Panoramica delle risorse hub (versione classica)

Si applica solo a:Portale di Foundry (versione classica). Questo articolo non è disponibile per il nuovo portale foundry. Altre informazioni sul nuovo portale.

Nota

I collegamenti in questo articolo potrebbero aprire contenuto nella nuova documentazione di Microsoft Foundry anziché nella documentazione di Foundry (versione classica) visualizzata.

Importante

Questo articolo fornisce il supporto legacy per i progetti basati su hub. Non funzionerà per i progetti Foundry. Vedere Come si conosce il tipo di progetto di cui si dispone?

nota di compatibilità SDK: gli esempi di codice richiedono una versione specifica Microsoft Foundry SDK. Se si verificano problemi di compatibilità, valutare la possibilità di eseguire la migrazione da un progetto basato su hub a un progetto Foundry.

Foundry AI Hub è un tipo di risorsa utilizzato insieme al tipo di risorsa Microsoft Foundry. È necessario solo per i casi d'uso selezionati. Le risorse hub forniscono l'accesso alle funzionalità di hosting e ottimizzazione di modelli open source, oltre alle funzionalità di Azure Machine Learning, oltre alle funzionalità supportate dalla risorsa Foundry associata.

Suggerimento

Le risorse hub sono disponibili nel portale di Foundry, studio di Azure Machine Learning e nel portale di Azure. Le opzioni di gestione e set di funzionalità variano in base allo strumento.

Quando si crea un hub di intelligenza artificiale, si effettua automaticamente il provisioning di una risorsa Foundry. È possibile usare le risorse hub in Foundry e studio di Azure Machine Learning.

Gli hub hanno tipi di progetto personalizzati che supportano un set di funzionalità differenziato dai progetti Foundry. Per una panoramica delle funzionalità supportate, vedere Tipi di progetto .

Creare una risorsa hub

Inizia creando il tuo primo hub nel portale di Foundry, oppure usa il portale di Azure o i modelli per le opzioni di configurazione avanzate, ad esempio la rete.

Hub raggruppa uno o più progetti con impostazioni comuni, tra cui l'accesso ai dati e le configurazioni di sicurezza. I progetti fungono da cartelle per organizzare il lavoro e concedere l'accesso alle API per sviluppatori.

Creare un progetto basato su hub

Per iniziare a sviluppare, creare un progetto basato su hub. È possibile accedere ai progetti basati su hub nel portale foundry per la compilazione con strumenti di intelligenza artificiale generativi e ML Studio per la compilazione con strumenti progettati per il training di modelli di Machine Learning personalizzati.

concetti di Project

I progetti consentono di creare e raggruppare componenti riutilizzabili che è possibile usare tra gli strumenti.

Asset Descrizione
Dati Set di dati che è possibile usare per creare indici, ottimizzare i modelli e valutare i modelli.
Flussi Set di istruzioni eseguibili che può implementare la logica di intelligenza artificiale.
Valutazioni Valutazioni di un modello o di un flusso. È possibile eseguire valutazioni manuali o basate su metriche.
Indici Indici di ricerca vettoriali generati dai dati.

I progetti hanno anche impostazioni specifiche che si applicano solo a tale progetto:

Asset Descrizione
Connessioni del progetto Connessioni a risorse esterne come provider di archiviazione dati che possono essere usate solo dall'utente e da altri membri del progetto. Completano le connessioni condivise nell'hub accessibili a tutti i progetti.
Runtime del flusso di richiesta Il flusso di richiesta è una funzionalità che è possibile usare per generare, personalizzare o eseguire un flusso. Per usare il flusso di prompt, è necessario creare un runtime su un'istanza di calcolo.

Nota

Nel portale di Foundry è anche possibile gestire le impostazioni di lingua e notifica applicabili a tutti i progetti a cui è possibile accedere indipendentemente dall'hub o dal progetto.

Condividere le configurazioni tra i progetti usando l'hub

Un hub condivide le configurazioni per un gruppo di progetti. Tutti i progetti nell'hub condividono le stesse configurazioni di sicurezza o dominio aziendale.

Le configurazioni condivise gestite nell'hub includono:

  • Sicurezza che include l'accesso alla rete pubblica, la crittografia della chiave gestita dal cliente e i controlli delle identità. Le impostazioni di sicurezza configurate nell'hub passano automaticamente a ogni progetto. Una rete virtuale gestita viene condivisa tra tutti i progetti che condividono lo stesso hub.
  • Le connessioni consentono di accedere agli oggetti nel portale foundry gestiti all'esterno dell'hub. Ad esempio, i dati caricati in un account di archiviazione Azure o le distribuzioni di modelli su una risorsa Azure esistente come OpenAI o Foundry. Facoltativamente, usare la connessione per archiviare le credenziali condivise, in modo che gli sviluppatori possano accedere in modo implicito agli oggetti remoti durante lo sviluppo.
  • L'allocazione delle risorse di calcolo e quota viene gestita come capacità condivisa per tutti i progetti nel portale Foundry che condividono lo stesso hub. Questa quota include l'istanza di calcolo come workstation gestita basata sul cloud per un singolo utente. Lo stesso utente può usare un'istanza di calcolo tra progetti.
  • Policy applicata in Azure nell'ambito dello scope dell'hub si applica a tutti i progetti gestiti sotto di esso.
  • Dependent Azure resources vengono configurati una volta per ogni hub e i progetti associati. Queste risorse vengono usate per archiviare gli artefatti generati durante l'uso nel portale foundry, ad esempio log o durante il caricamento dei dati. Per altre informazioni, vedere Risorse dipendenti.

Accedere ai modelli foundry da progetti basati su hub

Usando hub, è possibile gestire le connessioni alle risorse OpenAI o Foundry esistenti Azure. Usare i modelli e le funzionalità di personalizzazione selezionate nei progetti basati su hub.

Dopo aver creato una connessione, è possibile accedere alle distribuzioni di modelli tramite esperienze interattive. Quando si utilizzano le esperienze di fine-tuning in un progetto basato su hub, le operazioni di fine-tuning vengono eseguite implicitamente sulla risorsa Foundry connessa (contesto di progetto predefinito).

Archiviazione e risorse dipendenti Key Vault

Foundry AI Hub è un'implementazione di Azure Machine Learning e richiede più servizi Azure come dipendenze.

Tipo di risorsa Provider di risorse e tipo Tipo Funzionalità supportate
Microsoft Foundry Microsoft.CognitiveServices/account AIServices Agenti, valutazioni, Azure OpenAI, Riconoscimento vocale, Visione, Lingua e Comprensione del contenuto
Progetto Foundry Microsoft.CognitiveServices/account/project AIServices Sottorisorsa a quanto sopra
Azure Speech Microsoft.CognitiveServices/account Speech Discorso
Azure Language in Foundry Tools Microsoft.CognitiveServices/account Language Lingua
Azure Vision negli strumenti di Foundry Microsoft.CognitiveServices/account Vision Visione
Azure servizio OpenAI Microsoft.CognitiveServices/account OpenAI Azure modelli OpenAI e la relativa personalizzazione
hub di intelligenza artificiale Azure Microsoft.MachineLearningServices/workspace hub Hub di connettività e contenitore di configurazione di sicurezza per progetti basati su hub
Azure progetto dell'hub di intelligenza artificiale Microsoft.MachineLearningServices/workspace project Training e hosting di modelli di Machine Learning personalizzati

Se non si forniscono le risorse dipendenti seguenti, vengono create automaticamente.

Risorsa Azure dipendente Fornitore di risorse Opzionale Nota
Microsoft Foundry Microsoft.CognitiveServices/accounts Fornisce l'accesso ai modelli e ad altre API Foundry di base.
Account di archiviazione di Azure Microsoft.Storage/storageAccounts Archivia gli artefatti per i progetti, ad esempio flussi e valutazioni. Per l'isolamento dei dati, i contenitori di archiviazione sono prefissi con il GUID del progetto e protetti condizionalmente usando Azure ABAC per l'identità del progetto.
Azure Key Vault Microsoft.KeyVault/vaults Archivia segreti come stringhe di connessione per le connessioni alle risorse. Per l'isolamento dei dati, i segreti non possono essere recuperati tra progetti tramite API.
Registro Azure Container Microsoft.ContainerRegistry/registries ✔ Archivia le immagini Docker create durante l'utilizzo di un runtime personalizzato per il flusso di prompt. Per l'isolamento dei dati, le immagini Docker sono precedute dal GUID del progetto.
applicazione Azure Insights &
spazio di lavoro Log Analytics		 Microsoft.Insights/components
Microsoft.OperationalInsights/workspaces		 ✔ Usato come archiviazione dei log quando si opta per la registrazione a livello di applicazione per i flussi di prompt implementati.
Azure AI Search Microsoft.Search/searchServices ✔ Fornisce funzionalità di ricerca per i progetti.

Passaggi successivi

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