Lab 3.1 Scenario 1: Set Up Azure AI Foundry for LLMOps

概要

このラボでは、LLMOps のプロンプトフローを使用して Azure AI Foundry を設定する方法について説明します。

[ノーコード、10分]

結果

前提条件

AI Hub リソース、プロンプトフロー、Content Safety サービス、デプロイされた微調整されたモデルエンドポイント、AI Search サービスと共に AI プロジェクトを作成できる Azure サブスクリプションが必要です。

手順

0️⃣ Azureリソースグループの作成   
1️⃣ Azure AI Foundry で Azure AI プロジェクトを作成する
2️⃣ プロンプトフローを実行するコンピューティング インスタンスを作成する
🗑️ リソースをクリーンアップする

コンピューティングインスタンスを開発ボックスとして使用することができる場合は、VS Code で Azure AI プロジェクトを開始する (Web) を参照してください。また、プロンプトフローの開発に役立つ VS Code 拡張機能も提供しています。詳細については、VS Code のプロンプトフローを参照してください。

0️⃣ Azureリソースグループの作成

Azure portal を開き、リソースグループを選択します Azure portal でリソースグループを検索する
[作成] を選択し、次の値を入力します。
- サブスクリプション: Azure サブスクリプションを選択します。
- リソースグループ: 新しいリソースグループ名を入力します。
- リージョン: Azure の場所 (米国中部など) を選択します。を作成する
次の値を入力します。
- サブスクリプション: Azure サブスクリプションを選択します。
- リソースグループ: 新しいリソースグループ名を入力します。
- リージョン: Azure の場所 (米国中部など) を選択します。

1️⃣ Azure AI Foundry で Azure AI プロジェクトを作成する

Azure AI Foundry のホームページに移動します
[+ 新しいプロジェクト] を選択します
プロジェクトの名前を入力し、ドロップダウンからハブを選択してプロジェクトをホストします。ハブへのアクセス権がまだない場合は、 [新しいハブの作成] を選択します。の作成
ハブを作成するには、サブスクリプション、既に作成されているリソースグループ、場所を入力し、Azure Open AI リソースを選択または作成しますを作成する
[レビューと完了] ページに、リソースが作成されることが表示されます。完了するまでに数分かかります。を作成する

2️⃣ プロンプトフローを実行するコンピューティングインスタンスを作成する

Azure Open AI プロジェクトの作成が完了すると、次の画面が表示されます
- オプション 1-1: Azure Machine Learning -> プロンプトフロー -> コンピューティングセッションを開始する
- オプション 1-2: Azure Machine Learning > コンピューティングインスタンス > VS Code の起動
- オプション 2-1: Azure AI Foundry -> プロンプトフロー -> コンピューティングセッションの開始
- オプション 2-2: Azure AI Foundry -> コード -> 新しいコンピューティングの作成 -> VS Code コンテナー -> VS Code の起動
- オプション 3-1: CodeSpaces > プロンプトフロー -> コンピューティングの開始

サーバーレスコンピューティングセッションは、費用対効果、スケーラビリティ、管理オーバーヘッドの削減、迅速なセットアップを提供しますが、制御の制限やコールドスタートの遅延などの欠点があります。一方、プロンプトフロー用の VS Code 拡張機能は、カスタマイズ、一貫性、柔軟性を提供しますが、コストが高くなり、管理作業が増え、セットアップに時間がかかる可能性があります。

️リソースをクリーンアップする

Azure portal に移動し、 [リソースグループ] を選択します
このラボ用に作成したリソースグループを選択します
[リソースグループの削除] を選択します
リソースグループ名を入力し、 [削除] を選択します