Skip to content

Latest commit

 

History

History
169 lines (111 loc) · 9.85 KB

getting-started-azure-openai.md

File metadata and controls

169 lines (111 loc) · 9.85 KB

Azure OpenAI 개발 환경 설정

이 강의에서 .NET AI 애플리케이션에 Azure AI Foundry 모델을 사용하려면, 이 가이드를 따라 설정하세요.

Azure OpenAI를 사용하지 않으시겠습니까?

👉 GitHub Models를 사용하는 방법은 여기 있습니다
👉 Ollama 설정 방법은 여기에서 확인하세요

Azure AI Foundry 리소스 생성하기

Azure AI Foundry 모델을 사용하려면, Azure AI Foundry 포털에서 허브와 프로젝트를 생성해야 합니다. 이후 모델을 배포해야 합니다. 이 섹션에서는 이를 수행하는 방법을 안내합니다.

Azure AI Foundry에서 허브와 프로젝트 생성하기

  1. Azure AI Foundry 포털로 이동합니다.
  2. Azure 계정으로 로그인합니다.
  3. 왼쪽 메뉴에서 All hubs + projects를 선택한 다음, 드롭다운에서 + New hub를 클릭합니다. (참고: + New project를 먼저 클릭해야 + New hub 옵션이 나타날 수 있습니다).
    새 허브 생성
  4. 새 창이 열리면 허브의 세부 정보를 입력하세요:
    • 허브 이름을 입력합니다(예: "MyAIHub").
    • 가장 가까운 지역을 선택합니다.
    • 적절한 구독 및 리소스 그룹을 선택합니다.
    • 나머지 설정은 기본값으로 유지할 수 있습니다.
    • Next를 클릭합니다.
    • 세부 정보를 검토한 후 Create를 클릭합니다.
  5. 허브가 생성되면 포털이 허브의 세부 정보 페이지를 엽니다. Create Project 버튼을 클릭하세요.
    • 프로젝트 이름을 입력하세요(예: "GenAINET") 또는 기본값을 그대로 사용합니다.
    • Create를 클릭합니다.

🎉 완료! 이제 Azure AI Foundry에서 첫 번째 프로젝트를 생성했습니다.

Azure AI Foundry에서 언어 모델 배포하기

이제 gpt-4o-mini 모델을 프로젝트에 배포해 보겠습니다:

  1. Azure AI Foundry 포털에서 프로젝트로 이동합니다(생성 직후 자동으로 열릴 것입니다).
  2. 왼쪽 메뉴에서 Models and Endpoints를 클릭한 다음 Deploy Model 버튼을 클릭합니다.
  3. 드롭다운에서 Deploy base model을 선택합니다.
  4. 모델 카탈로그에서 gpt-4o-mini를 검색합니다.
  5. 모델을 선택하고 Confirm 버튼을 클릭합니다.
  6. 배포 이름을 지정하세요(예: "gpt-4o-mini"). 나머지 옵션은 기본값으로 유지할 수 있습니다.
  7. Deploy를 클릭하고 모델이 프로비저닝될 때까지 기다립니다.
  8. 배포가 완료되면 모델 세부 정보 페이지에서 Model Name, Target URI, API Key를 기록해 두세요.

🎉 완료! Azure AI Foundry에서 첫 번째 대형 언어 모델을 배포했습니다.

모델 배포 완료 후 정보 복사

📝 참고: 엔드포인트는 https://< your hub name>.openai.azure.com/openai/deployments/gpt-4o-mini/chat/completions?api-version=2024-08-01-preview와 비슷할 수 있습니다. 필요한 엔드포인트 이름은 https://< your hub name >.openai.azure.com/*입니다.

Azure AI API 키를 Codespace의 Secrets에 추가하기

보안을 위해 방금 생성한 API 키를 Codespace의 Secrets에 추가해 보겠습니다.

  1. 이 리포지토리를 GitHub 계정으로 포크했는지 확인하세요.

  2. 포크한 리포지토리의 Settings 탭으로 이동한 다음, 왼쪽 메뉴에서 Secrets and variables를 확장하고 Codespaces를 선택합니다.

    새 Codespace secret 추가

  3. Secret 이름을 AZURE_AI_KEY로 지정합니다.

  4. Azure AI Foundry 포털에서 복사한 API 키를 Secret 필드에 붙여넣습니다.

GitHub Codespace 생성하기

이제 나머지 강의를 진행하기 위한 GitHub Codespace를 생성해 보겠습니다.

  1. 이 리포지토리의 메인 페이지를 새 창에서 열려면 여기를 오른쪽 클릭하고 컨텍스트 메뉴에서 새 창에서 열기를 선택하세요.
  2. 페이지 오른쪽 상단의 Fork 버튼을 클릭하여 리포지토리를 GitHub 계정으로 포크하세요.
  3. Code 드롭다운 버튼을 클릭한 다음 Codespaces 탭을 선택합니다.
  4. ... 옵션(세 개의 점)을 클릭하고 **New with options...**를 선택합니다.

사용자 정의 옵션으로 Codespace 생성

개발 컨테이너 선택하기

Dev container configuration 드롭다운에서 다음 옵션 중 하나를 선택하세요:

옵션 1: C# (.NET) : GitHub Models 또는 Azure OpenAI를 사용할 계획이라면 이 옵션을 사용하세요. 이 옵션은 강의 진행에 필요한 핵심 .NET 개발 도구를 포함하며 빠른 시작 시간을 제공합니다.

옵션 2: C# (.NET) - Ollama: GitHub Models나 Azure OpenAI에 연결하지 않고 데모를 실행하려면 Ollama를 사용할 수 있습니다. 이 옵션은 Ollama와 핵심 .NET 개발 도구를 포함하지만, 시작 시간이 더 느리며 평균 5분 정도 소요됩니다. 이 가이드를 참고하세요.

나머지 설정은 기본값으로 유지할 수 있습니다. Create codespace 버튼을 클릭하여 Codespace 생성 프로세스를 시작하세요.

개발 컨테이너 구성 선택

샘플 코드를 Azure OpenAI 및 새 모델로 업데이트하기

이제 새로 배포한 모델을 사용하도록 코드를 업데이트해 보겠습니다. 먼저 Azure OpenAI와 함께 작업하기 위한 NuGet 패키지를 추가해야 합니다.

  1. 터미널을 열고 프로젝트 디렉토리로 이동합니다:

    cd 02-SetupDevEnvironment/src/BasicChat-01MEAI/

  2. 다음 명령을 실행하여 필요한 패키지를 추가합니다:

    dotnet add package Azure.AI.OpenAI
dotnet add package Microsoft.Extensions.AI.OpenAI --version 9.1.0-preview.1.25064.3

Azure.AI.OpenAI에 대한 추가 정보.

  1. /workspaces/Generative-AI-for-beginners-dotnet/02-SettingUp.NETDev/src/BasicChat-01MEAI/Program.cs 파일을 엽니다.

    파일 상단에 다음 using 문을 추가하세요:

    using System.ClientModel;
using Azure.AI.OpenAI;
using Microsoft.Extensions.AI;

  2. Create new variables to hold the model name, endpoint, and API key:

    var deploymentName = "< deployment name > "; // 예: "gpt-4o-mini"
var endpoint = new Uri("< endpoint >"); // 예: "https://< your hub name >.openai.azure.com/"
var apiKey = new ApiKeyCredential(Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_AI_SECRET"));

    Making sure to replace < deployment name >, and < endpoint > with the values you noted above.

  3. Replace the IChatClient creation with the following code:

    IChatClient client = new AzureOpenAIClient(
    endpoint,
    apiKey)
.AsChatClient(deploymentName);

  4. Run the following command in the terminal:

    dotnet run

  5. You should see output similar to the following:

    인공지능(AI)은 인간의 지능을 모방하여 사고하고 학습하도록 프로그래밍된 기계를 말합니다. AI는 컴퓨터와 시스템이 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있도록 하는 다양한 기술과 접근 방식을 포함합니다. 이러한 작업에는 다음이 포함됩니다:

1. **학습**: 데이터를 분석하는 알고리즘을 통해 경험을 바탕으로 성능을 개선하는 능력.

...

🙋 도움이 필요하신가요?: 문제가 발생했나요? 이슈 열기를 통해 도움을 요청하세요.

요약

이번 강의에서는 나머지 강의를 진행하기 위한 개발 환경을 설정하는 방법을 배웠습니다. GitHub Codespace를 생성하고 Azure OpenAI를 사용하도록 구성했습니다. 또한 Azure AI Foundry에 배포된 새 모델을 사용하도록 샘플 코드를 업데이트했습니다.

추가 자료

다음 단계

다음으로 첫 번째 AI 애플리케이션을 만드는 방법을 배워봅시다! 🚀

👉 핵심 생성 AI 기술

면책 조항:
이 문서는 기계 기반 AI 번역 서비스를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 노력하고 있지만, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있습니다. 원문은 해당 언어로 작성된 문서를 권위 있는 자료로 간주해야 합니다. 중요한 정보의 경우, 전문 번역사의 번역을 권장합니다. 이 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다.