次の方法で共有

ハブ リソースの概要

Note

この記事で説明する機能には 、ハブベースのプロジェクト を使用する必要があります。 Azure AI Foundry プロジェクトはサポートされていません。 詳細については、「プロジェクトの 種類」を参照してください。

Azure AI Hub は、Azure AI Foundry リソースの種類と組み合わせて使用されるリソースの種類であり、選択したユース ケースにのみ必要です。 ハブ リソースは、関連する AI Foundry リソースでサポートされている機能の横に、オープン ソース モデルのホスティング機能と微調整機能、および Azure Machine Learning 機能へのアクセスを提供します。

AI ハブを作成すると、Azure AI Foundry リソースが自動的にプロビジョニングされます。 ハブ リソースは、 Azure AI Foundry と Azure Machine Learning Studio で使用できます。

ハブには、Foundry プロジェクトと差別化された機能セットをサポートする独自のプロジェクトの種類があります。 サポートされている機能の概要については、 プロジェクトの種類 を参照してください。

AI ハブ リソースを作成する

Azure AI Foundry ポータルで最初のハブを作成することから始めるか、Azure portal またはテンプレートを使用してネットワークなどの高度な構成オプションを使用します。

ハブは、1 つ以上のプロジェクトを、データ アクセスやセキュリティ構成などの一般的な設定と共にグループ化します。 プロジェクトはフォルダーとして機能し、作業を整理し、開発者 API にアクセスできるようにします。

ハブ ベースのプロジェクトを作成する

開発を開始するには、 ハブベースのプロジェクトを作成します。 ハブベースのプロジェクトには 、AI Foundry Portal でアクセスして生成型 AI ツールを使用してビルドし、 ML Studio を使用してカスタム機械学習モデルトレーニング用に設計されたツールを使用して構築できます。

プロジェクトの概念

プロジェクトを使用すると、ツール間で使用できる再利用可能なコンポーネントを作成およびグループ化できます。

Asset Description
Data インデックスの作成、モデルの微調整、モデルの評価に使用できるデータセット
Flows AI ロジックを実装することができる実行可能な命令セット。
Evaluations モデルまたはフローの評価。 手動またはメトリックベースの評価を実行できます。
Indexes データから生成されたベクトル検索インデックス。

プロジェクトには、そのプロジェクトにのみ保持される次のような特定の設定もあります。

Asset Description
プロジェクト接続 ユーザーとその他のプロジェクト メンバーのみ使用できるデータ ストレージ プロバイダーなどの外部リソースへの接続。 これらは、すべてのプロジェクトがアクセス可能なハブ上の共有接続を補完するものです。
プロンプト フロー ランタイム プロンプト フローは、フローの生成、カスタマイズ、または実行に使用できる機能です。 プロンプト フローを使用するには、コンピューティング インスタンスの上にランタイムを作成する必要があります。

Note

Azure AI Foundry ポータルでは、ハブやプロジェクトに関係なくアクセスできるすべてのプロジェクトに適用される言語と通知の設定を管理することもできます。

ハブを使用してプロジェクト間で構成を共有する

ハブは、プロジェクトのグループの構成を共有します。 ハブ内のすべてのプロジェクトは、同じセキュリティ構成またはビジネス ドメインを共有します。

ハブで管理される共有構成は次のとおりです。

  • パブリック ネットワーク アクセス、カスタマー マネージド キー暗号化、ID 制御などのセキュリティ。 ハブで構成されたセキュリティ設定は、自動的に各プロジェクトに引き継がれます。 マネージド仮想ネットワークは、同じハブを共有するすべてのプロジェクト間で共有されます。
  • 接続では、ハブの外部で管理されている Azure AI Foundry ポータルのオブジェクトにアクセスできます。 たとえば、Azure ストレージ アカウントにアップロードされたデータや、既存の Azure OpenAI または AI Foundry リソースへのモデル デプロイなどです。 必要に応じて、接続を使用して共有資格情報を格納し、開発者が開発中にリモート オブジェクトに暗黙的にアクセスできるようにします。
  • コンピューティングとクォータの割り当ては、同じハブを共有する Azure AI Foundry ポータルのすべてのプロジェクトの共有容量として管理されます。 この割り当てには、クラウドベースの個人向けマネージド ワークステーションとしてのコンピューティング インスタンスが含まれます。 同じユーザーが複数のプロジェクトでコンピューティング インスタンスを使用できます。
  • Azure でハブのスコープに適用されるポリシーは、その下で管理されるすべてのプロジェクトに適用されます。
  • 依存する Azure リソースは、ハブおよび関連プロジェクトごとに 1 回設定され、ログまたはデータのアップロード時など、Azure AI Foundry ポータルでの作業中に生成される成果物を格納するために使用されます。 詳細については、 依存リソースを参照してください。

ハブベースのプロジェクトから Azure AI Foundry モデルにアクセスする

ハブを使用すると、既存の Azure OpenAI または Azure AI Foundry リソースへの接続を管理できるため、ハブベースのプロジェクトでモデルと選択したカスタマイズ機能を使用できます。

接続が作成されると、モデルのデプロイにはプレイグラウンド エクスペリエンスを介してアクセスできます。 ハブベースのプロジェクトで微調整エクスペリエンスを使用する場合、微調整ジョブは、接続された AI Foundry リソース (既定のプロジェクト コンテキスト) で暗黙的に実行されます。

ストレージと Key Vault に依存するリソース

Azure AI Hub は Azure Machine Learning の実装であり、依存関係として複数の Azure サービスが必要です。

リソースの種類 リソース プロバイダーと種類 サブタイプ サポートされている機能
Azure AI Foundry Microsoft.CognitiveServices/account AIServices エージェント、評価、Azure OpenAI、音声、視覚、言語、コンテンツ理解
Azure AI Foundry プロジェクト Microsoft.CognitiveServices/account/project AIServices 上記へのサブリソース
Azure AI 音声 Microsoft.CognitiveServices/account Speech 音声
Azure AI Language Microsoft.CognitiveServices/account Language Language
Azure AI Vision Microsoft.CognitiveServices/account Vision Vision
Azure OpenAI サービス Microsoft.CognitiveServices/account OpenAI Azure OpenAI モデルとそのカスタマイズ
Azure AI Hub Microsoft.MachineLearningServices/workspace hub ハブ ベースのプロジェクト用の接続ハブとセキュリティ構成ホルダー
Azure AI Hub プロジェクト Microsoft.MachineLearningServices/workspace project カスタム ML モデルトレーニングとモデルホスティング

指定されていない場合は、次の依存リソースが自動的に作成されます。

依存する Azure リソース リソース プロバイダー Optional Note
Azure AI Foundry Microsoft.CognitiveServices/accounts モデルとその他のコア Foundry API へのアクセスを提供します。
Azure ストレージ アカウント Microsoft.Storage/storageAccounts フローや評価などのプロジェクトの成果物を格納します。 データを分離するために、ストレージ コンテナーにはプロジェクト GUID を使用してプレフィックスが付き、プロジェクト ID には Azure ABAC を使用して条件付きでセキュリティ保護されます。
Azure Key Vault Microsoft.KeyVault/vaults リソース接続の接続文字列などのシークレットを格納します。 データを分離するために、API を使用してプロジェクト間でシークレットを取得することはできません。
Azure Container Registry Microsoft.ContainerRegistry/registries ✔ プロンプト フローのカスタム ランタイムの使用時に作成された docker イメージの格納。 データを分離するために、Docker イメージにはプロジェクト GUID を使用してプレフィックスが付けられます。
Azure Application Insights と
Log Analytics ワークスペース		 Microsoft.Insights/components
Microsoft.OperationalInsights/workspaces		 ✔ デプロイされたプロンプト フローのアプリケーション レベルのログ記録を選択した場合に、ログ ストレージとして使用されます。
Azure AI 検索 Microsoft.Search/searchServices ✔ プロジェクトに検索機能を提供します。

次のステップ