PowerShellコラム：REST API経由でCognitive Services + Azure OpenAIを実行してみた 2
2023.12.18
はじめに
本稿は「PowerShellコラム：REST API経由でCognitive Services + Azure OpenAIを実行してみた 1」の続きとなります。
前回はサンプルスクリプトの概要を紹介しました。
今回はそのサンプルのためのOpenAIリソースの作成を行います。
前提としてAzure OpenAI Serviceの利用申請が完了している必要があります。
Azure OpenAI Serviceの作成
1. Azureポータルから「Azure OpenAI」サービスを開きます。
2. 「作成」をクリックします。
3.「Azure OpenAIの作成」画面の「基本」タブにて必要事項を入力します。
4.「ネットワーク」タブにて必要事項を入力します。
ネットワークタブでは、「選択されているネットワーク」にしておくとよいと思います。
こうしておくと、エンドポイント用のカスタムサブドメインが自動で作成されます。Azure AD/Microsoft Entra ID にある「カスタムドメイン」とは別枠です。
後から切り替えることもできますが、ドメイン名の変更はできません。カスタムサブドメイン名をリソース名と違うものにしたい場合はここで別の選択肢を選択し、デプロイしたリソースの概要ページや「Networking」から作成します。
カスタム サブドメイン - Azure AI services | Microsoft Learn
5. 「レビューおよび送信」で内容を確認し、「作成」をクリックします。
6. デプロイが完了したらリソースを開きます。
7. 「Networking」を選択し、ファイアウォールに接続元端末のアドレス範囲を追加します。
ChatGPTモデルのデプロイ
OpenAIの操作は「Azure OpenAI Studio(https://oai.azure.com/)」で行います。
1. 概要ページの「Go to Azure OpenAI Studio」をクリックします。
2. 「新しいデプロイの作成」をクリックします。
3. さらに「新しいデプロイの作成」をクリックします。
4. モデルを選択しモデル名を入力します。
今回は gpt-35-turbo を選択します。モデルについては「Azure OpenAI Service モデル - Azure OpenAI | Microsoft Learn」を参照してください。必要なものがない場合は別途申請が必要になります。
エンドポイントとキーの取得
[Azure OpenAI Studio] - [チャット] のチャットセッションにある「コードの表示」から確認できます。
なおAzure OpenAIのリソースの「Keys and Endpoint」からもキーとエンドポイントを確認できますが、こちらにあるエンドポイントにはChatGPTまでのパスが記載されていません。
GPT-35-Turbo および GPT-4 モデルの操作方法 - Azure OpenAI Service | Microsoft Learn
![[Azure OpenAI Studio] - [チャット] のチャットセッションにある「コードの表示」から確認](/-/media/ndil/ndil-jp/column/ms/2023/121800/figure0012.png)
このページである程度試して「サンプルコード」や「Show raw JSON」からスクリプトを作成できます。
スクリプトのコードを生成してもらったり「このような入力に高出力させるシステムプロンプトは？」と、本人（？）に聞いてしまうのもアリだと思います。
また、トークン数の確認ができます。トークン数は問い合わせや応答など全部含めて4096の上限があるので、それを考慮した「最大応答」などを設定します。
次回はこれらのエンドポイントとキーを使用して、スクリプトからChatGPTを利用してみます。
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