Azure AI Foundry を使用すると、Azure 環境内で MongoDB の Voyage AI モデルを検索して配置できます。Azure AI Foundry は、モデルの検索、配置、請求、アクセスマネジメントのための Azure ネイティブパスを提供します。
Azure AI Foundry を通じた Voyage AI の使用により、次の利点が得られます。
データフローとアクセス制御。Azure AI Foundry はプライベートネットワークと Azure ネイティブなアクセス制御をサポートしているため、モデルアクセスを Azure ネットワークとセキュリティ要件に合わせることができます。プライベート設定の場合は、Azure ポータルで Foundry プロジェクトが使用する特定の配置モードとネットワーク構成を検証します。
Azure による信頼性とコンプライアンスの確保。請求、アイデンティティ、インフラストラクチャの制御は Azure を通じてマネージドされます。
Azure を介した調達と請求。モデルホスティングの個別の商業関係を確立する代わりに、Azure サブスクリプション、請求関係、および適用されるクレジットを使用できます。
利用可能なモデル
Azure AI Foundry で現在利用可能なMongoDBモデルの VYAGE AIを確認するには、 Azure AI Foundry で Vyage AIの公開ユーザーのページを開きます。
モデルの可用性は、時間の経過とともに変化する可能性があります。投票AIモデルの機能と推奨ユースケースの詳細については、「 投票AI埋め込みと再ランク付けモデルの概要 」を参照してください。
価格
Azure AI Foundry の価格設定は、Azure が選択した Voyage AI モデルに使用する配置の種類と、配置するリージョンによって異なります。
価格設定コンポーネント | 期待されること |
|---|---|
Azure サブスクリプションの請求 | 請求は Azure サブスクリプションを通じて請求されます。 |
モデル コスト | Azure AI Foundry の配置 UI には、配置する前に選択したモデルまたは配置オプションの価格詳細が表示されます。 |
インフラコスト | 専用またはマネージドコンピューティング配置には、アクティベーション SKU とリージョンによって異なる時間単位のインフラストラクチャ料金が含まれる場合があります。 |
リージョンの感度 | 合計コストはAzure のリージョンと配置構成によって異なる場合があります。 |
Azure AI Foundry では、次の 2 つの配置課金モデルを利用できます。
標準の Foundry 配置は配置の種類に応じて、通常トークン使用量またはプロビジョニングされたスループットによって請求されます。
マネージドコンピュートの配置は、アクセラレーター SKU ごとに時間単位で請求されます。
Azure portal またはAzure AI Foundry の配置フローは、配置時に表示される正確な価格の真実のソースです。詳細については、 Azure AI Foundry およびAzure価格計算ツールの配置オプションに関するMicrosoft のドキュメントを参照してください。
前提条件
Azure AI Foundry を介して Voyage AI モデルを配置する前に、次のものがあることを確認してください。
アクティブな Azure サブスクリプション。
対象サブスクリプションで Azure AI Foundry リソースを作成または使用するための許可。
Azure AI Foundry プロジェクトへのアクセス、またはプロジェクトを作成する権限。
Azure AI Foundry が選択した Voyage AI モデルに必要な配置タイプに対して、ターゲットリージョンに十分なクォータ。
Azure AI Foundry を通じて Vyage AIモデルを配置する予定のリージョンと同じリージョンにあるAzure AIハブリソース。セットアップガイダンスについては、 ハブとプロジェクトの作成 に関するMicrosoft のドキュメントを参照してください。
組織でプライベートネットワークが必要な場合は、既存のバーチャル ネットワークと、必要なプライベートエンドポイント接続を作成および承認するのに必要な Azure の許可が必要です。
Quota
このセクションには、配置前にクォータを確認してリクエストする方法に関するガイダンスが含まれています。
Azure AI Foundry のクォータ モデルは、配置タイプによって異なります。
配置パスによっては、Azure バーチャル マシンクォータではなく、Azure AI Foundry クォータが使用される場合があります。
その他の配置パスでは、配置フローでインフラストに向けたサイズ設定とリージョンの利用可能性の選択肢が表示される可能性があります。
Azure AI Foundry は、異なるモデル ファミリを異なる配置モードでルーティングできるため、開始する前に Azure ポータルと Azure AI Foundry 配置 UI でクォータを確認してください。
Check Quota
Azure AI Foundry の割り当てガイダンスについては、配置オプションに関するMicrosoft のドキュメントを参照してください。
リクエストクォータの増加
十分なクォータまたはキャパシティーがない場合は、
Azure portal を使用して、必要なサービスまたはリージョンに関連する割り当ての増加をリクエスト。
フロー配置でAzure AI Foundry 固有の割り当て要件が示されている場合は、 Azure UIからリンクされた割り当てワークフローに従います。
増加が承認された後、配置を再試行します。
Azure AI Foundry の配置タイプは変化するため、正確なクォータプロセスの正しい情報源として Azure ポータルと配置ワークフローを使用します。
ネットワークの準備
組織でプライベート ネットワークが必要ない場合は、配置がサポートするデフォルトの Azure AI Foundry ネットワーク オプションを使用できます。
組織でプライベート接続が必要な場合は、配置の前にネットワークを準備してください。
Azure AI Foundry プロジェクトまたはクライアント アプリケーションが使用するバーチャル ネットワークとサブネットを特定します。
組織でプライベートエンドポイントを使用する場合は、プライベートエンドポイントを作成し、プライベートエンドポイント接続を承認する権限があることを確認します。
プライベート アクセスの DNS 解決とルーティング要件を確認します。
アプリケーション、検証ホスト、またはエージェントツールに必要なアウトバウンド アクセス ポリシーを検証します。
Azure AI Foundry のプライベートネットワーキングのガイダンスについては、Azure AI Foundry のネットワーク分離に関する Microsoft のドキュメントを参照してください。
Azure AI Foundry に Voyage AI モデルを配置する
このセクションでは、Azure AI Foundry から MongoDB の Voyage AI モデルを配置します。
Voyage AIは、Azure AI Foundryでサードパーティのマネージドコンピュートオファリングとして提供されているため、AzureではGPUバックアーキテクチャをプロビジョニングし、選択したVoyage AIモデルをその上に配置する配置ウィザードを使用します。
Azure AI Foundry ポータルは、選択したモデルの適切な配置パスを選択します。そのリストのモデルと Azure の現在の統合によっては、配置中に表示されるフィールドと配置されたモデルに接続する方法に影響する可能性があります。
配置設定
配置時には、次の設定を慎重に確認してください。
設定 | ガイダンス |
|---|---|
サブスクリプション | 配置の請求を受ける Azure サブスクリプションを使用します。 |
プロジェクト | モデル配置を所有する必要がある Azure AI Foundry プロジェクトを使用します。 |
リージョン | 十分なキャパシティーと組織が必要とするネットワーキング プロファイルを持つサポートされているリージョンを選択します。 |
配置タイプ | 選択した Voyage AI モデルに対して Azure が提供する配置タイプを使用します。 |
認証 | 配置には、 Azure AI Foundry が提供するプロジェクトキーを使用します。 |
ネットワーキング | 必要に応じて、Foundry リソースとプロジェクトでサポートされているプライベートネットワークまたはプライベートエンドポイント設定を適用します。 |
完了を確認します。
配置が成功した後:
Azure AI Foundryで配置されたモデルまたは配置詳細ページを開きます。
クライアントに必要なエンドポイントとなる接続されたデバイス情報、配置名、認証方法、およびリージョンまたはネットワークの詳細を取得します。
配置で統一された Azure AI Foundry プロジェクトエンドポイントとなる接続されたデバイスまたはポータルで公開されている別の Azure マネージド接続パスワードなしを使用するかどうかをレコードします。
connection Details
Azure AI Foundry 接続詳細は、Azure が選択したモデルに対して使用する配置モードによって異なります。Azure AI Foundry 内の配置詳細ページを正しい情報源として参照します。
配置後、Azure AI Foundry から次の値を取得します。
値 | 必要な理由 |
|---|---|
プロジェクトのエンドポイントとなる接続されたデバイスまたはモデルのエンドポイントとなる接続されたデバイス | クライアントはこのベースURLを使用して推論リクエストを送信します。 |
deploymentName | SDK と API ルートによっては配置識別子が必要になります。 |
認証方法 | 配置には、Azure AI Foundry が提供するキーまたはトークンが必要です。 |
リージョン | ガバナンス、トラブルシューティング、レイテンシの予想に役立ちます。 |
ネットワークの制約 | クライアントが承認されたネットワークから接続する必要があるか、プライベートアクセスを介して接続する必要があるかを示します。 |
Azure AI Foundry は通常、次のいずれかの接続パスワードなしを公開します。
統一された Foundry プロジェクトのエンドポイントとなる接続されたデバイス。一部の Azure AI Foundry 配置は、プロジェクトの統一されたエンドポイントとなる接続されたデバイスを介して呼び出され、配置名はリクエスト パスまたはペイロードで指定されます。
プライベートアクセスまたはネットワーク分離アクセス。Foundry プロジェクトがプライベート アクセスに設定されている場合、クライアントは承認されたネットワークから実行され、Azure プライベートエンドポイントを正しく解決する必要があります。
認証
配置されたモデルには、Azure AI Foundry に表示されている認証方法を使用します。Voyage AI モデルの配置は現在、キーベース認証のみをサポートしています。
- 配置が公開する Azure AI Foundry プロジェクト キーまたはその他のキーベースの認証情報。
接続の確認
配置後、アプリケーションが配置されたモデルに接続できることを確認します。
配置でプライベートネットワークを使用する場合は、次の操作も行ってください。
承認されたネットワーク境界内のクライアントからテストを実行します。
該当する場合は、予想されるプライベートエンドポイントへの DNS 解決を検証します。
ファイアウォール、サブネット、プライベートエンドポイントの設定によりリクエストが許可されることを確認します。
プライベート ネットワークの検証については、Azure AI Foundry のネットワーク分離に関する Microsoft ドキュメントを参照してください。
検証ワークフローの例
次のワークフローを使用して配置を端から端まで検証します。
トラブルシューティング
配置に接続できない場合：
モデルの配置が正常に完了したことを確認します。
正しいエンドポイントとなる接続されたデバイスと配置名を使用していることを確認してください。
認証方法が Azure AI Foundry に表示されているものと一致していることを確認します。
プライベートネットワークが有効になっている場合は、DNS、プライベートエンドポイントの承認、サブネットルーティング、およびファイアウォールの構成を確認します。
配置が完了前に失敗した場合は、Azure のクォータ、リージョンの利用可能性、および配置フローに表示されるキャパシティー制限を検討してください。
Voyage AI 配置を削除します
継続的な課金を避けるには、不要になったモデル配置を削除します。
設定にプライベートエンドポイントや、この配置のみに作成されたその他のサポートネットワークリソースが含まれている場合は、これらも削除する必要があるかどうか検討してください。