빠른 시작: Azure OpenAI 통합

아티클
10/01/2024

참고 항목

기본, 표준 및 엔터프라이즈 계획은 2025년 3월 중순부터 사용되지 않으며 3년의 은퇴 기간이 있습니다. Azure Container Apps로 전환하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 Azure Spring Apps 사용 중지 공지 사항을 참조하세요.

표준 소비 및 전용 계획은 2024년 9월 30일부터 사용되지 않으며 6개월 후에 완전히 종료됩니다. Azure Container Apps로 전환하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 Azure Spring Apps 표준 사용량 및 전용 계획을 Azure Container Apps로 마이그레이션을 참조 하세요.

이 문서는 기본/표준 ✅ 엔터프라이즈에 ❎ 적용됩니다.

이 빠른 시작에서는 Azure Spring Apps 엔터프라이즈 플랜에 배포된 애플리케이션과 Azure OpenAI를 통합하는 방법을 보여 줍니다.

Azure OpenAI를 사용하면 애플리케이션에서 언어 및 코드에 대한 깊은 이해를 바탕으로 대규모 생성 AI 모델을 활용하여 새로운 추론 및 이해 기능을 구현할 수 있습니다.

다음 비디오에서는 Azure Spring Apps에서 Azure OpenAI를 사용하여 지능형 애플리케이션을 빌드하는 방법을 보여 줍니다.

필수 조건

활성 구독이 있는 Azure 계정. 체험 계정을 만듭니다.
Azure OpenAI에 액세스 권한이 부여됩니다. 자세한 내용은 Azure OpenAI 서비스에 대한 액세스 요청을 참조하세요.
Azure Marketplace의 엔터프라이즈 플랜에 있는 요구 사항 섹션을 숙지하고 이행합니다.
Azure CLI 버전 2.45.0 이상.
Git
jq
Azure Spring Apps Enterprise 계획 확장입니다. 다음 명령을 사용하여 이전 버전을 제거하고 최신 엔터프라이즈 플랜 확장을 설치합니다. 이전에 spring-cloud 확장을 설치한 경우 구성 및 버전 불일치를 방지하기 위해 이 확장을 제거합니다.
```
az extension add --upgrade --name spring
az extension remove --name spring-cloud
```
엔터프라이즈 플랜을 사용하여 Azure Spring Apps에 앱 빌드 및 배포하는 단계를 완료합니다.

Azure OpenAI 프로비전

애플리케이션에 AI를 추가하려면 Azure OpenAI 계정을 만들고 언어 모델을 배포합니다. 다음 단계에서는 Azure CLI를 사용하여 Azure OpenAI 계정을 프로비전하고 언어 모델을 배포하는 방법을 설명합니다.

다음 명령을 사용하여 Azure OpenAI 계정을 만듭니다.

az cognitiveservices account create \
    --resource-group <resource-group-name> \
    --name <open-ai-service-name> \
    --location <region> \
    --kind OpenAI \
    --sku s0 \
    --custom-domain <open-ai-service-name>

다음 명령을 사용하여 Azure OpenAI 서비스 인스턴스에서 text-embedding-ada-002 및 gpt-35-turbo-16k에 대한 모델 배포를 만듭니다.

az cognitiveservices account deployment create \
    --resource-group <resource-group-name> \
    --name <open-ai-service-name> \
    --deployment-name text-embedding-ada-002 \
    --model-name text-embedding-ada-002 \
    --model-version "2"  \
    --model-format OpenAI \
    --sku-name "Standard" \
    --sku-capacity 1

az cognitiveservices account deployment create \
    --resource-group <resource-group-name> \
    --name <open-ai-service-name> \
    --deployment-name gpt-35-turbo-16k \
    --model-name gpt-35-turbo-16k \
    --model-version "0613"  \
    --model-format OpenAI \
    --sku-name "Standard" \
    --sku-capacity 1

Azure Spring Apps에 지원 서비스 배포

다음 단계를 사용하여 지원 서비스 애플리케이션을 만들고 구성하여 Azure Spring Apps에 배포합니다.

다음 명령을 사용하여 새 AI 서비스 assist-service를 만듭니다.

az spring app create \
    --resource-group <resource-group-name> \
    --name assist-service \
    --service <Azure-Spring-Apps-service-instance-name> \
    --instance-count 1 \
    --memory 1Gi

다음 명령을 사용하여 지원 서비스 경로를 통해 Spring Cloud Gateway를 구성합니다.

az spring gateway route-config create \
    --resource-group <resource-group-name> \
    --service <Azure-Spring-Apps-service-instance-name> \
    --name assist-routes \
    --app-name assist-service \
    --routes-file azure-spring-apps-enterprise/resources/json/routes/assist-service.json

다음 명령을 사용하여 Azure OpenAI 서비스에 대한 REST API 엔드포인트 기본 URL을 검색합니다.

export SPRING_AI_AZURE_OPENAI_ENDPOINT=$(az cognitiveservices account show \
    --name <open-ai-service-name> \
    --resource-group <resource-group-name> \
    | jq -r .properties.endpoint)

다음 명령을 사용하여 기본 API 키를 검색합니다.

export SPRING_AI_AZURE_OPENAI_APIKEY=$(az cognitiveservices account keys list \
    --name <open-ai-service-name> \
    --resource-group <resource-group-name> \
    | jq -r .key1)

다음 명령을 사용하여 지원 서비스 애플리케이션을 배포합니다.

az spring app deploy 
    --resource-group <resource-group-name> \
    --name assist-service \
    --service <Azure-Spring-Apps-service-instance-name> \
    --source-path apps/acme-assist \
    --build-env BP_JVM_VERSION=17 \
    --env \
        SPRING_AI_AZURE_OPENAI_ENDPOINT=${SPRING_AI_AZURE_OPENAI_ENDPOINT} \
        SPRING_AI_AZURE_OPENAI_APIKEY=${SPRING_AI_AZURE_OPENAI_APIKEY} \
        SPRING_AI_AZURE_OPENAI_MODEL=gpt-35-turbo-16k \
        SPRING_AI_AZURE_OPENAI_EMBEDDINGMODEL=text-embedding-ada-002

이제 브라우저에서 Fitness Store 애플리케이션을 테스트합니다. ASK TO FITASSIST를 선택하여 지원 서비스 애플리케이션과 대화합니다.
FitAssist에 출퇴근용 자전거가 필요합니다를 입력하고 지원 서비스 애플리케이션에서 생성되는 출력을 관찰합니다.

리소스 정리

후속 빠른 시작 및 자습서를 계속 사용하려는 경우 이러한 리소스를 그대로 유지할 수 있습니다. 더 이상 필요 없으면 리소스 그룹을 삭제합니다. 그러면 리소스 그룹의 리소스가 삭제됩니다. Azure CLI를 사용하여 리소스 그룹을 삭제하려면 다음 명령을 사용합니다.

echo "Enter the Resource Group name:" &&
read resourceGroupName &&
az group delete --name $resourceGroupName &&
echo "Press [ENTER] to continue ..."

다음 단계

다음 중 원하는 빠른 시작을 계속 진행합니다.

다음을 통해 공유