Központokkal való kezelés, együttműködés és rendszerezés

Cikk
09/01/2024

A hubok az AI Studio elsődleges legfelső szintű Azure-erőforrásai, és központi módot biztosítanak a csapat számára a játszóterek és projektek biztonsági, kapcsolati és számítási erőforrásainak szabályozására. A központ létrehozása után a fejlesztők projekteket hozhatnak létre belőle, és hozzáférhetnek a megosztott vállalati erőforrásokhoz anélkül, hogy az informatikai rendszergazda ismételt segítségére lenne szükségük.

A központtal létrehozott projekt-munkaterületek ugyanazokat a biztonsági beállításokat és megosztott erőforrás-hozzáférést öröklik. A Teams szükség szerint létrehozhat projekt-munkaterületeket a munkájuk rendszerezéséhez, az adatok elkülönítéséhez és/vagy a hozzáférés korlátozásához.

Ebben a cikkben többet tudhat meg a központ képességeiről, valamint arról, hogyan állíthat be központot a szervezet számára. Az Azure Portalon és az Azure AI Studióban létrehozott erőforrásokat láthatja.

Gyors AI-használati esetfeltárás informatikai szűk keresztmetszetek nélkül

A sikeres AI-alkalmazások és modellek általában prototípusként indulnak, ahol a fejlesztők tesztelik egy ötlet megvalósíthatóságát, vagy felmérik az adatok minőségét vagy egy adott feladathoz tartozó modellt. A prototípus egy ugródeszka a projektfinanszírozás vagy a teljes körű megvalósítás felé.

Ha egyetlen platformcsapat felelős a felhőerőforrások beállításáért, az ötlet megvalósíthatóságának igazolásáról a támogatott projektekre való áttérés szűk keresztmetszetet jelenthet a termelékenységben. Ilyen csapat lehet az egyetlen, aki jogosult a biztonság, a kapcsolat vagy más olyan erőforrások konfigurálására, amelyek költségekkel járhatnak. Ez a helyzet hatalmas hátralékot okozhat, ami azt eredményezi, hogy a fejlesztői csapatok blokkolva lesznek az új ötletekkel való innovációban. Az Azure AI Studióban a központok segítenek enyhíteni ezt a szűk keresztmetszetet. Az informatikai rendszer egy előre konfigurált, újrafelhasználható környezetet (központot) állíthat be egy csapat számára egyszer. Ezután a csapat ezt a központot használhatja saját projektek létrehozására az AI-alkalmazások prototípus-készítéséhez, létrehozásához és működtetéséhez.

Központ beállítása és védelme a csapat számára

Első lépésként hozza létre az első központot az Azure AI Studióban, vagy használja az Azure Portalt vagy a sablonokat a speciális konfigurációs beállításokhoz. A szervezet követelményeinek való megfelelés érdekében testre szabhatja a hálózatkezelést, az identitást, a titkosítást, a monitorozást vagy a címkéket.

Az üzleti tartományban lévő projektekhez gyakran ugyanazokhoz a vállalati erőforrásokhoz, például vektorindexekhez, modellvégpontokhoz vagy adattárakhoz kell hozzáférni. Csapatvezetőként előre konfigurálhatja a kapcsolatot ezekkel az erőforrásokkal egy központon belül, így a fejlesztők késedelem nélkül elérhetik őket bármely új projekt-munkaterületről az informatikai területen.

A kapcsolatok lehetővé teszik a központon kívül felügyelt objektumok elérését az AI Studióban. Például feltöltött adatokat egy Azure Storage-fiókra, vagy modelltelepítéseket egy meglévő Azure OpenAI-erőforráson. A kapcsolat megosztható minden projekttel, vagy elérhetővé tehető egy adott projekt számára. A kapcsolatok konfigurálhatók kulcsalapú hozzáféréssel vagy Microsoft Entra-azonosítóval a csatlakoztatott erőforrás felhasználóinak hozzáférésének engedélyezéséhez. Emellett rendszergazdaként nyomon követheti, naplózhatja és kezelheti a projektek közötti kapcsolatokat a központ használatával.

Megosztott Azure-erőforrások és konfigurációk

A központokban különböző felügyeleti fogalmak érhetők el, amelyek támogatják a csapatvezetőket és a rendszergazdákat a csapat környezetének központi felügyeletéhez.

Biztonsági konfiguráció , beleértve a nyilvános hálózati hozzáférést, a virtuális hálózatkezelést, az ügyfél által felügyelt kulcstitkosítást és a kiemelt hozzáférést, akikhez egyéni projektek hozhatók létre. A központban konfigurált biztonsági beállítások automatikusan átadódnak az egyes projekteknek. A felügyelt virtuális hálózat meg van osztva az azonos központot használó összes projekt között.
A kapcsolatok nevesített és hitelesített hivatkozások az Azure-ra és nem Azure-erőforrásokra, például adattárolókra. Használjon kapcsolatként egy külső erőforrást úgy, hogy egy fejlesztői csoport számára elérhetővé tegye anélkül, hogy a tárolt hitelesítő adatokat elérhetővé kellene tennie egy személy számára.
A számítási és kvótakiosztás megosztott kapacitásként van kezelve az AI Studióban az azonos központot használó összes projekt esetében. Ez a kvóta magában foglalja a számítási példányt felügyelt felhőalapú munkaállomásként az egyén számára. Ugyanez a felhasználó több projektben is használhat számítási példányt.
Az AI-szolgáltatások az előre összeállított AI-modellek végpontjaihoz való hozzáférési kulcsait a központ hatókörében kezelik. Ezekkel a végpontokkal egyetlen API-kulccsal érheti el az alapmodelleket az Azure OpenAI, a Speech, a Vision és a Content Safety szolgáltatásból
Az Azure-ban a központi hatókörben érvényes szabályzat az alatta kezelt összes projektre vonatkozik.
A függő Azure-erőforrások központonként és kapcsolódó projektekenként egyszer vannak beállítva, és az AI Studióban végzett munka során létrehozott összetevők, például naplók vagy adatok feltöltése során létrehozott összetevők tárolására szolgálnak. További információ: Azure AI-függőségek.

Feladatok rendszerezése a projektekben testreszabás céljából

A hub az AI Studióban lévő projektek üzemeltetési környezetét biztosítja. A projekt egy szervezeti tároló, amely eszközöket biztosít az AI testreszabásához és vezénylésére. Lehetővé teszi a munka rendszerezését, az állapot mentését különböző eszközökre, például a parancssori folyamatra, és másokkal való együttműködésre. Megoszthat például feltöltött fájlokat és kapcsolatokat adatforrásokkal.

Több projekt is használhat központot, és több felhasználó is használhatja a projektet. A projektek emellett segítenek nyomon követni a számlázást, a hozzáférés kezelését és az adatelkülönítést. Minden projekt dedikált tárolók használatával teszi lehetővé fájlok feltöltését és megosztását csak a projekt többi tagjával az "adatok" használata során.

A projektek lehetővé teszik az újrahasználható összetevők létrehozását és csoportosítását, amelyek az AI Studio eszközei között használhatók:

Eszköz	Leírás
Adatok	Indexek létrehozásához, modellek finomhangolásához és modellek kiértékeléséhez használható adatkészlet.
Folyamatok	Végrehajtható utasításkészlet, amely implementálhatja az AI-logikát.
Értékelés	Modell vagy folyamat kiértékelése. Manuális vagy metrikákon alapuló értékeléseket is futtathat.
Indexek	Az adatokból létrehozott vektorkeresési indexek.

A projekteknek olyan konkrét beállításai is vannak, amelyek csak az adott projekthez tartoznak:

Eszköz	Leírás
Projektkapcsolatok	Külső erőforrásokhoz, például adattárolókhoz való kapcsolatok, amelyeket csak Ön és más projekttagok használhatnak. Kiegészítik az összes projekt számára elérhető megosztott kapcsolatokat a központban.
Folyamatfuttatás kérése	A parancssori folyamat egy folyamat létrehozásához, testreszabásához vagy futtatásához használható szolgáltatás. A parancssori folyamat használatához létre kell hoznia egy futtatókörnyezetet egy számítási példány tetején.

Feljegyzés

Az AI Studióban az összes olyan projektre vonatkozó nyelvi és értesítési beállításokat is kezelheti, amelyek a központtól vagy projekttől függetlenül elérhetők.

Az Azure AI services API hozzáférési kulcsai

A központ lehetővé teszi a meglévő Azure OpenAI- vagy Azure AI-szolgáltatások erőforrástípusokkal való kapcsolatok beállítását, amelyek modelltelepítések üzemeltetésére használhatók. Ezeket a modelltelepítéseket a csatlakoztatott erőforrásokból érheti el az AI Studióban. A csatlakoztatott erőforrások kulcsai az AI Studióban vagy az Azure Portalon adhatók meg. További információ: Azure AI Studio-erőforrások keresése az Azure Portalon.

Virtuális hálózat

A központok, számítási erőforrások és projektek ugyanazt a Microsoft által felügyelt Azure-beli virtuális hálózatot használják. Miután konfigurálta a felügyelt hálózatkezelési beállításokat a központ létrehozása során, az ezzel a központtal létrehozott összes új projekt ugyanazokat a virtuális hálózati beállításokat örökli. Ezért a hálózatkezelési beállítások minden módosítása az adott központ összes jelenlegi és új projektjére érvényes. Alapértelmezés szerint a hubok nyilvános hálózati hozzáférést biztosítanak.

Ha privát bejövő kapcsolatot szeretne létesíteni a központi környezettel, hozzon létre egy Azure Private Link-végpontot a következő hatókörökben:

A központ
A függő Azure AI services szolgáltató erőforrása
Bármely más Azure AI-függőség , például az Azure Storage

Bár a projektek saját nyomkövetési erőforrásokként jelennek meg az Azure Portalon, nem igényelnek saját privát kapcsolatvégpontokat. A központi telepítés után létrehozott új projektek automatikusan bekerülnek a hálózat által elkülönített környezetbe.

Kapcsolatok az Azure-hoz és külső erőforrásokhoz

Az Azure AI összekötők készletét kínálja, amelyekkel különböző típusú adatforrásokhoz és más Azure-eszközökhöz csatlakozhat. Az összekötők segítségével olyan adatokhoz csatlakozhat, mint az Azure AI Search indexei a folyamatok bővítése érdekében.

A kapcsolatok úgy állíthatók be, hogy az azonos központban lévő összes projekt meg van osztva, vagy kizárólag egy projekthez hozhatók létre. Ha az Azure AI Studióval szeretné kezelni a projektkapcsolatokat, nyissa meg a projektet, majd válassza a Beállítások kapcsolatok lehetőséget>. A hub megosztott kapcsolatainak kezeléséhez lépjen a központ beállításaihoz. Rendszergazdaként a megosztott és a projekthatókörű kapcsolatokat is naplózhatja egy központi szinten, hogy egyetlen üvegnyi kapcsolattal rendelkezzen a projektek között.

Azure AI-függőségek

Az Azure AI Studio a meglévő Azure-szolgáltatásokra, például az Azure AI-ra és az Azure Machine Learning-szolgáltatásokra rétegzi a rétegeket. Előfordulhat, hogy az Azure Portalon, az AI Studióban vagy az SDK vagy a parancssori felület használatakor nem látható a megjelenített neveken, de ezek az architekturális adatok némelyike nyilvánvalóvá válik az Azure REST API-k használata, az Azure költségjelentés használata vagy az infrastruktúrakód-sablonok , például az Azure Bicep vagy az Azure Resource Manager használata során. Azure-erőforrás-szolgáltatói szempontból az Azure AI Studio erőforrástípusai a következő erőforrás-szolgáltatótípusokra képeznek le:

Erőforrás típusa	Erőforrás-szolgáltató	Erőforrás
Azure AI Studio Hub	`Microsoft.MachineLearningServices/workspace`	`hub`
Azure AI Studio-projekt	`Microsoft.MachineLearningServices/workspace`	`project`
Azure AI-szolgáltatások vagy Azure AI OpenAI-szolgáltatás	`Microsoft.CognitiveServices/account`	`AIServices` `OpenAI`

Új központ létrehozásakor függő Azure-erőforrások készletére van szükség az AI Studióban való munka során feltöltött vagy létrehozott adatok tárolásához. Ha ön nem adja meg, és kötelező, ezek az erőforrások automatikusan létrejönnek.

Függő Azure-erőforrás	Erőforrás-szolgáltató	Választható	Feljegyzés
Azure AI Keresés	`Microsoft.Search/searchServices`	✔	Keresési képességeket biztosít a projektekhez.
Azure Storage-fiók	`Microsoft.Storage/storageAccounts`		Tárolja a projektek összetevőit, például a folyamatokat és a kiértékeléseket. Az adatelkülönítéshez a tárolótárolók a projekt GUID-jának használatával vannak előtagban, és feltételesen védettek az Azure ABAC-vel a projekt identitásához.
Azure Key Vault	`Microsoft.KeyVault/vaults`		Az erőforrás-kapcsolatok titkos kulcsait, például kapcsolati sztring tárolja. Az adatelkülönítéshez a titkos kulcsok nem kérhetők le projektek között API-k használatával.
Azure Container Registry	`Microsoft.ContainerRegistry/registries`	✔	Az egyéni futtatókörnyezetben létrehozott Docker-rendszerképeket tárolja a parancssori folyamathoz. Az adatelkülönítéshez a Docker-rendszerképek a projekt GUID azonosítójának használatával vannak előtagban.
Azure-alkalmazás Insights > Log Analytics munkaterület	`Microsoft.Insights/components` `Microsoft.OperationalInsights/workspaces`	✔	Naplótárolásként használatos, amikor az üzembe helyezett parancssori folyamatok alkalmazásszintű naplózását választja.

Költségek kezelése

Az Azure AI-költségek különböző Azure-erőforrásokból keletkeznek.

A központ és a projekt általában nem rendelkezik fix havi költséggel, és csak a felhasznált számítási órák és jogkivonatok használatáért kell fizetnie. Az Azure Key Vault, a Storage és az Application Insights tranzakciót és mennyiségi díjat számít fel, a projektekben tárolt adatok mennyiségétől függően.

Ha a különböző szolgáltatások költségeit együtt kell csoportosítani, javasoljuk, hogy hozzon létre központokat egy vagy több dedikált erőforráscsoportban és előfizetésben az Azure-környezetben.

A költségkezelés és az Azure-erőforráscímkék segítségével részletes erőforrásszintű költséglebontást végezhet, vagy az Azure díjszabási kalkulátorát futtathatja a fenti erőforrásokon a díjszabás becslésének beszerzéséhez. További információ: Az Azure AI-szolgáltatások költségeinek megtervezése és kezelése.

Azure AI Studio-erőforrások keresése az Azure Portalon

Az Azure Portalon megtalálhatja a projektnek megfelelő erőforrásokat az Azure AI Studióban.