Azure OpenAI のファインチューニングと Weights & Biases の統合 (プレビュー)
Weights & Biases (W&B) は、機械学習の実践者がモデルを効率的にトレーニング、微調整、デプロイできるようにする強力な AI 開発者プラットフォームです。 Azure OpenAI ファインチューニングは W&B と統合されているため、メトリック、パラメーターを追跡し、W&B プロジェクト内で Azure OpenAI ファインチューニングのトレーニングの実行を視覚化できます。 この記事では、Weights & Biases の統合を設定する方法について説明します。
前提条件
- Azure OpenAI リソース。 詳細については、「Azure OpenAI を使用してリソースを作成し、モデルをデプロイする」を参照してください。 リソースは、ファインチューニングをサポートするリージョンに存在する必要があります。
- モデルを微調整する必要があるすべてのチーム メンバーに、新しい Azure OpenAI リソースに対する Cognitive Services OpenAI 共同作成者アクセスが割り当てられていることを確認します。
- Weights & Biases アカウントと API キー。
- Azure Key Vault。 キー コンテナーの作成の詳細については、Azure Key Vault のクイック スタートを参照してください。
システム マネージド ID を有効にする
まず、Azure OpenAI リソースのシステム マネージド ID を有効にします。
Weights & Biases API キーを取得する
https://wandb.ai にサインインし、[ユーザー設定] に移動します。
[API キー] で、[表示] を選択してキーにアクセスし、それをクリップボードにコピーします。
![[ユーザー設定] の [API キー] セクション ユーザー エクスペリエンスのスクリーンショット。](../media/how-to/weights-and-biases/reveal-key.png#lightbox)
新しいキーを作成したい場合は、https://wandb.ai/authorize を使用し、キーをコピーして後で統合構成に追加します。
Azure Key Vault を構成する
Azure OpenAI から Weights & Biases プロジェクトに安全にデータを送信するには、Azure Key Vault を使用する必要があります。
Azure Key Vault に Weights & Biases API キーをシークレットとして追加する
使用する予定の Azure Key Vault に移動します。
Azure Key Vault に対してシークレットを読み書きするには、アクセスを明示的に割り当てる必要があります。
[設定]>[アクセス] 構成に移動します。 [アクセス許可] モデルで、[Azure ロールベースのアクセス制御] を選択することをお勧めします (これが未選択の場合)。 詳細については、Azure のロールベースのアクセス制御に関する記事をご覧ください。
Key Vault Secrets Officer ロールの割り当て
アクセス許可モデルを Azure ロールベースのアクセス制御に設定したことで、Key Vault Secrets Officer ロールを自分に付与できるようになります。
[アクセス制御 (IAM)]、[ロール割り当ての追加] の順に移動します。
![[アクセス制御] の [ロール割り当ての追加] ユーザー エクスペリエンスのスクリーンショット。](../media/how-to/weights-and-biases/access-control.png)
[Key Vault Secrets Officer] を選択し、自分のアカウントをメンバーとして追加し、[レビューと割り当て] を選択します。
![[Key Vault Secrets Officer] ロールの割り当てのスクリーンショット。](../media/how-to/weights-and-biases/key-vault-secret-officer.png)
![[アクセス制御] の [ロール割り当ての追加] ユーザー エクスペリエンスのスクリーンショット。](../media/how-to/weights-and-biases/access-control.png#lightbox)
![[Key Vault Secrets Officer] ロールの割り当てのスクリーンショット。](../media/how-to/weights-and-biases/key-vault-secret-officer.png#lightbox)
シークレットを作成する
キー コンテナー リソース内の [オブジェクト] で、[シークレット]>[生成/インポート] を選択します。
シークレットに対して名前を指定し、生成された Weights & Biases API キーを [シークレット値] に保存します。
シークレット名とキー コンテナー URL を必ずキャプチャしてください。 キー コンテナー URL は、キー コンテナーの [概要] セクションから取得できます。
Azure OpenAI アカウントに対して Key Vault のアクセス許可を付与する
以前にコンテナー アクセス ポリシーを使用して Azure Key Vault に対するシークレットの読み書きを行っていた場合は、再度それを使用する必要があります。 それ以外の場合は、引き続き Azure ロールベースのアクセス制御を使用します。 Azure ロールベースのアクセス制御をお勧めします。 ただし、これが上手く機能しない場合は、コンテナー アクセス ポリシーを試してください。
Azure OpenAI リソースに、Key Vault Secrets Officer ロールを付与します。
Weights & Biases と Azure OpenAI をリンクする
Azure AI Foundry ポータルに移動し、Azure OpenAI の微調整リソースを選択します。
キー コンテナー URL とシークレットを追加します。 次に、作成を選択します。
これで、新しい微調整ジョブを作成するときに、ジョブのデータを Weights & Biases アカウントにログする選択肢が現れるようになります。
