Sdílet prostřednictvím

Rychlý start: Vytvoření prostředku služeb Azure AI pomocí Terraformu

  • Článek

Tento článek ukazuje, jak pomocí Terraformu vytvořit prostředek služby Azure AI s více službami pomocí Terraformu.

Služby Azure AI pomáhají vývojářům a organizacím rychle vytvářet inteligentní, špičkové, připravené a zodpovědné aplikace s předem připravenými a předem připravenými a přizpůsobitelnými rozhraními API a modely. Mezi ukázkové aplikace patří zpracování přirozeného jazyka pro konverzace, vyhledávání, monitorování, překlad, řeč, vizi a rozhodování.

Tip

Vyzkoušejte služby Azure AI, včetně Azure OpenAI, Content Safety, Speech, Vision a dalších na portálu Azure AI Foundry. Další informace najdete v tématu Co je Azure AI Foundry?.

Většina služeb Azure AI je k dispozici prostřednictvím rozhraní REST API a sad SDK klientské knihovny v oblíbených vývojových jazycích. Další informace najdete v dokumentaci ke každé službě.

Terraform umožňuje definici, verzi Preview a nasazení cloudové infrastruktury. Pomocí Terraformu vytvoříte konfigurační soubory pomocí syntaxe HCL. Syntaxe seznamu HCL umožňuje zadat poskytovatele cloudu , například Azure, a prvky, které tvoří vaši cloudovou infrastrukturu. Po vytvoření konfiguračních souborů vytvoříte plán provádění, který vám umožní zobrazit náhled změn infrastruktury před jejich nasazením. Jakmile ověříte změny, použijete plán provádění k nasazení infrastruktury.

V tomto článku získáte informace o těchto tématech:

Požadavky

Implementace kódu Terraformu

Poznámka:

Vzorový kód pro tento článek se nachází v úložišti GitHubu Azure Terraformu. Můžete zobrazit soubor protokolu obsahující výsledky testu z aktuálních a předchozích verzí Terraformu.

Další články a ukázkový kód ukazující použití Terraformu ke správě prostředků Azure

  1. Vytvořte adresář, ve kterém chcete otestovat a spustit ukázkový kód Terraformu a nastavit ho jako aktuální adresář.

  2. Vytvořte soubor s názvem main.tf a vložte následující kód:

    resource "random_pet" "rg_name" {
  prefix = var.resource_group_name_prefix
}

resource "azurerm_resource_group" "rg" {
  name     = random_pet.rg_name.id
  location = var.resource_group_location
}

resource "random_string" "azurerm_cognitive_account_name" {
  length  = 13
  lower   = true
  numeric = false
  special = false
  upper   = false
}

resource "azurerm_cognitive_account" "cognitive_service" {
  name                = "CognitiveService-${random_string.azurerm_cognitive_account_name.result}"
  location            = azurerm_resource_group.rg.location
  resource_group_name = azurerm_resource_group.rg.name
  sku_name            = var.sku
  kind                = "CognitiveServices"
}

  3. Vytvořte soubor s názvem outputs.tf a vložte následující kód:

    output "resource_group_name" {
  value = azurerm_resource_group.rg.name
}

output "azurerm_cognitive_account_name" {
  value = azurerm_cognitive_account.cognitive_service.name
}

  4. Vytvořte soubor s názvem providers.tf a vložte následující kód:

    terraform {
  required_version = ">=1.0"
  required_providers {
    azurerm = {
      source  = "hashicorp/azurerm"
      version = "~>3.0"
    }
    random = {
      source  = "hashicorp/random"
      version = "~>3.0"
    }
  }
}
provider "azurerm" {
  features {}
}

  5. Vytvořte soubor s názvem variables.tf a vložte následující kód:

    variable "resource_group_location" {
  type        = string
  description = "Location for all resources."
  default     = "eastus"
}

variable "resource_group_name_prefix" {
  type        = string
  description = "Prefix of the resource group name that's combined with a random ID so name is unique in your Azure subscription."
  default     = "rg"
}

variable "sku" {
  type        = string
  description = "The sku name of the Azure Analysis Services server to create. Choose from: B1, B2, D1, S0, S1, S2, S3, S4, S8, S9. Some skus are region specific. See https://docs.microsoft.com/en-us/azure/analysis-services/analysis-services-overview#availability-by-region"
  default     = "S0"
}

Inicializace Terraformu

Spuštěním inicializace nasazení Terraformu spusťte inicializaci terraformu. Tento příkaz stáhne poskytovatele Azure potřebného ke správě prostředků Azure.

terraform init -upgrade

Klíčové body:

  • Parametr -upgrade upgraduje potřebné moduly plug-in zprostředkovatele na nejnovější verzi, která splňuje omezení verzí konfigurace.

Vytvoření plánu provádění Terraformu

Spuštěním plánu terraformu vytvořte plán provádění.

terraform plan -out main.tfplan

Klíčové body:

  • Příkaz terraform plan vytvoří plán provádění, ale nespustí ho. Místo toho určuje, jaké akce jsou nezbytné k vytvoření konfigurace zadané v konfiguračních souborech. Tento model umožňuje ověřit, jestli plán provádění odpovídá vašim očekáváním, než provede jakékoli změny skutečných prostředků.
  • Volitelný -out parametr umožňuje zadat výstupní soubor pro plán. Použití parametru -out zajišťuje, že plán, který jste zkontrolovali, je přesně to, co se použije.

Použití plánu provádění Terraformu

Spuštění terraformu platí pro použití plánu provádění na cloudovou infrastrukturu.

terraform apply main.tfplan

Klíčové body:

  • terraform apply Ukázkový příkaz předpokládá, že jste dříve spustili terraform plan -out main.tfplan.
  • Pokud jste pro -out parametr zadali jiný název souboru, použijte stejný název souboru při volání terraform apply.
  • Pokud jste parametr nepoužíli -out , zavolejte terraform apply bez parametrů.

Ověření výsledků

  1. Získejte název prostředku Azure, ve kterém se vytvořil prostředek azure AI s více službami.

    resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)

  2. Získejte název prostředku více služeb Azure AI.

    azurerm_aiservices_account_name=$(terraform output -raw azurerm_aiservices_account_name)

  3. Spuštěním příkazu az cognitiveservices account show zobrazte účet služeb Azure AI, který jste vytvořili v tomto článku.

    az cognitiveservices account show --name $azurerm_aiservices_account_name \
                                  --resource-group $resource_group_name

Vyčištění prostředků

Pokud už prostředky vytvořené přes Terraform nepotřebujete, proveďte následující kroky:

  1. Spusťte plán terraformu destroy a zadejte příznak.

    terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan

    Klíčové body:

    • Příkaz terraform plan vytvoří plán provádění, ale nespustí ho. Místo toho určuje, jaké akce jsou nezbytné k vytvoření konfigurace zadané v konfiguračních souborech. Tento model umožňuje ověřit, jestli plán provádění odpovídá vašim očekáváním, než provede jakékoli změny skutečných prostředků.
    • Volitelný -out parametr umožňuje zadat výstupní soubor pro plán. Použití parametru -out zajišťuje, že plán, který jste zkontrolovali, je přesně to, co se použije.

  2. Spuštění terraformu platí pro použití plánu provádění.

    terraform apply main.destroy.tfplan

Řešení potíží s Terraformem v Azure

Řešení běžných problémů při používání Terraformu v Azure

Související obsah