Azure AI 허브 리소스
참고 항목
Azure AI 스튜디오는 현재 공개 미리 보기로 제공됩니다. 이 미리 보기는 서비스 수준 계약 없이 제공되며, 프로덕션 워크로드에는 권장되지 않습니다. 특정 기능이 지원되지 않거나 기능이 제한될 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Azure Preview에 대한 추가 사용 약관을 참조하세요.
Azure AI 허브 리소스는 AI 스튜디오의 최상위 Azure 리소스이며 팀이 AI 애플리케이션을 빌드하고 관리할 수 있는 작업 환경을 제공합니다. Azure에서 리소스를 사용하면 개인과 팀을 위한 Azure 서비스에 액세스할 수 있습니다. 또한 리소스는 청구, 보안 구성 및 모니터링을 위한 컨테이너를 제공합니다.
Azure AI 허브 리소스를 사용하여 단일 설정으로 여러 Azure AI 서비스에 액세스할 수 있습니다. 이전에는 Azure OpenAI, Azure Machine Learning, Azure AI 음성을 비롯한 다양한 Azure AI 서비스에 개별 설정이 필요했습니다.
이 문서에서는 Azure AI 허브 리소스의 기능과, 조직을 위해 Azure AI를 설정하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다. Azure Portal 및 Azure AI 스튜디오에서 만든 리소스를 볼 수 있습니다.
팀을 위한 공동 작업 환경
Azure AI 허브 리소스는 팀이 AI 애플리케이션을 빌드하고 관리하기 위한 공동 작업 환경을 제공하여 다음 두 가상 사용자에게 적합합니다.
- AI 개발자에게는 Azure AI 허브 리소스가 AI 애플리케이션을 빌드하기 위한 작업 환경을 제공하여 AI 모델 빌드를 위한 다양한 도구에 대한 액세스 권한을 부여합니다. 도구를 함께 사용할 수 있으며 데이터 세트, 인덱스, 모델 등 공유 가능한 구성 요소를 사용하고 생성할 수 있습니다. Azure AI 허브 리소스를 사용하면 외부 리소스에 대한 연결을 구성하고, 도구에서 사용하는 컴퓨팅 리소스와 미리 빌드된 AI 모델에 대한 엔드포인트 및 액세스 키를 제공할 수 있습니다. 프로젝트를 사용하여 AI 기능을 사용자 지정하는 경우, Azure AI 허브 리소스에서 호스트되며 동일한 공유 리소스에 액세스할 수 있습니다.
- IT 관리자, 팀 리더 및 위험 책임자에게는 Azure AI 허브 리소스가 팀에서 만든 프로젝트에 대한 단일 창, 외부 리소스에 사용 중인 감사 연결, 비용 및 규정 준수 요구 사항을 충족하는 데 도움이 되는 기타 거버넌스 제어를 제공합니다. Azure AI 허브 리소스에 대해 보안 설정이 구성되며, 일단 설정되면 해당 리소스에서 만든 모든 프로젝트에 적용되므로 관리자는 개발자가 셀프 서비스로 프로젝트를 만들어 작업을 구성하도록 할 수 있습니다.
중앙 설정 및 관리 개념
Azure AI 허브 리소스에 대해서는 팀 리더 및 관리자가 팀의 환경을 중앙에서 관리할 수 있도록 다양한 관리 개념을 사용할 수 있습니다.
- 사용자 지정을 위해 프로젝트를 만들 수 있는 사용자에 대한 공용 네트워크 액세스, 가상 네트워킹, 고객 관리형 키 암호화 및 권한 있는 액세스를 포함한 보안 구성입니다. Azure AI 허브 리소스에 구성된 보안 설정은 자동으로 각 프로젝트로 전달됩니다. 관리형 가상 네트워크는 동일한 Azure AI 허브 리소스를 공유하는 모든 프로젝트 간에 공유됩니다.
- 연결은 데이터 스토리지 공급자와 같은 Azure 및 비 Azure 리소스에 대한 명명되고 인증된 참조입니다. 개인에게 저장된 자격 증명을 노출하지 않고도 개발자 그룹이 외부 리소스를 사용할 수 있는 방법으로 연결을 사용합니다.
- 컴퓨팅 및 할당량 할당은 동일한 Azure AI 허브 리소스를 공유하는 AI 스튜디오의 모든 프로젝트에 대한 공유 용량으로 관리됩니다. 여기에는 컴퓨팅 인스턴스가 개인용 관리형 클라우드 기반 워크스테이션으로 포함됩니다. 컴퓨팅 인스턴스는 동일한 사용자가 여러 프로젝트에서 사용할 수 있습니다.
- 미리 빌드된 AI 모델의 엔드포인트에 대한 AI 서비스 액세스 키는 Azure AI 허브 리소스 범위에서 관리됩니다. 이러한 엔드포인트를 사용하여 하나의 API 키를 사용하여 Azure OpenAI, 음성, 비전 및 콘텐츠 보안에서 기본 모델에 액세스합니다.
- Azure AI 허브 리소스 범위에서 Azure에 적용되는 정책은 해당 범위에서 관리되는 모든 프로젝트에 적용됩니다.
- 종속 Azure 리소스는 Azure AI 허브 리소스 및 연결된 프로젝트당 한 번 설정되며, 데이터를 업로드할 때나 AI 스튜디오에서 작업하는 동안 생성되는 아티팩트(예: 로그)를 저장하는 데 사용됩니다. 자세한 내용은 Azure AI 종속성을 참조하세요.
사용자 지정을 위해 프로젝트에서 작업 구성
Azure AI 허브 리소스는 AI 스튜디오에서 Azure AI 프로젝트에 대한 호스팅 환경을 제공합니다. 프로젝트는 AI 사용자 지정 및 오케스트레이션을 위한 도구가 있는 조직 컨테이너로, 이를 통해 작업을 구성하고, 프롬프트 흐름과 같은 다양한 도구에서 상태를 저장하고, 다른 사용자와 공동 작업할 수 있습니다. 예를 들어 업로드된 파일과 연결을 데이터 원본에 공유할 수 있습니다.
여러 프로젝트에서 Azure AI 허브 리소스를 사용할 수 있으며 여러 사용자가 프로젝트를 사용할 수 있습니다. 또한, 프로젝트는 청구를 추적하고 액세스를 관리하고 데이터 격리를 제공하는 데 도움이 됩니다. 모든 프로젝트에는 '데이터' 환경을 사용할 때 파일을 업로드하고 다른 프로젝트 구성원과만 공유할 수 있는 전용 스토리지 컨테이너가 있습니다.
프로젝트를 사용하면 AI 스튜디오의 도구에서 사용할 수 있는 재사용 가능한 구성 요소를 만들고 그룹화할 수 있습니다.
| 자산 | Description |
|---|---|
| Data | 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 | Description |
|---|---|
| 프로젝트 연결 | 사용자 및 다른 프로젝트 구성원만 사용할 수 있는 데이터 스토리지 공급자와 같은 외부 리소스에 대한 연결입니다. 모든 프로젝트에 액세스할 수 있는 Azure AI 허브 리소스의 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. |
참고 항목
AI 스튜디오에서는 Azure AI 허브 리소스 또는 프로젝트와 관계없이 액세스할 수 있는 모든 Azure AI 스튜디오 프로젝트에 적용되는 언어 및 알림 설정을 관리할 수도 있습니다.
Azure AI 서비스 API 액세스 키
Azure AI 허브 리소스는 Azure OpenAI Service와 같이 Microsoft에서 만든 미리 빌드된 AI 서비스에 대한 API 엔드포인트 및 키를 노출합니다. 사용 가능한 정확한 서비스는 설정 시 Azure 지역 및 선택한 Azure AI 서비스 공급자('고급' 옵션)에 따라 달라집니다.
- 기존 Azure OpenAI Service 리소스와 함께 Azure AI 허브 리소스를 만드는 경우 Azure OpenAI Service의 기능만 갖게 됩니다. 기존 Azure OpenAI 할당량 및 모델 배포를 다시 사용하려면 이 옵션을 사용합니다. 현재는 AI 허브를 만든 후 음성 및 비전 기능을 가져올 업그레이드 경로가 없습니다.
- Azure AI 서비스 공급자와 함께 Azure AI 허브 리소스를 만드는 경우 Azure OpenAI Service 및 다른 AI 서비스(예: 음성 및 비전)를 사용할 수 있습니다. 현재 이 옵션은 Azure AI CLI 및 SDK를 통해서만 사용할 수 있습니다.
Azure AI 서비스 공급자를 비롯한 Azure AI 허브 리소스 및 해당 Azure 종속성의 전체 계층화와, Azure AI 스튜디오 및 Azure Portal에서 이러한 리소스를 나타내는 방법을 이해하려면 Azure Portal에서 Azure AI 스튜디오 리소스 찾기를 참조하세요.
동일한 API 키를 사용하여 다음 Azure AI 서비스에 모두 액세스할 수 있습니다.
| 서비스 | 설명 |
|---|---|
 Azure OpenAI |
다양한 자연어 작업 수행 |
 콘텐츠 안전 |
원치 않는 콘텐츠를 검색하는 AI 서비스 |
 음성 |
음성 텍스트 변환, 텍스트 음성 변환, 번역 및 화자 인식 |
 비전 |
이미지 및 비디오의 콘텐츠 분석 |
텍스트, 음성, 이미지 등을 생성하는 데 사용할 수 있는 대규모 언어 모델은 Azure AI 허브 리소스에서 호스트됩니다. 모델 카탈로그에서 배포된 미세 조정된 모델 및 개방형 모델은 격리를 위해 항상 프로젝트 컨텍스트에서 만들어집니다.
가상 네트워킹
Azure AI 허브 리소스, 컴퓨팅 리소스 및 프로젝트는 동일한 Microsoft 관리형 Azure Virtual Network를 공유합니다. Azure AI 허브 리소스 만들기 프로세스 중에 관리형 네트워킹 설정을 구성한 후에는 해당 Azure AI 허브 리소스를 사용하여 만든 모든 새 프로젝트가 동일한 가상 네트워크 설정을 상속합니다. 따라서 네트워킹 설정에 대한 모든 변경 내용은 해당 Azure AI 허브 리소스의 현재 및 새 프로젝트 모두에 적용됩니다. 기본적으로 Azure AI 허브 리소스는 공용 네트워크 액세스를 제공합니다.
Azure AI 허브 리소스 환경에 대한 프라이빗 인바운드 연결을 설정하려면 다음 범위에서 Azure Private Link 엔드포인트를 만듭니다.
- Azure AI 허브 리소스
- 리소스를 제공하는 종속
Azure AI services - 기타 모든 Azure AI 종속성(예: Azure Storage)
프로젝트는 Azure Portal에서 자체 추적 리소스로 표시되지만 자체 프라이빗 링크 엔드포인트에 액세스할 필요가 없습니다. Azure AI 허브 리소스를 설치한 후에 만들어지는 새 프로젝트는 네트워크 격리 환경에 자동으로 추가됩니다.
Azure 및 타사 리소스에 대한 연결
Azure AI는 다양한 유형의 데이터 원본 및 기타 Azure 도구에 연결할 수 있는 커넥터 집합을 제공합니다. 커넥터를 활용하여 Azure AI 검색의 인덱스와 같은 데이터에 연결하면 흐름을 증강할 수 있습니다.
연결은 동일한 Azure AI 허브 리소스의 모든 프로젝트와 공유로 설정하거나 한 프로젝트에 대해 단독으로 만들 수 있습니다. Azure AI 스튜디오를 통해 프로젝트 연결을 관리하려면 프로젝트 페이지로 이동한 다음 AI 프로젝트 설정>연결로 이동합니다. 공유 연결을 관리하려면 관리 페이지로 이동합니다. 관리자는 Azure AI 허브 리소스 수준에서 공유 연결과 프로젝트 범위 연결을 모두 감사하여 프로젝트 간에 단일 연결 창을 만들 수 있습니다.
Azure AI 종속성
Azure AI 및 Azure Machine Learning 서비스를 비롯한 기존 Azure 서비스 위의 Azure AI 스튜디오 계층입니다. Azure Portal 또는 AI 스튜디오에서나 SDK 또는 CLI를 사용하는 경우에는 표시 이름에 표시되지 않을 수 있지만, Azure REST API로 작업하거나, Azure 비용 보고를 사용하거나, Azure Bicep 또는 Azure Resource Manager와 같은 코드 제공 인프라 템플릿을 사용할 때는 이러한 아키텍처 세부 정보 중 일부가 명확하게 표시됩니다. Azure 리소스 공급자 관점에서 Azure AI 스튜디오 리소스 종류는 다음 리소스 공급자 종류에 매핑됩니다.
| 리소스 종류 | 리소스 공급자 | 종류 |
|---|---|---|
| Azure AI 허브 리소스와 Azure AI 프로젝트 |
Microsoft.MachineLearningServices/workspace |
hubproject |
| Azure AI 서비스 또는 Azure AI OpenAI Service |
Microsoft.CognitiveServices/account |
AIServicesOpenAI |
새 Azure AI 허브 리소스를 만드는 경우, AI 스튜디오에서 작업할 때 업로드하거나 생성되는 데이터를 저장하려면 종속 Azure 리소스 집합이 필요합니다. 사용자가 이러한 리소스를 제공하지 않는 경우 필요하면 이러한 리소스가 자동으로 생성됩니다.
| 종속 Azure 리소스 | 리소스 공급자 | 선택 사항 | 참고 항목 |
|---|---|---|---|
| Azure AI 검색 | Microsoft.Search/searchServices |
✔ | 프로젝트 검색 기능을 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 | Microsoft.KeyVault/vaults |
리소스 연결에 대한 연결 문자열과 같은 비밀을 저장합니다. 데이터 격리의 경우 API를 통해 프로젝트에서 비밀을 검색할 수 없습니다. | |
| Azure Container Registry | 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. |
비용 관리
Azure AI 비용은 다양한 Azure 리소스에 의해 발생합니다.
일반적으로 Azure AI 허브 리소스 및 프로젝트에는 고정 월별 비용이 없으며 사용된 컴퓨팅 시간 및 토큰 측면에서만 사용량에 대한 요금이 청구됩니다. Azure Key Vault, Storage 및 Application Insights는 Azure AI 프로젝트에 저장된 데이터의 양에 따라 트랜잭션 및 볼륨 기반 요금을 청구합니다.
이러한 서로 다른 서비스의 비용을 함께 그룹화해야 하는 경우, Azure 환경에서 하나 이상의 전용 리소스 그룹 및 구독에 Azure AI 허브 리소스를 만드는 것이 좋습니다.
비용 관리 및 Azure 리소스 태그를 사용하여 자세한 리소스 수준 비용 분석을 활용하거나, 위의 나열된 리소스에서 Azure 가격 계산기를 실행하여 가격 추정치를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 Azure Machine Learning 비용 계획 및 관리를 참조하세요.
Azure Portal에서 Azure AI 스튜디오 리소스 찾기
Azure Portal에서 Azure AI 스튜디오의 Azure AI 프로젝트에 해당하는 리소스를 찾을 수 있습니다.
참고 항목
이 섹션에서는 Azure AI 허브 리소스와 Azure AI 프로젝트가 동일한 리소스 그룹에 있다고 가정합니다.
Azure AI 스튜디오에서 빌드>AI 프로젝트 설정으로 이동하여 연결 및 API 키와 같은 Azure AI 프로젝트 리소스를 확인합니다. Azure AI 스튜디오의 Azure AI 허브 리소스에 대한 링크와 Azure Portal에서 해당 프로젝트 리소스를 볼 수 있는 링크가 있습니다.
AI 허브 이름을 선택하여 Azure AI 허브의 프로젝트 및 공유 연결을 봅니다. Azure Portal에서 해당 리소스를 볼 수 있는 링크도 있습니다.
Azure Portal에서 보기를 선택하여 Azure Portal에서 Azure AI 허브 리소스를 확인합니다.
- Azure OpenAI와 같은 Azure AI 서비스에 대한 요청을 인증하는 데 필요한 키와 엔드포인트를 보려면 AI 서비스 공급자를 선택합니다. 자세한 내용은 Azure AI 서비스 API 액세스 키를 참조하세요.
- 또한 Azure AI 허브 페이지에서 프로젝트 리소스 그룹을 선택하여 Azure AI 프로젝트를 찾을 수 있습니다.
