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Guia de Início Rápido: Criar um recurso de serviços de IA do Azure usando o Terraform

  • Artigo

Este artigo mostra como usar o Terraform para criar um recurso de vários serviços dos Serviços de IA do Azure por meio do Terraform.

Os serviços de IA do Azure ajudam desenvolvedores e organizações a criar rapidamente aplicativos inteligentes, de ponta, prontos para o mercado e responsáveis com APIs e modelos prontos para uso, pré-construídos e personalizáveis. Os aplicativos de exemplo incluem processamento de idioma natural para conversas, pesquisa, monitoramento, tradução, fala, visão e tomada de decisão.

Dica

Experimente os serviços de IA do Azure, incluindo Azure OpenAI, segurança de conteúdo, fala, visão e muito mais no Azure AI Studio. Para obter mais informações, consulte O que é o AI do Azure Studio?.

A maioria dos serviços de IA do Azure está disponível por meio de APIs REST e SDKs da biblioteca de clientes em linguagens de desenvolvimento populares. Para obter mais informações, consulte a documentação de cada serviço.

O Terraform permite a definição, a visualização e a implantação da infraestrutura de nuvem. Usando o Terraform, você cria arquivos de configuração usando sintaxe de HCL. A sintaxe da HCL permite que você especifique o provedor de nuvem, como o Azure, e os elementos que compõem sua infraestrutura de nuvem. Depois de criar os arquivos de configuração, você cria um plano de execução que permite visualizar as alterações de infraestrutura antes de serem implantadas. Depois de verificar as alterações, aplique o plano de execução para implantar a infraestrutura.

Neste artigo, você aprenderá como:

Pré-requisitos

Implementar o código do Terraform

Observação

O código de exemplo deste artigo está localizado no repositório do GitHub do Azure Terraform. Você pode exibir o arquivo de log que contém os resultados do teste das versões atuais e anteriores do Terraform.

Veja mais artigos e exemplos de código mostrando como usar o Terraform para gerenciar recursos do Azure

  1. Crie um diretório no qual testar e executar o código de exemplo do Terraform e faça dele o diretório atual.

  2. Crie um arquivo chamado main.tf e insira o seguinte código:

    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. Crie um arquivo chamado outputs.tf e insira o seguinte código:

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

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

  4. Crie um arquivo chamado providers.tf e insira o seguinte código:

    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. Crie um arquivo chamado variables.tf e insira o seguinte código:

    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"
}

Inicializar Terraform

Execute terraform init para inicializar a implantação do Terraform. Esse comando baixa o provedor do Azure necessário para gerenciar seus recursos do Azure.

terraform init -upgrade

Pontos principais:

  • O parâmetro -upgrade atualiza os plug-ins do provedor necessários para a versão mais recente que esteja em conformidade com as restrições de versão da configuração.

Criar um plano de execução Terraform

Execute o comando terraform plan para criar um plano de execução.

terraform plan -out main.tfplan

Pontos principais:

  • O comando terraform plan cria um plano de execução, mas não o executa. Em vez disso, ele determina quais ações são necessárias para criar a configuração especificada em seus arquivos de configuração. Esse padrão permite que você verifique se o plano de execução corresponde às suas expectativas antes de fazer qualquer alteração nos recursos reais.
  • O parâmetro opcional -out permite que você especifique um arquivo de saída para o plano. Usar o parâmetro -out garante que o plano que você examinou seja exatamente o que é aplicado.

Aplicar um plano de execução do Terraform

Execute terraform apply para aplicar o plano de execução à sua infraestrutura de nuvem.

terraform apply main.tfplan

Pontos principais:

  • O exemplo de comando do terraform apply pressupõe que você executou o terraform plan -out main.tfplan anteriormente.
  • Se você especificou um nome de arquivo diferente para o parâmetro -out, use esse mesmo nome de arquivo na chamada para terraform apply.
  • Se você não usou o parâmetro -out, chame terraform apply sem nenhum parâmetro.

Verifique os resultados

  1. Obter o nome do recurso do Azure no qual o recurso de vários Serviços de IA do Azure foi criado.

    resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)

  2. Obter o nome do recurso de vários Serviços de IA do Azure.

    azurerm_aiservices_account_name=$(terraform output -raw azurerm_aiservices_account_name)

  3. Execute az cognitiveservices account show para mostrar a conta de serviços de IA do Azure que você criou neste artigo.

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

Limpar os recursos

Quando você não precisar mais dos recursos criados por meio o Terraform, execute as seguintes etapas:

  1. Execute terraform plan e especifique o sinalizador destroy.

    terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan

    Pontos principais:

    • O comando terraform plan cria um plano de execução, mas não o executa. Em vez disso, ele determina quais ações são necessárias para criar a configuração especificada em seus arquivos de configuração. Esse padrão permite que você verifique se o plano de execução corresponde às suas expectativas antes de fazer qualquer alteração nos recursos reais.
    • O parâmetro opcional -out permite que você especifique um arquivo de saída para o plano. Usar o parâmetro -out garante que o plano que você examinou seja exatamente o que é aplicado.

  2. Execute a aplicação do Terraform para aplicar o plano de execução.

    terraform apply main.destroy.tfplan

Solucionar problemas do Terraform no Azure

Solucionar problemas comuns ao usar o Terraform no Azure

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