今回は、Azure OpenAIをデプロイする手順をハンズオン形式でご紹介します。
それではいってみましょう！

Azure OpenAIの作成

Azureポータルにサインインしている状態から始めます。
まず、画面上部の検索窓で「Azure OpenAI」を検索してメニューを開きます。

「作成」ボタンから新規作成していきましょう。

基本

基本タブではリソースのリージョンや名前、価格レベルなどを選択します。

• サブスクリプション
  • サブスクリプションを選択
  • 契約がひとつだけであればあまり意識しなくてもOK
  • 複数ある場合はプルダウンから選択
• リソースグループ
  • リソースグループを選択
  • まだ作成していない場合は「新規作成」から入力
• リージョン
  • データセンターの場所を選択
  • リージョンによって使用できるモデルが異なるためココの選択は重要
    参考：モデルの概要テーブルとリージョンの可用性
• 名前
  • Azure OpenAIのリソースの名前
  • 使用できるのは英数字とハイフンのみ。64文字以内
• 価格レベル
  • 現時点では Standard S0 一択
    参考：Azure OpenAI Service の価格

コンテンツレビューポリシーでは、Azure OpenAI Serviceでデータがどのように処理されるか、プライバシーやセキュリティの取り組み、行動規範などに関するリンクが示されています。

まず、押さえておくべき内容は、「顧客データがモデルの改善（学習）に使用されることはない」というところでしょうか。企業にとってここは安心ですね。

出典：Data, privacy, and security for Azure OpenAI Service

ちなみに、OpenAI社の「ChatGPT Plus」は、モデルの学習に使用しないよう申請（オプトアウト）しないと学習に利用されます。

ネットワーク

続いてネットワークのタブです。デフォルトのパブリックアクセスのままで進めますが、他のPaaSサービスと同様、特定のネットワークからのみアクセスできるように構成することもできます。

レビューおよび送信

タグはスキップ。最後に入力内容を確認し、問題なければ「作成」ボタンを押して進めましょう。

デプロイは1分くらいで完了します。「リソースに移動」を押して概要メニューへ移動しましょう。

モデルのデプロイ

Azure OpenAIのリソースを作成することで、命令を送るためのエンドポイント（URI）やキーが払い出されますが、テキスト生成などのリクエストを処理し応答をもらうには「どのAIモデルを使うか？」をあらかじめ指定しておく必要があります。

ですので、続いてモデルをデプロイしていきます。

Azure OpenAI Studioを起動

Azure OpenAIには、モデルを管理したりチャットなどの機能を試すためのプライグラウンドを備えた「Azure OpenAI Studio」というWeb画面（開発環境）が用意されています。

概要メニューの「Azure OpenAI Studio に移動する」から開くか、もしくは、oai.azure.com に直接アクセスして利用することができます。

デプロイの作成

Azure OpenAI Studioを起動したら「新しいデプロイの作成」を押します。
なお、左側メニューの「デプロイ」からでも作成画面に遷移できます。

「新しいデプロイの作成」からモデルをデプロイしましょう。

使用するモデルの名前やバージョンなどを入力して「作成」ボタンをクリックします。

• デプロイ名
  • 任意の名前
  • REST APIなどプログラムでモデルを呼び出す時に使用

• モデル
  • gpt-35-turbo / gpt-4 / gpt-4o などのモデルの種類を選択
• モデルバージョン
  • バージョンを指定
• デプロイの種類
  • 標準
    • APIの呼び出しごとに課金される
    • トークンレートの上限が低い
    • 選択したリージョンのインスタンスで処理される
  • グローバル標準
    • APIの呼び出しごとに課金される
    • トークンレートの上限が高い
    • 選択したリージョン以外のインスタンスにも分散して処理される
  • Provisioned-Managed
    • モデルの処理能力（スループット）を事前に購入して割り当て
    • 選択したリージョンのインスタンスで処理される
• 詳細設定オプション
  • レート制限やコンテンツフィルターなどを指定（詳細は省略）

モデルをデプロイすると一覧画面に表示されます。「プレイグラウンドで開く」からチャットを試してみましょう。

さきほどデプロイしたモデルを使用してチャットの会話を試すことができます。今回は簡単な例ですが、システムプロンプトを設定して役割や振る舞いを定義したり、パラメータを調整してチャットをテストすることもできます。

まとめ

今回は、Azure OpenAIを作成してモデルをデプロイする手順をご紹介しました。

入力する項目が多くないのでデプロイの操作自体はとても簡単で、プレイグラウンドでサクッと試せる点も非常に便利だなと感じました。他のAzureサービスと組み合わせた構築パターンも色々と試してみたいですね！

それでは、また！

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今回は、Azure File Syncを利用してAzureにファイルを同期する手順をハンズオン形式でご紹介します。Azure File Syncの概要はこちらの記事で紹介しています。

全体像と用語を確認

今回作成する構成はこんな感じ。

Windows ServerはAzureの仮想マシンでも代用できますが、今回はローカルPCのHyper-V上の仮想マシン（Windows Server 2022）を使います。

Azure File Syncで登場する用語（コンポーネント）の意味は次の通りです。

今回実践する内容は公式のチュートリアルをベースにしています。それでは、実際に作成していきましょう！

ファイル共有の作成

ストレージアカウントは作成済みの前提で進めます。まず、Azure側の同期先となるファイル共有を作成します。

shareという名前のファイル共有を作成しました。そこに「CloudFile.txt」という名前でファイルをアップロードしておきます。

仮想マシンに同期フォルダを作成

SV01には D:\FilesToSync というフォルダを作成して「LocalFile.txt」を作成しておきます。

SV02は C:\FilesToSync というフォルダのみ作成して空っぽにしておきます。

ストレージ同期サービスの作成

続いて、ストレージ同期サービスを作成します。

Windows Serverの登録

そして、登録済みサーバーのメニューを開いて「Azure File Syncエージェント」のリンクからエージェントをダウンロードします。URLをコピーして仮想マシン上でダウンロードしたほうが早いです。

エージェントのインストール自体は簡単で「次へ」で進めるだけです。

インストールが完了すると、自動的にサーバを登録するための画面が起動します。まずは、Azureにサインイン。

サインインできたら、サブスクリプション、リソースグループ、ストレージ同期サービスを選択して登録します。（プルダウンで選ぶだけ）

2台ともエージェントのインストール、サーバの登録が完了すると「登録済みサーバー」に登録されます。

同期グループの作成

次に同期グループを作成します。

この時、クラウドエンドポイントとなるファイル共有を指定します。

サーバーエンドポイントの作成

最後にサーバーエンドポイントを作成します。
エージェントをインストールした登録済みサーバーと、同期対象とするフォルダのパスを指定します（デプロイに少し時間がかかります）

デプロイが完了すると「ヘルス」の箇所がグリーンのチェックに変わります。

動作確認

Azure側のファイル共有を見てみると、SV01のファイルが同期されていることがわかります。「.SystemShareInformation」はAzureによって自動的に作成されるフォルダで、重要な同期メタデータが含まれます（削除しないように注意）

SV01、SV02を見てみると、こちらも同期されていることがわかります。

例えば、SV02でファイルを追加したり、既存ファイルをリネームすると、10～20秒くらいでファイル共有、SV01に反映されます。

注意点として、ファイル共有（Azure側）にファイルを追加するなどの変更を加えた場合は即時反映されません。

即時で反映させたい場合は「Invoke-AzStorageSyncChangeDetection」コマンドを実行する必要があります。詳細はこちらの記事をご覧ください。

まとめ

今回は、Azure File Syncを試してみました。

登場する用語の意味がわかると、構成する手順はそれほど難しくなかったです。Windows Serverのみサポートされているサービスですが、簡単にオンプレミスのファイルをクラウドに同期できるのは便利ですね。

それでは、また。

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今回は、仮想マシンを作成する手順をハンズオン形式でご紹介します。

こちらの記事で解説した仮想マシンの構成要素をイメージしながら、どの部分の構成情報を入力しているのか意識しながら実践してみてください。

【AZ-900】Azure仮想マシンを構成するリソースまとめどうも、フリーランスエンジニアのMakotoです。 仮想マシンはAzureで仮想サーバを起動するための基本となるコンピューティング...

それではいってみましょう！

仮想マシンの作成

Azureポータルにサインインしている状態から始めます。
まず、左側メニューから「Virtual Machines」を選択して「作成」ボタンを展開してから「Azure仮想マシン」をクリックします。

基本

基本タブでは仮想マシンのOSイメージやサイズなどを選択します。

Azureリソース作成の入力項目は、タブごとに切り替えながら順番に入力していく画面構成が多いです。

• サブスクリプション
  • サブスクリプションを選択
  • 契約がひとつだけであればあまり意識しなくてもOK
  • 複数ある場合はプルダウンから選択
• リソースグループ
  • リソースグループを選択
  • まだ作成していない場合は「新規作成」から入力
• 仮想マシン名
  • 仮想マシンの名前。これがOSのホスト名になる
• 地域
  • リージョンを選択
• 可用性オプション
  • ここでは可用性ゾーンを選択
• 可用性ゾーン
  • 可用性ゾーンを選択した場合はゾーン(1～3のいずれか)を選択
  • ここではZone 1を選択
• イメージ
  • プルダウンでは代表的なOSを選択可能
  • 「すべてのイメージを表示」するとその他のイメージを参照可能
  • ここではWindows Server 2019 Datacenter – Gen2を選択
• サイズ
  • プルダウンでは直近利用したものか推奨サイズが選択可能
  • 「すべてのサイズを表示」するとその他のサイズを参照可能
  • ここではStandard_B2msを選択

サイズの選択画面ではサイズ名で検索したりフィルタで条件を絞り込んだり並び替えをして、スペックとコストのバランスを見ながら選択できます。

• ユーザー名/パスワード
  • OSにログインする時のユーザー名とパスワードを入力
  • 長さや複雑さなどの要件はガイダンスを参照
• 受信ポートの規則
  • リモートデスクトップで接続できるようRDP(3389)を選択
  • この設定はネットワークタブでも指定可能
• ライセンス
  • Windows Serverのライセンスを所有している場合はチェックするとハイブリッド特典（割引）を受けられる

ディスク

続いてディスクのタブです。選択したOSイメージがインストールされるOSディスクの種類（性能）などを選択します。

• OSディスクの種類
  • 個人学習の範囲内であればStandard HDDでOK
• VMと共に削除
  • 仮想マシン削除時に接続されているOSディスクも削除する場合はチェック
• データディスク
  • ここでデータディスクを作成したり接続することも可能

ネットワーク

次はネットワークタブです。仮想ネットワーク、サブネット、NSGなどの項目を入力します。

• 仮想ネットワーク/サブネット/パブリックIP
  • ここでは自動的に新規作成されるものを使用
• NICセキュリティグループ/パブリック受信ポート
  • 基本タブでRDP(3389)を許可した設定がここに反映されている
  • Basicはよく使われるポート番号をプルダウンから選択して作成
  • 詳細は既存NSGを選択するかポート番号などを個別に指定して作成
• VMが削除されたときにパブリックIPとNICを削除する
  • 仮想マシン削除時に接続されているパブリックIPとNICも削除する場合はチェック

管理

次は管理タブです。これ以降は基本的にデフォルト値で構いません。

が、自動シャットダウンは停止し忘れの課金防止に便利なので、心配な場合は設定しておくと便利です。時刻とタイムゾーンを選択すると、その時刻に自動的に仮想マシンが停止されます。

確認および作成

最後に確認します。ここで仮想マシンの概算の価格や入力した項目を最終チェックすることができます。問題なければ「作成」ボタンを押して進めましょう。

仮想マシンの作成（デプロイ）が完了すると以下のような画面になります。「リソースに移動」をクリックして仮想マシンの画面へ遷移しましょう。

仮想マシンにリモートデスクトップで接続

仮想マシンの概要メニューからは作成時に指定したリージョン、リソースグループ、サイズ、OS、割り当てられたパブリックIPアドレスなど様々な情報が確認できます。

早速、リモートデスクトップで接続してみましょう。「接続」 → 「RDP」をクリックします。

RDPファイルをダウンロードして接続します。

仮想マシン作成時に登録した資格情報を入力して接続しましょう。

初回接続時には証明書の警告が表示されますが、次回から表示させたくない場合は「このコンピューターへの接続について今後確認しない」にチェックしてから「はい」を押して接続しましょう。

無事、Windows ServerにRDP接続することができました。が、AzureのOSイメージは英語版になっています。日本語化の手順は以下のサイトが参考になります。

• 【図解】英語版Windowsの日本語化～画面ショット付き詳細手順～

なお、こちらの記事で解説したとおり、Dドライブには一時ディスクが接続されており、Dドライブ直下には「DATALOSS_WARNING_README」というテキストファイルが置かれていることがわかります。

テキストファイルの中身には「これは一時的なディスクなので、データが消える可能性があります」といった注意書きが記載されています。

WARNING: THIS IS A TEMPORARY DISK.

Any data stored on this drive is SUBJECT TO LOSS and THERE IS NO WAY TO RECOVER IT.

Please do not use this disk for storing any personal or application data.

For additional details please refer to the documentation at: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/windows/managed-disks-overview#temporary-disk

リソースグループの削除

一通り使い終わったら忘れずに削除しましょう。まとめて削除したい場合にはリソースグループが便利です。

1. 「リソースグループの削除」をクリック
2. リソースグループ名を入力
3. 「削除」をクリック

まとめ

今回は仮想マシンを作成してリモートデスクトップで接続するところまでの手順をご紹介しました。

簡単に起動できていらなくなったらすぐに削除できる点がクラウドの良いところです。慣れてきたらパラメータを変えてみるなどして、何度も手を動かして理解を深めていってください。

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