コンピューティング セッションの基本イメージをカスタマイズする

警告

プロンプト フロー機能の開発は、2026 年 4 月 20 日に終了しました。 この機能は、2027 年 4 月 20 日に完全に廃止されます。 提供終了日に、プロンプト フローは読み取り専用モードになります。 既存のフローは、その日付まで動作し続けます。

Recommended action: 2027 年 4 月 20 日より前に、プロンプト フローワークロードを Microsoft Agent Framework に移行します。

開始する前に、Docker および Azure Machine Learning 環境について理解していることを確認してください。

手順 1: Docker コンテキストを準備する

フォルダー image_build 作成する

ローカル環境で、次のファイルを含むフォルダーを作成します。 フォルダー構造は次のようになります。

|--image_build
|  |--requirements.txt
|  |--Dockerfile
|  |--environment.yaml

で必要なパッケージを定義する requirements.txt

省略可能: プライベート PyPI リポジトリにパッケージを追加します。

パッケージをローカルにダウンロードするには、次のコマンドを使用します。 pip wheel <package_name> --index-url=<private pypi> --wheel-dir <local path to save packages>

requirements.txt ファイルを開き、追加のパッケージとその特定のバージョンを追加します。 例えば：

###### Requirements with Version Specifiers ######
numpy == 2.2.0              # Version Matching. Must be version 2.2.0
requests >= 2.31.0          # Minimum version 2.31.0
coverage != 3.5             # Version Exclusion. Anything except version 3.5
pydantic ~= 2.0             # Compatible release. Same as >= 2.0, == 2.*
<path_to_local_package>     # reference to local pip wheel package

requirements.txt ファイルの構成の詳細については、pip ドキュメントの要件ファイル形式を参照してください。

を定義します。 Dockerfile

Dockerfileを作成し、次の内容を追加してから、ファイルを保存します。

FROM <Base_image>
COPY ./* ./
RUN pip install -r requirements.txt

メモ

プロンプト フローの基本イメージ mcr.microsoft.com/azureml/promptflow/promptflow-runtime:<newest_version>からこの Docker イメージをビルドします。 可能であれば、 最新バージョンの基本イメージを使用します。

手順 2: カスタム Azure Machine Learning環境を作成する

で環境を定義する environment.yaml

ローカル コンピューターで、CLI (v2) を使用して、Docker イメージに基づいてカスタマイズされた環境を作成します。

メモ

az login # if not already authenticated

az account set --subscription <subscription ID>
az configure --defaults workspace=<Azure Machine Learning workspace name> group=<resource group>

environment.yaml ファイルを開き、次の内容を追加します。 <environment_name>プレースホルダーを目的の環境名に置き換えます。

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/environment.schema.json
name: <environment_name>
build:
  path: .

環境を作成する

cd image_build
az ml environment create -f environment.yaml --subscription <sub-id> -g <resource-group> -w <workspace>

メモ

環境イメージのビルドには数分かかる場合があります。

ワークスペースの UI ページに移動し、 環境 ページに移動し、作成したカスタム環境を見つけます。

環境の詳細ページでイメージを見つけ、プロンプト フローのコンピューティング セッションの基本イメージとして使用することもできます。 このイメージは、UI からのフローデプロイ用の環境を構築するためにも使用されます。 詳細については、 コンピューティング セッションで基本イメージを指定する方法を参照してください。

環境 CLI の詳細については、「環境の 管理」を参照してください。

次の手順

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