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Usar um modelo do Azure Resource Manager para criar um hub do Azure AI Studio

  • Artigo

Importante

Alguns dos recursos descritos neste artigo podem estar disponíveis apenas na visualização. Essa visualização é fornecida sem um contrato de nível de serviço e não a recomendamos para cargas de trabalho de produção. Algumas funcionalidades poderão não ser suportadas ou poderão ter capacidades limitadas. Para obter mais informações, veja Termos Suplementares de Utilização para Pré-visualizações do Microsoft Azure.

Use um modelo Microsoft Bicep para criar um hub para o Azure AI Studio. 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. Ele também pode especificar 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 de origem main.bicep e o arquivo de modelo (main.json) compilado do Azure Resource Manager estão disponíveis. Este modelo cria os seguintes recursos:

  • Um grupo de recursos do Azure (se ainda não existir)
  • Um hub do Azure AI Studio
  • Conta de armazenamento do Azure
  • Azure Key Vault
  • Registo de Contentores do Azure
  • Azure Application Insights
  • Serviços de IA do Azure (criados pelo modelo)

Pré-requisitos

  • Uma subscrição do Azure. Se não tiver uma subscrição, crie uma conta gratuita.

  • Uma cópia dos arquivos de modelo do repositório GitHub. Para clonar o repositório GitHub para sua máquina local, você pode usar o Git. Use o comando a seguir para clonar o repositório de início rápido para sua máquina local e navegue até o aistudio-basics diretório.

    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.

Compreender o modelo

O modelo Bicep é composto pelos seguintes arquivos:

Ficheiro Description
main.bicep O arquivo Bicep principal que define os parâmetros e variáveis. Passando parâmetros e variáveis para outros módulos no modules subdiretório.
ai-hub.bicep Define o hub.
dependentes-recursos.bicep Define os recursos dependentes para o hub, como Conta de Armazenamento do Azure, Registro de Contêiner, Cofre de Chaves e Application Insights.

Importante

Os modelos de exemplo nem sempre podem usar a versão mais recente da API para os recursos do Azure que ele cria. Antes de usar o modelo, recomendamos modificá-lo para usar as versões mais recentes da API. Cada serviço do Azure tem seu próprio conjunto 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 para o Azure Machine Learning, consulte a referência da API REST do Azure Machine Learning. Para atualizar esta versão da API, localize a Microsoft.MachineLearningServices/<resource> entrada 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 de 2023-08-01-preview:

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

Modelo Azure Resource Manager

Enquanto a linguagem específica do domínio do Bicep (DSL) é usada para definir os recursos, o arquivo Bicep é compilado em um modelo do Azure Resource Manager quando você implanta o modelo. O main.json arquivo incluído no repositório GitHub é uma versão compilada do Azure Resource Manager do modelo. Esse arquivo é gerado a partir do main.bicep arquivo usando as ferramentas de linha de comando Bicep. Por exemplo, quando você implanta o modelo Bicep, ele gera o main.json arquivo. Você também pode criar manualmente o main.json arquivo usando o bicep build comando 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 aistudio-basics diretório:

  1. Para criar um novo Grupo de Recursos do Azure, use o seguinte comando. Substitua exampleRG pelo nome do seu 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 seguinte comando. Substitua myai pelo nome a ser usado para seus recursos. Esse valor é usado, juntamente com prefixos e sufixos gerados, para criar um nome exclusivo para os recursos criados pelo modelo.

    Gorjeta

    O aiResourceName deve ter 5 ou menos caracteres. Não pode ser totalmente numérico ou conter os seguintes caracteres: ~ ! @ # $ % ^ & * ( ) = + _ [ ] { } \ | ; : . ' " , < > / ?.

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

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

Próximos passos