Azure OpenAIを使用したChatGPTもどきを作るためのIaCとDevOps環境を作ってみた

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1. Azure OpenAIを使用した
   ChatGPTもどきを作るためのIaCとDevOps
   SoftBank テクノロジーユニット
   共通プラットフォーム開発本部
   宮田 銀河
   1
   2023年 7月29日
   

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2. 【経験】
   ● インフラのコード化・デプロイの自動化
   ● Webアプリ開発 (フロント・サーバ)
   ● 2023 AWS Jr. Champion & All Certifications Engineer
   自己紹介: 宮田 銀河 2
   合格した資格
   (22コ)
   AWS12冠
   

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3. 今回の発表内容
   ↑話しません
   3
   生成AIの詳しい
   仕組み
   【Azure】
   生成AIアプリの
   デプロイ自動化
   メイン
   

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4. Azure OpenAIを使用した
   ChatGPTもどきを作るためのIaCとDevOps
   4
   

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5. Azure OpenAIを使用した
   ChatGPTもどき?を作るためのIaCとDevOps
   5
   

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6. ChatGPTもどきのデモ動画 (資料の構成案)
   6
   

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7. 7
   ChatGPTもどきのデモ動画 (車の画像)
   

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8. 「え？ ChatGPTで良くない？」
   と思った方へ
   8
   

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9. Azure OpenAI: GPT-3.5 (ChatGPTと同じ) がAzure上で使え、
   可用性・セキュリテイ・監視が優れている
   ChatGPT と Azure OpenAIの比較 9
   提供会社
   ChatGPT Azure OpenAI
   使えるモデル
   ● GPT-4
   ● GPT-3.5
   ● DALL-E
   ● GPT-4
   ● GPT-3.5
   ● DALL-E
   可用性 ● SLAなし ● SLA99.9%
   セキュリティ ● 閉域接続が不可 ● 閉域接続が可能
   監視 ● 独自に監視設定が必要 ● ログ・メトリックの監視
   2023/07/21時点
   

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10. 提供会社
    Azure OpenAI
    可用性 ● SLA99.9%
    セキュリティ ● 閉域接続が可能
    監視 ● ログ・メトリックの監視
    顧客
    顧客
    顧客
    顧客
    顧客
    顧客
    生成AIを
    ● いつでも自由に使いたい
    ● セキュアな環境で使いたい
    ● どのくらい使われているかを知りたい
    上記を満たす
    ChatGPTを使いたい
    Azure OpenAIを使いたい理由 10
    →Azure OpenAIの活用が不可欠
    

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11. Azure OpenAIを迅速に構築/検証できるサービス
    (SoftBankの法人サービス)
    参考URL
    11
    本サービスの提供に、IaCとDevOpsが不可欠だった
    

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12. Azure OpenAIを使用した
    ChatGPTもどきを作るためのIaCとDevOps
    12
    

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13. 以下リソースが作成される
    IaC = Infrastructure as Code (インフラのコード化) 13
    コマンド実行
    Virtual Network
    Azure OpenAI Service
    IaC (Terraform)のコード
    

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14. 数個のコマンドを実行するだけで、環境の構築が可能
    →誰でも迅速にデプロイ可能 & 手作業のミスが減る
    IaCを導入するメリット 14
    Azure環境
    Terraform
    デプロイ
    Virtual Network
    Azure OpenAI Service
    Network Security Group Network Security Group
    App Service
    Private Endpoin
    Private DNS
    作業者
    

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15. Azure OpenAIを使用した
    ChatGPTもどきを作るためのIaCとDevOps
    15
    

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16. DevOps: 開発(Dev)と運用(Ops)を支援する仕組み
    開発者と運用者がスムーズに開発〜運用可能
    →システムの価値を継続的に向上できる
    16
    DevOpsの要素である”デプロイの自動化”をメインで説明
    

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17. 今回作成した
    インフラの自動デプロイの仕組み
    17
    

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18. インフラの自動デプロイの流れ
    ● 人の仕事はTFファイルの準備 & 承認だけ
    ● インフラを迅速にデプロイ可能
    18
    作業者
    GitHubにTFファイルをpush、PR作成
    PRを承認し、マージする
    terraform plan
    terraform apply (約10分)
    承認
    TFファイル
    TFファイルを準備
    自動
    自動
    

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19. デプロイ自動化 → 顧客にも素早く展開が可能 19
    顧客B
    顧客C
    顧客A
    作業者 TFファイル
    検証環境
    

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20. 今回作成した
    Chatアプリの自動デプロイの仕組み
    20
    

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21. Chatアプリの自動デプロイの流れ
    ● 人の仕事はコーディング&ブランチ作成だけ
    ● 静的解析/E2Eテスト→コード品質を高く保てる
    ● URLをクリックするだけで動作確認可能
    21
    GitHubに検証ブランチを作成する
    E2Eテストが実行される
    静的解析が実行される
    検証環境がデプロイされる
    App Service 検証環境
    (デプロイスロット)
    検証ブランチ
    自動
    

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22. この仕組みが”ない”と、PRレビューが遅くなる (参考) 22
    開発者A
    開発者B
    

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23. この仕組みが”ある”と、PRレビューが速くなる 23
    開発者A
    開発者B
    

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24. 24
    Azure OpenAIを使用した
    ChatGPTもどきを作るためのIaCとDevOps
    の作成過程で困ったこと
    

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25. Azure OpenAIが最新サービスなので、サンプルコードが見つからない
    →ChatGPTに生成させたコードや試行錯誤で作ったコードでは、
    Private Endpointの名前解決ができず... (ちなみに、手作業で作ると名前解決可能 )
    IaC導入時の困りごと: サンプルコードがない 25
    Azure環境
    Virtual Network
    Azure OpenAI
    Service
    Network Security
    Group
    Network Security
    Group
    App Service
    Private Endpoin
    Private DNS
    

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26. 足りなかったコード
    解決方法: terraform -generate-config-outを使う
    (2023年6月) terraformのv1.5から、既存リソースをコード化できるように
    → 手作業で作成した既存リソースから、コードを生成可能に。
    26
    generate-
    config-out
    既存リソース
    TFコード
    

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27. Private Endpointの名前解決のフロー (例)
    Virtual Network linkがないと、③のアクセスができない。
    →Clientから Private IPが取得できない (参考URL)
    27
    

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28. まとめ
    ● IaCとDevOps導入により、Chatアプリを迅速にデプロイ可能に
    ● IaC導入時の課題: 最新サービスのためにサンプルコードがない
    ○ 手作業でリソースを作成して、-generate-config-outでコード作成が有効。
    28
    スターターパッケージ は、
    本資料で説明したIaCとDevOpsを利用しています
    

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