere Azure KI Services-Dienste ab.

    azurerm_aiservices_account_name=$(terraform output -raw azurerm_aiservices_account_name)

  3. Führen Sie az cognitiveservices account show aus, um das Azure-AI-Dienstkonto anzuzeigen, das Sie in diesem Artikel erstellt haben.

    az cognitiveservices account show --name $azurerm_aiservices_account_name \
                                  --resource-group $resource_group_name

Bereinigen von Ressourcen

Wenn Sie die über Terraform erstellten Ressourcen nicht mehr benötigen, führen Sie die folgenden Schritte aus:

  1. Führen Sie terraform plan aus, und geben Sie die destroy Kennzeichnung an.

    terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan

    Wichtige Punkte:

    • Durch den Befehl terraform plan wird ein Ausführungsplan erstellt, aber nicht ausgeführt. Stattdessen werden die Aktionen ermittelt, die erforderlich sind, um die in Ihren Konfigurationsdateien angegebene Konfiguration zu erstellen. Mit diesem Muster können Sie überprüfen, ob der Ausführungsplan Ihren Erwartungen entspricht, bevor Sie Änderungen an den eigentlichen Ressourcen vornehmen.
    • Der optionale Parameter -out ermöglicht die Angabe einer Ausgabedatei für den Plan. Durch die Verwendung des Parameters -out wird sichergestellt, dass genau der von Ihnen überprüfte Plan angewendet wird.

  2. Führen Sie terraform apply aus, um den Ausführungsplan anzuwenden.

    terraform apply main.destroy.tfplan

Problembehandlung für Terraform in Azure

Behandeln häufiger Probleme bei der Verwendung von Terraform in Azure

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