你当前正在访问 Microsoft Azure Global Edition 技术文档网站。 如果需要访问由世纪互联运营的 Microsoft Azure 中国技术文档网站，请访问 https://docs.azure.cn。

快速入门：使用 Terraform 创建 Azure AI 服务资源

本文介绍如何使用 Terraform 通过 Terraform 创建 Azure AI 服务多服务资源。

Azure AI 服务通过现成的预生成可定制 API 和模型，帮助开发人员和组织快速创建智能、前沿、面向市场且负责任的应用程序。 应用程序示例包括对话、搜索、监视、翻译、语音、视觉和决策的自然语言处理。

提示

在 Azure AI Foundry 门户中尝试 Azure AI 服务，包括 Azure OpenAI、内容安全、语音、视觉等。 有关详细信息，请参阅什么是 Azure AI Foundry？。

可采用常用开发语言通过 REST API 和客户端库 SDK 使用大部分 Azure AI 服务。 有关详细信息，请参阅各服务的相关文档。

使用 Terraform 可以定义、预览和部署云基础结构。 使用 Terraform 时，请使用 HCL 语法来创建配置文件。 利用 HCL 语法，可指定 Azure 这样的云提供程序和构成云基础结构的元素。 创建配置文件后，请创建一个执行计划，利用该计划，可在部署基础结构更改之前先预览这些更改。 验证了更改后，请应用该执行计划以部署基础结构。

在本文中，学习如何：

• 使用 random_pet 为 Azure 资源组名称创建随机宠物名称
• 使用 azurerm_resource_group 创建 Azure 资源组
• 使用 random_string 创建随机字符串
• 使用 azurerm_cognitive_account 创建 Azure AI 服务多服务资源

先决条件

• 安装和配置 Terraform

实现 Terraform 代码

注意

本文中的示例代码位于 Azure Terraform GitHub 存储库中。 你可以查看包含当前和以前 Terraform 版本的测试结果的日志文件。

有关更多示例，请参阅演示如何使用 Terraform 管理 Azure 资源的文章和示例代码

1. 创建用于测试和运行示例 Terraform 代码的目录，并将其设为当前目录。

2. 创建名为 main.tf 的文件并插入下列代码：

   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. 创建名为 outputs.tf 的文件并插入下列代码：

   output "resource_group_name" {
     value = azurerm_resource_group.rg.name
   }
   
   output "azurerm_cognitive_account_name" {
     value = azurerm_cognitive_account.cognitive_service.name
   }
   

4. 创建名为 providers.tf 的文件并插入下列代码：

   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. 创建名为 variables.tf 的文件并插入下列代码：

   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"
   }
   

初始化 Terraform

运行 terraform init，将 Terraform 部署进行初始化。 此命令将下载管理 Azure 资源所需的 Azure 提供程序。

terraform init -upgrade

要点：

• 参数 -upgrade 可将必要的提供程序插件升级到符合配置版本约束的最新版本。

创建 Terraform 执行计划

运行 terraform plan 以创建执行计划。

terraform plan -out main.tfplan

要点：

• terraform plan 命令将创建一个执行计划，但不会执行它。 它会确定创建配置文件中指定的配置需要执行哪些操作。 此模式允许你在对实际资源进行任何更改之前验证执行计划是否符合预期。
• 使用可选 -out 参数可以为计划指定输出文件。 使用 -out 参数可以确保所查看的计划与所应用的计划完全一致。

应用 Terraform 执行计划

运行 terraform apply，将执行计划应用到云基础结构。

terraform apply main.tfplan

要点：

• 示例 terraform apply 命令假设你先前运行了 terraform plan -out main.tfplan。
• 如果为 -out 参数指定了不同的文件名，请在对 terraform apply 的调用中使用该相同文件名。
• 如果未使用 -out 参数，请调用不带任何参数的 terraform apply。

验证结果

Azure CLI

1. 获取在其中创建了 Azure AI 服务多服务资源的 Azure 资源名称。

   resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)
   

2. 获取 Azure AI 服务多服务资源名称。

   azurerm_aiservices_account_name=$(terraform output -raw azurerm_aiservices_account_name)
   

3. 运行 az cognitiveservices account show，显示在本文中创建的 Azure AI 服务帐户。

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

Azure PowerShell

1. 获取在其中创建了 Azure AI 服务多服务资源的 Azure 资源名称。

   $resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)
   

2. 获取 Azure AI 服务多服务资源名称。

   $azurerm_aiservices_account_name=$(terraform output -raw azurerm_aiservices_account_name)
   

3. 运行 Get-AzCognitiveServicesAccount 显示新服务的相关信息。

   Get-AzCognitiveServicesAccount -ResourceGroupName $resource_group_name `
                                  -Name $azurerm_aiservices_account_name
   

清理资源

不再需要通过 Terraform 创建的资源时，请执行以下步骤：

1. 运行 terraform plan 并指定 destroy 标志。

   terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan
   

   要点：

   • terraform plan 命令将创建一个执行计划，但不会执行它。 它会确定创建配置文件中指定的配置需要执行哪些操作。 此模式允许你在对实际资源进行任何更改之前验证执行计划是否符合预期。
   • 使用可选 -out 参数可以为计划指定输出文件。 使用 -out 参数可以确保所查看的计划与所应用的计划完全一致。

2. 运行 terraform apply 以应用执行计划。

   terraform apply main.destroy.tfplan
   

Azure 上的 Terraform 故障排除

排查在 Azure 上使用 Terraform 时遇到的常见问题

相关内容

• 详细了解 Azure AI 服务资源