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In questa guida introduttiva si usa un modello di Azure Resource Manager (ARM) per distribuire un servizio Ricerca di intelligenza artificiale di Azure nel portale di Azure.
Un modello di Azure Resource Manager è un file JSON (JavaScript Object Notation) che definisce l'infrastruttura e la configurazione del progetto. Il modello usa la sintassi dichiarativa. Si descrive la distribuzione prevista senza scrivere la sequenza di comandi di programmazione necessari per creare la distribuzione.
Nella distribuzione vengono usate solo le proprietà incluse nel modello. Se sono necessarie altre personalizzazioni, ad esempio la configurazione della sicurezza di rete, è possibile aggiornare il servizio come attività post-distribuzione. Per personalizzare un servizio esistente con il numero minimo di passaggi, usare l’Interfaccia della riga di comando di Azure o Azure PowerShell. Se si valutano le funzionalità di anteprima, usare l'API REST di gestione.
Supponendo che l'ambiente soddisfi i prerequisiti e si abbia familiarità con l'uso dei modelli di Resource Manager, selezionare il pulsante Distribuisci in Azure. Il modello verrà aperto nel portale di Azure.
Prerequisiti
Se non si ha una sottoscrizione di Azure, creare un account gratuito prima di iniziare.
Rivedere il modello
Il modello usato in questo avvio rapido proviene dai modelli di avvio rapido di Azure.
{
"$schema": "https://schema.management.azure.com/schemas/2019-04-01/deploymentTemplate.json#",
"contentVersion": "1.0.0.0",
"metadata": {
"_generator": {
"name": "bicep",
"version": "0.5.6.12127",
"templateHash": "11257266040777038564"
}
},
"parameters": {
"name": {
"type": "string",
"maxLength": 60,
"minLength": 2,
"metadata": {
"description": "Service name must only contain lowercase letters, digits or dashes, cannot use dash as the first two or last one characters, cannot contain consecutive dashes, and is limited between 2 and 60 characters in length."
}
},
"sku": {
"type": "string",
"defaultValue": "standard",
"metadata": {
"description": "The pricing tier of the search service you want to create (for example, basic or standard)."
},
"allowedValues": [
"free",
"basic",
"standard",
"standard2",
"standard3",
"storage_optimized_l1",
"storage_optimized_l2"
]
},
"replicaCount": {
"type": "int",
"defaultValue": 1,
"maxValue": 12,
"minValue": 1,
"metadata": {
"description": "Replicas distribute search workloads across the service. You need at least two replicas to support high availability of query workloads (not applicable to the free tier)."
}
},
"partitionCount": {
"type": "int",
"defaultValue": 1,
"allowedValues": [
1,
2,
3,
4,
6,
12
],
"metadata": {
"description": "Partitions allow for scaling of document count as well as faster indexing by sharding your index over multiple search units."
}
},
"hostingMode": {
"type": "string",
"defaultValue": "default",
"allowedValues": [
"default",
"highDensity"
],
"metadata": {
"description": "Applicable only for SKUs set to standard3. You can set this property to enable a single, high density partition that allows up to 1000 indexes, which is much higher than the maximum indexes allowed for any other SKU."
}
},
"location": {
"type": "string",
"defaultValue": "[resourceGroup().location]",
"metadata": {
"description": "Location for all resources."
}
}
},
"resources": [
{
"type": "Microsoft.Search/searchServices",
"apiVersion": "2020-08-01",
"name": "[parameters('name')]",
"location": "[parameters('location')]",
"sku": {
"name": "[parameters('sku')]"
},
"properties": {
"replicaCount": "[parameters('replicaCount')]",
"partitionCount": "[parameters('partitionCount')]",
"hostingMode": "[parameters('hostingMode')]"
}
}
]
}
La risorsa di Azure definita in questo modello:
- Microsoft.Search/searchServices: creare un servizio Azure AI Search
Distribuire il modello
Selezionare l'immagine seguente per accedere ad Azure e aprire un modello. Il modello crea una risorsa di Azure AI Search.
Il portale di Azure visualizza un modulo che consente di fornire facilmente i valori dei parametri. Alcuni parametri vengono precompilato con i valori predefiniti del modello. Specificare la sottoscrizione, il gruppo di risorse, la località e il nome del servizio. Se si vuole usare gli strumenti Foundry in una pipeline di arricchimento tramite intelligenza artificiale, ad esempio per analizzare file immagine binari per il testo, scegliere una posizione che offra sia Azure AI Search che gli strumenti Foundry. A meno che non si usi una connessione senza chiave (anteprima), il servizio Ricerca intelligenza artificiale di Azure e la risorsa Microsoft Foundry devono trovarsi nella stessa area per i carichi di lavoro di arricchimento tramite intelligenza artificiale. Dopo aver completato il modulo, accettare i termini e le condizioni e quindi selezionare il pulsante di acquisto per completare la distribuzione.
Esaminare le risorse distribuite
Al termine della distribuzione, è possibile accedere al nuovo gruppo di risorse e al nuovo servizio di ricerca nel portale di Azure.
Pulire le risorse
Altre guide di avvio rapido ed esercitazioni di Azure AI Search si basano su questa guida di avvio rapido. Se si prevede di usare le guide di avvio rapido e le esercitazioni successive, è consigliabile non cancellare la risorsa creata. Quando non è più necessario, è possibile eliminare il gruppo di risorse per eliminare il servizio Azure AI Search e le risorse correlate.
Contenuti correlati
In questa guida introduttiva hai creato un servizio Azure AI Search utilizzando un modello ARM e successivamente hai convalidato la distribuzione. Per altre informazioni su Ricerca intelligenza artificiale di Azure e Azure Resource Manager, vedere gli articoli seguenti: