Azure AI Foundry を使用すると、 Azure環境内のMongoDBモデルによって Vyage AIを検出して配置できます。 Azure AI Foundry は、モデル検出、配置、請求、アクセス管理のための Azure ネイティブ パスを提供します。
Azure AI Foundry で Vyage AIを使用すると、次のメリットが得られます。
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 ネイティブの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て調整できます。プライベート 設定については、 Azure portal 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を基盤とした信頼性とコンプライアンス。請求、ID、インフラストラクチャの制御はAzureを通じて管理されます。
Azureを通じて取得と請求を行います。モデル ホスティングの個別の商用関係を確立する代わりに、 Azureサブスクライブ、 請求関係、および該当す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モデル機能と推奨ユースケースの詳細については、「 モデルの概要 」を参照してください。
価格
Azure AI Foundry の価格は、選択した Vyage AIモデルにAzureが使用する配置タイプと、それを配置するリージョンによって異なります。
価格コンポーネント | 何を期待します |
|---|---|
Azure のサブスクライブライブ | 料金はAzureサブスクライブを通じて請求されます。 |
モデルコスト | Azure AI Foundry 配置UI には、配置前に選択したモデルまたは配置オプションの価格の詳細が表示されます。 |
インフラストラクチャのコスト | 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。 |
リージョンの区別 | 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には、次の2つの配置課金モデルがあります。
標準検索配置では通常、配置タイプに応じて、 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課金されます。
マネージド コンピュート配置は、アクティベーション SKU ごとに時間単位で課金されます。
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 を通じて MongoDB AIモデルを配置する前に、次の条件があることを確認してください。
アクティブなAzureサブスクライブ。
ターゲットサブスクライブでAzure AI Foundry リソースを作成または使用する権限。
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ための権限。
選択した投票AIモデルにAzure AI Foundry が必要とする配置タイプの、ターゲット リージョン内の十分な割り当て。
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、既存の仮想ネットワークと、必要なプライベート エンドポイント接続の作成および承認に必要なAzure権限が必要です。
Quota
このセクションには、配置前に割り当てを検証してリクエスト方法に関するガイダンスが含まれています。
Azure AI Foundry の割り当てモデルは 配置型 によって異なります。
一部の配置パスでは、 Azure仮想マシンの割り当てではなく、 Azure AI Finder の割り当てを使用します。
その他の配置パスでは、配置フローにインフラストラクチャ指向のサイズ設定とリージョンの可用性の選択が表示される可能性があります。
Azure AI Foundry はさまざまな配置モードで異なるモデル ファミリーをルーティングできるため、開始する前にAzure portal とAzure AI Foundry 配置UIから割り当て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
十分な割り当てまたはキャパシティーがない場合 。
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 の配置タイプは進化するため、正確な割り当てプロセスの真実のソースとしてAzure portal と配置ワークフローを使用してください。
ネットワーキングを準備する
組織でプライベート ネットワークが必要ない場合は、配置でサポートされているデフォルトの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、配置前にネットワークを準備します。
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仮想ネットワークとサブネットを識別します。
組織でプライベートエンドポイントを使用している場合は、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 プライベート ネットワーク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 での投票AIモデルの配置
このセクションでは、 Azure AI Foundry からMongoDBモデルの投票AIを配置します。
投票AI は、サードパーティのマネージド コンピューティング 製品としてAzure AI Foundry で提供されているため、 Azure はCPU ベースのインフラストラクチャをプロビジョニングする配置ウィザードを使用し、選択した投票AIモデルをその上に配置します。
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
配置中に、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 | 配置の請求を受け取るAzureサブスクライブを使用します。 |
プロジェクト | モデル配置を所有するAzure AI Foundryプロジェクトを使用します。 |
リージョン | 組織に必要な十分なキャパシティーとネットワークプロファイルがあるサポート付きリージョンを選択します。 |
配置タイプ | 選択した投票AIモデルには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。 |
完了を確認する
配置が成功すると、次の操作が発生します。
Azure AI Foundry で配置されたモデルまたは配置の詳細ページを開きます。
エンドポイント情報、配置名、認証方法、クライアントに必要なリージョンまたはネットワークの詳細を取得します。
配置で統合Azure AI Foundryプロジェクトエンドポイントが使用されているか、ポータルが公開する別の Azure 管理接続パターンが使用されているかを記録します。
接続の詳細
Azure AI Foundry 接続の詳細は、選択したモデルに対してAzure が使用する配置モードによって異なります。 Azure AI Foundry の配置詳細ページを真実のソースとして使用します。
配置後、 Azure AI Foundry から次の値を取得します。
値 | それが必要な理由 |
|---|---|
プロジェクト エンドポイントまたはモデル エンドポイント | 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。 |
配置名 | 一部の SDK およびAPIルートでは配置識別子が必要です。 |
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 アクセス経由で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ターンを公開します。
Unified Foundryプロジェクトのエンドポイント。一部のAzure AI Foundry 配置は、リクエストパスまたはペイロードに配置名が指定された、プロジェクトの統合エンドポイントを介して呼び出されます。
プライベートまたはネットワーク分離されたアクセス。 Foundryプロジェクトがプライベート アクセス用に構成されている場合、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。投票AIモデルの配置では現在、キーベースの認証のみをサポートしています。
- Azure AI Foundry のプロジェクトキーや、配置によって公開されるその他のキーベースの認証情報。
接続の確認
配置後に、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、次の操作も実行します。
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、期待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、およびプライベートエンドポイント設定でリクエストが許可されていることを確認します。
プライベート ネットワーク検証については、 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。
検証ワークフローの例
次のワークフローを使用して、デプロイメントを最初から最後まで検証します。
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。
完了前に配置が失敗した場合は、配置フローに表示されているAzure割り当て、リージョン可用性、およびキャパシティー制限を確認してください。
投票AI配置の削除
継続的な請求を回避するには、不要になったモデル配置を削除します。
この配置のためだけに作成されたプライベートエンドポイントやその他のサポート ネットワーク リソースがセットアップに含まれている場合は、それらも削除する必要があるかどうかを確認してください。