カスタム言語プロジェクトを複数のリージョンにデプロイする
Note
この記事は、Azure AI Language の次のカスタム機能に適用されます。
カスタム言語サービス機能を使用すると、プロジェクトを複数のリージョンにデプロイできます。 この機能により、プロジェクトの 1 つのインスタンスのみを 1 か所で管理しながら、プロジェクトにグローバルにアクセスすることがはるかに簡単になります。 2024 年 11 月の時点で、カスタム言語サービス機能を使用すると、API を使用して 1 つのリージョン内の複数のリソースにプロジェクトをデプロイできるため、必要に応じてカスタム モデルを使用できます。
プロジェクトをデプロイする前に、他のリージョンに 配置リソース を割り当てることができます。 デプロイ リソースはそれぞれ、プロジェクトの作成に使用するものとは異なる言語リソースです。 これらのリソースにデプロイし、それぞれのリージョン内のそのリソースに対する予測要求をターゲットにし、クエリはそのリージョンから直接提供されます。
デプロイを作成するときに、割り当てられたデプロイ リソースとそれに対応するデプロイ先のリージョンを選択できます。 デプロイするモデルは各リージョンにレプリケートされ、デプロイ リソースのカスタム サブドメインに依存する独自のエンドポイントでアクセスできます。
例
カスタマー サポート チャットボットの一部として使用されているプロジェクトに、米国とインドの顧客がアクセスできることを確認するとします。 MyWestUS2 という米国西部 2 言語リソースを使用して、ContosoSupport という名前でプロジェクトを作成します。 デプロイの前に、2 つのデプロイ リソース (それぞれ、米国東部とインド中部の MyEastUS と MyCentralIndia) をプロジェクトに割り当てます。
プロジェクトをデプロイするときは、デプロイ先として 3 つのリージョン (元の米国西部 2 リージョンと、米国東部およびインド中部に割り当てられたリージョン) をすべて選択します。
これで、3 つのリージョンすべてでプロジェクトにアクセスするための 3 つの異なるエンドポイント URL ができました。
- 米国西部 2:
https://mywestus2.cognitiveservices.azure.com/language/:analyze-conversations - 米国東部:
https://myeastus.cognitiveservices.azure.com/language/:analyze-conversations - インド中部:
https://mycentralindia.cognitiveservices.azure.com/language/:analyze-conversations
これらの異なる各 URL に対して同じ要求本文が、そのリージョンから直接まったく同じ応答を提供します。
検証と要件
デプロイ リソースを割り当てるには、Microsoft Entra 認証が必要です。 Microsoft Entra ID は、マルチリージョン デプロイ用にプロジェクトに割り当てるリソースにアクセスできることを確認するために使用されます。 Language Studio では、元のリソースに対する Azure Cognitive Services Language 所有者ロールを自分自身に割り当てることで、自動的に Microsoft Entra 認証を有効にすることができます。 プログラムで Microsoft Entra 認証を使用するには、Azure AI サービスのドキュメントで詳細を確認してください。
プロジェクト名とリソースは、その主な識別子として使用されます。 言語リソースは、各リソース内で特定のプロジェクト名のみを持つことができます。 同じ名前の他のプロジェクトをそのリソースにデプロイすることはできません。
たとえば、プロジェクト ContosoSupport が米国西部 2 のリソース MyWestUS2 によって作成され、米国東部のリソース MyEastUS にデプロイされた場合、リソース MyEastUS は ContosoSupport という別のプロジェクトを作成してそのリージョンにプロジェクトをデプロイすることはできません。 同様に、コラボレーターはインド中部のリソース MyCentralIndia を使用してプロジェクト ContosoSupport を作成し、それを MyWestUS2 または MyEastUS にデプロイすることはできません。
スワップできるのは、まったく同じリージョンで利用可能なデプロイのみです。 それ以外の場合、スワップは失敗します。
割り当てられたリソースをプロジェクトから削除すると、そのリソースに対するプロジェクトのデプロイがすべて削除されます。
一部のリージョンはデプロイでのみ使用でき、プロジェクトの作成には使用できません。
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次のモデルをデプロイする方法について説明します：