비고
이 문서에 언급된 기능에 허브 기반 프로젝트를 사용해야 합니다. Foundry 프로젝트는 지원되지 않습니다. 자세한 내용은 프로젝트 형식을 참조하세요.
Azure AI Hub는 Azure AI Foundry 리소스 종류와 함께 사용되는 리소스 유형이며 선택한 사용 사례에만 필요합니다. 허브 리소스는 연결된 AI Foundry 리소스에서 지원하는 기능 옆에 오픈 소스 모델 호스팅 및 미세 조정 기능뿐만 아니라 Azure Machine Learning 기능에 대한 액세스를 제공합니다.
AI Hub를 만들면 Azure AI Foundry 리소스가 자동으로 프로비전됩니다. 허브 리소스는 Azure AI Foundry 및 Azure Machine Learning 스튜디오에서 사용할 수 있습니다.
허브에는 Foundry 프로젝트에서 차별화된 기능 집합을 지원하는 고유한 프로젝트 형식이 있습니다. 지원되는 기능에 대한 개요는 프로젝트 유형을 참조하세요.
AI 허브 리소스 만들기
Azure AI Foundry 포털에서 첫 번째 허브를 만들거나 네트워킹과 같은 고급 구성 옵션에 Azure Portal 또는 템플릿을 사용합니다.
허브는 하나 이상의 프로젝트를 데이터 액세스 및 보안 구성을 비롯한 일반적인 설정과 함께 그룹화합니다. 프로젝트는 작업을 구성하고 개발자 API에 대한 액세스 권한을 부여하는 폴더 역할을 합니다.
허브 기반 프로젝트 만들기
개발을 시작하려면 허브 기반 프로젝트를 만듭니다. AI Foundry 포털에서 허브 프로젝트에 액세스하여 생성 AI 도구를 사용하여 빌드하고, 사용자 지정 기계 학습 모델 학습을 위해 설계된 도구를 사용하여 빌드할 수 있는 ML Studio를 사용할 수 있습니다.
프로젝트 개념
프로젝트를 사용하면 여러 도구에서 사용할 수 있는 재사용 가능한 구성 요소를 만들고 그룹화할 수 있습니다.
| 자산 | 설명 |
|---|---|
| 데이터 | 인덱스를 만들고, 모델을 미세 조정하고, 모델을 평가하는 데 사용할 수 있는 데이터 세트입니다. |
| 흐름 | AI 논리를 구현할 수 있는 실행 명령 집합입니다. |
| 평가 | 모델 또는 흐름의 평가입니다. 수동 또는 메트릭 기반 평가를 실행할 수 있습니다. |
| 인덱스 | 데이터에서 생성된 벡터 검색 인덱스입니다. |
프로젝트에는 해당 프로젝트에 대해서만 유지되는 특정 설정도 있습니다.
| 자산 | 설명 |
|---|---|
| 프로젝트 연결 | 사용자 및 다른 프로젝트 구성원만 사용할 수 있는 데이터 스토리지 공급자와 같은 외부 리소스에 대한 연결입니다. 모든 프로젝트에 액세스할 수 있는 허브의 공유 연결을 보완합니다. |
| 프롬프트 흐름 런타임 | 프롬프트 흐름은 흐름을 생성, 사용자 지정 또는 실행하는 데 사용할 수 있는 기능입니다. 프롬프트 흐름을 사용하려면 컴퓨팅 인스턴스 위에 런타임을 만들어야 합니다. |
비고
Azure AI Foundry 포털에서 허브 또는 프로젝트에 관계없이 액세스할 수 있는 모든 프로젝트에 적용되는 언어 및 알림 설정을 관리할 수도 있습니다.
허브를 사용하여 프로젝트 간에 구성 공유
허브는 프로젝트 그룹에 대한 구성을 공유합니다. 팀 리더로서 반복적인 설정을 방지하고 개발자가 미리 구성된 환경에 대해 자체 프로젝트를 만들 수 있도록 동일한 보안 구성 또는 비즈니스 도메인을 공유하는 사용 사례용 허브를 만드는 것이 좋습니다.
허브에서 관리되는 공유 구성은 다음과 같습니다.
- 공용 네트워크 액세스, 고객 관리형 키 암호화 및 ID 제어를 포함한 보안 허브에서 구성된 보안 설정은 자동으로 각 프로젝트로 전달됩니다. 관리형 가상 네트워크는 동일한 허브를 공유하는 모든 프로젝트 간에 공유됩니다.
- 연결을 사용하면 허브 외부에서 관리되는 Azure AI Foundry 포털의 개체에 액세스할 수 있습니다. 예를 들어 Azure Storage 계정에 업로드된 데이터 또는 기존 Azure OpenAI 또는 AI Foundry 리소스의 모델 배포가 있습니다. 필요에 따라 연결을 사용하여 공유 자격 증명을 저장하므로 개발자는 개발 중에 원격 개체에 암시적으로 액세스할 수 있습니다.
- 컴퓨팅 및 할당량 할당 은 동일한 허브를 공유하는 Azure AI Foundry 포털의 모든 프로젝트에 대한 공유 용량으로 관리됩니다. 이 할당량에는 컴퓨팅 인스턴스가 개인용 관리형 클라우드 기반 워크스테이션으로 포함됩니다. 동일한 사용자가 프로젝트 간에 컴퓨팅 인스턴스를 사용할 수 있습니다.
- 허브 범위에서 Azure에 적용되는 정책은 해당 범위에서 관리되는 모든 프로젝트에 적용됩니다.
- 종속 Azure 리소스 는 허브 및 연결된 프로젝트당 한 번 설정되며 로그와 같은 Azure AI Foundry 포털에서 작업하거나 데이터를 업로드할 때 생성하는 아티팩트 저장에 사용됩니다. 자세한 내용은 종속 리소스를 참조하세요.
허브 기반 프로젝트에서 Azure AI Foundry 모델에 액세스
허브를 사용하면 기존 Azure OpenAI 또는 Azure AI Foundry 리소스에 대한 연결을 관리할 수 있으므로 허브 기반 프로젝트에서 모델 및 선택한 사용자 지정 기능을 사용할 수 있습니다.
연결을 만든 후에는 플레이그라운드 환경을 통해 모델 배포에 액세스할 수 있습니다. 허브 기반 프로젝트에서 미세 조정 환경을 사용하는 경우 미세 조정 작업은 연결된 AI Foundry 리소스(기본 프로젝트 컨텍스트)에서 암시적으로 실행됩니다.
스토리지 및 Key Vault 종속 리소스
Azure AI Hub는 Azure Machine Learning의 구현이며 종속성으로 여러 Azure 서비스가 필요합니다.
| 리소스 종류 | 리소스 공급자 | 친절한 |
|---|---|---|
| Azure AI Foundry 허브 | Microsoft.MachineLearningServices/workspace |
hub |
| Azure AI Foundry 프로젝트 | Microsoft.MachineLearningServices/workspace |
project |
| Azure AI Foundry 또는 Azure AI OpenAI Service |
Microsoft.CognitiveServices/account |
AIServicesOpenAI |
사용자가 제공하지 않으면 다음 종속 리소스가 자동으로 생성됩니다.
| 종속 Azure 리소스 | 리소스 공급자 | 선택적 | 비고 |
|---|---|---|---|
| Azure AI Foundry (에이아이 파운드리) | Microsoft.CognitiveServices/accounts |
모델 및 기타 핵심 Foundry API에 대한 액세스를 제공합니다. | |
| Azure Storage 계정 | Microsoft.Storage/storageAccounts |
흐름 및 평가와 같은 프로젝트의 아티팩트를 저장합니다. 데이터 격리의 경우 스토리지 컨테이너는 프로젝트 GUID를 사용하여 접두사가 지정되고 프로젝트 ID에 Azure ABAC를 사용하여 조건부로 보호됩니다. | |
| Azure Key Vault (애저 키 볼트) | Microsoft.KeyVault/vaults |
리소스 연결에 대한 연결 문자열과 같은 비밀을 저장합니다. 데이터 격리의 경우 API를 통해 프로젝트에서 비밀을 검색할 수 없습니다. | |
| Azure Container Registry (애저 컨테이너 레지스트리) | Microsoft.ContainerRegistry/registries |
✔ | 프롬프트 흐름에 사용자 지정 런타임을 사용할 때 만든 Docker 이미지를 저장합니다. 데이터 격리의 경우 Docker 이미지는 프로젝트 GUID를 사용하여 접두사로 지정됩니다. |
| Azure Application Insights 및 Log Analytics 작업 영역 |
Microsoft.Insights/componentsMicrosoft.OperationalInsights/workspaces |
✔ | 배포된 프롬프트 흐름에 대한 애플리케이션 수준 로깅을 옵트인할 때 로그 스토리지로 사용됩니다. |
| Azure AI 검색 | Microsoft.Search/searchServices |
✔ | 프로젝트 검색 기능을 제공합니다. |