Azure AI Studio でプロジェクトを作成する

この記事では、Azure AI Studio プロジェクトの作成方法を説明します。 プロジェクトは、カスタマイズされた AI アプリの構築中に作業を整理し、状態を保存するために使用されます。

プロジェクトは Azure AI Studio ハブによってホストされます。 会社の管理チームが代わりにハブを作成している場合、そのハブからプロジェクトを作成できます。 自分で作業している場合、プロジェクトを作成すれば、既定のハブが自動的に作成されます。

プロジェクトとハブ モデルの詳細については、Azure AI Studio ハブに関するページを参照してください。

前提条件

• Azure サブスクリプション。 Azure サブスクリプションをお持ちでない場合は、無料アカウントを作成してください。
• Python SDK または CLI の手順の場合、Azure AI Studio ハブです。 ハブがない場合は、「Azure AI Studio ハブを作成および管理する方法」を参照してください。
• Azure AI Studio の場合、ハブは必要ありません。 必要に応じ、自動的に作成されます。

プロジェクトの作成

次のタブを使用して、プロジェクトの作成に使用する方法を選択します。

Azure AI Studio

Azure AI Studio でプロジェクトを作成するには、次の手順に従います。

1. Azure AI Studio に移動します。 プロジェクト内にいる場合は、ページの左上にある Azure AI Studio を選択して、ホーム ページに移動します。

2. [+ プロジェクトの作成] を選択します。

3. プロジェクトの 名前 を入力します。

4. ハブがある場合は、最近選択したハブが表示されます。

   • 複数のハブにアクセスできる場合は、ドロップダウンから別のハブを選択できます。

   • 新しく作成する場合は、[新しいハブの作成] を選択し、名前を指定します。 既定値をカスタマイズする場合は、次のセクションを参照してください。

     

5. ハブがない場合は、既定のハブが自動的に作成されます。 既定値をカスタマイズする場合は、次のセクションを参照してください。

6. [プロジェクトの作成] を選択します。 または、新しいハブをカスタマイズする場合は、次のセクションの手順に従います。

ハブをカスタマイズする

プロジェクトはハブ内に配置されます。 ハブを使用すると、データ接続などの構成をすべてのプロジェクトと共有し、セキュリティ設定と支出を一元的に管理できます。 チームの一員である場合、ハブはサブスクリプション内の他のチーム メンバー間で共有されます。 ハブとプロジェクトの間の関係の詳細については、ハブとプロジェクトの概要に関するドキュメントを参照してください。

新しいハブを作成する場合は、選択したリソース グループに対する所有者または共同作成者のアクセス許可が必要です。 チームの一員で、これらのアクセス許可がない場合は、管理者がハブを作成する必要があります。

プロジェクトの作成の一環としてハブを作成できますが、ハブを個別に作成した場合は、より詳細な制御が可能になり、ハブの詳細設定を設定できます。 たとえば、ネットワーク セキュリティや基になる Azure Storage アカウントをカスタマイズできます。 詳細については、「Azure AI Studio ハブを作成および管理する方法」を参照してください。

プロジェクトの作成の一環として新しいハブを作成すると、既定の設定が行われます。 これらの設定をカスタマイズする場合は、プロジェクトを作成する前に行います。

1. [プロジェクトの作成] フォームで、[カスタマイズ] を選択します。

   

2. 使用する既存の [リソース グループ] を選択するか、既定値のままにして新しいリソース グループを作成します。

   ヒント

   作業を開始する場合には特に、プロジェクトの新しいリソース グループを作成することをお勧めします。 これにより、プロジェクトとそのすべてのリソースをまとめて簡単に管理できます。 プロジェクトを作成すると、ハブ、コンテナー レジストリ、ストレージ アカウントなど、リソース グループに複数のリソースが作成されます。

3. [場所] を選択するか、既定値を使用します。 この場所は、ハブがホストされるリージョンです。 ハブの場所は、プロジェクトの場所でもあります。 Azure AI サービスの可用性はリージョンによって異なります。 たとえば、特定のモデルについては、リージョンによっては利用できない場合があります。

4. 既存の Azure AI サービス リソース (Azure OpenAI を含む) がある場合はドロップダウンから選択するか、既定値を使用して新しいリソースを作成します。

   

5. [プロジェクトの作成] を選択します。 リソースの作成の進行状況が表示され、プロセスが完了するとプロジェクトが作成されます。

   

Python SDK

このセクションのコードでは、既存のハブがあることを前提としています。 ハブがない場合、「Azure AI Studio ハブを作成および管理する方法」を参照して作成してください。

1. SDK クイック スタートの説明に従って Python をインストールします。

2. Azure Machine Learning SDK v2 をインストールします。

3. azure-identity をインストールします: pip install azure-identity。 ノートブック セルで %pip install azure-identity を使います。

4. サブスクリプションの詳細を指定します。

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

5. サブスクリプションへのハンドルを取得します。 この記事のすべての Python コードで ml_client が使用されています。

   # 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)

6. (省略可能) 複数のアカウントがある場合は、使う Microsoft Entra ID のテナント ID を DefaultAzureCredential に追加します。 Azure portal で、[Microsoft Entra ID] の [外部 ID] からテナント ID を見つけます。

   DefaultAzureCredential(interactive_browser_tenant_id="<TENANT_ID>")
   

7. (省略可能) Azure Government - US または Azure China 21Vianet リージョン内で作業している場合は、認証するリージョンを指定します。 DefaultAzureCredential を使用してそのリージョンを指定できます。 次の例では、Azure Government - US リージョンに対して認証を行います。

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

8. 次のコードを使用して、自分または管理者が以前に作成したハブからプロジェクトを作成します。 文字列値の例を独自の値に置き換えます。

   from azure.ai.ml.entities import Project
   
   my_project_name = "myexampleproject"
   my_display_name = "My Example Project"
   hub_name = "myhubname" # Azure resource manager ID of the hub
   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()
   

Azure CLI

このセクションのコードでは、既存のハブがあることを前提としています。 ハブがない場合、「Azure AI Studio ハブを作成および管理する方法」を参照して作成してください。

1. Azure CLI と機械学習拡張機能がインストールされていない場合は、機械学習拡張機能のインストールと設定に関する記事の手順に従います。

2. Azure CLI から Azure サブスクリプションに対して認証するには、次のコマンドを使用します。

   az login
   

   認証の詳細については、認証メソッドに関するページを参照してください。

3. 拡張機能がインストールされ、Azure サブスクリプションに対して認証されたら、次のコマンドを使用して、既存の Azure AI Studio ハブから新しい Azure AI Studio プロジェクトを作成します。

   az ml workspace create --kind project --hub-id {my_hub_ARM_ID} --resource-group {my_resource_group} --name {my_project_name}
   

プロジェクト設定の表示

Azure AI Studio

プロジェクトの [概要] ページで、プロジェクトに関する情報を見つけることができます。

• 名前: プロジェクトの名前は左上隅に表示されます。 編集ツールを使用してプロジェクトの名前を変更できます。
• サブスクリプション: プロジェクトをホストするハブをホストするサブスクリプション。
• リソース グループ: プロジェクトをホストするハブをホストするリソース グループ。

[管理センター] を選択し、Azure AI Studio のプロジェクト リソースに移動します。 [Azure portal での管理] を選択し、Azure portal のプロジェクト リソースに移動します。

Python SDK

新しいプロジェクトを管理または使用するには、MLClient に含めます。

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

Azure CLI

プロジェクトの設定を表示するには、az ml workspace show コマンドを使用します。 次に例を示します。

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

プロジェクト リソースへのアクセス

ハブ上の一般的な構成は、接続、コンピューティング インスタンス、ネットワーク アクセスを含めて、プロジェクトと共有されるため、すぐに開発を開始できます。

さらに、いくつかのリソースは、プロジェクト ワークスペース内のユーザーのみがアクセスできます。

• データセット、フロー、インデックス、デプロイされたモデル API エンドポイント (オープンおよびサーバーレス) を含むコンポーネント。

• [プロジェクト設定] で作成した接続。

• Azure Storage BLOB コンテナーと、プロジェクト内のデータ アップロード用のファイル共有。 次の接続を使用してストレージにアクセスします。

  データ接続	保存先	目的
  workspaceblobstore	{project-GUID}-azureml-blobstore	データアップロード用の既定のコンテナー
  workspaceartifactstore	{project-GUID}-azureml	モデルの重みなど、プロジェクトのコンポーネントとメタデータを格納する
  workspacefilestore	{project-GUID}-code	コンピューティングで作成されたファイルをホストし、プロンプト フローを使用する

Note

ストレージ アカウントの公衆ネットワーク アクセスが無効に設定されている場合、ストレージ接続はプロジェクトで直接作成されません。 これらは、最初のユーザーがプライベート ネットワーク接続経由で AI Studio にアクセスするときに作成されます。 ストレージ接続のトラブルシューティング

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