将 Azure OpenAI 微调与 Weights & Biases 集成（预览版）

注释

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Weights & Biases (W&B) 是一个强大的 AI 开发者平台，使机器学习从业者能够高效地训练、微调和部署模型。 Azure OpenAI 微调与 W&B 集成，允许你在 W&B 项目中跟踪指标、参数，并可视化你的 Azure OpenAI 微调训练运行。 本文将指导你完成 Weights & Biases 集成的设置。

先决条件

• 一个 Azure OpenAI 资源。 有关详细信息，请参阅使用 Azure OpenAI 创建资源和部署模型。 该资源应位于支持微调的区域。
• 确保所有需要微调模型的团队成员都为新的 Azure OpenAI 资源分配了 Azure AI 用户 访问权限。
• 一个 Weights & Biases 帐户和 API 密钥。
• Azure Key Vault。 有关创建密钥保管库的详细信息，请参阅 Azure Key Vault 快速入门。

启用系统托管标识

首先，为你的 Azure OpenAI 资源启用系统托管标识。

获取 Weights & Biases API 密钥

登录 https://wandb.ai 并导航至“用户设置”。

在“API 密钥”下，选择“显示”以访问你的密钥并将其复制到剪贴板。

如果要创建新密钥，请使用 https://wandb.ai/authorize，并复制该密钥以便稍后添加到你的集成配置中。

配置 Azure 密钥保管库

要将数据从 Azure OpenAI 安全发送到你的 Weights & Biases 项目，你需要使用 Azure Key Vault。

将你的 Weights & Biases API 密钥作为机密添加到 Azure Key Vault

1. 导航至你计划使用的 Azure Key Vault。

2. 要向你的 Azure Key Vault 读写机密，你必须显式分配访问权限。

3. 导航至设置>访问配置。 在权限模型下，建议你选择“Azure 基于角色的访问控制”（如果尚未选择）。 了解更多关于 Azure 基于角色的访问控制的信息。

   

分配密钥保管库机密管理员角色

现在你已将权限模型设置为 Azure 基于角色的访问控制，你可以为自己授予密钥保管库机密管理员角色。

1. 转到“访问控制 (IAM)”，然后选择“添加角色分配”

   

2. 选择“密钥保管库机密管理员”，将你的帐户添加为成员，然后选择“查看并分配”。

   

创建机密

1. 在你的密钥保管库资源中，在“对象”下选择机密>生成/导入。

   

2. 为你的机密提供一个名称，并将生成的 Weights & Biases API 密钥保存到机密值中。

   

3. 确保记录机密名称和密钥保管库 URL。 密钥保管库 URL 可从你的密钥保管库的“概述”部分获取。

为你的 Azure OpenAI 帐户授予密钥保管库权限

如果你之前使用了密钥保管库访问策略向 Azure Key Vault 读写机密，你应该再次使用该策略。 否则，继续使用 Azure 基于角色的访问控制。 建议使用 Azure 基于角色的访问控制。 但是，如果它对你不起作用，请尝试密钥保管库访问策略。

为你的 Azure OpenAI 资源授予密钥保管库机密管理员角色。

将 Weights & Biases 与 Azure OpenAI 关联

1. 导航到 Microsoft Foundry 门户 并选择 Azure OpenAI 微调资源。

   

2. 添加你的密钥保管库 URL 和机密。 然后选择更新。

   

3. 现在，当你创建新的微调作业时，你将可以选择将作业中的数据记录到你的 Weights & Biases 帐户。