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Creare un'area di lavoro dell'hub di Azure Machine Learning usando un modello Bicep

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Usare un modello Microsoft Bicep per creare un'area di lavoro di hub da usare in ML Studio e AI Studio. 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 esiste già)
  • Un'area di lavoro di Azure Machine Learning di tipo "hub"
  • Account di archiviazione di Azure
  • Azure Key Vault
  • Registro Azure Container
  • Azure Application Insights
  • Servizi di Azure AI (necessari per AI Studio e possono essere eliminati per i casi d'uso di Azure Machine Learning)

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-resource.bicep Definisce la risorsa hub di Azure per intelligenza artificiale.
dependent-resources.bicep Definisce le risorse dipendenti per l'hub di Azure per intelligenza artificiale. Account di archiviazione di Azure, Registro Contenitori, Key Vault 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..

La risorsa hub di intelligenza artificiale si basa 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 l'hub di Azure per intelligenza artificiale 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

    aiResourceName 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 aiResourceName=myai