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Vue d’ensemble des ressources hub

Remarque

Vous devez utiliser un projet basé sur un hub pour les fonctionnalités mentionnées dans cet article. Un projet Foundry n’est pas pris en charge. Pour plus d’informations, consultez Types de projets.

Azure AI Hub est un type de ressource utilisé en combinaison avec le type de ressource Azure AI Foundry, et est uniquement requis pour les cas d’usage sélectionnés. Les ressources hub permettent d’accéder aux fonctionnalités d’hébergement et d’optimisation des modèles open source, ainsi qu’aux fonctionnalités Azure Machine Learning, en regard des fonctionnalités prises en charge par sa ressource AI Foundry associée.

Lorsque vous créez un hub IA, une ressource Azure AI Foundry est automatiquement provisionnée. Les ressources hub peuvent être utilisées dans Azure AI Foundry et Azure Machine Learning Studio.

Les hubs ont leurs propres types de projets qui prennent en charge un ensemble de fonctionnalités différenciés des projets Foundry. Consultez les types de projets pour obtenir une vue d’ensemble des fonctionnalités prises en charge.

Créer une ressource de hub IA

Commencez par créer votre premier hub dans le portail Azure AI Foundry, ou utilisez le portail Azure ou des modèles pour des options de configuration avancées telles que la mise en réseau.

Hubs regroupe un ou plusieurs projets avec des paramètres courants, notamment l’accès aux données et les configurations de sécurité. Les projets agissent en tant que dossiers pour organiser le travail et donner accès aux API de développeur.

Créer un projet hub

Pour commencer le développement, créez un projet basé sur un hub. Les projets hub sont accessibles dans le portail AI Foundry pour créer avec des outils d’INTELLIGENCE artificielle générative, et ML Studio pour créer avec des outils conçus pour l’entraînement de modèle Machine Learning personnalisé.

Concepts du projet

Les projets vous permettent de créer et de regrouper des composants réutilisables qui peuvent être utilisés entre les outils :

Actif Descriptif
Données Un jeu de données peut être utilisé pour créer des index, ajuster des modèles et évaluer des modèles.
Flux Jeu d’instructions exécutable qui peut implémenter la logique IA.​
Évaluations Évaluations d’un modèle ou d’un flux. Vous pouvez exécuter des évaluations manuelles ou basées sur des métriques.
Index Les index de recherche vectorielle sont générés à partir de vos données.

Les projets ont également des paramètres spécifiques qui s’appliquent uniquement pour un projet particulier :

Actif Descriptif
Connexions de projet Des connexions à des ressources externes telles que des fournisseurs de stockage de données que seuls vous et d’autres membres du projet pouvez utiliser. Ils complètent des connexions partagées sur le hub accessible à tous les projets.
Runtime de flux d’invite Le flux d’invite est une fonctionnalité qui peut être utilisée pour générer, personnaliser ou exécuter un flux. Pour utiliser un flux d’invite, vous devez créer un runtime au-dessus d’une instance de calcul.

Remarque

Dans le portail Azure AI Foundry, vous pouvez également gérer les paramètres de langue et de notification qui s’appliquent à tous les projets auxquels vous avez accès, indépendamment du hub ou du projet.

Partager des configurations entre des projets à l’aide du hub

Un hub partage des configurations pour un groupe de projets. En tant que responsable d’équipe, envisagez de créer un hub pour les cas d’usage qui partagent les mêmes configurations de sécurité ou domaine métier pour éviter la configuration répétitive et permettre aux développeurs de créer leur propre projet sur l’environnement préconfiguré.

Les configurations partagées gérées sur le hub sont les suivantes :

  • Sécurité , y compris l’accès au réseau public, le chiffrement de clé gérée par le client et les contrôles d’identité. Les paramètres de sécurité configurés sur le hub sont transmis automatiquement dans chaque projet. Un réseau virtuel managé est partagé entre tous les projets qui partagent le même hub.
  • Les connexions vous permettent d’accéder aux objets du portail Azure AI Foundry, qui sont gérés en dehors de votre hub. Par exemple, les données chargées sur un compte de stockage Azure ou les déploiements de modèles sur une ressource Azure OpenAI ou AI Foundry existante. Utilisez éventuellement la connexion pour stocker les informations d’identification partagées, afin que les développeurs puissent accéder implicitement aux objets distants pendant le développement.
  • Le calcul et la répartition des quotas sont gérés en tant que capacités partagées pour tous les projets du portail Azure AI Foundry qui partagent le même hub. Ce quota inclut l’instance de calcul en tant que station de travail managée basée sur le cloud pour une personne. Le même utilisateur peut utiliser une instance de calcul entre les projets.
  • La stratégie appliquée dans Azure sur l’étendue du hub s’applique à tous les projets faisant l’objet de sa gestion.
  • Les ressources Azure dépendantes sont configurées une fois par hub et par projets associés. Elles sont utilisées pour stocker les artefacts, par exemple des journaux, que vous générez quand vous travaillez dans le portail Azure AI Foundry, ou quand vous chargez des données. Pour plus d’informations, consultez les ressources dépendantes.

Accéder aux modèles Azure AI Foundry à partir de projets hub

Les hubs vous permettent de gérer les connexions aux ressources Azure OpenAI ou Azure AI Foundry existantes. Vous pouvez donc utiliser leurs modèles et les fonctionnalités de personnalisation sélectionnées dans les projets hub.

Une fois qu’une connexion est créée, les déploiements de modèles sont accessibles via des expériences de terrain de jeu. Lorsque vous utilisez des expériences Finetuning dans un projet hub, vos travaux d’optimisation sont implicitement exécutés sur la ressource AI Foundry connectée (contexte de projet par défaut).

Ressources dépendantes du stockage et du coffre de clés

Azure AI Hub est une implémentation d’Azure Machine Learning et nécessite plusieurs services Azure en tant que dépendance.

Type de ressource Fournisseur de ressources Genre
Hub Azure AI Foundry Microsoft.MachineLearningServices/workspace hub
Projet Azure AI Foundry Microsoft.MachineLearningServices/workspace project
Azure IA Foundry ou
Azure IA OpenAI Service		 Microsoft.CognitiveServices/account AIServices
OpenAI

Si vous ne les fournissez pas, les ressources dépendantes suivantes sont créées automatiquement.

Ressource Azure dépendante Fournisseur de ressources Optionnel Remarque
Azure AI Foundry Microsoft.CognitiveServices/accounts Fournit l’accès aux modèles et à d’autres API Foundry principales.
Compte de stockage Azure Microsoft.Storage/storageAccounts Stocke les artefacts de vos projets, comme les flux et les évaluations. Pour l’isolation des données, les conteneurs de stockage sont préfixés à l’aide du GUID du projet et sécurisés de manière conditionnelle à l’aide d’Azure ABAC pour l’identité du projet.
Azure Key Vault Microsoft.KeyVault/vaults Stocke des secrets comme les chaînes de connexion pour les connexions de votre ressource. Pour l’isolation des données, les secrets ne peuvent pas être récupérés entre les projets via des API.
Azure Container Registry (Service d'enregistrement de conteneurs Azure) Microsoft.ContainerRegistry/registries ✔ Stocke les images Docker créées lors de l'utilisation d'un runtime personnalisé pour le flux de traitement des invites. Pour l’isolation des données, les images Docker sont préfixées à l’aide du GUID du projet.
Azure Application Insights et
Espace de travail Log Analytics		 Microsoft.Insights/components
Microsoft.OperationalInsights/workspaces		 ✔ Utilisé comme stockage de journaux quand vous choisissez la journalisation au niveau de l’application pour vos flux d’invite déployés.
Recherche d’IA Azure Microsoft.Search/searchServices ✔ Fournit des fonctionnalités de recherche pour vos projets.

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