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Usar um modelo do Azure Resource Manager para criar um hub do Estúdio de IA do Azure

  • Artigo

Importante

Os itens marcados (versão prévia) neste artigo estão atualmente em versão prévia pública. Essa versão prévia é fornecida sem um contrato de nível de serviço e não recomendamos isso para cargas de trabalho de produção. Alguns recursos podem não ter suporte ou podem ter restrição de recursos. Para obter mais informações, consulte Termos de Uso Complementares de Versões Prévias do Microsoft Azure.

Use um modelo Microsoft Bicep para criar um hub para o Estúdio de IA do Azure. Um modelo facilita a criação de recursos como uma operação única e coordenada. Um modelo Bicep é um documento de texto que define os recursos necessários para uma implantação. Além disso, pode especificar os parâmetros de implantação. Os parâmetros são usados para fornecer valores de entrada ao usar o modelo.

O modelo usado neste artigo pode ser encontrado em https://github.com/Azure/azure-quickstart-templates/tree/master/quickstarts/microsoft.machinelearningservices/aistudio-basics. O arquivo main.bicep de origem e o arquivo compilado do modelo do Azure Resource Manager (main.json) estão disponíveis. Este modelo cria os seguintes recursos:

  • Um grupo de recursos do Azure (se ainda não existir)
  • Um hub do Estúdio de IA do Azure
  • Conta de Armazenamento do Azure
  • Cofre de Chave do Azure
  • Registro de Contêiner do Azure
  • Azure Application Insights
  • Serviços de IA do Azure (criados pelo modelo)

Pré-requisitos

  • Uma assinatura do Azure. Crie uma conta gratuita se ainda não tiver a sua.

  • Uma cópia dos arquivos de modelo do repositório do GitHub. Para clonar o repositório do GitHub em seu computador local, use o Git. Use o comando a seguir para clonar o repositório de início rápido em seu computador local e navegar até o diretório aistudio-basics.

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

  • As ferramentas de linha de comando do Bicep. Para instalar as ferramentas de linha de comando do Bicep, use o artigo Instalar a CLI do Bicep.

Noções básicas sobre o modelo

O modelo Bicep é composto pelos seguintes arquivos:

Arquivo Descrição
main.bicep O arquivo Bicep principal que define os parâmetros e variáveis. Passando parâmetros e variáveis para outros módulos no subdiretório modules.
ai-hub.bicep Define o hub.
dependent-resources.bicep Define os recursos dependentes para o hub, como Conta de Armazenamento do Azure, Registro de Contêiner, Key Vault e Application Insights.

Importante

Os modelos de exemplo nem sempre podem usar a versão mais recente da API para os recursos do Azure que criam. Antes de usar o modelo, recomendamos modificá-lo para usar as versões mais recentes da API. Cada serviço do Azure tem um conjunto próprio de versões de API. Para obter informações sobre a API de um serviço específico, verifique as informações de serviço na referência da API REST do Azure.

O hub é baseado no Azure Machine Learning. Para obter informações sobre as versões mais recentes da API do Azure Machine Learning, confira a Referência da API REST do Azure Machine Learning. Para atualizar esta versão da API, localize a entrada Microsoft.MachineLearningServices/<resource>, para o tipo de recurso e atualize-a para a versão mais recente. O exemplo a seguir é uma entrada para um hub que usa uma versão de API do 2023-08-01-preview:

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

Modelo do Azure Resource Manager

Embora a DSL (linguagem específica do domínio) do Bicep seja usada para definir os recursos, o arquivo Bicep é compilado em um modelo do Azure Resource Manager ao implantar o modelo. O arquivo main.json incluído no repositório do GitHub é uma versão compilada do modelo do Azure Resource Manager. Esse arquivo é gerado do arquivo main.bicep usando as ferramentas de linha de comando do Bicep. Por exemplo, ao implantar o modelo Bicep, ele gera o arquivo main.json. É possível também criar manualmente o arquivo main.json usando o comando bicep build sem implantar o modelo.

bicep build main.bicep

Para obter mais informações, consulte o artigo da CLI do Bicep.

Configurar o modelo

Para executar o modelo Bicep, use os seguintes comandos do diretório aistudio-basics:

  1. Para criar um grupo de recursos, use o comando a seguir. Substitua exampleRG pelo nome do grupo de recursos e eastus pela região do Azure a ser usada:

    az group create --name exampleRG --location eastus

  2. Para executar o modelo, use o comando a seguir. Substitua myai pelo nome a ser usado para os recursos. Este valor é usado, juntamente com prefixos e sufixos gerados, para criar um nome exclusivo para os recursos criados pelo modelo.

    Dica

    O aiHubName deve ter cinco caracteres ou menos. Ela não pode ser totalmente numérica ou conter os seguintes caracteres: ~ ! @ # $ % ^ & * ( ) = + _ [ ] { } \ | ; : . ' " , < > / ?.

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

    Depois que a operação for concluída, você poderá usar o hub para criar projetos, gerenciar recursos e colaborar com outras pessoas.

Próximas etapas