Verwalten, Zusammenarbeiten und Organisieren mit Hubs

Artikel
09/03/2024

Hubs sind die primäre Azure-Ressource der obersten Ebene für KI Studio und bieten eine zentrale Möglichkeit für ein Team, Sicherheit, Konnektivität und Rechenressourcen über Playgrounds und Projekte hinweg zu verwalten. Sobald ein Hub eingerichtet ist, können Entwickler Projekte erstellen und darüber auf gemeinsame Unternehmensressourcen zugreifen, ohne dass sie die wiederholte Hilfe eines IT-Admins benötigen.

Projektarbeitsbereiche, die über einen Hub erstellt werden, erben die gleichen Sicherheitseinstellungen und den gemeinsamen Ressourcenzugriff. Teams können nach Bedarf Projektarbeitsbereiche erstellen, um ihre Arbeit zu organisieren, Daten zu isolieren und/oder den Zugriff zu beschränken.

In diesem Artikel erfahren Sie mehr über Hubfunktionen und wie Sie einen Hub für Ihre Organisation einrichten. Sie können die Ressourcen sehen, die im Azure-Portal und in Azure KI Studio erstellt wurden.

Schnelle Erkundung von KI-Anwendungsfällen ohne IT-Engpässe

Erfolgreiche KI-Anwendungen und -Modelle beginnen in der Regel als Prototypen, bei denen Entwickler die Machbarkeit einer Idee testen oder die Qualität von Daten oder eines Modells für eine bestimmte Aufgabe beurteilen. Dieser Prototyp ist ein Sprungbrett für die Projektfinanzierung oder eine umfassende Umsetzung.

Wenn ein einzelnes Plattformteam für die Einrichtung von Cloudressourcen verantwortlich ist, kann der Übergang von der Machbarkeit einer Idee zu einem finanzierten Projekt ein Engpass in der Produktivität sein. Ein solches Team ist möglicherweise das einzige, das berechtigt ist, Sicherheit, Konnektivität oder andere Ressourcen zu konfigurieren, die möglicherweise Kosten verursachen. Diese Situation kann zu einem enormen Arbeitsrückstand führen, der die Entwicklungsteams daran hindert, eine neue Idee zu entwickeln. In Azure KI Studio helfen Hubs, diesen Engpass zu mindern. Die IT kann eine vorkonfigurierte, wiederverwendbare Umgebung (ein Hub) für ein Team einmalig einrichten. Anschließend kann das Team diesen Hub verwenden, um eigene Projekte für Prototyping, Erstellung und Betrieb von KI-Anwendungen zu erstellen.

Einrichten und Sichern eines Hubs für Ihr Team

Beginnen Sie, indem Sie Ihren ersten Hub in Azure KI Studio erstellen oder das Azure-Portal oder Vorlagen für erweiterte Konfigurationsoptionen verwenden. Sie können Netzwerke, Identität, Verschlüsselung, Überwachung oder Tags anpassen, um die Einhaltung der Anforderungen Ihrer Organisation zu erfüllen.

Häufig benötigen Projekte in einer Geschäftsdomäne Zugriff auf dieselben Unternehmensressourcen wie Vektorindizes, Modellendpunkte oder Repositorys. Als Teamleiter können Sie die Konnektivität mit diesen Ressourcen innerhalb eines Hubs vorkonfigurieren, sodass Entwickler von jedem neuen Projektarbeitsbereich aus ohne Verzögerung durch die IT auf diese Ressourcen zugreifen können.

Mit Connections können Sie auf Objekte in KI Studio zugreifen, die außerhalb Ihres Hubs verwaltet werden. Zum Beispiel hochgeladene Daten auf einem Azure-Speicherkonto oder Modellbereitstellungen auf einer bestehenden Azure OpenAI-Ressource. Eine Verbindung kann für jedes Projekt freigegeben oder für ein bestimmtes Projekt zugänglich gemacht werden. Verbindungen können mit schlüsselbasiertem Zugriff oder Microsoft Entra ID konfiguriert werden, um den Zugriff auf Benutzer auf der verbundenen Ressource zu autorisieren. Außerdem können Sie als Admin über Ihren Hub projektübergreifende Verbindungen nachverfolgen, prüfen und verwalten.

Gemeinsam genutzte Azure-Ressourcen und Konfigurationen

Auf Hubs stehen verschiedene Verwaltungskonzepte zur Verfügung, die Teamleiter und Administratoren dabei unterstützen, die Umgebung eines Teams zentral zu verwalten.

Sicherheitskonfiguration, einschließlich Zugriff auf öffentliche Netzwerke, virtuelle Netzwerke, kundenseitig verwaltete Schlüsselverschlüsselung und privilegiertem Zugang zu den Benutzern, die Projekte zur Anpassung erstellen können. Sicherheitseinstellungen, die für den Hub konfiguriert sind, werden automatisch an jedes Projekt übergeben. Ein verwaltetes virtuelles Netzwerk wird von allen Projekten gemeinsam genutzt, die denselben Hub verwenden.
Verbindungen sind benannte und authentifizierte Verweise auf Azure und Nicht-Azure-Ressourcen wie Datenspeicheranbieter. Verwenden Sie eine Verbindung als Möglichkeit, eine externe Ressource für eine Gruppe von Entwicklern verfügbar zu machen, ohne ihre gespeicherten Anmeldeinformationen für eine Person verfügbar zu machen.
Die Zuteilung von Rechenleistung und Kontingenten wird als gemeinsam genutzte Kapazität für alle Projekte in KI Studio verwaltet, die denselben Hub verwenden. Zu diesem Kontingent gehört die Compute-Instanz als verwaltete cloudbasierte Arbeitsstation für eine Einzelperson. Derselbe Benutzer kann eine Compute-Instanz für alle Projekte verwenden.
KI-Services-Zugriffsschlüssel zu Endpunkten für vorgefertigte KI-Modelle werden im Hubbereich verwaltet. Verwenden Sie diese Endpunkte für den Zugriff auf Foundation-Modelle aus Azure OpenAI, Speech, Vision und Content Safety mit einem API-Schlüssel
Die in Azure für den Hubbereich erzwungene Richtlinie gilt für alle darunter verwalteten Projekte.
Abhängige Azure-Ressourcen werden einmal pro Hub und zugeordneten Projekten eingerichtet und zum Speichern von Artefakten verwendet, die Sie beim Arbeiten in KI-Studio wie Protokollen oder beim Hochladen von Daten generieren. Weitere Informationen finden Sie unter Azure KI-Abhängigkeiten.

Organisieren der Arbeit in maßgeschneiderten Projekten

Ein Hub stellt die Hostingumgebung für Projekte in KI Studio bereit. Ein Projekt ist ein Organisationscontainer mit Tools für KI-Anpassung und -Orchestrierung. Sie können Ihre Arbeit organisieren, den Zustand über verschiedene Tools wie Prompt Flow hinweg speichern und mit anderen zusammenarbeiten. Sie können z. B. hochgeladene Dateien und Verbindungen mit Datenquellen teilen.

Mehrere Projekte können einen Hub verwenden, und mehrere Benutzer können ein Projekt verwenden. Ein Projekt hilft Ihnen auch, die Abrechnung nachzuverfolgen, den Zugriff zu verwalten und bietet Datenisolation. Jedes Projekt verfügt über dedizierte Speichercontainer, mit deren Hilfe Sie Dateien hochladen und nur für andere Projektmitglieder freigeben können, wenn Sie die Optionen unter „Daten“ verwenden.

Mit Projekten können Sie wiederverwendbare Komponenten erstellen und gruppieren, die in KI Studio für alle Tools verwendet werden können:

Asset	Beschreibung
Daten	Dataset, das zum Erstellen von Indizes, zum Feinabstimmen von Modellen und Auswerten von Modellen verwendet werden kann.
Abläufe	Ein ausführbarer Anweisungssatz, der die KI-Logik implementieren kann.
Auswertungen	Auswertungen eines Modells oder Flows. Sie können manuelle oder metrikbasierte Auswertungen ausführen.
Indizes	Aus Ihren Daten generierte Vektorsuchindizes.

Projekte verfügen auch über bestimmte Einstellungen, die nur für dieses Projekt enthalten sind:

Asset	Beschreibung
Projektverbindungen	Verbindungen mit externen Ressourcen wie Datenspeicheranbietern, die nur Sie und andere Projektmitglieder verwenden können. Sie ergänzen gemeinsam genutzte Verbindungen auf dem Hub, auf die für alle Projekte zugegriffen werden kann.
Prompt-Flow-Runtime	Prompt Flow ist ein Feature, das zum Generieren, Anpassen oder Ausführen eines Flows verwendet werden kann. Um den Prompt Flow zu verwenden, müssen Sie eine Runtime auf einer Compute-Instanz erstellen.

Hinweis

In KI Studio können Sie auch Sprach- und Benachrichtigungseinstellungen verwalten, die für alle Projekte gelten, auf die Sie zugreifen können, unabhängig von Hub oder Projekt.

Zugriffsschlüssel für die Azure KI Services-API

Mit dem Hub können Sie Verbindungen mit vorhandenen Azure OpenAI- oder Azure KI Services-Ressourcentypen einrichten, die zum Hosten von Modellimplementierungen verwendet werden können. Sie können über verbundene Ressourcen in KI Studio auf diese Modellimplementierungen zugreifen. Schlüssel zu verbundenen Ressourcen können über KI Studio oder das Azure-Portal aufgelistet werden. Weitere Informationen finden Sie unter Suchen von Azure KI Studio-Ressourcen im Azure-Portal.

Virtuelle Netzwerke

Hubs, Computeressourcen und Projekte nutzen dasselbe von Microsoft verwaltete virtuelle Azure-Netzwerk. Nachdem Sie die verwalteten Netzwerkeinstellungen während des Huberstellungsprozesses konfiguriert haben, erben alle neuen Projekte, die mit diesem Hub erstellt wurden, dieselben Einstellungen für virtuelle Netzwerke. Daher werden alle Änderungen an den Netzwerkeinstellungen auf alle aktuellen und neuen Projekte in diesem Hub angewendet. Standardmäßig ermöglichen Hubs Zugriff auf öffentliche Netzwerke.

Um eine private eingehende Verbindung mit Ihrer Hubumgebung herzustellen, erstellen Sie einen Azure Private Link-Endpunkt mit den folgenden Bereichen:

Der Hub
Der abhängigen Azure AI services Bereitstellungsressource
Allen anderen Azure KI-Abhängigkeiten wie Azure Storage

Während Projekte als eigene Nachverfolgungsressourcen im Azure-Portal angezeigt werden, sind für den Zugriff keine eigenen privaten Link-Endpunkte erforderlich. Neue Projekte, die nach dem Hubsetup erstellt werden, werden automatisch der netzwerkisolierten Umgebung hinzugefügt.

Verbindungen mit Azure- und Drittanbieterressourcen

Azure KI bietet eine Reihe von Connectors, mit denen Sie eine Verbindung mit verschiedenen Arten von Datenquellen und anderen Azure-Tools herstellen können. Sie können Connectors nutzen, um eine Verbindung mit Daten wie Indizes in Azure KI-Suche herzustellen, um Ihre Flows zu erweitern.

Verbindungen können für alle Projekte im selben Hub eingerichtet oder exklusiv für ein Projekt erstellt werden. Um Projektverbindungen über Azure KI Studio zu verwalten, navigieren Sie zu Ihrem Projekt und wählen dann Einstellungen>Verbindungen aus. Um freigegebene Verbindungen für einen Hub zu verwalten, wechseln Sie zu Ihren Hubeinstellungen. Administratoren können freigegebene und projektbezogene Verbindungen auf Hubebene überwachen und profitieren von einer zentralen Konnektivitätsübersicht für alle Projekte.

Azure KI-Abhängigkeiten

Azure KI Studio baut auf bestehenden Azure-Diensten auf, darunter Azure KI und Azure Machine Learning Services. Obwohl dies möglicherweise nicht für die Anzeigenamen im Azure-Portal, KI Studio oder bei Verwendung des SDK oder der CLI sichtbar ist, werden einige dieser Architekturdetails sichtbar, wenn Sie mit den Azure-REST-APIs arbeiten, Azure-Kostenberichte verwenden oder Infrastructure-as-Code-Vorlagen wie Azure Bicep oder Azure Resource Manager verwenden. Aus der Sicht eines Azure-Ressourcenanbieters sind die Azure KI Studio-Ressourcentypen den folgenden Ressourcenanbietertypen zugeordnet:

Ressourcentyp	Ressourcenanbieter	Variante
Azure KI Studio-Hub	`Microsoft.MachineLearningServices/workspace`	`hub`
Azure KI Studio-Projekt	`Microsoft.MachineLearningServices/workspace`	`project`
Azure KI Services oder Azure KI OpenAI Service	`Microsoft.CognitiveServices/account`	`AIServices` `OpenAI`

Wenn Sie einen neuen Hub erstellen, sind eine Reihe abhängiger Azure-Ressourcen erforderlich, um Daten zu speichern, die Sie hochladen oder die generiert werden, wenn Sie in KI Studio arbeiten. Wenn diese Ressourcen nicht von Ihnen zur Verfügung gestellt werden und erforderlich sind, werden sie automatisch erstellt.

Abhängige Azure-Ressource	Ressourcenanbieter	Optional	Hinweis
Azure KI Cognitive Search	`Microsoft.Search/searchServices`	✔	Stellt Suchfunktionen für Ihre Projekte bereit.
Azure Storage-Konto	`Microsoft.Storage/storageAccounts`		Speichert Artefakte für Ihre Projekte wie Flüsse und Auswertungen. Für die Datenisolation werden Speichercontainer mit der Projekt-GUID vorangestellt und mit Azure ABAC für die Projektidentität bedingt gesichert.
Azure Key Vault	`Microsoft.KeyVault/vaults`		Speichert Geheimnisse wie Verbindungszeichenfolgen für Ihre Ressourcenverbindungen. Bei der Datenisolation können Geheimnisse nicht projektübergreifend über APIs abgerufen werden.
Azure Container Registry	`Microsoft.ContainerRegistry/registries`	✔	Speichert Docker-Images, die bei Verwendung der benutzerdefinierten Laufzeit für den Prompt Flow erstellt werden. Für die Datenisolation werden Docker-Images mit der Projekt-GUID vorangestellt.
Azure Application Insights und Log Analytics-Arbeitsbereich	`Microsoft.Insights/components` `Microsoft.OperationalInsights/workspaces`	✔	Wird als Protokollspeicher verwendet, wenn Sie sich für die Protokollierung auf Anwendungsebene für Ihre bereitgestellten Prompt Flows entscheiden.

Kostenmanagement

Azure KI-Kosten fallen für verschiedene Azure-Ressourcen an.

Im Allgemeinen gelten für Hubs und Projekte keine festen monatlichen Kosten. Nur für die verbrauchten Computestunden und Token fallen Gebühren an. Für Azure Key Vault, Storage und Application Insights werden transaktions- und volumenbasierte Gebühren in Rechnung gestellt, abhängig von der Menge der in Ihren Projekten gespeicherten Daten.

Wenn Sie Kosten für diese verschiedenen Dienste gruppieren müssen, empfehlen wir, Hubs in einer oder mehreren dedizierten Ressourcengruppen und Abonnements in Ihrer Azure-Umgebung zu erstellen.

Sie können Kostenverwaltung und Azure-Ressourcentags verwenden, die bei einer detaillierten Kostenaufschlüsselung auf Ressourcenebene helfen, oder den Azure-Preisrechner auf den oben aufgeführten Ressourcen ausführen, um eine Preisschätzung zu erhalten. Weitere Informationen finden Sie unter Planen und Verwalten von Kosten für Azure KI Services.

Azure KI Studio-Ressourcen im Azure-Portal finden

Im Azure-Portal finden Sie Ressourcen, die Ihrem Projekt in Azure KI Studio entsprechen.