Übersicht über Hubressourcen (klassisch)

Gilt nur für:klassisches Foundry Portal. Dieser Artikel ist für das neue Foundry-Portal nicht verfügbar. Erfahren Sie mehr über das neue Portal.

Hinweis

Links in diesem Artikel können Inhalte in der neuen Microsoft Foundry-Dokumentation anstelle der jetzt angezeigten Foundry-Dokumentation (klassisch) öffnen.

Wichtig

Dieser Artikel bietet Unterstützung älterer Systeme für hub-basierte Projekte. Es funktioniert nicht für Foundry-Projekte. Sehen Sie , wie Sie wissen, welche Art von Projekt Sie haben?

SDK-Kompatibilitätshinweis: Codebeispiele erfordern eine bestimmte Microsoft Foundry SDK-Version. Wenn Kompatibilitätsprobleme auftreten, sollten Sie die Migration von einem hubbasierten zu einem Foundry-Projekt in Betracht ziehen.

Foundry AI Hub ist ein Ressourcentyp, den Sie mit dem Ressourcentyp Microsoft Foundry verwenden. Sie benötigen es nur für ausgewählte Anwendungsfälle. Hubressourcen bieten Zugriff auf Open-Source-Modellhosting- und Feinabstimmungsfunktionen, Azure-Machine-Learning-Funktionen sowie die von der zugehörigen Foundry-Ressource unterstützten Funktionen.

Tipp

Hubressourcen sind im Foundry-Portal, Azure Machine Learning Studio und im Azure-Portal verfügbar. Die Featuresatz- und Verwaltungsoptionen variieren je nach Tool.

Wenn Sie einen KI-Hub erstellen, stellen Sie automatisch eine Foundry-Ressource bereit. Sie können Hubressourcen in Foundry und Azure Machine Learning Studio verwenden.

Hubs verfügen über eigene Projekttypen, die einen differenzierten Featuresatz von Foundry-Projekten unterstützen. Eine Übersicht über unterstützte Features finden Sie unter Projekttypen .

Erstellen einer Hubressource

Beginnen Sie mit Erstellen Sie Ihr erstes Hub im Foundry-Portal, oder verwenden Sie das Azure-Portal oder Vorlagen für erweiterte Konfigurationsmöglichkeiten wie z. B. Netzwerkoptionen.

Hubs gruppieren ein oder mehrere Projekte zusammen mit allgemeinen Einstellungen, einschließlich Datenzugriffs- und Sicherheitskonfigurationen. Projekte fungieren als Ordner, um Arbeit zu organisieren und Zugriff auf Entwickler-APIs zu gewähren.

Erstellen eines hubbasierten Projekts

Um mit der Entwicklung zu beginnen, erstellen Sie ein hubbasiertes Projekt. Sie können auf hubbasierte Projekte im Foundry-Portal zugreifen, um mit generativen KI-Tools zu arbeiten, und ML Studio nutzen, um mit Tools zu arbeiten, die für das Training benutzerdefinierter maschineller Lernmodelle entwickelt wurden.

Projektkonzepte

Mit Projekten können Sie wiederverwendbare Komponenten erstellen und gruppieren, die Sie über Tools hinweg verwenden können.

Vermögenswert Beschreibung
Daten Dataset, das Sie zum Erstellen von Indizes, Verfeinern von Modellen und Bewerten von Modellen verwenden können.
Fließt Ein ausführbarer Anweisungssatz, der die KI-Logik implementieren kann.
Bewertungen Auswertungen eines Modells oder Flusses. Sie können manuelle oder metrikbasierte Auswertungen ausführen.
Indizes Aus Ihren Daten generierte Vektorsuchindizes.

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

Anlagevermögen Beschreibung
Projektverbindungen Verbindungen mit externen Ressourcen wie Datenspeicheranbietern, die nur Sie und andere Projektmitglieder verwenden können. Sie ergänzen gemeinsame Verbindungen auf dem Hub, auf die für alle Projekte zugegriffen werden kann.
Eingabeaufforderungsflusslaufzeit Der 'Prompt Flow' ist eine Funktion, mit der Sie einen Arbeitsablauf generieren, anpassen oder ausführen können. Um den Prompt Flow zu verwenden, müssen Sie eine Laufzeit in Verbindung mit einer Compute-Instanz erstellen.

Hinweis

Im Foundry-Portal können Sie auch Sprach- und Benachrichtigungseinstellungen verwalten, die für alle Projekte gelten, auf die Sie unabhängig vom Hub oder Projekt zugreifen können.

Freigeben von Konfigurationen über Projekte hinweg mithilfe von Hub

Ein Hub teilt Konfigurationen für eine Gruppe von Projekten. Alle Projekte im Hub verwenden dieselben Sicherheitskonfigurationen oder Geschäftsdomänen.

Zu den freigegebenen Konfigurationen, die Sie auf dem Hub verwalten, gehören:

  • Sicherheit , einschließlich Zugriff auf öffentliche Netzwerke, vom Kunden verwaltete Schlüsselverschlüsselung und Identitätskontrollen. Sicherheitseinstellungen, die Sie auf dem Hub konfigurieren, werden automatisch an jedes Projekt übergeben. Ein verwaltetes virtuelles Netzwerk wird zwischen allen Projekten gemeinsam genutzt, die denselben Hub nutzen.
  • Mit Verbindungen können Sie auf Objekte im Foundry-Portal zugreifen, die außerhalb Ihres Hubs verwaltet werden. Beispielsweise hochgeladene Daten auf einem Azure Speicherkonto oder Modellbereitstellungen für eine vorhandene Azure OpenAI- oder Foundry-Ressource. Verwenden Sie optional die Verbindung, um freigegebene Anmeldeinformationen zu speichern, sodass Entwickler während der Entwicklung implizit auf Remoteobjekte zugreifen können.
  • Die Berechnungs- und Kontingentzuweisung wird als gemeinsame Kapazität für alle Projekte im Foundry-Portal verwaltet, die denselben Hub gemeinsam nutzen. Dieses Kontingent umfasst die Computeinstanz als verwaltete cloudbasierte Arbeitsstation für eine Einzelperson. Derselbe Benutzer kann eine Computeinstanz für alle Projekte verwenden.
  • Die Richtlinien, die im Hubbereich von Azure durchgesetzt werden, gelten für alle Projekte, die unter dieser verwaltet werden.
  • Abhängige Azure-Ressourcen werden einmal pro Hub und dessen zugeordneten Projekten eingerichtet. Sie verwenden diese Ressourcen, um Artefakte zu speichern, die Sie beim Arbeiten im Foundry-Portal wie Protokollen oder beim Hochladen von Daten generieren. Weitere Informationen finden Sie unter abhängigen Ressourcen.

Zugreifen auf Foundry-Modelle aus hubbasierten Projekten

Mithilfe von Hubs können Sie Verbindungen zu vorhandenen Azure OpenAI- oder Foundry-Ressourcen verwalten. Verwenden Sie ihre Modelle und ausgewählte Anpassungsfunktionen in Hub-basierten Projekten.

Nachdem Sie eine Verbindung erstellt haben, können Sie auf Modellbereitstellungen über Spielplätze zugreifen. Wenn Sie Feinabstimmungsfunktionen in einem hubbasierten Projekt verwenden, werden Ihre Feinabstimmungsaufträge implizit für die verbundene Foundry-Ressource (Standardprojektkontext) ausgeführt.

Speicher- und Key Vault abhängige Ressourcen

Foundry AI Hub ist eine Implementierung von Azure Machine Learning und erfordert mehrere Azure Dienste als Abhängigkeiten.

Ressourcentyp Ressourcenanbieter und -typ Art Unterstützte Funktionen
Microsoft Foundry Microsoft.CognitiveServices/account AIServices Agents, Evaluierungen, Azure OpenAI, Sprache, Vision, Sprachverarbeitung und Inhaltsverständnis
Gießereiprojekt Microsoft.CognitiveServices/account/project AIServices Unterressource zur obigen Ressource
Azure Sprache Microsoft.CognitiveServices/account Speech Rede
Azure Sprachdienste in Foundry Tools Microsoft.CognitiveServices/account Language Sprache
Azure Vision in Foundry Tools Microsoft.CognitiveServices/account Vision Vision
Azure OpenAI-Dienst Microsoft.CognitiveServices/account OpenAI Azure OpenAI-Modelle und deren Anpassung
Azure AI Hub Microsoft.MachineLearningServices/workspace hub Konnektivitätshub und Sicherheitskonfigurationsträger für Projekte auf Hub-Basis
Azure AI Hub-Projekt Microsoft.MachineLearningServices/workspace project Schulung und Modellhosting für benutzerdefinierte ML-Modelle

Wenn Sie die folgenden abhängigen Ressourcen nicht bereitstellen, werden sie automatisch erstellt.

Abhängige Azure-Ressource Ressourcenanbieter Optional Hinweis
Microsoft Foundry Microsoft.CognitiveServices/accounts Bietet Zugriff auf Modelle und andere kernige Foundry-APIs.
Azure Storage Konto Microsoft.Storage/storageAccounts Speichert Artefakte für Ihre Projekte, wie Abläufe und Auswertungen. Für die Datenisolation werden Speichercontainer mit der Projekt-GUID vorangestellt und bedingt durch Azure ABAC für die Projektidentität gesichert.
Azure Key Vault Microsoft.KeyVault/vaults Speichert geheime Schlüssel wie Verbindungszeichenfolgen für Ihre Ressourcenverbindungen. Bei der Datenisolation können Geheimnisse nicht projektreübergreifend über APIs abgerufen werden.
Azure Container Registry Microsoft.ContainerRegistry/registries ✔ Speichert Docker-Images, die erstellt werden, wenn eine benutzerdefinierte Laufzeit für den Prompt Flow verwendet wird. Für die Datenisolation werden Docker-Images mit der Projekt-GUID vorangestellt.
Azure-Anwendung Insights &
Log Analytics Arbeitsbereich		 Microsoft.Insights/components
Microsoft.OperationalInsights/workspaces		 ✔ Wird als Protokollspeicher verwendet, wenn Sie sich für die Protokollierung auf Anwendungsebene für Ihre bereitgestellten Aufforderungsabläufe entscheiden.
Azure KI-Suche Microsoft.Search/searchServices ✔ Stellt Suchfunktionen für Ihre Projekte bereit.

Nächste Schritte

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