Megosztás a következőn keresztül:

Rövid útmutató: Azure AI-szolgáltatási erőforrás létrehozása a Terraform használatával

  • Cikk

Ez a cikk bemutatja, hogyan hozhat létre többszolgáltatásos Azure AI-erőforrásokat a Terraform használatával a Terraform használatával.

Az Azure AI-szolgáltatások segítségével a fejlesztők és szervezetek gyorsan hozhatnak létre intelligens, élvonalbeli, piackész és felelős alkalmazásokat beépített, előre összeállított és testre szabható API-kkal és modellekkel. A példaalkalmazások közé tartozik a beszélgetések természetes nyelvi feldolgozása, a keresés, a monitorozás, a fordítás, a beszéd, a látás és a döntéshozatal.

Tipp.

Próbálja ki az Azure AI-szolgáltatásokat, például az Azure OpenAI-t, a Content Safetyet, a Speechet, a Visiont és még sok mást az Azure AI Studióban. További információ: Mi az Az Azure AI Studio?

A legtöbb Azure AI-szolgáltatás REST API-k és ügyfélkódtár-SDK-k segítségével érhető el népszerű fejlesztési nyelveken. További információkért tekintse meg az egyes szolgáltatások dokumentációját.

A Terraform lehetővé teszi a felhőinfrastruktúra definícióját, előzetes verzióját és üzembe helyezését. A Terraform használatával konfigurációs fájlokat hozhat létre HCL-szintaxissal. A HCL szintaxissal megadhatja a felhőszolgáltatót – például az Azure-t – és a felhőinfrastruktúra elemeit. A konfigurációs fájlok létrehozása után létrehoz egy végrehajtási tervet , amely lehetővé teszi az infrastruktúra változásainak előzetes megtekintését az üzembe helyezés előtt. A módosítások ellenőrzése után alkalmazza a végrehajtási tervet az infrastruktúra üzembe helyezésére.

Ebben a cikkben az alábbiakkal ismerkedhet meg:

Előfeltételek

A Terraform-kód implementálása

Feljegyzés

A cikk mintakódja az Azure Terraform GitHub-adattárban található. Megtekintheti a Terraform aktuális és korábbi verzióinak teszteredményeit tartalmazó naplófájlt.

További cikkek és mintakód, amelyek bemutatják, hogyan használható a Terraform az Azure-erőforrások kezelésére

  1. Hozzon létre egy könyvtárat, amelyben tesztelheti és futtathatja a Terraform-mintakódot, és az aktuális könyvtárá teheti.

  2. Hozzon létre egy elnevezett main.tf fájlt, és szúrja be a következő kódot:

    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. Hozzon létre egy elnevezett outputs.tf fájlt, és szúrja be a következő kódot:

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

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

  4. Hozzon létre egy elnevezett providers.tf fájlt, és szúrja be a következő kódot:

    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. Hozzon létre egy elnevezett variables.tf fájlt, és szúrja be a következő kódot:

    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"
}

A Terraform inicializálása

Futtassa a Terraform init parancsot a Terraform üzembe helyezésének inicializálásához. Ez a parancs letölti az Azure-erőforrások kezeléséhez szükséges Azure-szolgáltatót.

terraform init -upgrade

Főbb pontok:

  • A -upgrade paraméter frissíti a szükséges szolgáltatói beépülő modulokat a legújabb verzióra, amely megfelel a konfiguráció verziókorlátozásainak.

Terraform végrehajtási terv létrehozása

Végrehajtási terv létrehozásához futtassa a Terraform-tervet .

terraform plan -out main.tfplan

Főbb pontok:

  • A terraform plan parancs létrehoz egy végrehajtási tervet, de nem hajtja végre. Ehelyett meghatározza, hogy milyen műveletek szükségesek a konfigurációs fájlokban megadott konfiguráció létrehozásához. Ez a minta lehetővé teszi annak ellenőrzését, hogy a végrehajtási terv megfelel-e az elvárásainak, mielőtt módosítanák a tényleges erőforrásokat.
  • Az opcionális -out paraméter lehetővé teszi a terv kimeneti fájljának megadását. -out A paraméter használatával biztosítható, hogy a vizsgált terv pontosan az alkalmazott legyen.

Terraform végrehajtási terv alkalmazása

A terraform futtatásával alkalmazza a végrehajtási tervet a felhőinfrastruktúrára.

terraform apply main.tfplan

Főbb pontok:

  • A példaparancs terraform apply feltételezi, hogy korábban futtatott terraform plan -out main.tfplan.
  • Ha másik fájlnevet adott meg a -out paraméterhez, használja ugyanazt a fájlnevet a hívásban terraform apply.
  • Ha nem használta a paramétert -out , hívjon terraform apply paraméterek nélkül.

Az eredmények ellenőrzése

  1. Kérje le az Azure-erőforrás nevét, amelyben az Azure AI-szolgáltatások többszolgáltatásos erőforrása létrejött.

    resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)

  2. Kérje le az Azure AI-szolgáltatások többszolgáltatásos erőforrásának nevét.

    azurerm_aiservices_account_name=$(terraform output -raw azurerm_aiservices_account_name)

  3. Futtassa az az cognitiveservices-fiókbemutatót a cikkben létrehozott Azure AI-szolgáltatásfiók megjelenítéséhez.

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

Az erőforrások eltávolítása

Ha már nincs szüksége a Terraformon keresztül létrehozott erőforrásokra, hajtsa végre az alábbi lépéseket:

  1. Futtassa a Terraform-tervet , és adja meg a jelölőt destroy .

    terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan

    Főbb pontok:

    • A terraform plan parancs létrehoz egy végrehajtási tervet, de nem hajtja végre. Ehelyett meghatározza, hogy milyen műveletek szükségesek a konfigurációs fájlokban megadott konfiguráció létrehozásához. Ez a minta lehetővé teszi annak ellenőrzését, hogy a végrehajtási terv megfelel-e az elvárásainak, mielőtt módosítanák a tényleges erőforrásokat.
    • Az opcionális -out paraméter lehetővé teszi a terv kimeneti fájljának megadását. -out A paraméter használatával biztosítható, hogy a vizsgált terv pontosan az alkalmazott legyen.

  2. A végrehajtási terv alkalmazásához futtassa a terraformát .

    terraform apply main.destroy.tfplan

A Terraform hibaelhárítása az Azure-ban

A Terraform Azure-beli használatakor felmerülő gyakori problémák elhárítása

Kapcsolódó tartalom