Tworzenie projektu centrum dla rozwiązania Microsoft Foundry

• Subskrypcja platformy Azure.
• Wymagana rola: właściciel lub współautor w zasobie centrum.

• Subskrypcja platformy Azure.
• Wymagana rola: właściciel lub współautor w zasobie centrum.
• Azure Machine Learning SDK w wersji 2.
• Istniejący zasób hubu (zobacz artykuł dotyczący tworzenia hubu).
• Zainstalowany i uwierzytelniony Azure CLI (az login).

• Subskrypcja platformy Azure.
• Wymagana rola: właściciel lub współautor w zasobie centrum.
• Zainstalowany interfejs wiersza polecenia platformy Azure i rozszerzenie uczenia maszynowego. Wykonaj kroki opisane w artykule Instalowanie i konfigurowanie rozszerzenia uczenia maszynowego w celu zainstalowania.
• Istniejący zasób centrum.

W przypadku korzystania z portalu Foundry nie jest konieczna żadna dodatkowa konfiguracja.

1. Instalowanie pakietów. (Jeśli w komórce notesu, użyj %pip install zamiast tego).

   pip install azure-ai-ml
   pip install azure-identity
   

2. Podaj szczegóły subskrypcji:

   # Enter details of your subscription
   subscription_id = "<SUBSCRIPTION_ID>"
   resource_group = "<RESOURCE_GROUP>"

3. Uzyskaj dostęp do subskrypcji. Cały kod języka Python w tym artykule używa elementu ml_client:

   # get a handle to the subscription
   
   from azure.ai.ml import MLClient
   from azure.identity import DefaultAzureCredential
   
   ml_client = MLClient(DefaultAzureCredential(), subscription_id, resource_group)

4. (Opcjonalnie) Jeśli masz wiele kont, dodaj Microsoft Entra ID dzierżawy, którego chcesz użyć, do DefaultAzureCredential. Znajdź swój identyfikator dzierżawcy w portalu Azure w obszarze Microsoft Entra ID, External Identities.

   DefaultAzureCredential(interactive_browser_tenant_id="<TENANT_ID>")
   

5. (Opcjonalnie) Jeśli pracujesz w Azure Government - USA lub Azure China 21Vianet, określ region, w którym chcesz się uwierzytelnić. Możesz określić region za pomocą polecenia DefaultAzureCredential. Poniższy przykład uwierzytelnia się w regionie Azure Government — USA:

   from azure.identity import AzureAuthorityHosts
   DefaultAzureCredential(authority=AzureAuthorityHosts.AZURE_GOVERNMENT)
   

6. Zweryfikuj połączenie.

   for hub in ml_client.workspaces.list():
       print(f"  - {hub.name}")
   

Jeśli wystąpi błąd uwierzytelniania, upewnij się, że poświadczenia platformy Azure są skonfigurowane (uruchom az login lub skonfiguruj poświadczenia za pomocą zestawu Azure Identity SDK). Jeśli wystąpi błąd uprawnień, sprawdź, czy masz rolę Współautor w subskrypcji lub grupie zasobów.

Odwołania: MLClient, DefaultAzureCredential

Zweryfikuj swoje uwierzytelnianie, wyświetlając listę istniejących hubów:

hubs = ml_client.workspaces.list()
for hub in hubs:
    print(f"Hub: {hub.name}")

Jeśli wystąpi błąd uwierzytelniania, upewnij się, że poświadczenia platformy Azure są skonfigurowane (uruchom az login lub skonfiguruj poświadczenia za pomocą zestawu Azure Identity SDK). Jeśli wystąpi błąd uprawnień, sprawdź, czy masz rolę Współautor w subskrypcji lub grupie zasobów.

1. Aby uwierzytelnić się w subskrypcji platformy Azure z poziomu interfejsu wiersza polecenia platformy Azure, użyj następującego polecenia:

   az login
   

   Aby uzyskać więcej informacji na temat uwierzytelniania, zobacz Metody uwierzytelniania.

2. Zweryfikuj swoje uwierzytelnianie, wyświetlając listę istniejących hubów:

   az ml workspace list --resource-group <your-resource-group-name>
   

   Jeśli polecenie powiedzie się i wyświetli wszystkie istniejące koncentratory, uwierzytelnianie jest poprawne.

Aby utworzyć projekt oparty na centrum w rozwiązaniu Microsoft Foundry, wykonaj następujące kroki:

1. Zaloguj się do usługi Microsoft Foundry. Upewnij się, że przełącznik New Foundry jest wyłączony. Te kroki odnoszą się do rozwiązania Foundry (wersja klasyczna).

   

2. To, co robisz dalej, zależy od tego, gdzie jesteś:

   • Jeśli nie masz żadnych istniejących projektów: wykonaj kroki opisane w przewodniku Szybki start: Rozpoczynanie pracy z firmą Microsoft Foundry w celu utworzenia pierwszego projektu.

   • Jeśli jesteś w projekcie: wybierz okruszek nawigacyjny projektu, a następnie wybierz pozycję Utwórz nowy zasób.

     

   • Jeśli nie jesteś w projekcie: wybierz pozycję Utwórz nowy w prawym górnym rogu, aby utworzyć nowy projekt Foundry

     

3. Wybierz pozycję Zasób centrum sztucznej inteligencji, a następnie wybierz pozycję Dalej.

4. Wprowadź nazwę dla projektu.

5. Jeśli masz koncentrator, zobaczysz, że wybrano ten, którego ostatnio używałeś.

   • Jeśli masz dostęp do więcej niż jednego centrum, możesz wybrać inne centrum z listy rozwijanej.

   • Jeśli chcesz utworzyć nowy, wybierz pozycję Utwórz nowe centrum z listy rozwijanej.

     

6. Jeśli nie masz centrum, zostanie utworzone domyślne centrum.

7. Wybierz Utwórz.

Jeśli chcesz dostosować nowe centrum, przed wybraniem pozycji Utwórz wykonaj kroki opisane w następnej sekcji.

Dostosuj hub

Projekt oparty na koncentratonie istnieje w centrum. Centrum umożliwia udostępnianie konfiguracji, takich jak połączenia danych ze wszystkimi projektami, oraz centralne zarządzanie ustawieniami zabezpieczeń i wydatków. Jeśli jesteś częścią zespołu, centra są współużytkowane przez innych członków zespołu w ramach subskrypcji. Aby uzyskać więcej informacji na temat relacji między centrami i projektami, zobacz dokumentację przeglądu centrów i projektów.

Podczas tworzenia nowego centrum musisz mieć uprawnienia Właściciel lub Współautor w wybranej grupie zasobów. Jeśli jesteś częścią zespołu i nie masz tych uprawnień, administrator powinien utworzyć centrum dla Ciebie.

Podczas tworzenia nowego centrum w ramach tworzenia projektu są udostępniane ustawienia domyślne. Jeśli chcesz dostosować te ustawienia, przed utworzeniem projektu wykonaj następujące czynności:

1. W formularzu Tworzenie projektu wybierz strzałkę po prawej stronie.

   

2. Wybierz istniejącą grupę zasobów, której chcesz użyć, lub pozostaw wartość domyślną, aby utworzyć nową grupę zasobów.

   Wskazówka

   Szczególnie w przypadku rozpoczynania pracy zalecamy utworzenie nowej grupy zasobów dla projektu. Grupa zasobów umożliwia łatwe zarządzanie projektem i wszystkimi jego zasobami. Podczas tworzenia projektu w grupie zasobów jest tworzonych kilka zasobów, w tym centrum, rejestr kontenerów i konto magazynu.

3. Wybierz lokalizację lub użyj wartości domyślnej. Lokalizacja to region, w którym jest hostowane centrum. Lokalizacja centrum jest również lokalizacją projektu. Dostępność narzędzi Foundry różni się w zależności od regionu. Na przykład niektóre modele mogą nie być dostępne w niektórych regionach.

4. Wybierz pozycję Utwórz projekt. Widzisz postęp tworzenia zasobu. Projekt jest tworzony po zakończeniu procesu.

from azure.ai.ml.entities import Project


my_project_name = "myexampleproject"  # Project names must be lowercase, 3–64 chars, alphanumeric with hyphens
my_display_name = "My Example Project"
hub_name = "myhubname"  # Hub resource name
hub_id = f"/subscriptions/{subscription_id}/resourceGroups/{resource_group}/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/{hub_name}"

my_project = Project(
    name=my_project_name,
    display_name=my_display_name,
    hub_id=hub_id
)

created_project = ml_client.workspaces.begin_create(workspace=my_project).result()
print(f"Project '{created_project.name}' created successfully.")

Co robi ten fragment kodu: Definiuje właściwości projektu i tworzy projekt w istniejącym centrum. Metoda .result() czeka na ukończenie tworzenia. Oczekiwane dane wyjściowe: komunikat potwierdzający z wyświetloną nazwą utworzonego projektu.

Dokumentacja:

• Jednostka projektu
• MLClient.workspaces
• Domyślna tożsamość platformy AzureAzureCredential

az ml workspace create --kind project --hub-id <my-hub-id> --resource-group <my-resource-group> --name <my-project-name>

Zastąp symbole zastępcze w następujący sposób:

• <my-hub-id>: Pełny identyfikator zasobu centrum w formacie /subscriptions/{subscription_id}/resourceGroups/{resource_group}/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/{hub_name}
• <my-resource-group>: nazwa grupy zasobów, która zawiera centrum
• <my-project-name>: Nazwa nowego projektu (małe litery, od 3 do 64 znaków, alfanumeryczne z łącznikami)

Co to polecenie robi: Tworzy nowy projekt oparty na koncentratorze, skojarzony z określonym koncentratorem.

Dokumentacja:

• az ml workspace create

Otwórz projekt Przegląd , aby wyświetlić nazwę, subskrypcję i grupę zasobów. Użyj centrum zarządzania dla udostępnionych zasobów lub zarządzaj w witrynie Azure Portal dla bazowego zasobu.

ml_client = MLClient(workspace_name=my_project_name, resource_group_name=resource_group, subscription_id=subscription_id, credential=DefaultAzureCredential())

az ml workspace show --name {my_project_name} --resource-group {my_resource_group}