Azure AI Foundry : UTokyo Azure 利用例

概要

Azure AI Foundry（旧称 Azure AI Studio）を本サービスで利用する場合の初期手続き例です．

１．サービスを選択する

• Azure portalにUTokyo Accountでログインし、リソースの欄に申請したサブスクリプションがあることを確認してください．（新規申請された場合は表示されるようになるまで時間がかかります）

• Azureサービスの一覧の中からAzure AI Foundryを選択します．

  • 一覧に無い場合、一覧の右にあるその他のサービスを選択、左側にあるリストからAI + Machine Learningを選択すると， 右側に表示されるメイン画面のAzure AI + Machine Learning platformsの中にあります．

• Azure AI Foundry のメインページが表示されたら，画面左上にある＋Createをクリックします．
• ProjectかHubの選択になります．ここではHubを選択します．

２．Azure AI ハブを構成する

基本パート

組織の詳細

• サブスクリプション：事前に申請したサブスクリプションがすでに設定されていますので、通常はそのままで問題ありません．設定が無い場合はサブスクリプションが作成完了しているかどうか確認ください．
• リソースグループ：ここでは新規にaihub_resource_groupというリソースグループ名で作成し，以下に作成される各リソースをまとめます．まとめられたリソースは，権限の継承や削除などを一括で対応することが可能となります．
• リージョン：AIハブをどの地域（リージョン）にあるデータセンターにデプロイするかを指定します．使いたい機能が特定の国のリージョンにしかない場合は，その国のリージョンを選択ください．パブリッククラウド上での情報管理に不安がある場合は日本国内（Japan East かJapan West）のリージョンを選択することも可能です．

リソースの詳細

• 名前：リソースのポータルでの名称を設定します．ここではai_testとしています．
• それ以外の項目は初期設定のまま進めます．

ストレージ，ネットワーク，暗号化，ID，タグの各パート

ここでは初期設定のまま進めます．

確認及び作成パート

ポータルによる検証が成功したら，画面左下の作成ボタンをクリックし，しばらくしてデプロイが正常に完了しましたら，リソースに移動をクリックしてください．

AI ハブ のトップページに遷移するので，Azure AI Foundry の起動をクリックしてください．

• 初回アクセスでは，プロジェクト名の入力を求められるので，適当なプロジェクト名を入力ください．初期設定のままでも構いません．

ここからは Azure AI Foundry のネイティブ環境で進めます．

３．Azure AI Foundry のプロジェクトにモデルをデプロイする

一例として GPT4 チャットモデルをデプロイします．

• トップページ画面左側のリストから，モデルカタログを選択します．

• モデル選択画面になりますので，gpt-4oをクリック．

• gpt-4o の詳細画面になるので，画面上部にあるデプロイをクリック．

• 確認画面になるので，リソースを作成してデプロイするをクリック．

デプロイが完了したら，プレイグラウンドで開くをクリック．

• 下図のようなチャットプレイグランドが表示されたら完了です．

補足

• テキストボックスにメッセージを入力し，三角形をクリック（または「Enter」キーを押す）してモデルに送信します．
• 画面右下のトークン数は，このメッセージのトークンとこのモデルのトークン制限を表します．
  • 一例として下図では，このメッセージを送信するには582トークンが使用され，全体のトークン制限は128000トークンです．
  • 画面左のモデルに指示とコンテキストを与えるテキストボックスに「システムプロンプト」（またはGPTへの指示）を入力できます．

デプロイしたモデルのクォータを管理する

デプロイしたモデルを Python API から利用する