快速入門:使用 Terraform 建立 Azure AI 服務資源
本文說明如何使用 Terraform 來建立使用 Terraform 的 Azure AI 服務多服務資源。
Azure AI 服務可協助開發人員和組織使用現成、預先建置且可自訂的 API 和模型,快速建立智慧型、最先進的市場就緒及負責任應用程式。 範例應用程式包含適用於對話、搜尋、監視、翻譯、語音、視覺和決策制定的自然語言處理。
提示
在 Azure AI Foundry 入口網站中試用 Azure AI 服務,包括 Azure OpenAI、內容安全性、語音、視覺等。 如需詳細資訊,請參閱 什麼是 Azure AI Foundry?。
大部分的 Azure AI 服務可透過熱門開發語言中的 REST API 和用戶端程式庫 SDK 取得。 如需詳細資訊,請參閱每個服務的文件。
Terraform 可讓您定義、預覽和部署雲端基礎結構。 使用 Terraform 時,您可以使用 HCL 語法來建立設定檔。 HCL 語法可讓您指定雲端提供者 (例如 Azure) 和構成雲端基礎結構的元素。 建立設定檔之後,您可以建立執行計畫,讓您先預覽基礎結構變更,之後再部署。 驗證變更之後,您可以套用執行計畫來部署基礎結構。
在本文中,您將學會如何:
- 使用 random_pet 為 Azure 資源群組名稱建立隨機寵物名稱
- 使用 azurerm_resource_group 建立 Azure 資源群組
- 使用 random_string 建立隨機字串
- 使用 azurerm_cognitive_account 建立 Azure AI 服務多服務資源
必要條件
實作 Terraform 程式碼
注意
本文中的範例程式碼位於 Azure Terraform GitHub 存放庫。 您可以檢視內含目前和舊版 Terraform 測試結果的記錄檔。
建立目錄,然後在目錄中測試並執行範例 Terraform 程式碼,且設為目前的目錄。
建立名為
main.tf
的檔案,並插入下列程式碼: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" }
建立名為
outputs.tf
的檔案,並插入下列程式碼:output "resource_group_name" { value = azurerm_resource_group.rg.name } output "azurerm_cognitive_account_name" { value = azurerm_cognitive_account.cognitive_service.name }
建立名為
providers.tf
的檔案,並插入下列程式碼:terraform { required_version = ">=1.0" required_providers { azurerm = { source = "hashicorp/azurerm" version = "~>3.0" } random = { source = "hashicorp/random" version = "~>3.0" } } } provider "azurerm" { features {} }
建立名為
variables.tf
的檔案,並插入下列程式碼: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
執行 terraform init 來初始化 Terraform 部署。 此命令會下載管理 Azure 資源所需的 Azure 提供者。
terraform init -upgrade
重點︰
-upgrade
參數會將必要的提供者外掛程式升級至符合設定版本條件約束的最新版本。
建立 Terraform 執行計畫
執行 terraform plan 以建立執行計畫。
terraform plan -out main.tfplan
重點︰
terraform plan
命令會建立執行計畫,但不會執行。 相反地,其會決定要在您指定的設定檔中建立設定所需的動作。 此模式可讓您在對實際資源進行任何變更之前,先確認執行方案是否符合您的預期。- 選用的
-out
參數可讓您指定計畫的輸出檔。 使用-out
參數可確保您所檢閱的方案就是所套用的方案。
套用 Terraform 執行計畫
執行 terraform apply 將執行計畫套用至您的雲端基礎結構。
terraform apply main.tfplan
重點︰
- 範例
terraform apply
命令假設您之前已執行過terraform plan -out main.tfplan
。 - 如果您為
-out
參數指定了不同的檔案名稱,請在呼叫terraform apply
時使用該檔案名稱。 - 若您未使用
-out
參數,請呼叫terraform apply
,不需要使用參數。
驗證結果
取得 Azure AI 服務多服務資源建立所在的 Azure 資源名稱。
resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)
取得 Azure AI 服務多服務資源名稱。
azurerm_aiservices_account_name=$(terraform output -raw azurerm_aiservices_account_name)
執行 az cognitiveservices account show,以顯示您在本文中建立的 Azure AI 服務帳戶。
az cognitiveservices account show --name $azurerm_aiservices_account_name \ --resource-group $resource_group_name
清除資源
當您不再需要透過 Terraform 建立的資源時,請執行下列步驟:
執行 terraform plan 並指定
destroy
旗標。terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan
重點︰
terraform plan
命令會建立執行計畫,但不會執行。 相反地,其會決定要在您指定的設定檔中建立設定所需的動作。 此模式可讓您在對實際資源進行任何變更之前,先確認執行方案是否符合您的預期。- 選用的
-out
參數可讓您指定計畫的輸出檔。 使用-out
參數可確保您所檢閱的方案就是所套用的方案。
執行 terraform apply 以套用執行方案。
terraform apply main.destroy.tfplan
對 Azure 上的 Terraform 進行疑難排解
針對在 Azure 上使用 Terraform 時的常見問題進行疑難排解