Správa, spolupráce a uspořádání pomocí center

Článek
09/01/2024

Centra jsou primárním prostředkem Azure nejvyšší úrovně pro AI Studio a poskytují centrální způsob řízení zabezpečení, připojení a výpočetních prostředků napříč hřištěmi a projekty. Po vytvoření centra můžou vývojáři vytvářet projekty z něj a přistupovat ke sdíleným prostředkům společnosti bez nutnosti opakované pomoci správce IT.

Pracovní prostory projektu vytvořené pomocí centra dědí stejná nastavení zabezpečení a sdílený přístup k prostředkům. Týmy můžou podle potřeby vytvářet pracovní prostory projektu, aby uspořádaly práci, izolovaly data nebo omezily přístup.

V tomto článku se dozvíte další informace o možnostech centra a o tom, jak nastavit centrum pro vaši organizaci. Prostředky vytvořené na webu Azure Portal a v Azure AI Studiu můžete zobrazit.

Rychlé zkoumání případů použití umělé inteligence bez kritických bodů IT

Úspěšné aplikace a modely umělé inteligence se obvykle spouštějí jako prototypy, kde vývojáři testují proveditelnost nápadu nebo vyhodnocují kvalitu dat nebo modelu pro konkrétní úlohu. Prototyp je krokovací kámen k financování projektů nebo implementaci v plném rozsahu.

Když je za nastavení cloudových prostředků zodpovědný jeden tým platformy, může být přechod z prokázání proveditelnosti nápadu na financovaný projekt kritickým bodem produktivity. Takový tým může být jediný autorizovaný ke konfiguraci zabezpečení, připojení nebo jiných prostředků, které můžou vyžadovat náklady. Tato situace může způsobit obrovský backlog, což vede k zablokování vývojových týmů při inovování s novým nápadem. Centra v Azure AI Studiu pomáhají tento kritický bod zmírnit. IT může pro tým nastavit předem nakonfigurované a opakovaně použitelné prostředí (centrum). Tým pak může použít toto centrum k vytvoření vlastních projektů pro vytváření prototypů, sestavování a provozování aplikací AI.

Nastavení a zabezpečení centra pro váš tým

Začněte vytvořením prvního centra v Azure AI Studiu nebo pomocí webu Azure Portal nebo šablon pro pokročilé možnosti konfigurace. Můžete přizpůsobit sítě, identitu, šifrování, monitorování nebo značky, aby splňovaly požadavky vaší organizace.

Projekty v obchodní doméně často vyžadují přístup ke stejným prostředkům společnosti, jako jsou vektorové indexy, koncové body modelu nebo úložiště. Jako vedoucí týmu můžete předem nakonfigurovat připojení k těmto prostředkům v rámci centra, aby k nim vývojáři měli přístup z jakéhokoli nového pracovního prostoru projektu bez zpoždění v IT.

Připojení umožňují přístup k objektům v AI Studiu, které se spravují mimo vaše centrum. Například nahraná data do účtu úložiště Azure nebo nasazení modelu u existujícího prostředku Azure OpenAI. Připojení lze sdílet s každým projektem nebo zpřístupnit jednomu konkrétnímu projektu. Připojení je možné nakonfigurovat pomocí přístupu na základě klíčů nebo ID Microsoft Entra pro autorizaci přístupu uživatelům v připojeném prostředku. Jako správce můžete také sledovat, auditovat a spravovat připojení napříč projekty pomocí centra.

Sdílené prostředky a konfigurace Azure

Různé koncepty správy jsou k dispozici v centrech, které podporují vedoucí týmu a správce pro centrální správu prostředí týmu.

Konfigurace zabezpečení, včetně přístupu k veřejné síti, virtuální sítě, šifrování klíče spravovaného zákazníkem a privilegovaného přístupu, ke kterému může vytvářet projekty pro přizpůsobení. Nastavení zabezpečení nakonfigurovaná v centru se automaticky předávají do každého projektu. Spravovaná virtuální síť se sdílí mezi všemi projekty, které sdílejí stejné centrum.
Připojení se nazývají a ověřují odkazy na prostředky Azure a prostředky mimo Azure, jako jsou poskytovatelé úložiště dat. Připojení použijte jako prostředek pro zpřístupnění externího prostředku skupině vývojářů, aniž byste museli vystavit uložené přihlašovací údaje jednotlivcům.
Přidělení výpočetních prostředků a kvót se spravuje jako sdílená kapacita pro všechny projekty v AI Studiu, které sdílejí stejné centrum. Tato kvóta zahrnuje výpočetní instanci jako spravovanou cloudovou pracovní stanici pro jednotlivce. Stejný uživatel může použít výpočetní instanci napříč projekty.
Přístupové klíče služeb AI ke koncovým bodům pro předem připravené modely AI se spravují v oboru centra. Pomocí těchto koncových bodů můžete získat přístup k základním modelům z Azure OpenAI, Speech, Vision a Content Safety pomocí jednoho klíče rozhraní API.
Zásady vynucované v Azure v oboru centra platí pro všechny projekty spravované v rámci tohoto oboru.
Závislé prostředky Azure se nastavují jednou pro centrum a přidružené projekty a používají se k ukládání artefaktů, které vygenerujete při práci v AI Studiu, jako jsou protokoly nebo při nahrávání dat. Další informace najdete v tématu Závislosti Azure AI.

Uspořádání práce v projektech pro přizpůsobení

Centrum poskytuje hostitelské prostředí pro projekty v AI Studiu. Projekt je kontejner organizace, který obsahuje nástroje pro přizpůsobení a orchestraci AI. Umožňuje uspořádat svou práci, uložit stav napříč různými nástroji, jako je tok výzvy, a spolupracovat s ostatními. Můžete například sdílet nahrané soubory a připojení ke zdrojům dat.

Centrum může používat více projektů a projekt může používat více uživatelů. Projekt také pomáhá sledovat fakturaci a spravovat přístup a poskytuje izolaci dat. Každý projekt používá vyhrazené kontejnery úložiště, které vám umožní nahrávat soubory a sdílet je pouze s ostatními členy projektu při používání prostředí data.

Projekty umožňují vytvářet a seskupovat opakovaně použitelné komponenty, které je možné použít napříč nástroji v AI Studiu:

Majetek	Popis
Data	Datová sada, která se dá použít k vytváření indexů, vyladění modelů a vyhodnocení modelů.
Toky	Spustitelná instrukční sada, která může implementovat logiku AI.
Evakuace	Vyhodnocení modelu nebo toku Můžete spouštět ruční vyhodnocení nebo vyhodnocení založená na metrikách.
Indexy	Indexy vektorového vyhledávání generované z vašich dat.

Projekty mají také specifická nastavení, která se uchovávají jenom pro daný projekt:

Majetek	Popis
Připojení projectu	Připojení k externím prostředkům, jako jsou poskytovatelé úložiště dat, které můžou používat jenom vy a ostatní členové projektu. Doplňují sdílená připojení v centru přístupném pro všechny projekty.
Modul runtime toku výzvy	Tok výzvy je funkce, která se dá použít k vygenerování, přizpůsobení nebo spuštění toku. Pokud chcete použít tok výzvy, musíte vytvořit modul runtime nad výpočetní instancí.

Poznámka:

V AI Studiu můžete také spravovat nastavení jazyka a oznámení, která platí pro všechny projekty, ke kterým máte přístup bez ohledu na centrum nebo projekt.

Přístupové klíče rozhraní API služeb Azure AI

Centrum umožňuje nastavit připojení k existujícím typům prostředků Azure OpenAI nebo Azure AI Services, které je možné použít k hostování nasazení modelu. K těmto nasazením modelů můžete přistupovat z připojených prostředků v AI Studiu. Klíče k připojeným prostředkům je možné uvést na webu AI Studio nebo na webu Azure Portal. Další informace najdete v tématu Vyhledání prostředků Azure AI Studio na webu Azure Portal.

Virtuální síť

Centra, výpočetní prostředky a projekty sdílejí stejnou virtuální síť Azure spravovanou Microsoftem. Po nakonfigurování nastavení spravované sítě během procesu vytváření centra budou všechny nové projekty vytvořené pomocí tohoto centra dědit stejné nastavení virtuální sítě. Všechny změny nastavení sítě se proto použijí u všech aktuálních a nových projektů v daném centru. Ve výchozím nastavení poskytují rozbočovače přístup k veřejné síti.

Pokud chcete vytvořit privátní příchozí připojení k vašemu prostředí centra, vytvořte koncový bod Azure Private Linku v následujících oborech:

Centrum
Závislý Azure AI services prostředek poskytující
Jakákoli jiná závislost Azure AI, jako je Azure Storage

I když se projekty zobrazují jako vlastní sledovací prostředky na webu Azure Portal, nevyžadují přístup k vlastním koncovým bodům privátního propojení. Nové projekty vytvořené po nastavení centra se automaticky přidají do prostředí izolovaného v síti.

Připojení k prostředkům Azure a prostředkům třetích stran

Azure AI nabízí sadu konektorů, které umožňují připojení k různým typům zdrojů dat a dalším nástrojům Azure. K rozšíření toků můžete využít konektory pro připojení k datům, jako jsou indexy ve službě Azure AI Search.

Připojení je možné nastavit jako sdílená se všemi projekty ve stejném centru nebo je vytvořit výhradně pro jeden projekt. Pokud chcete spravovat připojení k projektům přes Azure AI Studio, přejděte do projektu a pak vyberte Nastavení>připojení. Pokud chcete spravovat sdílená připojení pro centrum, přejděte do nastavení centra. Jako správce můžete auditovat sdílená i projektová připojení na úrovni rozbočovače, abyste měli jedno podokno možností připojení napříč projekty.

Závislosti Azure AI

Vrstvy Azure AI Studia nad stávajícími službami Azure, včetně služeb Azure AI a Azure Machine Learning I když se nemusí zobrazovat na zobrazovaných názvech na webu Azure Portal, AI Studio nebo při použití sady SDK nebo rozhraní příkazového řádku, některé z těchto podrobností o architektuře se zjeví, když pracujete s rozhraními Azure REST API, používáte službu Azure Cost Reporting nebo používáte šablony infrastruktury jako kódu, jako je Azure Bicep nebo Azure Resource Manager. Z pohledu poskytovatele prostředků Azure se typy prostředků Azure AI Studio mapuje na následující typy poskytovatelů prostředků:

Typ prostředku	Poskytovatel prostředků	Kind
Centrum Azure AI Studio	`Microsoft.MachineLearningServices/workspace`	`hub`
Projekt Azure AI Studio	`Microsoft.MachineLearningServices/workspace`	`project`
Služby Azure AI nebo Služba Azure AI OpenAI	`Microsoft.CognitiveServices/account`	`AIServices` `OpenAI`

Při vytváření nového centra se při práci v AI Studiu vyžaduje sada závislých prostředků Azure k ukládání dat, která nahrajete nebo vygenerujete. Pokud je nezadáte a vyžadujete, vytvoří se tyto prostředky automaticky.

Závislý prostředek Azure	Poskytovatel prostředků	Volitelné	Poznámka:
Azure AI Vyhledávač	`Microsoft.Search/searchServices`	✔	Poskytuje možnosti vyhledávání pro vaše projekty.
Účet služby Azure Storage	`Microsoft.Storage/storageAccounts`		Ukládá artefakty pro vaše projekty, jako jsou toky a vyhodnocení. Pro izolaci dat jsou kontejnery úložiště předpony pomocí guid projektu a podmíněně zabezpečené pomocí Azure ABAC pro identitu projektu.
Azure Key Vault	`Microsoft.KeyVault/vaults`		Ukládá tajné kódy, jako jsou připojovací řetězec pro připojení prostředků. V případě izolace dat se tajné kódy nedají načítat napříč projekty prostřednictvím rozhraní API.
Azure Container Registry	`Microsoft.ContainerRegistry/registries`	✔	Ukládá image Dockeru vytvořené při použití vlastního modulu runtime pro tok výzvy. V případě izolace dat jsou image Dockeru předponou pomocí identifikátoru GUID projektu.
Aplikace Azure lication Insights & Pracovní prostor Log Analytics	`Microsoft.Insights/components` `Microsoft.OperationalInsights/workspaces`	✔	Používá se jako úložiště protokolů, když se rozhodnete pro protokolování na úrovni aplikace pro nasazené toky výzvy.

Správa nákladů

Náklady na Azure AI nabíhají různými prostředky Azure.

Obecně platí, že centrum a projekt nemají pevné měsíční náklady a poplatky se účtují jenom za využití z hlediska výpočetních hodin a použitých tokenů. Transakce s poplatky za službu Azure Key Vault, Úložiště a Application Insights a založená na svazku závisí na množství dat uložených ve vašich projektech.

Pokud potřebujete seskupit náklady na tyto různé služby dohromady, doporučujeme vytvořit centra v jedné nebo více vyhrazených skupinách prostředků a předplatných ve vašem prostředí Azure.

Pomocí značek správy nákladů a prostředků Azure můžete pomoct s podrobným rozpisem nákladů na úrovni prostředků nebo s využitím cenové kalkulačky Azure na výše uvedených prostředcích získat odhad cen. Další informace najdete v tématu Plánování a správa nákladů na služby Azure AI.

Vyhledání prostředků Azure AI Studio na webu Azure Portal

Na webu Azure Portal najdete prostředky, které odpovídají vašemu projektu v Azure AI Studiu.