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Visão geral dos recursos do Hub

Note

Você deve usar um projeto baseado em hub para os recursos mencionados neste artigo. Não há suporte para um projeto do Azure AI Foundry . Para obter mais informações, consulte Tipos de projeto.

O Azure AI Hub é um tipo de recurso usado em combinação com o tipo de recurso Azure AI Foundry e só é necessário para casos de uso selecionados. Os recursos do Hub fornecem acesso a recursos de hospedagem e ajuste fino de modelo de código aberto, bem como recursos do Azure Machine Learning, ao lado dos recursos suportados pelo recurso AI Foundry associado.

Quando você cria um Hub de IA, um recurso do Azure AI Foundry é provisionado automaticamente. Os recursos do Hub podem ser usados no Azure AI Foundry e no estúdio do Azure Machine Learning.

Os Hubs têm seus próprios tipos de projeto que suportam um conjunto de recursos diferenciado dos projetos do Foundry. Consulte os tipos de projeto para obter uma visão geral dos recursos suportados.

Criar um recurso de hub de IA

Comece criando seu primeiro hub no portal do Azure AI Foundry ou use o portal ou modelos do Azure para opções de configuração avançadas, como rede.

Os Hubs agrupam um ou mais projetos com configurações comuns, incluindo acesso a dados e configurações de segurança. Os projetos atuam como pastas para organizar o trabalho e dar acesso às APIs do desenvolvedor.

Criar um projeto baseado em hub

Para começar a desenvolver, crie um projeto baseado em hub. Projetos baseados em hub podem ser acessados no AI Foundry Portal para construir com ferramentas de IA generativas e no ML Studio para construir com ferramentas projetadas para treinamento de modelo de aprendizado de máquina personalizado.

Conceitos do projeto

Os projetos permitem criar e agrupar componentes reutilizáveis que podem ser usados em todas as ferramentas:

Asset Description
Data Conjunto de dados que pode ser usado para criar índices, ajustar modelos e avaliar modelos.
Flows Um conjunto de instruções executáveis que pode implementar a lógica de IA.
Evaluations Avaliações de um modelo ou fluxo. Você pode executar avaliações manuais ou baseadas em métricas.
Indexes Índices de pesquisa vetorial gerados a partir dos seus dados.

Os projetos também têm configurações específicas que valem apenas para esse projeto:

Asset Description
Conexões de projeto Conexões com recursos externos, como provedores de armazenamento de dados, que somente você e outros membros do projeto podem usar. Eles complementam conexões compartilhadas no hub acessível a todos os projetos.
Tempo de execução do fluxo de prompt O fluxo de prompt é um recurso que pode ser usado para gerar, personalizar ou executar um fluxo. Para utilizar o prompt flow, é necessário criar um ambiente de execução em cima de uma instância de computação.

Note

No portal do Azure AI Foundry, você também pode gerenciar configurações de idioma e notificação que se aplicam a todos os projetos que você pode acessar, independentemente do hub ou projeto.

Compartilhar configurações entre projetos usando hub

Um hub compartilha configurações para um grupo de projetos. Todos os projetos no hub compartilham as mesmas configurações de segurança ou domínio de negócios.

As configurações compartilhadas gerenciadas no hub incluem:

  • Segurança , incluindo acesso à rede pública, criptografia de chave gerenciada pelo cliente e controles de identidade. As configurações de segurança definidas no hub passam automaticamente para cada projeto. Uma rede virtual gerenciada é compartilhada entre todos os projetos que compartilham o mesmo hub.
  • As conexões permitem que você acesse objetos no portal do Azure AI Foundry que são gerenciados fora do seu hub. Por exemplo, dados carregados em uma conta de armazenamento do Azure ou implantações de modelo em um recurso existente do Azure OpenAI ou AI Foundry. Opcionalmente, use a conexão para armazenar credenciais compartilhadas, para que os desenvolvedores possam acessar implicitamente objetos remotos durante o desenvolvimento.
  • A computação e a alocação de cotas são gerenciadas como capacidade compartilhada para todos os projetos no portal do Azure AI Foundry que compartilham o mesmo hub. Essa cota inclui instância de computação como estação de trabalho gerenciada baseada em nuvem para um indivíduo. O mesmo usuário pode usar uma instância de computação entre projetos.
  • A política imposta no Azure no escopo do hub se aplica a todos os projetos gerenciados sob ele.
  • Os recursos dependentes do Azure são configurados uma vez por hub e projetos associados e usados para armazenar artefatos gerados enquanto trabalha no portal do Azure AI Foundry, como logs ou ao carregar dados. Para obter mais informações, consulte Recursos dependentes.

Aceda a modelos do Azure AI Foundry a partir de projetos baseados em hub

Os Hubs permitem gerenciar conexões com recursos existentes do Azure OpenAI ou do Azure AI Foundry, para que você possa usar seus modelos e recursos de personalização selecionados em projetos baseados em hub.

Depois que uma conexão é criada, as implementações de modelo são acessíveis por meio de sessões interativas. Quando você usa experiências de ajuste fino em um projeto baseado em hub, seus trabalhos de ajuste fino são executados implicitamente no recurso AI Foundry conectado (contexto de projeto padrão).

Recursos dependentes do armazenamento e do Cofre de Chaves

O Azure AI Hub é uma implementação do Azure Machine Learning e requer vários serviços do Azure como uma dependência.

Tipo de recurso Provedor de recursos e tipo Variante Capacidades suportadas
Azure AI Foundry Microsoft.CognitiveServices/account AIServices Agentes, Avaliações, Azure OpenAI, Fala, Visão, Linguagem e Compreensão de Conteúdo
Projeto Azure AI Foundry Microsoft.CognitiveServices/account/project AIServices Recurso subordinado ao mencionado acima
Discurso de IA do Azure Microsoft.CognitiveServices/account Speech Voz
Linguagem da IA do Azure Microsoft.CognitiveServices/account Language Linguagem
Visão de IA do Azure Microsoft.CognitiveServices/account Vision Visão
Serviço Azure OpenAI Microsoft.CognitiveServices/account OpenAI Modelos OpenAI do Azure e sua personalização
Azure AI Hub Microsoft.MachineLearningServices/workspace hub Hub de conectividade e suporte de configuração de segurança para projetos baseados em hub
Projeto Azure AI Hub Microsoft.MachineLearningServices/workspace project Treino de modelos de aprendizagem automática personalizados e alojamento de modelos

Se não forem fornecidos por si, os seguintes recursos dependentes são criados automaticamente.

Recurso dependente do Azure Provedor de recursos Optional Note
Azure AI Foundry Microsoft.CognitiveServices/accounts Fornece acesso a modelos e outras APIs principais do Foundry.
Conta de Armazenamento do Azure Microsoft.Storage/storageAccounts Armazena artefatos para seus projetos, como fluxos e avaliações. Para isolamento de dados, os contêineres de armazenamento são prefixados usando o GUID do projeto e protegidos condicionalmente usando o Azure ABAC para a identidade do projeto.
Azure Key Vault Microsoft.KeyVault/vaults Armazena segredos como cadeias de conexão para as suas conexões de recursos. Para isolamento de dados, segredos não podem ser recuperados entre projetos por meio de APIs.
Azure Container Registry Microsoft.ContainerRegistry/registries ✔ Armazena imagens do Docker criadas ao usar o tempo de execução personalizado para fluxo de solicitações. Para isolamento de dados, as imagens do docker são prefixadas usando o GUID do projeto.
Azure Application Insights &
Espaço de trabalho do Log Analytics		 Microsoft.Insights/components
Microsoft.OperationalInsights/workspaces		 ✔ Usado como armazenamento de log quando você opta pelo registro em log no nível do aplicativo para seus fluxos de prompt implantados.
Pesquisa de IA do Azure Microsoft.Search/searchServices ✔ Fornece recursos de pesquisa para seus projetos.

Próximos passos

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