Azure CLIとBicepを使用してモデルをデプロイする

• デプロイするモデル名、プロバイダー、バージョン、SKU。 Foundry ポータルまたはAzure CLIを使用して、この情報を見つけます。 この例では、次のモデルをデプロイします。

  • モデル名: Phi-4-mini-instruct
  • プロバイダー: Microsoft
  • バージョン: 1
  • 展開の種類: グローバル標準

モデルを追加する

モデルを追加するには、まずデプロイするモデルを特定します。 使用可能なモデルを次のように照会します。

1. Azure サブスクリプションにサインインします。

   az login
   

2. 複数のサブスクリプションがある場合は、リソースが配置されているサブスクリプションを選択します。

   subscriptionId="<subscription-id>"
   az account set --subscription $subscriptionId
   

3. 使用する Foundry リソースとリソース グループの名前を使用して、次の環境変数を設定します。

   accountName="<ai-services-resource-name>"
   resourceGroupName="<resource-group>"
   location="eastus2"
   

4. Foundry リソースをまだ作成していない場合は、作成します。

   az cognitiveservices account create -n $accountName -g $resourceGroupName --custom-domain $accountName --location $location --kind AIServices --sku S0
   

   リファレンス: az cognitiveservices account

5. 使用可能なモデルと、どの SKU で使用できるかを確認します。 各デプロイの種類は、CLI と ARM の SKU コードによって表され、インフラストラクチャが要求Azure処理する方法を定義します。 モデルでは、デプロイの種類が異なる場合があります。 次のコマンドは、使用可能なすべてのモデル定義を一覧表示します。

   az cognitiveservices account list-models \
       -n $accountName \
       -g $resourceGroupName \
   | jq '.[] | { name: .name, format: .format, version: .version, sku: .skus[0].name, capacity: .skus[0].capacity.default }'
   

   出力には、使用可能なモデルとそのプロパティが含まれます。

   {
     "name": "Phi-4-mini-instruct",
     "format": "Microsoft",
     "version": "1",
     "sku": "GlobalStandard",
     "capacity": 1000
   }
   

   リファレンス: az cognitiveservices account list-models

6. デプロイするモデルを特定します。 プロパティ name、 format、 version、および skuが必要です。 プロパティ format は、モデルを提供するプロバイダーを示します。 デプロイの種類によっては、容量が必要な場合もあります。

7. モデル デプロイをリソースに追加します。 次の例では、 Phi-4-mini-instructを追加します。

   az cognitiveservices account deployment create \
       -n $accountName \
       -g $resourceGroupName \
       --deployment-name Phi-4-mini-instruct \
       --model-name Phi-4-mini-instruct \
       --model-version 1 \
       --model-format Microsoft \
       --sku-capacity 1 \
       --sku-name GlobalStandard
   

   参照: az cognitiveservices account deployment

8. デプロイが正常に完了したことを確認します。

   az cognitiveservices account deployment show \
       --deployment-name Phi-4-mini-instruct \
       -n $accountName \
       -g $resourceGroupName \
   | jq '.properties.provisioningState'
   

   出力には "Succeeded"が表示されます。 プロビジョニングが完了したら、モデルを使用する準備が整いました。

   リファレンス: az cognitiveservices account deployment show

必要に応じて、同じモデルに別のデプロイ名を付ける限り、同じモデルを複数回デプロイできます。 この機能は、コンテンツ フィルターなど、特定のモデルのさまざまな構成をテストする場合に便利です。

モデルを追加する

1. テンプレート ai-services-deployment-template.bicep を使用して、モデルのデプロイについて説明します。

   ai-services-deployment-template.bicep

   @description('Name of the Azure AI services account')
   param accountName string
   
   @description('Name of the model to deploy')
   param modelName string
   
   @description('Version of the model to deploy')
   param modelVersion string
   
   @allowed([
     'AI21 Labs'
     'Cohere'
     'Core42'
     'DeepSeek'
     'xAI'
     'Meta'
     'Microsoft'
     'Mistral AI'
     'OpenAI'
   ])
   @description('Model provider')
   param modelPublisherFormat string
   
   @allowed([
       'GlobalStandard'
       'DataZoneStandard'
       'Standard'
       'GlobalProvisioned'
       'Provisioned'
   ])
   @description('Model deployment SKU name')
   param skuName string = 'GlobalStandard'
   
   @description('Content filter policy name')
   param contentFilterPolicyName string = 'Microsoft.DefaultV2'
   
   @description('Model deployment capacity')
   param capacity int = 1
   
   resource modelDeployment 'Microsoft.CognitiveServices/accounts/deployments@2024-04-01-preview' = {
     name: '${accountName}/${modelName}'
     sku: {
       name: skuName
       capacity: capacity
     }
     properties: {
       model: {
         format: modelPublisherFormat
         name: modelName
         version: modelVersion
       }
       raiPolicyName: contentFilterPolicyName == null ? 'Microsoft.Nill' : contentFilterPolicyName
     }
   }
   

2. デプロイを実行します。

   resourceGroupName="<resource-group-name>"
   accountName="<ai-services-resource-name>"
   modelName="Phi-4-mini-instruct"
   provider="Microsoft"
   version=1
   
   az deployment group create \
       --resource-group $resourceGroupName \
       --template-file ai-services-deployment-template.bicep \
       --parameters accountName=$accountName modelName=$modelName modelVersion=$version modelPublisherFormat=$provider
   

3. デプロイが正常に完了したことを確認します。

   az cognitiveservices account deployment show \
       --deployment-name $modelName \
       -n $accountName \
       -g $resourceGroupName \
   | jq '.properties.provisioningState'
   

   出力には "Succeeded"が表示されます。