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在 Azure AI Studio 中创建项目

项目
10/06/2024

本文介绍如何创建 Azure AI Studio 项目。项目用于在生成自定义 AI 应用时组织工作并保存状态。

项目由 Azure AI Studio 中心托管，该资源提供企业级安全性和协作环境。有关项目和资源模型的详细信息，请参阅Azure AI Studio 中心。

先决条件

Azure 订阅。如果还没有 Azure 订阅，可以创建一个免费帐户。
Azure AI Studio 中心。如果没有中心，请参阅如何创建和管理 Azure AI Studio 中心。

创建项目

使用以下选项卡选择要用于创建项目的方法：

要在 Azure AI Studio 中创建项目，请执行以下步骤：

转到 Azure AI Studio 的主页。
选择“+ New project”。
输入项目的名称。
从下拉列表中选择中心来托管项目。有关中心和项目之间的关系的信息，请参阅中心和项目概述文档。如果还没有中心，请选择“创建新中心”。

注意

若要创建中心，必须对所选资源组具有所有者或参与者权限。建议与团队共享中心。这样，你便可以与所有项目共享数据连接等配置，并集中管理安全设置和支出。有关创建中心的更多选项，请参阅如何创建和管理 Azure AI Studio 中心。对于共享同一中心的项目，项目名称必须不得重复。
如果正在创建新中心，请输入名称。
从“订阅”下拉列表中选择 Azure 订阅。出于计费、访问权限或管理原因，为项目选择特定的 Azure 订阅。例如，这会向用户和服务主体授予对项目的订阅级访问权限。
将资源组保留为默认组，以创建新资源组。也可以从下拉列表中选择现有资源组。

提示

特别是在开始阶段，建议为项目创建一个新的资源组。这允许你轻松管理项目及其所有资源。创建项目时，会在资源组中创建多个资源，包括中心、容器注册表和存储帐户。
输入中心的位置，然后选择“下一步”。位置是中心所在的位置。中心的位置也是项目的位置。 Azure AI 服务可用性因区域而异。例如，某些模型在某些区域中可能不可用。
从下拉列表中选择现有 Azure AI 服务资源（包括 Azure OpenAI）或创建新资源。
在“评审和完成”页面上，可以看到 Azure AI 服务资源名称和其他要评审的设置。
查看项目详细信息，然后选择“创建项目”。可以看到资源创建进度，该过程完成时项目便创建完毕。

创建项目后，可以访问左侧导航面板中的操场、工具和其他资源。

安装 Python，如 SDK 快速入门中所述。
安装 Azure 机器学习 SDK v2。
安装 azure-identity：pip install azure-identity。如果在笔记本单元格中，请使用 %pip install azure-identity。

提供订阅的详细信息：

# Enter details of your subscription
subscription_id = "<SUBSCRIPTION_ID>"
resource_group = "<RESOURCE_GROUP>"

获取订阅的句柄。本文中的所有 Python 代码都使用 ml_client：

# get a handle to the subscription

from azure.ai.ml import MLClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential

ml_client = MLClient(DefaultAzureCredential(), subscription_id, resource_group)

（可选）如果有多个帐户，请添加要在 DefaultAzureCredential 中使用的 Microsoft Entra ID 的租户 ID。在 Azure 门户的“Microsoft Entra ID 外部标识”下找到你的租户 ID。
```
DefaultAzureCredential(interactive_browser_tenant_id="<TENANT_ID>")
```
（可选）如果你在 Azure 政府 - 美国或 Azure 中国世纪互联区域工作，请指定要在其中进行身份验证的区域。可以使用 DefaultAzureCredential 指定区域。以下示例向 Azure 政府 - 美国区域进行身份验证：
```
from azure.identity import AzureAuthorityHosts
DefaultAzureCredential(authority=AzureAuthorityHosts.AZURE_GOVERNMENT)
```

使用以下代码在你或你的管理员之前创建的中心中创建项目。将示例字符串值替换为自己的值：

from azure.ai.ml.entities import Project

my_project_name = "myexampleproject"
my_display_name = "My Example Project"
hub_name = "myhubname" # Azure resource manager ID of the hub
hub_id=f"/subscriptions/{subscription_id}/resourceGroups/{resource_group}/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/{hub_name}"

my_project = Project(name=my_project_name, 
                display_name=my_display_name,
                hub_id=hub_id)

created_project = ml_client.workspaces.begin_create(workspace=my_project).result()

如果未安装 Azure CLI 和机器学习扩展，请按照安装和设置机器学习扩展一文中的步骤操作。
要从 Azure CLI 向 Azure 订阅进行身份验证，请使用以下命令：
```
az login
```
有关身份验证的详细信息，请参阅身份验证方法。
安装扩展并向 Azure 订阅进行身份验证后，使用以下命令在现有 Azure AI Studio 中心中新建一个 Azure AI Studio 项目：
```
az ml workspace create --kind project --hub-id {my_hub_ARM_ID} --resource-group {my_resource_group} --name {my_project_name}
```

查看项目设置

在项目“设置”页，可以找到有关项目的信息，例如项目名称、说明和托管项目的中心。还可以找到用于通过 SDK 或 API 标识项目的项目 ID。

名称：项目的名称对应于左侧面板中的选定项目。
中心：托管项目的中心。
位置：托管项目的中心的位置。有关受支持的位置，请参阅 Azure AI Studio 区域。
订阅：托管项目的中心所在的订阅。
资源组：托管项目的中心所在的资源组。

选择“在 Azure 门户中管理”，以导航到 Azure 门户中的项目资源。

若要管理或使用新项目，请将其包含在 MLClient 中：

ml_client = MLClient(workspace_name=my_project_name, resource_group_name=resource_group, subscription_id=subscription_id,credential=DefaultAzureCredential())

若要查看项目的设置，请使用 az ml workspace show 命令。例如：

az ml workspace show --name {my_project_name} --resource-group {my_resource_group}

访问项目资源

系统会与项目共享中心上的常见配置，包括连接、计算实例和网络访问，以便你可以立即开始开发。

此外，许多资源只有项目工作区中的用户才能访问：

组件包括数据集、流程、索引、部署的模型 API 端点（开放和无服务器）。
在“项目设置”下创建的连接。

Azure 存储 Blob 容器和用于在项目中上传数据的文件共享。使用以下连接访问存储：

数据连接	存储位置	目的
workspaceblobstore	{project-GUID}-azureml-blobstore	数据上传的默认容器
workspaceartifactstore	{project-GUID}-azureml	存储项目的组件和元数据，例如模型权重
workspacefilestore	{project-GUID}-code	托管在计算机上创建并使用提示流的文件

注意

在将存储帐户的“可通过公共网络访问”设置为禁用时，系统不会直接创建连接至项目的存储链接。当第一个用户通过专用网络连接访问 AI Studio 时，系统才会创建这些内容。排查存储连接问题

通过

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