クイックスタート: ARM テンプレートを使用して Azure AI サービスリソースを作成する

[アーティクル]
03/18/2024

このクイックスタートでは、Azure Resource Manager テンプレート (ARM テンプレート) を使用して Azure AI サービス内にリソースを作成する方法を示します。

Azure AI サービスは、AI サービスのクラウドベースのポートフォリオです。 Azure AI サービスは、開発者が直接的な AI またはデータサイエンスのスキルや知識がなくても、コグニティブかつインテリジェントなアプリケーションを構築するのに役立ちます。

Azure AI サービスは、REST API とクライアントライブラリ SDK を通じて、一般的な開発言語で利用できます。開発者は Azure AI サービスを使用して、見たり、聞いたり、話したり、分析したりできるコグニティブソリューションを使用したコグニティブ機能をそのアプリケーションに容易に追加することができます。

Azure AI サービスリソースを作成すると、次の操作を行うことができます。

1 つのキーとエンドポイントを使用して Azure 内の複数の AI サービスにアクセスします。
ご利用の複数のサービスの課金を統合します。

Azure Resource Manager テンプレートは JavaScript Object Notation (JSON) ファイルであり、プロジェクトのインフラストラクチャと構成が定義されています。このテンプレートでは、宣言型の構文が使用されています。デプロイを作成するための一連のプログラミングコマンドを記述しなくても、意図したデプロイを記述できます。

前提条件

Azure サブスクリプションをお持ちでない場合は、無料でアカウントを作成してください。
Azure AI Vision で空間分析を、または Azure AI Language で Text Analytics for Health を使用する計画がある場合は、ご契約条件を確認して承認できるように、Azure portal で最初の Vision リソースまたは Language リソースを作成する必要があります。これは、それぞれ Azure AI Language、Azure AI Vision のリンクから行うことができます。その後、同じ Azure サブスクリプションの下で任意のデプロイツール (SDK、CLI、または ARM テンプレートなど) を使用して、後続のリソースを作成できます。

テンプレートを確認する

このクイックスタートで使用するテンプレートは、Azure クイックスタートテンプレートからのものです。

{
  "$schema": "https://schema.management.azure.com/schemas/2019-04-01/deploymentTemplate.json#",
  "contentVersion": "1.0.0.0",
  "metadata": {
    "_generator": {
      "name": "bicep",
      "version": "0.15.31.15270",
      "templateHash": "17000396405303018145"
    }
  },
  "parameters": {
    "cognitiveServiceName": {
      "type": "string",
      "defaultValue": "[format('CognitiveService-{0}', uniqueString(resourceGroup().id))]",
      "metadata": {
        "description": "That name is the name of our application. It has to be unique.Type a name followed by your resource group name. (<name>-<resourceGroupName>)"
      }
    },
    "location": {
      "type": "string",
      "defaultValue": "[resourceGroup().location]",
      "metadata": {
        "description": "Location for all resources."
      }
    },
    "sku": {
      "type": "string",
      "defaultValue": "S0",
      "allowedValues": [
        "S0"
      ]
    }
  },
  "resources": [
    {
      "type": "Microsoft.CognitiveServices/accounts",
      "apiVersion": "2021-10-01",
      "name": "[parameters('cognitiveServiceName')]",
      "location": "[parameters('location')]",
      "sku": {
        "name": "[parameters('sku')]"
      },
      "kind": "CognitiveServices",
      "properties": {
        "apiProperties": {
          "statisticsEnabled": false
        }
      }
    }
  ]
}

Bicep ファイルには、1 つの Azure リソースが定義されています。Microsoft.CognitiveServices/accounts はそれが Azure AI サービスリソースであることを指定します。 Bicep ファイルの kind フィールドは、リソースの種類を定義します。

次の表に、Azure AI サービスの製品と価格に関する情報を示します。

マルチサービス

サービス	種類
複数のサービス。詳細については、価格に関するページを参照してください。	`CognitiveServices`

視覚

サービス	種類
Vision	`ComputerVision`
Custom Vision - Prediction	`CustomVision.Prediction`
Custom Vision - Training	`CustomVision.Training`
Face	`Face`
Document Intelligence	`FormRecognizer`

音声

サービス	種類
Speech	`SpeechServices`

Language

サービス	種類
Language Understanding (LUIS)	`LUIS`
QnA Maker	`QnAMaker`
Language	`TextAnalytics`
Text Translation	`TextTranslation`

決定

サービス	種類
Anomaly Detector	`AnomalyDetector`
Content Moderator	`ContentModerator`
Personalizer	`Personalizer`

Azure OpenAI

サービス	種類
Azure OpenAI	`OpenAI`

価格レベルと請求

価格レベル (および請求される金額) は、認証情報を使用して送信するトランザクションの数に基づきます。各価格レベルにより、以下が指定されます。

1 秒あたりに許可されるトランザクションの最大数 (TPS)。
価格レベル内で有効にされるサービス機能。
事前に定義された数のトランザクションのコスト。この数を超えると、サービスの「価格の詳細」で指定されている追加料金が発生します。

Note

Azure AI サービスの多くには無料レベルがあり、これを使用してサービスを試すことができます。無料レベルを使用するには、リソースの価格レベルとして F0 を使用します。

[Azure へのデプロイ] ボタンを選択します。

次の値を入力します。

値	説明
サブスクリプション	Azure サブスクリプションを選択します。
リソースグループ	[新規作成] を選択し、リソースグループの一意の名前を入力し、[OK] を選択します。
リージョン	リージョン ([米国東部] など) を選択します。
Cognitive Service 名	Azure AI サービスリソースの一意の名前で値を置き換えます。次のセクションでデプロイを検証するときに、その名前が必要です。
場所	選択したリージョンに置き換えます。
SKU	リソースの価格レベルを選択します。

リソースを作成するためのペインを示すスクリーンショット。

[確認と作成]、[作成] の順に選択します。デプロイが正常に完了すると、[リソースに移動] ボタンを使用できます。

ローカルコンピューターから、またはブラウザーから [使ってみる] ボタンを使用して、次のスクリプトを実行します。新しいリソースグループの名前と場所 (たとえば、centralus など) を含めると、その中に Azure AI サービスリソースをデプロイするためにその ARM テンプレートが使用されます。使用した名前を忘れないでください。後でデプロイを検証するときに使用します。

Note

スクリプトの az deployment group create コマンドでは、Azure CLI バージョン 2.6 以降が必要となります。バージョンを表示するには、az --version と入力します。詳細については、ドキュメントを参照してください。

read -p "Enter a name for your new resource group:" resourceGroupName &&
read -p "Enter the location (i.e. centralus):" location &&
templateUri="https://raw.githubusercontent.com/Azure/azure-quickstart-templates/master/quickstarts/microsoft.cognitiveservices/cognitive-services-universalkey/azuredeploy.json" &&
az group create --name $resourceGroupName --location "$location" &&
az deployment group create --resource-group $resourceGroupName --template-uri  $templateUri &&
echo "Press [ENTER] to continue ..." &&
read

ヒント

サブスクリプションで Azure AI サービスリソースの作成が許可されていない場合は、Azure portal、PowerShell コマンド、または Azure CLI コマンドを使用して、その Azure リソースプロバイダーの特権を有効にする必要がある場合があります。サブスクリプションの所有者でない場合は、サブスクリプションの所有者、または管理者ロールを持つユーザーに、登録の完了を要求してください。または、アカウントに /register/action 特権を付与するように要求します。

デプロイされているリソースを確認する

ポータル
Azure CLI

デプロイが完了すると、[リソースに移動] ボタンを選択して新しいリソースを表示できるようになります。リソースグループは、次の方法でも見つけることができます。

左側のウィンドウから [リソースグループ] を選択する。
リソースグループ名を選択する。

次のスクリプトを実行します。先ほど作成したリソースグループの名前を含めます。

echo "Enter the resource group where the Azure AI services resource exists:" &&
read resourceGroupName &&
az cognitiveservices account list -g $resourceGroupName

リソースをクリーンアップする

Azure AI サービスサブスクリプションをクリーンアップして削除したい場合は、リソースまたはリソースグループを削除することができます。リソースグループを削除すると、そのグループに含まれている他のリソースも削除されます。

Azure Portal
Azure CLI

左側のウィンドウで、[リソースグループ] を選択して、リソースグループの一覧を表示します。
削除するリソースが含まれているリソースグループを見つけます。
リソースグループを右クリックし、[リソースグループの削除] を選択して確認します。