Controla a implementação de modelos de IA com políticas integradas no portal Microsoft Foundry (clássico)

Use o seguinte modelo Bicep para atribuir a política a um grupo de recursos. Este exemplo permite apenas o gpt-35-turbo modelo do azure-openai registo.

1. Guarde o código seguinte como main.bicep.

   targetScope = 'resourceGroup'
   
   param policyAssignmentName string = 'allowed-models-assignment'
   param allowedModelPublishers array = []
   param allowedAssetIds array = [
     'azureml://registries/azure-openai/models/gpt-35-turbo/versions/3'
   ]
   
   // Policy Definition ID for "[Preview]: Azure Machine Learning Deployments should only use approved Registry Models"
   var policyDefinitionId = '/providers/Microsoft.Authorization/policyDefinitions/12e5dd16-d201-47ff-849b-8454061c293d'
   
   resource policyAssignment 'Microsoft.Authorization/policyAssignments@2024-04-01' = {
     name: policyAssignmentName
     properties: {
       policyDefinitionId: policyDefinitionId
       parameters: {
         allowedModelPublishers: {
           value: allowedModelPublishers
         }
         allowedAssetIds: {
           value: allowedAssetIds
         }
       }
       displayName: 'Allow specific AI models'
       description: 'This policy assignment restricts AI model deployments to the specified list.'
     }
   }
   

2. Implemente o ficheiro Bicep usando CLI do Azure.

   az deployment group create --resource-group <your-resource-group> --template-file main.bicep
   

   Substitui <your-resource-group> pelo nome do teu grupo de recursos. Em caso de sucesso, o comando devolve JSON com "provisioningState": "Succeeded".

3. Verifique a atribuição da política.

   az policy assignment show --name allowed-models-assignment --resource-group <your-resource-group>
   

4. Notifique os seus programadores de que a política está em vigor. Recebem uma mensagem de erro se tentarem implementar um modelo que não está na lista de modelos permitidos.

Referência:

• Microsoft. Autorização/policyAssignments Bicep recurso
• AZ Deployment Group Create
• Programa de atribuição de políticas do Arizona

1. No portal Azure, selecione Policy do lado esquerdo da página. Também pode pesquisar por Política na barra de pesquisa no topo da página.

2. Do lado esquerdo do Painel Azure Policy, selecione Authoring, Definition e depois procure "[Pré-visualização]: Azure Machine Learning Implementações devem usar apenas Modelos de Registo aprovados" na barra de pesquisa dentro da página. Também pode navegar diretamente para a página de criação de definição de políticas.

3. Selecione Atribuir para atribuir a política ao grupo de gestão:

   • Âmbito: Selecione o âmbito onde pretende atribuir a política. O âmbito pode ser um grupo de gestão, subscrição ou grupo de recursos.
   • Definição de política: esta secção já tem o valor "[Pré-visualização]: As implementações do Azure Machine Learning devem usar apenas os Modelos de Registo aprovados".
   • Nome da tarefa: Introduza um nome único para a tarefa.

   Pode deixar os restantes campos como valores padrão ou personalizá-los conforme necessário para a sua organização.

4. Selecione Seguinte no final da página ou no separador Parâmetros no topo da página.

5. No separador Parâmetros, desmarque Apenas mostrar parâmetros que precisam de introdução ou revisão para ver todos os campos:

   • Efeito: Definir para Negar.

     Nota

     Ao usar a opção de auditoria , pode configurar a política para registar informações no seu próprio painel de conformidade.

   • Modelos permitidos de editores: Introduza uma lista de nomes de editoras incluída entre aspas, separada por vírgulas.

   • IDs de Ativos Permitidos: Introduza uma lista de IDs de ativos de modelo incluída entre aspas, separados por vírgulas.

     Para obter as cadeias de ID do ativo do modelo e o nome dos editores do modelo, use os seguintes passos:

     1. Vai ao catálogo de modelos da Foundry.

     2. Para cada modelo que quiser permitir, selecione o modelo para ver os detalhes. Na informação detalhada do modelo, copie o valor do ID do modelo . Por exemplo, o valor pode ser semelhante azureml://registries/azure-openai/models/gpt-35-turbo/versions/3 ao modelo GPT-3.5-Turbo. Os nomes fornecidos também são Coleções no catálogo do modelo. Por exemplo, o editor do modelo "Meta-Llama-3.1-70B-Instruct" é o Meta.

        Importante

        O valor do ID do modelo deve ser uma correspondência exata ao modelo. Se o ID do modelo não for uma correspondência exata, o modelo não será permitido.

6. Selecione Rever + criar separador e verifique se a atribuição da política está correta. Quando estiver pronto, selecione Criar para atribuir a política.