Condividi tramite

Usare un modello Azure Resource Manager per creare un hub di Studio AI della piattaforma Azure

  • Articolo

Importante

Gli elementi contrassegnati (anteprima) in questo articolo sono attualmente disponibili in anteprima pubblica. Questa anteprima viene fornita senza un contratto di servizio e non è consigliabile per i carichi di lavoro di produzione. Alcune funzionalità potrebbero non essere supportate o potrebbero presentare funzionalità limitate. Per altre informazioni, vedere le Condizioni supplementari per l'uso delle anteprime di Microsoft Azure.

Usare un modello Microsoft Bicep per creare un hub per Studio AI della piattaforma Azure. Il modello consente di creare le risorse come un'unica operazione coordinata. Un modello Bicep è un documento di testo che definisce le risorse necessarie per una distribuzione. Può anche specificare i parametri di distribuzione. I parametri sono usati per fornire i valori di input quando si usa il modello.

Il modello usato in questo articolo è disponibile in https://github.com/Azure/azure-quickstart-templates/tree/master/quickstarts/microsoft.machinelearningservices/aistudio-basics. Sono disponibili sia il file di origine main.bicep che il file del modello di Azure Resource Manager compilato (main.json). Questo modello crea le risorse seguenti:

  • Un gruppo di risorse di Azure (se non ne esiste già uno)
  • Un hub di Studio AI della piattaforma Azure
  • Account di archiviazione di Azure
  • Azure Key Vault
  • Registro Azure Container
  • Azure Application Insights
  • Servizi di Azure AI (creati dal modello)

Prerequisiti

  • Una sottoscrizione di Azure. Se non se ne ha una, creare un account gratuito.

  • Copia dei file modello dal repository GitHub. Per clonare il repository GitHub nel computer locale, è possibile usare Git. Usare il comando seguente per clonare il repository di avvio rapido nel computer locale e passare alla directory aistudio-basics.

    git clone https://github.com/Azure/azure-quickstart-templates
cd azure-quickstart-templates/quickstarts/microsoft.machinelearningservices/aistudio-basics

  • Strumenti da riga di comando Bicep. Per installare gli strumenti da riga di comando di Bicep, usare l'articolo Installare l'interfaccia della riga di comando di Bicep.

Informazioni sul modello

Il modello Bicep è costituito dai file seguenti:

File Descrizione
main.bicep File Bicep principale che definisce i parametri e le variabili. Passaggio di parametri e variabili ad altri moduli nella sottodirectory modules.
ai-hub.bicep Definisce l'hub.
dependent-resources.bicep Definisce le risorse dipendenti per l'hub, quali l'account di archiviazione di Azure, il Registro Contenitori, l'insieme di credenziali delle chiavi e Application Insights.

Importante

I modelli di esempio potrebbero non usare sempre la versione più recente dell'API per le risorse di Azure create. Prima di usare il modello, è consigliabile modificarlo per usare le versioni più recenti dell'API. Ogni servizio di Azure ha un proprio set di versioni API. Per informazioni sull'API di un servizio specifico, vedere le informazioni sul servizio nelle informazioni di riferimento dell'API REST di Azure..

L'hub è basato su Azure Machine Learning. Per informazioni sulle versioni più recenti dell'API per Azure Machine Learning, vedere le Informazioni di riferimento per l'API REST di Azure Machine Learning. Per aggiornare la versione dell'API, trovare la voce Microsoft.MachineLearningServices/<resource> per il tipo di risorsa e aggiornarla alla versione più recente. L'esempio seguente è una voce per un hub che usa una versione API di 2023-08-01-preview:

resource aiResource 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces@2023-08-01-preview' = {

Modello di Azure Resource Manager

Anche se il linguaggio specifico del dominio Bicep viene usato per definire le risorse, il file Bicep viene compilato in un modello di Azure Resource Manager quando si distribuisce il modello. Il file main.json incluso nel repository GitHub è una versione compilata di Azure Resource Manager del modello. Questo file viene generato dal file main.bicep usando gli strumenti da riga di comando Bicep. Ad esempio, quando si distribuisce il modello Bicep, viene generato il file main.json. È anche possibile creare manualmente il file main.json usando il comando bicep build senza distribuire il modello.

bicep build main.bicep

Per altre informazioni, vedere l'articolo Interfaccia della riga di comando di Bicep.

Configurare il modello

Per eseguire il modello Bicep, usare i comandi seguenti dalla directory aistudio-basics:

  1. Per creare un nuovo gruppo di risorse di Azure, usare il comando seguente. Sostituire exampleRG con il nome del gruppo di risorse e eastus con l'area di Azure da usare:

    az group create --name exampleRG --location eastus

  2. Per eseguire il modello, usare il comando seguente. Sostituire myai con il nome da usare per le risorse. Questo valore viene usato, insieme ai prefissi e ai suffissi generati, per creare un nome univoco per le risorse create dal modello.

    Suggerimento

    aiHubName deve contenere al massimo 5 caratteri. Non può essere interamente numerico o contenere i caratteri seguenti: ~ ! @ # $ % ^ & * ( ) = + _ [ ] { } \ | ; : . ' " , < > / ?.

    az deployment group create --resource-group exampleRG --template-file main.bicep --parameters aiHubName=myai

    Al termine dell'operazione, è possibile usare l'hub per creare progetti, gestire le risorse e collaborare con altri utenti.

Passaggi successivi