Hantera, samarbeta och organisera med hubbar

Artikel
06/24/2024

Viktigt!

Vissa av de funktioner som beskrivs i den här artikeln kanske bara är tillgängliga i förhandsversionen. Den här förhandsversionen tillhandahålls utan ett serviceavtal och vi rekommenderar det inte för produktionsarbetsbelastningar. Vissa funktioner kanske inte stöds eller kan vara begränsade. Mer information finns i Kompletterande villkor för användning av Microsoft Azure-förhandsversioner.

Hubbar är den primära Azure-resursen på toppnivå för AI Studio och är ett centralt sätt för ett team att styra resurser för säkerhet, anslutning och databehandling mellan lekplatser och projekt. När en hubb har skapats kan utvecklare skapa projekt från den och komma åt delade företagsresurser utan att behöva en IT-administratörs upprepade hjälp.

Projektarbetsytor som skapas med hjälp av en hubb ärver samma säkerhetsinställningar och delad resursåtkomst. Teams kan skapa projektarbetsytor efter behov för att organisera sitt arbete, isolera data och/eller begränsa åtkomsten.

I den här artikeln lär du dig mer om hubbfunktioner och hur du konfigurerar en hubb för din organisation. Du kan se de resurser som skapats i Azure-portalen och i Azure AI Studio.

Snabb utforskning av AI-användningsfall utan IT-flaskhalsar

Framgångsrika AI-program och modeller börjar vanligtvis som prototyper, där utvecklare testar genomförbarheten av en idé, eller utvärderar kvaliteten på data eller en modell för en viss uppgift. Prototypen är en språngbräda mot projektfinansiering eller en fullskalig implementering.

När ett enda plattformsteam ansvarar för konfigurationen av molnresurser kan övergången från att bevisa genomförbarheten av en idé till ett finansierat projekt vara en flaskhals i produktiviteten. Ett sådant team kan vara det enda som har behörighet att konfigurera säkerhet, anslutning eller andra resurser som kan medföra kostnader. Den här situationen kan orsaka en enorm eftersläpning, vilket resulterar i att utvecklingsteam blockeras på innovation med en ny idé. I Azure AI Studio hjälper hubbar till att minska den här flaskhalsen. IT kan konfigurera en förkonfigurerad, återanvändbar miljö (en hubb) för ett team en gång. Sedan kan teamet använda hubben för att skapa egna projekt för prototyper, skapande och drift av AI-program.

Konfigurera och skydda en hubb för ditt team

Kom igång genom att skapa din första hubb i Azure AI Studio eller använda Azure-portalen eller mallar för avancerade konfigurationsalternativ. Du kan anpassa nätverk, identitet, kryptering, övervakning eller taggar för att uppfylla organisationens krav.

Ofta kräver projekt i en affärsdomän åtkomst till samma företagsresurser, till exempel vektorindex, modellslutpunkter eller lagringsplatser. Som teamledare kan du förkonfigurera anslutningen till dessa resurser i en hubb, så att utvecklare kan komma åt dem från alla nya projektarbetsytor utan fördröjning på IT-avdelningen.

Med anslutningar kan du komma åt objekt i AI Studio som hanteras utanför hubben. Till exempel uppladdade data på ett Azure-lagringskonto eller modelldistributioner på en befintlig Azure OpenAI-resurs. En anslutning kan delas med varje projekt eller göras tillgänglig för ett specifikt projekt. Anslutningar kan konfigureras med nyckelbaserad åtkomst eller Microsoft Entra-ID för att auktorisera åtkomst till användare på den anslutna resursen. Som administratör kan du dessutom spåra, granska och hantera anslutningar mellan projekt med hjälp av din hubb.

Delade Azure-resurser och konfigurationer

Olika hanteringskoncept finns tillgängliga på hubbar för att stödja teamledare och administratörer för att centralt hantera ett teams miljö.

Säkerhetskonfiguration , inklusive åtkomst till offentligt nätverk, virtuella nätverk, kundhanterad nyckelkryptering och privilegierad åtkomst till vem som kan skapa projekt för anpassning. Säkerhetsinställningar som konfigurerats på hubben skickas automatiskt till varje projekt. Ett hanterat virtuellt nätverk delas mellan alla projekt som delar samma hubb.
Anslutningar namnges och autentiseras referenser till Azure- och icke-Azure-resurser som datalagringsleverantörer. Använd en anslutning som ett sätt att göra en extern resurs tillgänglig för en grupp utvecklare utan att behöva exponera dess lagrade autentiseringsuppgifter för en enskild person.
Beräknings- och kvotallokering hanteras som delad kapacitet för alla projekt i AI Studio som delar samma hubb. Den här kvoten inkluderar beräkningsinstans som hanterad molnbaserad arbetsstation för en enskild person. Samma användare kan använda en beräkningsinstans i olika projekt.
ÅTKOMSTnycklar för AI-tjänster till slutpunkter för fördefinierade AI-modeller hanteras i hubbomfånget. Använd dessa slutpunkter för att komma åt grundmodeller från Azure OpenAI, Speech, Vision och Content Safety med en API-nyckel
Principen som tillämpas i Azure på hubbomfånget gäller för alla projekt som hanteras under den.
Beroende Azure-resurser konfigureras en gång per hubb och associerade projekt och används för att lagra artefakter som du genererar när du arbetar i AI Studio, till exempel loggar eller när du laddar upp data. Mer information finns i Azure AI-beroenden.

Organisera arbete i projekt för anpassning

En hubb tillhandahåller värdmiljön för projekt i AI Studio. Ett projekt är en organisationscontainer som har verktyg för AI-anpassning och orkestrering. Det gör att du kan organisera ditt arbete, spara tillstånd i olika verktyg som promptflöde och samarbeta med andra. Du kan till exempel dela uppladdade filer och anslutningar till datakällor.

Flera projekt kan använda en hubb, och flera användare kan använda ett projekt. Ett projekt hjälper dig också att hålla reda på fakturering och hantera åtkomst och tillhandahåller dataisolering. Varje projekt använder dedikerade lagringscontainrar så att du kan ladda upp filer och dela dem med endast andra projektmedlemmar när du använder "data"-upplevelserna.

Med projekt kan du skapa och gruppera återanvändbara komponenter som kan användas i olika verktyg i AI Studio:

Tillgång	beskrivning
Data	Datauppsättning som kan användas för att skapa index, finjustera modeller och utvärdera modeller.
Flöden	En körbar instruktionsuppsättning som kan implementera AI-logiken.
Recensioner	Utvärderingar av en modell eller ett flöde. Du kan köra manuella eller måttbaserade utvärderingar.
Index	Vektorsökningsindex som genereras från dina data.

Projekt har också specifika inställningar som endast gäller för projektet:

Tillgång	beskrivning
Projektanslutningar	Anslutningar till externa resurser som datalagringsleverantörer som bara du och andra projektmedlemmar kan använda. De kompletterar delade anslutningar på hubben som är tillgängliga för alla projekt.
Körning av promptflöde	Prompt flow är en funktion som kan användas för att generera, anpassa eller köra ett flöde. Om du vill använda promptflöde måste du skapa en körning ovanpå en beräkningsinstans.

Kommentar

I AI Studio kan du också hantera språk- och meddelandeinställningar som gäller för alla projekt som du kan komma åt oavsett hubb eller projekt.

Åtkomstnycklar för API för Azure AI-tjänster

Med hubben kan du konfigurera anslutningar till befintliga Azure OpenAI- eller Azure AI Services-resurstyper som kan användas som värd för modelldistributioner. Du kan komma åt dessa modelldistributioner från anslutna resurser i AI Studio. Nycklar till anslutna resurser kan visas från AI Studio- eller Azure-portalen. Mer information finns i Hitta Azure AI Studio-resurser i Azure-portalen.

Virtuellt nätverk

Hubbar, beräkningsresurser och projekt delar samma Microsoft-hanterade virtuella Azure-nätverk. När du har konfigurerat inställningarna för hanterade nätverk under processen för att skapa hubben ärver alla nya projekt som skapats med den hubben samma inställningar för virtuella nätverk. Därför tillämpas alla ändringar i nätverksinställningarna på alla aktuella och nya projekt i hubben. Som standard ger hubbar åtkomst till offentliga nätverk.

Om du vill upprätta en privat inkommande anslutning till din hubbmiljö skapar du en Azure Private Link-slutpunkt i följande omfång:

Hubben
Den beroende Azure AI services resursen som tillhandahåller
Andra Azure AI-beroenden , till exempel Azure Storage

Projekt visas som egna spårningsresurser i Azure-portalen, men de kräver inte att egna privata länkslutpunkter används. Nya projekt som skapas efter hubbkonfigurationen läggs automatiskt till i den nätverksisolerade miljön.

Anslutningar till Azure- och tredjepartsresurser

Azure AI erbjuder en uppsättning anslutningsappar som gör att du kan ansluta till olika typer av datakällor och andra Azure-verktyg. Du kan dra nytta av anslutningsappar för att ansluta till data, till exempel index i Azure AI Search, för att utöka dina flöden.

Anslutningar kan konfigureras som delade med alla projekt i samma hubb eller skapas exklusivt för ett projekt. Om du vill hantera projektanslutningar via Azure AI Studio går du till projektet och väljer sedan Inställningar>Anslutningar. Om du vill hantera delade anslutningar för en hubb går du till dina hubbinställningar. Som administratör kan du granska både delade anslutningar och projektomfattande anslutningar på hubbnivå för att ha en enda fönsterruta med anslutningar mellan projekt.

Azure AI-beroenden

Azure AI Studio-lager ovanpå befintliga Azure-tjänster, inklusive Azure AI och Azure Mašinsko učenje-tjänster. Även om den kanske inte visas på visningsnamnen i Azure-portalen, AI Studio eller när du använder SDK eller CLI, blir vissa av dessa arkitektoniska detaljer synliga när du arbetar med Azure REST-API:er, använder Azure-kostnadsrapportering eller använder infrastruktur som kod-mallar som Azure Bicep eller Azure Resource Manager. Ur ett Azure Resource Provider-perspektiv mappar Azure AI Studio-resurstyper till följande typer av resursprovider:

Resurstyp	Resursprovider	Variant
Azure AI Studio-hubb	`Microsoft.MachineLearningServices/workspace`	`hub`
Azure AI Studio-projekt	`Microsoft.MachineLearningServices/workspace`	`project`
Azure AI-tjänster eller Azure AI OpenAI-tjänsten	`Microsoft.CognitiveServices/account`	`AIServices` `OpenAI`

När du skapar en ny hubb krävs en uppsättning beroende Azure-resurser för att lagra data som du laddar upp eller genereras när du arbetar i AI Studio. Om de inte tillhandahålls av dig och krävs skapas dessa resurser automatiskt.

Beroende Azure-resurs	Resursprovider	Valfritt	Kommentar
Azure AI-sökning	`Microsoft.Search/searchServices`	✔	Tillhandahåller sökfunktioner för dina projekt.
Azure-lagringskonto	`Microsoft.Storage/storageAccounts`		Lagrar artefakter för dina projekt som flöden och utvärderingar. För dataisolering prefixeras lagringscontainrar med hjälp av projektets GUID och skyddas villkorligt med Hjälp av Azure ABAC för projektidentiteten.
Azure Key Vault	`Microsoft.KeyVault/vaults`		Lagrar hemligheter som niska veze för dina resursanslutningar. För dataisolering kan hemligheter inte hämtas mellan projekt via API:er.
Azure Container Registry	`Microsoft.ContainerRegistry/registries`	✔	Lagrar docker-avbildningar som skapas när du använder anpassad körning för promptflöde. För dataisolering prefixas docker-avbildningar med hjälp av projektets GUID.
Azure Application Insights & Log Analytics-arbetsyta	`Microsoft.Insights/components` `Microsoft.OperationalInsights/workspaces`	✔	Används som logglagring när du anmäler dig för loggning på programnivå för dina distribuerade promptflöden.

Hantera kostnader

Azure AI-kostnader ackumuleras av olika Azure-resurser.

I allmänhet har en hubb och ett projekt ingen fast månadskostnad och du debiteras endast för användning när det gäller beräkningstimmar och token som används. Azure Key Vault, Storage och Application Insights debiterar transaktioner och volymbaserade, beroende på mängden data som lagras med dina projekt.

Om du behöver gruppera kostnader för dessa olika tjänster tillsammans rekommenderar vi att du skapar hubbar i en eller flera dedikerade resursgrupper och prenumerationer i din Azure-miljö.

Du kan använda kostnadshanterings - och Azure-resurstaggar för att få hjälp med en detaljerad kostnadsuppdelning på resursnivå, eller köra Azure-priskalkylatorn på ovanstående resurser för att få en prisuppskattning. Mer information finns i Planera och hantera kostnader för Azure AI-tjänster.

Hitta Azure AI Studio-resurser i Azure-portalen

I Azure-portalen hittar du resurser som motsvarar ditt projekt i Azure AI Studio.