Rollenbasierte Zugriffssteuerung in Azure KI Studio

In diesem Artikel erfahren Sie, wie der Zugriff (Autorisierung) auf eine Azure KI Studio-Hub verwaltet wird. Die rollenbasierte Zugriffssteuerung von Azure (Azure RBAC) wird verwendet, um den Zugriff auf Azure-Ressourcen zu verwalten, z. B. die Möglichkeit, neue Ressourcen zu erstellen oder vorhandene zu verwenden. Benutzern in Ihrer Microsoft Entra ID werden bestimmte Rollen zugewiesen, die Zugriff auf Ressourcen gewähren. Azure bietet sowohl integrierte Rollen als auch die Möglichkeit, benutzerdefinierte Rollen zu erstellen.

KI Studio-Hub und -Projekt

Im Azure KI Studio gibt es zwei Zugriffsebenen: den Hub und das Projekt. Der Hub ist die Heimat der Infrastruktur (einschließlich der Einrichtung des virtuellen Netzwerks, vom Kunden verwalteter Schlüssel, verwalteter Identitäten und Richtlinien) und der Konfiguration Ihrer Azure KI-Dienste. Der Zugriff auf den Hub ermöglicht es Ihnen, die Infrastruktur zu ändern und neue Hubs und Projekte zu erstellen. Projekte sind eine Teilmenge des Hubs, die als Arbeitsbereiche fungieren, mit denen Sie KI-Systeme erstellen und bereitstellen können. Innerhalb eines Projekts können Sie Abläufe entwickeln, Modelle bereitstellen und Projektressourcen verwalten. Mit dem Projektzugriff können Sie KI von Anfang bis Ende entwickeln und dabei die Vorteile der auf dem Hub eingerichteten Infrastruktur nutzen.

Einer der wichtigsten Vorteile der Hub- und Projektbeziehung besteht darin, dass Entwickler eigene Projekte erstellen können, welche die Hub-Sicherheitseinstellungen erben. Möglicherweise verfügen Sie auch über Entwickler, die an einem Projekt mitwirken und keine neuen Projekte erstellen können.

Standardrollen für den Hub

Der KI Studio-Hub verfügt über integrierte Rollen, die standardmäßig verfügbar sind.

Hier ist eine Tabelle der integrierten Rollen und deren Berechtigungen für den Hub:

Der Hauptunterschied zwischen „Mitwirkender“ und „Azure KI-Entwickler“ ist die Möglichkeit, neue Hubs zu erstellen. Wenn Sie nicht möchten, dass Benutzer neue Hubs erstellen (aufgrund von Kontingenten, Kosten oder einfach nur verwalten, wie viele Hubs Sie haben), weisen Sie die Azure KI-Entwicklerrolle zu.

Nur die Rollen „Besitzer“ und „Mitwirkender“ ermöglichen es Ihnen, einen Hub zu erstellen. Derzeit können Ihnen benutzerdefinierte Rollen nicht die Berechtigung erteilen, Hubs zu erstellen.

Rolle „Azure KI-Entwickler“

Der vollständige Satz von Berechtigungen für die Rolle „Azure KI-Entwickler“ lautet wie folgt:

{
    "Permissions": [ 
        { 
        "Actions": [
            "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/*/read",
            "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/*/action",
            "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/*/delete",
            "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/*/write",
            "Microsoft.MachineLearningServices/locations/*/read",
            "Microsoft.Authorization/*/read",
            "Microsoft.Resources/deployments/*"
        ],
    
        "NotActions": [
            "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/delete",
            "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/write",
            "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/listKeys/action",
            "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/hubs/write",
            "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/hubs/delete",
            "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/featurestores/write",
            "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/featurestores/delete"
        ], 
        "DataActions": [ 
            "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/*", 
            "Microsoft.CognitiveServices/accounts/SpeechServices/*", 
            "Microsoft.CognitiveServices/accounts/ContentSafety/*" 
        ], 
        "NotDataActions": [], 
        "Condition": null, 
        "ConditionVersion": null 
        } 
    ] 
}

Wenn die integrierte Rolle „Azure KI-Entwickler“ Ihre Anforderungen nicht erfüllt, können Sie eine benutzerdefinierte Rolle erstellen.

Standardrollen für Projekte

Projekte in KI Studio verfügen über integrierte Rollen, die standardmäßig verfügbar sind.

Hier ist eine Tabelle der integrierten Rollen und deren Berechtigungen für das Projekt:

Wenn einem Benutzer Zugriff auf ein Projekt gewährt wird (z. B. über die AI Studio-Berechtigungsverwaltung), werden dem Benutzer automatisch zwei weitere Rollen zugewiesen. Die erste Rolle ist Leser im Hub. Die zweite Rolle ist die Rolle "Bereitstellungsoperator für Inference", mit der der Benutzer Bereitstellungen für die Ressourcengruppe erstellen kann, in der sich das Projekt befindet. Diese Rolle besteht aus den beiden Berechtigungen: "Microsoft.Authorization/*/read" und "Microsoft.Resources/deployments/*".

Um die End-to-End-KI-Entwicklung und -Bereitstellung abzuschließen, benötigen Benutzer in einem Projekt nur diese beiden automatisch zugewiesenen Rollen und entweder die Rolle Mitwirkender oder Azure KI-Entwickler.

Die zum Erstellen eines Projekts erforderlichen Mindestberechtigungen sind eine Rolle, welche die zulässige Aktion Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/hubs/join für den Hub hat. Die integrierte Azure II-Entwicklerrolle verfügt über diese Berechtigung.

Azure RBAC-Berechtigungen des Abhängigkeitsdiensts

Der Hub ist von anderen Azure-Diensten abhängig. In der folgenden Tabelle sind die Berechtigungen aufgeführt, die für diese Dienste erforderlich sind, wenn Sie einen Hub erstellen. Die Person, die den Hub erstellt, benötigt diese Berechtigungen. Die Person, die ein Projekt aus dem Hub erstellt, benötigt sie nicht.

Beispiel für die Unternehmens-RBAC-Einrichtung

In der folgenden Tabelle finden Sie ein Beispiel dafür, wie Sie eine rollenbasierte Zugriffskontrolle für Ihr Azure KI Studio für ein Unternehmen einrichten.

Zugriff auf Ressourcen, die außerhalb des Hubs erstellt wurden

Wenn Sie einen Hub erstellen, gewähren Ihnen die integrierten rollenbasierten Zugriffssteuerungsberechtigungen Zugriff auf die Verwendung der Ressource. Wenn Sie jedoch Ressourcen nutzen möchten, die nicht in Ihrem Namen erstellt wurden, müssen Sie beides sicherstellen:

• Die Ressource, die Sie verwenden möchten, verfügt über Berechtigungen, die Ihnen den Zugriff darauf ermöglichen.
• Ihr Hub darf darauf zugreifen.

Wenn Sie beispielsweise versuchen, einen neuen Blob-Speicher zu nutzen, müssen Sie sicherstellen, dass die verwaltete Identität des Hubs der Blob Storage-Leserrolle für das Blob hinzugefügt wird. Wenn Sie versuchen, eine neue Azure KI Search-Quelle zu verwenden, müssen Sie möglicherweise den Hub zu den Rollenzuweisungen der Azure KI Search hinzufügen.

Verwalten des Zugriffs mit Rollen

Wenn Sie Besitzer eines Hubs sind, können Sie für KI Studio Rollen hinzufügen und entfernen. Wechseln Sie in KI Studio zur Seite Home, und wählen Sie Ihren Hub aus. Wählen Sie dann Benutzer aus, um Benutzer für den Hub hinzuzufügen und zu entfernen. Sie können Berechtigungen auch über das Azure-Portal unter Access Control (IAM) oder über die Azure CLI verwalten. Verwenden Sie beispielsweise die Azure CLI, um „joe@contoso.com“ die Rolle „Azure KI-Entwickler“ für die Ressourcengruppe „this-rg“ mit dem folgenden Befehl zuzuweisen:

az role assignment create --role "Azure AI Developer" --assignee "joe@contoso.com" --resource-group this-rg 

Erstellen von benutzerdefinierten Rollen

Wenn die integrierten Rolle nicht ausreichend sind, können Sie benutzerdefinierte Rollen erstellen. Benutzerdefinierte Rollen können über Berechtigungen zum Lesen, Schreiben, Löschen und für Computeressourcen in diesem KI Studio verfügen. Sie können die Rolle auf einer bestimmten Projektebene, einer bestimmten Ressourcengruppenebene oder einer bestimmten Abonnementebene verfügbar machen.

Im folgenden JSON-Beispiel wird eine benutzerdefinierte KI Studio-Entwicklerrolle auf Abonnementebene definiert:

{
    "properties": {
        "roleName": "AI Studio Developer",
        "description": "Custom role for AI Studio. At subscription level",
        "assignableScopes": [
            "/subscriptions/<your-subscription-id>"
        ],
        "permissions": [
            {
                "actions": [
                    "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/write",
                    "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/endpoints/write",
                    "Microsoft.Storage/storageAccounts/write",
                    "Microsoft.Resources/deployments/validate/action",
                    "Microsoft.KeyVault/vaults/write",
                    "Microsoft.Authorization/roleAssignments/read",
                    "Microsoft.Authorization/roleDefinitions/read",
                    "Microsoft.CognitiveServices/*/read"
                ],
                "notActions": [
                    "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/delete",
                    "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/write",
                    "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/listKeys/action",
                    "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/hubs/write",
                    "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/hubs/delete",
                    "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/featurestores/write",
                    "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/featurestores/delete"
                ],
                "dataActions": [
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/*/read",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/engines/completions/action",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/engines/search/action",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/engines/generate/action",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/deployments/search/action",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/deployments/completions/action",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/deployments/chat/completions/action",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/deployments/extensions/chat/completions/action",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/deployments/embeddings/action",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/images/generations/action"
                ],
                "notDataActions": []
            }
        ]
    }
}

Schritte zum Erstellen einer benutzerdefinierten Rolle finden Sie in den folgenden Artikeln:

• Azure portal
• Azure-Befehlszeilenschnittstelle
• Azure PowerShell

Weitere Informationen zum Erstellen benutzerdefinierter Rollen im Allgemeinen finden Sie im Artikel Benutzerdefinierte Azure-Rollen.

Zuweisen von Rollen in KI Studio

Sie können direkt in Azure KI Studio auf Hub- oder Projekt Benutzer hinzufügen und Rollen zuweisen. Wählen Sie auf einer Hub- oder Projektübersichtsseite Neuer Benutzer aus, um einen Benutzer hinzuzufügen.

Anschließend werden Sie aufgefordert, die Benutzerinformationen einzugeben und eine integrierte Rolle auszuwählen.

Szenario: Verwenden eines vom Kunden verwalteten Schlüssels

Beim Konfigurieren eines Hubs für die Verwendung eines kundenseitig verwalteten Schlüssels (CMK) wird eine Azure Key Vault-Instanz verwendet, um den Schlüssel zu speichern. Der Benutzer- oder Dienstprinzipal, der zum Erstellen des Arbeitsbereichs verwendet wird, muss über die Zugriffsberechtigung „Besitzer“ oder „Mitwirkender“ für den Schlüsseltresor verfügen.

Wenn Ihr KI Studio-Hub mit einer benutzerseitig zugewiesenen verwalteten Identität konfiguriert ist, müssen der Identität den folgenden Rollen zugewiesen werden. Mit diesen Rollen kann die verwaltete Identität die Azure Storage-, Azure Cosmos DB- und Azure Search-Ressourcen erstellen, die bei Verwendung eines vom Kunden verwalteten Schlüssels verwendet werden:

• Microsoft.Storage/storageAccounts/write
• Microsoft.Search/searchServices/write
• Microsoft.DocumentDB/databaseAccounts/write

Innerhalb des Schlüsseltresors muss dem Benutzer- oder Dienstprinzipal über eine Schlüsseltresor-Zugriffsrichtlinie Zugriff für das Erstellen, Abrufen, Löschen und Bereinigen des Schlüssels zugewiesen werden. Weitere Informationen finden Sie unter Azure Key Vault – Sicherheit.

Szenario: Verbindungen mit Microsoft Entra ID-Authentifizierung

Wenn Sie eine Verbindung erstellen, die die Microsoft Entra ID-Authentifizierung verwendet, müssen Sie Ihren Entwicklern Rollen zuweisen, damit diese auf die Ressource zugreifen können.

Bei Verwendung von authentifizierten Verbindungen in Microsoft Entra ID im Chat-Playground müssen sich die Dienste gegenseitig autorisieren, um auf die erforderlichen Ressourcen zuzugreifen. Administrator*innen, die die Konfiguration ausführen, benötigen die Rolle Owner für diese Ressourcen, um Rollenzuweisungen hinzuzufügen. In der folgenden Tabelle werden die für jede Ressource erforderlichen Rollenzuweisungen aufgelistet. Die Spalte Zugewiesene Person bezieht sich auf die systemseitig zugewiesene verwaltete Identität der aufgelisteten Ressource. Die Spalte Ressource bezieht sich auf die Ressource, auf die die zugewiesene Person zugreifen muss. Azure OpenAI verfügt beispielsweise über eine systemseitig zugewiesene verwaltete Identität, die der Rolle Suchindexdatenleser für die Ressource von Azure KI-Suche zugewiesen werden muss.

Szenario: Verwenden einer vorhandenen Azure OpenAI-Ressource

Wenn Sie eine Verbindung zu einer bestehenden Azure OpenAI-Ressource erstellen, müssen Sie Ihren Benutzerinnen und Benutzern auch Rollen zuweisen, damit diese auf die Ressource zugreifen können. Sie sollten entweder die Rolle Cognitive Services OpenAI-Benutzerin oder -Benutzer oder Cognitive Services OpenAI-Mitwirkende zuweisen, je nach den Aufgaben, die sie ausführen müssen. Informationen zu diesen Rollen und den von ihnen aktivierten Aufgaben finden Sie unter Azure OpenAI-Rollen.

Szenario: Verwenden von Azure Container Registry

Eine Azure Container Registry-Instanz ist eine optionale Abhängigkeit für Azure KI Studio-Hub. In der folgenden Tabelle ist die Unterstützungsmatrix bei der Authentifizierung eines Hubs bei Azure Container Registry abhängig von der Authentifizierungsmethode und der Konfiguration des Zugriffs auf das öffentliche Netzwerk für Azure Container Registry aufgeführt.

Eine systemseitig zugewiesene verwaltete Identität wird automatisch den richtigen Rollen zugewiesen, wenn der Hub erstellt wird. Wenn Sie eine benutzerseitig zugewiesene verwaltete Identität verwenden, müssen Sie ihr die die Rolle ACRPull zuweisen.

Szenario: Verwenden von Azure Application Insights für die Protokollierung

Azure Application Insights ist eine optionale Abhängigkeit für den Azure KI Studio-Hub. In der folgenden Tabelle sind die erforderlichen Berechtigungen aufgeführt, wenn Sie beim Erstellen eines Hubs Application Insights verwenden möchten. Die Person, die den Hub erstellt, benötigt diese Berechtigungen. Die Person, die ein Projekt aus dem Hub erstellt, benötigt diese Berechtigungen nicht.

Szenario: Beschaffung bereitgestellter Durchsatzeinheiten

Im folgenden Beispiel wird eine benutzerdefinierte Rolle definiert, die bereitgestellte Durchsatzeinheiten (PTU) beschaffen kann.

{
    "properties": {
        "roleName": "PTU procurer",
        "description": "Custom role to purchase PTU",
        "assignableScopes": [
            "/subscriptions/<your-subscription-id>"
        ],
        "permissions": [
            {
                "actions": [
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/commitmentplans/read",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/commitmentplans/write",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/commitmentplans/delete",
                    "Microsoft.CognitiveServices/locations/commitmentTiers/read",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/commitmentplans/read",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/commitmentplans/write",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/commitmentplans/delete",
                    "Microsoft.Features/features/read",
                    "Microsoft.Features/providers/features/read",
                    "Microsoft.Features/providers/features/register/action",
                    "Microsoft.Insights/logDefinitions/read",
                    "Microsoft.Insights/metricdefinitions/read",
                    "Microsoft.Insights/metrics/read",
                    "Microsoft.ResourceHealth/availabilityStatuses/read",
                    "Microsoft.Resources/deployments/operations/read",
                    "Microsoft.Resources/subscriptions/operationresults/read",
                    "Microsoft.Resources/subscriptions/read",
                    "Microsoft.Resources/subscriptions/resourcegroups/deployments/*",
                    "Microsoft.Resources/subscriptions/resourceGroups/read"
                ],
                "notActions": [],
                "dataActions": [],
                "notDataActions": []
            }
        ]
    }
}

Szenario: Azure OpenAI Assistants-API

Im folgenden Beispiel wird eine Rolle für einen Entwickler mithilfe von Azure OpenAI Assistants definiert.

{
    "id": "",
    "properties": {
        "roleName": "Azure OpenAI Assistants API Developer",
        "description": "Custom role to work with Azure OpenAI Assistants API",
        "assignableScopes": [
            "<your-scope>"
        ],
        "permissions": [
            {
                "actions": [
                    "Microsoft.CognitiveServices/*/read",
                    "Microsoft.Authorization/roleAssignments/read",
                    "Microsoft.Authorization/roleDefinitions/read"
                ],
                "notActions": [],
                "dataActions": [
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/*/read",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/engines/completions/action",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/engines/search/action",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/engines/generate/action",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/deployments/search/action",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/deployments/completions/action",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/deployments/chat/completions/action",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/deployments/extensions/chat/completions/action",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/deployments/embeddings/action",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/images/generations/action",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/assistants/write",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/assistants/read",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/assistants/delete",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/assistants/files/write",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/assistants/files/read",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/assistants/files/delete",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/assistants/threads/write",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/assistants/threads/read",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/assistants/threads/delete",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/assistants/threads/messages/write",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/assistants/threads/messages/read",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/assistants/threads/messages/files/read",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/assistants/threads/runs/write",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/assistants/threads/runs/read",
                    "Microsoft.CognitiveServices/accounts/OpenAI/assistants/threads/runs/steps/read"
                ],
                "notDataActions": []
            }
        ]
    }
}

Problembehandlung

Fehler: Prinzipal hat keinen Zugriff auf API/Vorgang

Problembeschreibung

Wenn Sie den Azure KI Studio-Chat-Playground verwenden, erhalten Sie eine Fehlermeldung mit dem Hinweis „Prinzipal hat keinen Zugriff auf API/Vorgang“. Der Fehler enthält u. U. auch einen Wert für „Apim-request-id“.

Ursache

Der Benutzer oder Dienstprinzipal, der zum Authentifizieren von Anforderungen an Azure OpenAI oder Azure KI-Suche verwendet wird, verfügt nicht über die erforderlichen Berechtigungen für den Zugriff auf die Ressource.

Lösung

Weisen Sie dem Benutzer oder Dienstprinzipal die folgenden Rollen zu. Die von Ihnen zugewiesene Rolle hängt von den Diensten, die Sie verwenden, und von der Zugriffsebene ab, die der Benutzer oder Dienstprinzipal erfordert:

Nächste Schritte

• Erstellen eines Azure KI Studio-Hubs
• Erstellen eines Azure KI Studio-Projekts
• Erstellen einer Verbindung in Azure KI Studio