diff --git a/src/pages/en/research_computing/index.mdx b/src/pages/en/research_computing/index.mdx deleted file mode 100644 index ca77213051..0000000000 --- a/src/pages/en/research_computing/index.mdx +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ ---- -title: "High-performance computing and data utilization platform" ---- - - The University of Tokyo provides high-performance computing and data utilization infrastructure that can be used by faculty and students on campus for research and learning. - -## [mdx(a platform for building data-empowered society)](https://mdx.jp/en/) - Collaboration between multiple fields and sectors is required to be able to utilize data and apply it to benefit society at large. As a major step toward that end, the mission of mdx is to enable academia (universities and national research institutions), industry, and government to collaborate rapidly, closely and efficiently by sharing knowledge of data and information sciences, knowledge and culture in specific fields, data and software, and a computational infrastructure that runs the necessary software -## [Wisteria/BDEC-01(Integrated Supercomputer System for Simulation, Data and Learning)](https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/en/supercomputer/wisteria/service/) - With the purpose of contributing to academic research, education, and society, the computers operated by the Information Technology Center are used jointly by university faculty members, graduate students, undergraduate students and researchers affiliated with various universities and research institutes, as well as for high-performance computing exercises by graduate and undergraduate students. -## [UTokyo Azure](utokyo_azure) - The University of Tokyo has signed a strategic memorandum of understanding (MOU) to cooperate with Microsoft Corporation. This service is an on-campus Microsoft Azure service provided by ITC under this MOU with funding from Microsoft. diff --git a/src/pages/en/research_computing/utokyo_azure/index.mdx b/src/pages/en/research_computing/utokyo_azure/index.mdx deleted file mode 100644 index 4144932823..0000000000 --- a/src/pages/en/research_computing/utokyo_azure/index.mdx +++ /dev/null @@ -1,50 +0,0 @@ ---- -Title: "UTokyo Azure" ---- - -## About UTokyo Azure - -In August 2023, The University of Tokyo and Microsoft corporation signed a basic agreement on collaboration [News Release(japanese)] (https://www.u-tokyo.ac.jp/focus/ja/articles/z1701_00012.html). based on this agreement, Microsoft will be donated to the University of Tokyo in the form of credit for Microsoft Azure. - -UTokyo Azure is a service that allows Microsoft Azure cloud services by this donation to be widely used by members of the University of Tokyo. For Microsoft Azure - -- Virtual machine service for running Linux and Windows and more environments -- A service that operates multiple Linux servers as a cluster (high-performance computing environment) - -In addition, - -- Browser-based computing environment such as Jupyter Notebook -- Services that use Openai AI systems via a browser, and services that use it in API - -Also provided. In addition, as a type of calculator, a wide variety of CPUs, GPUs can be selected, and can be used in various uses and fields. - -## Policy / Goal - -Operation is performed by the Information Technology Center, the Information System Department, and the Information System Headquarters. The basic policies and goals for providing are as follows. - -- It is easy to start using it and takes less time, including the first person, and eliminate the cost and time of the calculation machine that will be required without this service, and this school. Contribute to the acceleration of research -- We will make the services available on Azure widely available, without limiting the services that can be used by us as a UTokyo Azure operators. - - In principle, operations will not intervene in individual users' environments, and users will be able to use the normal Microsoft Azure environment as is. - - However, services that are deemed difficult to provide from an operational standpoint may not be provided. - - In addition, the operator will prepare a standard usage environment in advance to support users who want to use standard use cases without the hassle of setting up the environment. -- The credits are to be provided for a period of five years and are limited, so the total amount of usage across the university will be controlled and provided within that range. If the total amount is exceeded each year, users will be charged according to the amount of usage. - -## Try using it -- You can immediately log in to the [Azure Portal] (https://portal.azure.com/) using your UTokyo Account. You can check in advance what services are available to you without consuming credits. -- To actually start using UTokyo Azure, you will need to open a "subscription" (similar to a wallet) for this service that is linked to your account. To do this, first apply on the University of Tokyo Azure Cloud Usage Application Page (link when published). - -## Usage example - -### [Create Virtual Machines] (/en/research_computing/utokyo_azure/VirtualMachine) - -### Azure Machine Learning - -### [Azure OpenAI](/en/research_computing/utokyo_azure/Azure_OpenAI_Tutorial.pdf) - -## About data storage - -## Use in multiple groups - -## Contact -UTokyo Azure Support -- UTokyo-azure-group@g.ecc.u-tokyo.ac.jp diff --git a/src/pages/research_computing/index.mdx b/src/pages/research_computing/index.mdx deleted file mode 100644 index 19e147799d..0000000000 --- a/src/pages/research_computing/index.mdx +++ /dev/null @@ -1,12 +0,0 @@ ---- -title: "全学向け高速計算機・データ活用基盤" ---- - -東京大学では、学内の教員や学生の研究や学習に利用可能な高速計算機やデータ活用基盤を用意しています。 - -## [mdx(データ活用社会創成プラットフォーム)](https://mdx.jp/) -　分野を超えたデータ科学や情報科学の知見、様々なデータやソフトウエアなどを迅速かつ効率的に連携させたデータ活用の実現を目的とし，全国共同利用のサービスとして全国の教育研究機関に提供しています。 -## [Wisteria/BDEC-01(「計算・データ・学習」融合スーパーコンピュータシステム)](https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/supercomputer/wisteria/service/) -　学術研究や教育への計算機資源の提供及びその成果による社会貢献を目的として情報基盤センターが運用し、全国の各大学・研究機関等に在籍する構成員によって共同利用されています。 -## [UTokyo Azure](/research_computing/utokyo_azure) -　本学とMicrosoftとの間で締結した基本合意書に基づき、Microsoftから提供された寄付金（ギフトクレジット）により運用される学内共同利用サービスです。 diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/faq/addrole.mdx b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/faq/addrole.mdx deleted file mode 100644 index 188c63e1a7..0000000000 --- a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/faq/addrole.mdx +++ /dev/null @@ -1,47 +0,0 @@ ---- -title: "サブスクリプションやリソースへの権限追加手順" ---- - -import HelpItem from "@components/utils/HelpItem.astro"; - -**サブスクリプション**や**リソース**の`アクセス制御(IAM)`から権限を付与する手順です．どのような権限（ロール）を誰（メンバー）に与えるかという大きく２つの操作を行います． - -> ここでは操作する機会が多いと思われる**共同作成者**の権限を付加する手順を例として案内していますが，他の権限の付加手順も同じ手順になります．一般ユーザーにどの範囲までの操作を許すかのロールは職務ロール，一般ユーザーに管理権限を与えるロールは特権管理者ロールを選択します． - -#### １．Azure Portal のメイン画面から，権限を付与したい**サブスクリプション**または**リソース**をクリックしてください． -#### ２．画面左のリストから`アクセス制御(IAM)`をクリックしてください． -#### ３．メイン画面に表示された中から，`ロールの割り当てを追加`をクリックしてください． -#### ４．以下の各パートを順に設定してください． -- ロールパート - - `職務ロール`と`特権管理者ロール`の２つの選択があるので，共同作成者の権限を付加したい場合は`特権管理者ロール`を選択してください． - - 画面下に選択できるロールが一覧で表示されるので，`共同作成者`をクリックしてください． - - セル背景がグレーになれば選択できています． - - サブスクリプションに共同作成者の権限を与えると，予算リソースの作成編集も可能になります．誤ったメンバーに権限を付与しないようご注意ください． - - - 所有者ロールを割り当てる場合 - 条件選択が入ります．引継ぎなどですべての権限をそのメンバーに委譲する場合は、`ユーザーにすべてのロールの割り当てを許可する`を選択してください．それ以外の場合は，その他の選択肢を選択するようにしてください． - - -- メンバーパート - - **選択されたロール**：ロールパートで選択したロールであることを確認してください． - - **アクセスの割当先**：`ユーザー、グループまたはサービスプリンシパル`を選択してください． - - **メンバー**：`＋メンバーを選択する`をクリックしてください，右側に権限を付与したいアカウントの検索・選択画面が現れるので，条件を絞って検索し権限を付与したいアカウントを見つけ出して選択してください．最後に選択画面下にある`選択`をクリックすると左のメイン画面に選択したメンバーが表示されます． - - **Description**：必要に応じて説明を追加してください． - - - 選択したいアカウントが見つからない - そのユーザーの UTokyo Account が存在している必要があります．検索文字列が正しいか確認下さい．あるいは，まだ UTokyo Account に登録されていない可能性がある場合は，そのユーザーに UTokyo Account 登録状況を確認いただいてください． - - -- 割り当てのタイプパート - - **選択されたロール**：ロールパートで選択したロールであることを確認してください． - - **割り当てのタイプ**：権限を与える期間をあらかじめ決めてある場合は`対象`を，期間を設けない場合は`アクティブ`を選択してください． - - **Assingment Duration**：期限を設けない場合は`Permanent`，期限を設ける場合は`Time bound`を選択してください． - - **開始日時 終了日時**：期限を設ける選択をした場合は、具体的な期限を設定してください． -- レビューと割り当てパート - - 内容を確認し，問題がなければ画面下にある`レビューと割り当て`をクリックしてください． - -#### ５.権限が正しく付与されていることを確認してください． - - 改めて、このページの初めから第２項まで手順を進め，**このリソースへのアクセス権を表示します**にある`ビュー`をクリックしてください． - - 切り替わった画面に，追加したメンバーが正しいロールで追加されていることを確認してください． diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/faq/img/01_subscriptionid.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/faq/img/01_subscriptionid.png deleted file mode 100644 index d600bc0893..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/faq/img/01_subscriptionid.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/faq/img/02_subscription.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/faq/img/02_subscription.png deleted file mode 100644 index 907654f7fd..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/faq/img/02_subscription.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/faq/img/03_subscriptioniam.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/faq/img/03_subscriptioniam.png deleted file mode 100644 index 8b66cc3be3..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/faq/img/03_subscriptioniam.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/faq/index.mdx b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/faq/index.mdx deleted file mode 100644 index 95e332bddc..0000000000 --- a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/faq/index.mdx +++ /dev/null @@ -1,111 +0,0 @@ ---- -title: "FAQ：UTokyo Azure" -description: "作成中" ---- - -import HelpItem from "@components/utils/HelpItem.astro"; - -**サービス全般** - - - どのような目的で利用が可能でしょうか - 研究・教育用途であれば広くお使いいただけます - - - - どのような分野で利用が可能でしょうか - GX, DI, AI を推進する取り組みを歓迎しますが, これに狭く限定するものではなく，様々な分野でご利用いただけます． - - - - どのような計算機・サービスが使えますか - 基本的に, MS Azure で提供されるあらゆるサービスが使えます. ブラウザから Jupyter Notebook で GPU 環境にアクセスする, Open AI のチャットや API を使う,クラスタ環境を自分でセットアップして使うなど, 様々な形態の利用が可能です. ただしコスト超過防止のため, デフォルトで利用不可 (opt‑in) になっているものがあります． - - - - いつまで使い続けられますか - 2024/12/1 ～ 最大で 2029/9/30 まで(最大で約 5 年間)使えます. 大学全体として利用できるギフトクレジット (無料保証枠) に限りがあるため, これより若干早く終了することもありえます. - - - - ギフトクレジットによる運用ということは無料で使い続けられますか - 申請時に割り当てられた無料保証枠まではご負担いただくことなくご利用いただけますが，無料保証枠の総額を超えた場合は超過分を負担いただくことになります．3月末と9月末の半期毎に集計し，超過していた場合は超過額を請求する手続きになる予定です． - - - - サービス終了後は構築した環境はどうなりますでしょうか - 未定です. 利活用状況, クラウド移行による経費への効果(正負両方)などを見て継続することはありえますが確定していることはありません. なお, 大規模な計算需要に対しては従来から情報基盤センターが運用しているスーパーコンピュータや mdx を利用することも可能です. - - -**利用者** - - - このサービスは誰が利用できますか - 東大の教職員なら誰でも使えますが, UTokyo Account をお持ちの方が [UTokyo Azure 新規利用申請ページ](https://utokyo-azure-web.japaneast.cloudapp.azure.com/)より利用申請を行い，[「サブスクリプション」](/research_computing/utokyo_azure/faq/subscription)を開設する必要があります. 共同利用したいユーザーには，開設したサブスクリプションに後から他のユーザの権限を追加(利用権利を与える)ことも可能です - - - - 学生は利用できますか - デプロイされたサービスの利用者になることは問題なく可能です．サブスクリプションやリソース等のスコープに後からロール付加してメンバーとして割り当てらることも可能です．ただし，無料保証枠を超えた利用があった場合に請求が発生するため，サブスクリプションの申請は教職員に限らせていただいています． - - - - このサービスの利用も学内の人に限定されますでしょうか - Azure Portal やサブスクリプションポータルへのログインは UTokyo Account で認証するため，これらの利用は UTokyo Account 保有者に限られます．ただし，例えば作成した仮想マシンにデプロイしたOSへのログイン認証は UTokyo Account に依存しないため，学外の共同研究者を OS にアカウント登録して利用させるといったことは可能です． - - - - 申請したサブスクリプションやリソースを研究室のメンバー等で共同利用したい - １つのサブスクリプションやリソースを複数の人間で共同利用したい場合は，共同利用させたいユーザーの UTokyo Account を，**共同作成者**として権限付加する必要があります．この操作は，付与したいサブスクリプションやリソースに**所有者**の権限があるアカウントで行う必要があります．[詳細はこちらのリンクを参照ください．](/research_computing/utokyo_azure/group/) - - - - メンバーへの権限付与は，学外の共同研究者や研究支援を行っている民間企業の人にも与えることができますか - 原則 UTokyo Account をお持ちの方に限ります．Azure Portal の権限付与手順でも UTokyo Account 保持者のみ表示されます．すでに別の理由で UTokyo Account をお持ちの場合は，例えば客員教員や業務支援の企業の人へも付与可能です． - - -**無料保証枠** - - - 無料保証枠とはなんですか - Microsoft からのギフトクレジットは，申請時に一定額がサブスクリプションに割り当てられます．この金額の枠内で申請者はAzure サービスを利用することができ，この枠を無料保証枠と呼称しています． - - - - 最初に割り当てられる無料保証枠はいくらですか - 一定額として決めておらず，全体で申請されたサブスクリプション数によって動的に変動します．これはギフトクレジットを後から利用申請された方にも公平に割り当てるための施策で，申請後に UTokyo Azure 新規申請ページの管理ページから枠の量や使用済量を確認することができます． - - - - 最初に割り当てられた無料保証枠は確定で使えますか - 全体で申請されたサブスクリプション数に応じて，利用開始後にも変動します．毎月1回再計算が行われ，その時点での金額はUTokyo Azure 新規申請ページの管理ページから確認することができます． - - - - 管理ページでの無料保証枠が米ドル表示なのですが - Microsoft のギフトクレジットの取り扱い仕様により，利用中は米ドルでの管理になります．申請者への超過分の請求は，財務会計システムによってその時の変換レートで変換され日本円で請求されます． - - -**サブスクリプション** - - - サブスクリプションとはなんですか - Microsoft Azure における契約，課金の単位で，サブスクリプションを管理単位として利用者は様々なサービスを利用することができます．詳細は[サブスクリプションとは（リンク先）](/research_computing/utokyo_azure/faq/subscription)を参照ください． - - - - サブスクリプションを複数持つことはできますか - UTokyo Azure のサブスクリプションの所有者になることは原則1アカウントにつき1つとしております．なお，UTokyo Azure に紐づかないサブスクリプションを同じアカウント内で作成することもできません． - - - - 特権管理者ロールの所有者と共同作成者は何が違うのでしょうか - **所有者**は，自身が所有者であるサブスクリプションやリソースに対して他者アカウントに権限（ロール）を付与することができますが，**共同作成者**にはその権限がありません．それ以外はほぼ所有者と同じ権限が共同作成者には与えられます．サブスクリプションの申請者は所有者の権限が設定されます． - - - - サブスクリプションIDを知りたい - サブスクリプションIDはサブスクリプションの詳細画面で確認できます．詳細は[こちら](/research_computing/utokyo_azure/faq/subscriptionid)を参照ください． - - - diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/faq/subscription.mdx b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/faq/subscription.mdx deleted file mode 100644 index 6affe4de62..0000000000 --- a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/faq/subscription.mdx +++ /dev/null @@ -1,52 +0,0 @@ ---- -title: "サブスクリプションとは：UTokyo Azure" ---- - -import HelpItem from "@components/utils/HelpItem.astro"; - -Microsoft Azureでは，**サブスクリプション**と呼ばれる単位でリソースや権限，使用量の集計などが分離されています．この範囲で利用者は様々なサービスを利用することができます．UTokyo Azureでは，申請者のUTokyo Accountが所有者として紐づけられた個別のサブスクリプションを作成し利用します． - -> 以下 UTokyo Azure のサブスクリプションの説明です．個人で契約した場合とは異なる部分があります． - -![](img/02_subscription.png){:.center.border} - - -### 申請 -- UTokyo Azure においては、サブスクリプションは[UTokyo Azure新規利用申請ページ](https://utokyo-azure-web.japaneast.cloudapp.azure.com/)から申請することで作成されます．それ以外の方法で作成されたサブスクリプションでギフトクレジットを利用することはできません． -- UTokyo Azure のサブスクリプションは，ギフトクレジットの残額を超過した場合に支払いが発生する可能性があるため，教職員のみとしております． -- 申請後に利用を開始できるようになるまで少し時間がかかります．UTokyo Azure新規利用申請ページ上では 準備中>設定中>作成完了 とステータスが遷移し，作成完了と表示されてから数十分後に Azure Portal に表示されるようになりますので，それまでお待ちください． - - -### ステータス -- 作成されたサブスクリプションを Azure Portal から参照したステータスは，初期状態では以下のようになります。 - - 特に，プランIDが`MS-AZR-0136P`，親管理グループが`GiftEAGroup`であることをご確認ください． - - サブスクリプション名は変更が可能なので、利用するサービスによってはサブスクリプションIDを要求される場合があります．その場合ここに表示されるIDを指定してください． - -![](img/01_subscriptionid.png){:.center.border} - - -- また，サブスクリプションの`アクセス制御（IAM）`を参照すると，ご自身のアカウント以外に以下の権限が設定されています．**これらは本学と Microsoft との契約上必要な登録となり削除できません**ので，あらかじめご承知おきください．(下図参照) - - 所有者：Azure Gift EA operator（全体用とサブスクリプション用と２つ設定されます） - - セキュリティ管理者（情報システム本部 玉造准教授名で登録されています），ユーザー アクセス管理者，課金データ閲覧者 - -![](img/03_subscriptioniam.png){:.medium.center.border} - - -### 予算・無料保証枠 -- UTokyo Azure のサブスクリプションには，事前にギフトクレジットから一定額の初期予算が割り当て済みです．その枠（**無料保証枠**）内で自由に Azure のクラウドサービスを利用可能です． - - Azure クラウドサービスの仕様や契約 UTokyo Azure サポートの管理都合上，利用できないサービスがあります． - - **無料保証枠は申請者数に応じた変動制で，利用中もサブスクリプションが増えると無料保証枠の限度額は自動的に下がります．** - - 申請増による無料保証枠の限度額変動は１か月ごとの再計算にて行われます． -- 利用が無料保証枠を超過した後もそのまま利用継続いただけますが，その場合不足分は所定の期間毎にサブスクリプション単位で集計し請求されます． -- Azure Portal の標準機能には無料保証枠を超過した時点で利用を自動停止させる機能がありません．UTokyo Azure新規利用申請ページにてその機能を提供いたしますので，無料保証枠を超えたら自動で利用を停止したい場合は，UTokyo Azure新規利用申請ページにあるサブスクリプション管理ページで設定してください． - - 一定時間毎の確認で無料保証枠を超えたことを検知し停止処理を行う都合上，無料保証枠をすでに超えた状態で検知し停止させる場合があり，その場合も超過した分は請求が発生します．あらかじめご承知おきください． - - 通知を行うだけであれば Azure Portal 標準に機能があります．細かく予算枠管理をしたい場合は Azure の標準機能を利用ください． -- その他，無料保証枠の詳細や残額，ギフトクレジット全体の利用状況等は，[UTokyo Azure新規利用申請ページ](https://utokyo-azure-web.japaneast.cloudapp.azure.com/)の`申請及び作成済みのサブスクリプション一覧`のリンク先に詳細がありますので，ご参照ください． - - -### 管理・権限 -- サブスクリプションは Azure クラウドサービにおける，各ユーザーがサービスを利用する上での管理範囲になります．サブスクリプションの範囲で各種サービスを利用いただけます． -- 申請者のアカウントは、そのサブスクリプションに**所有者**の権限として付加されます． -- サブスクリプションは共有が可能ですが，そのユーザーのアカウントを**所有者**または**共同作成者**としてサブスクリプションに権限付与する必要があります．付与手順の詳細は[FAQの権限付加の仕方](/research_computing/utokyo_azure/faq/addrole)を参照ください． -- サブスクリプションに付与した権限は，そのサブスクリプションで作成されたリソースにも継承されます． - diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/faq/subscriptionid.mdx b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/faq/subscriptionid.mdx deleted file mode 100644 index 6be796bdd2..0000000000 --- a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/faq/subscriptionid.mdx +++ /dev/null @@ -1 +0,0 @@ -![](img/01_subscriptionid.png){:.medium.center.border} diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/group/img/01_iam.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/group/img/01_iam.png deleted file mode 100644 index 53ef8559f5..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/group/img/01_iam.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/group/index.mdx b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/group/index.mdx deleted file mode 100644 index d3177ba051..0000000000 --- a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/group/index.mdx +++ /dev/null @@ -1,82 +0,0 @@ ---- -title: "複数人グループでの利用" ---- - -import HelpItem from "@components/utils/HelpItem.astro"; - -　**サブスクリプション**や**リソース**(スコープ)を研究室のメンバーや共同研究者で共有したい場合は，代表者がサブスクリプションを申請し，そのサブスクリプションにメンバーを適切な権限（ロール）で追加することで共有することが可能になります． - -　また，どのリソースに，誰を，どのロールで割り当てるかで共有者ができることが変わってきます． - -[権限の割り当て手順は，このリンク先を参照ください．](/research_computing/utokyo_azure/faq/addrole) - -## ロールとメンバー（ロールベースアクセス制御：RBAC） - -Microsoft Azure では，各スコープにアクセスできる権限を，どの権限（ロール）を，誰（メンバー）に割り当てるかで他のアカウントに権限を付与することができます．これをロールベースアクセス制御（RBAC）と呼び，この機能によって作成したサブスクリプションやリソースを共有します． - -## 権限の継承 - -Microsoft Azure は上位スコープの権限を基本的に下位に継承します．具体的には下図のより内側のスコープはより外側のスコープの権限を継承します．権限は不可逆で，より外側へは継承しません．最上位スコープはサブスクリプションになります． - -> 仮想マシン等，デプロイされたサービスについては権限継承の例外になる場合があります． - -![](img/01_iam.png){:.medium.center.border} - - -## サブスクリプションに**所有者**ロールでメンバーを割り当てる． - -**所有者**はフルアクセスの権限であり，初期設定ではサブスクリプションに申請者の UTokyo Account で割り当てられています．主な権限としては以下があります． - -- 他のメンバーをサブスクリプションにロール割り当てをする． - - ただし，所有者ロールをメンバーに割り当てる際の条件付けによっては，一部の権限が無い場合がある． -- UTokyo Azure 新規申請ページの管理ページで，そのサブスクリプションの詳細を表示する． - - 無料保証枠の現在の上限値はUTokyo Azure 新規申請ページの管理ページでしか確認できません． -- **無料保証枠を超えた場合は，サブスクリプションに所有者ロールが割り当てられているメンバー宛てに請求がされます．** -- Azure Portal からリソースの予算利用状況を確認する． -- そのサブスクリプションによる新しいサービスのリソースを作成する． - - -基本的に，そのサブスクリプションを引き継ぐ用途以外では，サブスクリプションに他のメンバーを所有者権限で割り当てることは推奨されません．所有者権限が必要な場合は限定条件を割り当て時に選択するなど考慮ください． - - -## サブスクリプションに**共同作成者**ロールでメンバーを割り当てる． - -**共同作成者**は，他のメンバーに権限を割り当てることができないこと以外は所有者とほぼ同じ権限を有します．通常，サブスクリプションを他のメンバーと共有する場合はこちらの権限を付与してください． - -- **権限がある** - - そのサブスクリプションによる新しいサービスのリソースを作成する． - - Azure Portal からリソースの予算利用状況を確認する．（一部権限がない機能あり） -- **権限がない** - - 他のメンバーをサブスクリプションにロール割り当をする． - - UTokyo Azure 新規申請ページの管理ページでサブスクリプションの詳細を表示する． - - -## リソースまたはリソースグループに**所有者**ロールでメンバーを割り当てる． - -リソースに関してはフルアクセス権限が割り当てられます．以下のような権限になります． - -- **権限がある** - - 他のメンバーをリソースまたはリソースグループにロール割り当てをする． - - ただし，所有者ロールをメンバーに割り当てる際の条件付けによっては，一部の権限が無い場合がある． - - リソースグループの中に、新たなリソースを作成する． - - 例：仮想マシンに新たなインターフェースを追加する，サブネットワークを新規リソースで追加する等． -- **権限がない** - - 新しいサービスのリソースまたはリソースグループを作成する． - -## リソースまたはリソースグループに**共同作成者**ロールでメンバーを割り当てる． - -他のメンバーに権限を付与することができない以外は，所有者とほぼ同じ権限を有します． - -- **権限がある** - - リソースグループの中に、新たなリソースを作成する． - - 例：仮想マシンに新たなインターフェースを追加する，サブネットワークを新規リソースで追加する等． -- **権限がない** - - 他のメンバーをリソースまたはリソースグループにロール割り当てをする． - - 新しいサービスのリソースを作成する． - -## デプロイされたサービスの権限について - -デプロイされたサービスには，Azure の権限継承が及ばない場合があります． - -- 一例として，仮想マシンをデプロイした場合，その OS のシステムアカウントや管理権限は Azure サービスの権限は継承されず別管理となります． -- このようなサービスでメンバーをサービスにのみ追加したい場合は，Azure には設定せずデプロイしたサービスにのみアカウントや権限を設定してください． diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/index.md b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/index.md deleted file mode 100644 index 1c7cdccee7..0000000000 --- a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/index.md +++ /dev/null @@ -1,97 +0,0 @@ ---- -title: "UTokyo Azure" ---- - -## UTokyo Azure とは - -　2023年8月，東京大学とマイクロソフトは今後の連携に関する基本合意書を締結（[ニュースリリース](https://www.u-tokyo.ac.jp/focus/ja/articles/z1701_00012.html)）し，この合意に基づきMicrosoftから東京大学に対して，MicrosoftのクラウドサービスAzureを利用するためのクレジットという形で寄付（ギフト）が行われることとなりました．[ギフトクレジットの詳細についてはこちら（学内のみ）](https://univtokyo.sharepoint.com/sites/utokyoportal/wiki/d/UTokyoAzure_Credit.aspx)をご覧ください． - -　UTokyo Azure は，このギフトクレジットによる Microsoft Azure のクラウドサービスを東京大学の構成員に広く利用可能とするサービスの名称です．Microsoft Azure には， -- 普通の Linux や Windows 環境を立ち上げる，いわゆる仮想マシンサービス． -- 複数の Linux サーバをクラスタ（高性能計算環境）として運用するサービス． - -という基本的なクラウドサービスの他に， - -- Jupyter Notebook などのブラウザベースで利用できる計算環境． -- OpenAI の AI システムをブラウザ経由で利用するサービスや，それをAPI で利用するサービス． -なども提供されています．また，計算機の種類としてもCPU, GPU多種多様なプロセッサやメモリ量を選択でき，様々な用途，分野で利用が可能です． - - -## 基本方針・目標 - -運用は情報基盤センター，情報システム部，情報システム本部が共同で行います．提供にあたっての基本方針・目標は以下のとおりです． - -- 利用開始までの敷居を低く，タイムラグを短くし，初めての方を含めて多くの人に利用してもらい，本サービスがなければ必要になってしまう計算機の調達の費用や時間をなくし，本学の研究の加速に貢献する． -- 運用側で利用可能なサービスを取捨選択し，狭く限定することなく Azure で利用可能なサービスを広く利用可能とする． - - 原則的には，個々の利用者の環境に運用側が立ち入ることはせず，通常のMicrosoft Azureの環境がそのまま使えるようにする． - - ただし，運用上提供が困難と判断されるサービスについては提供不可とする場合がある． - - 運用側である規模の標準環境を用意し，標準的なユースケースを環境構築の手間なく利用したいという利用者をサポートする． -- ギフトクレジットは1年毎に5年間提供される予定で有限であることから，大学全体での利用総量を制御しその範囲で提供する．年毎に総量を上回った分についてはその利用量に応じた課金を利用者に対して行う． - - -## 使ってみる -- [Azure Portal](https://portal.azure.com/)には UTokyo Account で直ちにログインできます．どのようなサービスが使えるかなどは申請前に事前に確認することが出来ます． -- 実際に UTokyo Azure の利用を開始するには，あなたの UTokyo Account に紐付いた，本サービス専用の[「サブスクリプション」](/research_computing/utokyo_azure/faq/subscription)を開設する必要があります．そのためにまず[UTokyo Azure新規利用申請ページ](https://utokyo-azure-web.japaneast.cloudapp.azure.com/)から申請をして下さい． - - -## 利用例 - -　ここでは、Azure をあまり使ったことがないというユーザー向けに，クイックスタートできる手順を説明しています．できるだけ初期設定を変えずに利用する手順となりますので．本格的な利用の際は各設定項目をご自身の利用にあった設定に変更してください． - -### 仮想マシンの作成 - -#### [Virtual Machines](/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/) - -- 定番である各 Linux ディストリビューションをはじめ，ライセンスを別途お持ちであれば Windows OS を仮想環境で利用することができます． - - -### AI サービスの利用 - -#### Azure Machine Learning - -- GPT などの既存モデル（生成ＡＩ）を Azure 経由で Web ブラウザや Python プログラムから利用することができます．ChatGPT のような利用も可能です． - -#### [Azure OpenAI Studio](/research_computing/utokyo_azure/openai/openai) - -- OpenAI が提供する GPT シリーズのモデルを使いたい場合がこちらが簡単です． - -#### [Azure AI Studio](/research_computing/utokyo_azure/openai/azureai) - -- OpenAI だけでなく Llama や Ministral など様々なモデルを使いたい場合は AI Studio を使ってください． - -## データの置き場 (ストレージ) について - -#### [Azure Blob Storage](/research_computing/utokyo_azure/storage/) - -- Microsoft Azure のサービスの一つである Azure Blob Storage 上に大容量データを保存し，手元のブラウザや計算機からアクセスできます．ストレージタイプとしてはオブジェクトストレージで，バイナリデータ等どのようなファイル形式でもほぼ格納することが可能です． - -#### [Azure Files](/research_computing/utokyo_azure/storage/filesystem) - -- NFS や SMB 等のネットワークファイルシステムとしてアクセスできるストレージです．古くからあるファイルシステムなので様々な環境からアクセスが可能です． - -## 複数人グループでの利用 - -一つのサブスクリプションやリソースを複数人で共有するためには，そのサブスクリプションまたはリソースに共有者の UTokyo Account を必要な権限で付与します．[詳細はこちらを参照ください．](/research_computing/utokyo_azure/group/) - - -## Azure を学習する - -Microsoft が用意している，より Azure を使いこなすための自己学習コンテンツです．特に記載がない限り無償で利用できます． - -#### [Microsoft Azure の基礎: Azure のアーキテクチャとサービスについて説明する](https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/paths/azure-fundamentals-describe-azure-architecture-services/) - -#### [Microsoft Virtual Training Days](https://www.microsoft.com/ja-jp/events/top/training-days) - -#### [Microsoft トレーニング：Azure](https://learn.microsoft.com/ja-jp/training/azure/) - -## FAQ・問い合わせ先 - -#### [FAQ](/research_computing/utokyo_azure/faq/) -- 特に多い問い合わせはこちらにまとめてあります． - -#### [Microsoft サポート](https://portal.azure.com/#view/Microsoft_Azure_Support/HelpAndSupportBlade/~/overview) -- Microsoft の担当者に問い合わせができます．Azure に関する技術的な問い合わせにはこちらをご活用ください． -- 問い合わせ手順は[”こちら”を参照ください](/research_computing/utokyo_azure/support/) - -#### UTokyo Azure サポート担当 -- utokyo-azure-group@g.ecc.u-tokyo.ac.jp diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/_index.mdx b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/_index.mdx deleted file mode 100644 index fa7db9f41e..0000000000 --- a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/_index.mdx +++ /dev/null @@ -1,21 +0,0 @@ ---- -title: "Azure の AI サービスを利用する : UTokyo Azure 利用例" ---- - -## 概要 -{:#about} - -### [Azure OpenAI Studio](/research_computing/utokyo_azure/openai/openai) - -Azure OpenAI Studio から AI サービスを利用を進める場合の初期手続き例です． - -### [Azure AI Studio](/research_computing/utokyo_azure/openai/azureai) - -Azure AI Studio から AI サービスの利用を進める場合の初期手続き例です． - -## さらに利用を進める -{:#moreuse} - -### [デプロイしたモデルのクォータを管理する](/research_computing/utokyo_azure/openai/quota) - -### [デプロイしたモデルを Python API から利用する](/research_computing/utokyo_azure/openai/python) diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/azureai.mdx b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/azureai.mdx deleted file mode 100644 index 8f32905685..0000000000 --- a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/azureai.mdx +++ /dev/null @@ -1,129 +0,0 @@ ---- -title: "Azure AI Studio : UTokyo Azure 利用例" ---- - -## 概要 -{:#about} - -Azure AI Studio を本サービスで利用する場合の初期手続き例です． - -## １．サービスを選択する -{:#select_service} - -- 事前に以下サイトよりサブスクリプションを申請してください． - - [UTokyo Azure新規利用申請ページ](https://utokyo-azure-web.japaneast.cloudapp.azure.com/) ※UTokyo Account 所持者のみアクセス可 - -- [Azure portal](https://portal.azure.com/)に[UTokyo Account](/utokyo_account/)でログインし、リソースの欄に申請したサブスクリプションがあることを確認してください．（表示されるようになるまで時間がかかります） - -- Azureサービスの一覧の中から`Azure AI Studio`を選択します． - - 一覧に無い場合、一覧の右にある`その他のサービス`を選択、左側にあるリストから`AI + Machine Learning`を選択すると， 右側に表示されるメイン画面の`Azure AI + Machine Learning platforms`の中にあります． - -![](img/01_aistudio1.png){:.medium.center.border} - -- Azure AI Studio のメインページが表示されたら，画面左上にある`＋作成`またはメイン画面にある`Azure AI の作成`をクリックします． - -## ２．Azure AI ハブを構成する -{:#aihub} - -> **補足**：説明のない項目は，基本的に初期設定のままで構成することを前提としています． - -### 基本パート -{:#base} - -#### 組織の詳細 - -- **サブスクリプション**：事前に申請したサブスクリプションがすでに設定されていますので、通常はそのままで問題ありません．設定が無い場合はサブスクリプションが作成完了しているかどうか確認ください． -- **[リソースグループ](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/azure-resource-manager/management/manage-resource-groups-portal)**：ここでは新規に`aihub_resource_group`というリソースグループ名で作成し，以下に作成される各リソースをまとめます．まとめられたリソースは，権限の継承や削除などを一括で対応することが可能となります． -- **リージョン**：AIハブをどの地域（リージョン）にあるデータセンターにデプロイするかを指定します．使いたい機能が特定の国のリージョンにしかない場合は，その国のリージョンを選択ください．パブリッククラウド上での情報管理に不安がある場合は日本国内（`Japan East` か`Japan West`）のリージョンを選択することも可能です． - -#### リソースの詳細 - -- **名前**：リソースのポータルでの名称を設定します．ここでは`ai_test`としています． -- それ以外の項目は初期設定のまま進めます． - -![](img/02_aistudio2.png){:.medium.center.border} - -### ストレージパート -{:#storage} - -初期設定のまま進めます． - -![](img/03_aistudio3.png){:.medium.center.border} - -### ネットワークパート -{:#network} - -初期設定のまま進めます． - -### 暗号化パート -{:#encrypt} - -初期設定のまま進めます． - -### IDパート -{:#network} - -初期設定のまま進めます． - -### タグパート -{:#tag} - -初期設定のまま進めます． - -### 確認及び作成パート -{:#execute} - -ポータルによる検証が成功したら，画面左下の`作成`ボタンをクリックし，しばらくしてデプロイが正常に完了しましたら，`リソースに移動`をクリックしてください． - -![](img/04_aistudio4.png){:.medium.center.border} - -AI ハブ のトップページに遷移するので，`Azure AI Studioの起動`をクリックしてください． - -![](img/05_aistudio5.png){:.medium.center.border} - - -ここからは Azure AI Studio の環境で進めます． - -## ３．Azure AI Studio のプロジェクトにモデルをデプロイする - -一例として GPT4 チャットモデルをデプロイします． - -- トップページ画面左側のリストから，`チャット`を選択します． - -![](img/01_aistudiogpt1.png){:.medium.center.border} - -- メイン画面がセットアップになりますので，`＋デプロイを作成`をクリックしてください． - -![](img/02_aistudiogpt2.png){:.medium.center.border} - -- モデル選択画面になりますので，左側のリストから`gpt-4`を選択し，右下にある`確認`をクリックしてください． - -![](img/03_aistudiogpt3.png){:.medium.center.border} - -- 確認画面になるので，`デプロイ`をクリックしてください． - -![](img/04_aistudiogpt4.png){:.medium.center.border} - -- 下図のようなチャットプレイグランドが表示されたら完了です． - - `デプロイ`をクリックしてからデプロイ完了まで時間がかかる場合があります． - - 5分以上待っても変化がない場合は，ブラウザを再読み込みしてみてください．それでもチャットグランドが表示されない場合は，改めてデプロイしなおしてみてください． - -![](img/05_aistudiogpt5.png){:.medium.center.border} - -### 補足 - -- テキストボックスにメッセージを入力し，三角形をクリック（または「Enter」キーを押す）してモデルに送信します．画面右下のトークン数は，このメッセージのトークンとこのモデルのトークン制限を表します．一例として下図では，このメッセージを送信するには582トークンが使用され，全体のトークン制限は128000トークンです．画面左の**モデルに指示とコンテキストを与える**テキストボックスに「システムプロンプト」（またはGPTへの指示）を入力できます． - -![](img/06_aistudiogpt6.png){:.medium.center.border} - -> **注意**：GPTにメッセージを送信するたびに新しいメッセージと一緒にメッセージ履歴全体が送信され，トークンの消費量はその累積ベースで計算されます． -> -> たとえば，これまでのメッセージと返信がそれぞれ2，5，1，7，11，1トークンで構成されている場合，新たに9トークンで構成されるメッセージを送信すると，この送信要求は実際には2+5+1+7+11+1+9=36トークンで構成されます． -> -> この考え方で累積全体のトークン消費を計算すると，(2) + (2+5) + (2+5+1) + (2+5+1+7) + (2+5+1+7+11) + (2+5+1+7+11+1) + (2+5+1+7+11+1+9)=121 トークンとなります． -> -> OpenAI が提供する ChatGPT アプリケーションとは異なり，Azure OpenAI サービスはトークンによって課金されるため，トークンの消費方法に注意してください． - -### [デプロイしたモデルのクォータを管理する](/research_computing/utokyo_azure/openai/quota) - -### [デプロイしたモデルを Python API から利用する](/research_computing/utokyo_azure/openai/python) diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/01_aistudio1.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/01_aistudio1.png deleted file mode 100644 index 11432c12ef..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/01_aistudio1.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/01_aistudiogpt1.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/01_aistudiogpt1.png deleted file mode 100644 index 71dd322a5e..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/01_aistudiogpt1.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/01_aistudiopython1.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/01_aistudiopython1.png deleted file mode 100644 index 26f1e9253f..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/01_aistudiopython1.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/01_aistudioquota1.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/01_aistudioquota1.png deleted file mode 100644 index f994a57c89..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/01_aistudioquota1.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/01_openai1.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/01_openai1.png deleted file mode 100644 index ce97c22b68..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/01_openai1.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/01_openaiquota1.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/01_openaiquota1.png deleted file mode 100644 index ac045f6768..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/01_openaiquota1.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/02_aistudio2.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/02_aistudio2.png deleted file mode 100644 index 712cf0e887..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/02_aistudio2.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/02_aistudiogpt2.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/02_aistudiogpt2.png deleted file mode 100644 index 9f45b58b17..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/02_aistudiogpt2.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/02_aistudiopython2.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/02_aistudiopython2.png deleted file mode 100644 index 54faae07a3..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/02_aistudiopython2.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/02_aistudioquota2.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/02_aistudioquota2.png deleted file mode 100644 index e0382bfd9c..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/02_aistudioquota2.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/02_openai2.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/02_openai2.png deleted file mode 100644 index 258f2f207b..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/02_openai2.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/02_openaiquota2.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/02_openaiquota2.png deleted file mode 100644 index cb9dda36c3..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/02_openaiquota2.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/03_aistudio3.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/03_aistudio3.png deleted file mode 100644 index cdea06f8de..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/03_aistudio3.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/03_aistudiogpt3.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/03_aistudiogpt3.png deleted file mode 100644 index 358bd169ba..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/03_aistudiogpt3.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/03_aistudiopython3.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/03_aistudiopython3.png deleted file mode 100644 index ef2dbf55ce..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/03_aistudiopython3.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/03_aistudioquota3.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/03_aistudioquota3.png deleted file mode 100644 index 1a4aff5b13..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/03_aistudioquota3.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/03_openai3.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/03_openai3.png deleted file mode 100644 index ab10626b9c..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/03_openai3.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/04_aistudio4.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/04_aistudio4.png deleted file mode 100644 index 0340ba5b93..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/04_aistudio4.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/04_aistudiogpt4.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/04_aistudiogpt4.png deleted file mode 100644 index 44de0ef6e0..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/04_aistudiogpt4.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/04_openai4.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/04_openai4.png deleted file mode 100644 index 57fa165052..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/04_openai4.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/05_aistudio5.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/05_aistudio5.png deleted file mode 100644 index 8738fbfa53..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/05_aistudio5.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/05_aistudiogpt5.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/05_aistudiogpt5.png deleted file mode 100644 index de3daa6757..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/05_aistudiogpt5.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/05_openai5.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/05_openai5.png deleted file mode 100644 index d7b0533007..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/05_openai5.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/06_aistudio6.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/06_aistudio6.png deleted file mode 100644 index e6a5ffbec5..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/06_aistudio6.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/06_aistudiogpt6.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/06_aistudiogpt6.png deleted file mode 100644 index 63e9052f26..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/06_aistudiogpt6.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/06_openai6.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/06_openai6.png deleted file mode 100644 index a89ae4f43d..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/06_openai6.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/07_aistudio7.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/07_aistudio7.png deleted file mode 100644 index d300ecdcc6..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/07_aistudio7.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/07_openai7.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/07_openai7.png deleted file mode 100644 index bb0cd38fec..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/07_openai7.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/08_aistudio8.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/08_aistudio8.png deleted file mode 100644 index 6487ba7376..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/08_aistudio8.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/08_openai8.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/08_openai8.png deleted file mode 100644 index e0b125c7f0..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/08_openai8.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/09_openai9.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/09_openai9.png deleted file mode 100644 index 29777f64a8..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/img/09_openai9.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/openai.mdx b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/openai.mdx deleted file mode 100644 index 452d2a5bfb..0000000000 --- a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/openai.mdx +++ /dev/null @@ -1,112 +0,0 @@ ---- -title: "Azure OpenAI Studio : UTokyo Azure 利用例" ---- - -## 概要 -{:#about} - -Azure OpenAI Studio を本サービスで利用する場合の初期手続き例です． - -## １．サービスを選択する -{:#select_service} - -- 事前に以下サイトよりサブスクリプションを申請してください． - - [UTokyo Azure新規利用申請ページ](https://utokyo-azure-web.japaneast.cloudapp.azure.com/) ※UTokyo Account 所持者のみアクセス可能 - -- [Azure portal](https://portal.azure.com/)に[UTokyo Account](/utokyo_account/)でログインし、リソースの欄に申請したサブスクリプションがあることを確認してください．（表示されるようになるまで時間がかかります） - -- Azureサービスの一覧の中から`Azure OpenAI Studio`を選択します． - - 一覧に無い場合、一覧の右にある`その他のサービス`を選択、左側にあるリストから`AI + Machine Learning`を選択すると， 右側に表示されるメイン画面の`Azure AI サービス + API`の中にあります． - -![](img/01_openai1.png){:.medium.center.border} - -- Azure OpenAI Studio のメインページが表示されたら，画面左上にある`＋作成`またはメイン画面にある`Azure OpenAI の作成`をクリックします． - -## ２．Azure OpenAI のプロジェクトを構成する -{:#aihub} - -> **補足**：説明のない項目は，基本的に初期設定のままで構成することを前提としています． - -### 基本パート -{:#base} - -#### プロジェクトの詳細 - -- **サブスクリプション**：事前に申請したサブスクリプションがすでに設定されていますので、通常はそのままで問題ありません．設定が無い場合はサブスクリプションが作成完了しているかどうか確認ください． -- **[リソースグループ](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/azure-resource-manager/management/manage-resource-groups-portal)**：ここでは新規に`openai_resource_group`というリソースグループ名で作成し，以下に作成される各リソースをまとめます．まとめられたリソースは，権限の継承や削除などを一括で対応することが可能となります． - -#### インスタンスの詳細 - -- **リージョン**：AIハブをどの地域（リージョン）にあるデータセンターにデプロイするかを指定します．使いたい機能が特定の国のリージョンにしかない場合は，その国のリージョンを選択ください．パブリッククラウド上での情報管理に不安がある場合は日本国内（`Japan East` か`Japan West`）のリージョンを選択することも可能です． -- **名前**：リソースのポータルでの名称を設定します．ここでは`openai-utokyoazure-test`としています． -- **価格レベル**：`Standard S0`を選択してください． - -![](img/02_openai2.png){:.medium.center.border} - -### ネットワークパート -{:#network} - -初期設定(すべて許可) のまま進めます． - -### タグパート -{:#tag} - -初期設定のまま進めます． - -### 確認及び作成パート -{:#execute} - -ポータルによる検証が成功したら，画面左下の`作成`ボタンをクリックし，しばらくしてデプロイが正常に完了しましたら，`リソースに移動`をクリックしてください． - -![](img/03_openai3.png){:.medium.center.border} - -Azure OpenAI Studio のトップページに遷移するので，`Go to Azure OpenAI Studio`をクリックしてください． - -> なお，ここで`Explore Azure AI Studio`をクリックすると，外部サービスである [Azure AI Studio](https://ai.azure.com/) でも利用が可能です． - -![](img/04_openai4.png){:.medium.center.border} - -## ３．Azure OpenAI Studio でモデルをデプロイする -{:#aistudioproject} - -**一例として GPT4 モデルのデプロイ手順を進めます．** - -- Azure OpenAI Sutdio に遷移すると以下のような画面になりますので，画面左側のリストから，`チャット`を選択します． - -![](img/05_openai5.png){:.medium.center.border} - -- メイン画面がセットアップになりますので`＋デプロイを作成`をクリックし，現れるプルダウンリストから`基本モデルから`を選択してください． - -![](img/06_openai6.png){:.medium.center.border} - -- モデル選択画面になりますので，左側のリストから`gpt-4`を選択し，右下にある`確認`をクリックしてください． - -![](img/07_openai7.png){:.medium.center.border} - -- 確認画面になるので，`デプロイ`をクリックしてください． - -![](img/08_openai8.png){:.medium.center.border} - -- チャットプレイグランドが下図のようになりましたら完了です． - - `デプロイ`をクリックしてからデプロイ完了まで時間がかかる場合があります． - - 5分以上待っても変化がない場合は，ブラウザを再読み込みしてみてください．それでもチャットグランドが表示されない場合は，改めてデプロイしなおしてみてください． - -![](img/09_openai9.png){:.medium.center.border} - -### 補足 - -- テキストボックスにメッセージを入力し，三角形をクリック（または「Enter」キーを押す）してモデルに送信します．画面右下のトークン数は，このメッセージのトークンとこのモデルのトークン制限を表します．一例として下図では，このメッセージを送信するには582トークンが使用され，全体のトークン制限は128000トークンです．画面左の**モデルに指示とコンテキストを与える**テキストボックスに「システムプロンプト」（またはGPTへの指示）を入力できます． - -![](img/06_aistudiogpt6.png){:.medium.center.border} - -> **注意**：GPTにメッセージを送信するたびに新しいメッセージと一緒にメッセージ履歴全体が送信され，トークンの消費量はその累積ベースで計算されます． -> -> たとえば，これまでのメッセージと返信がそれぞれ2，5，1，7，11，1トークンで構成されている場合，新たに9トークンで構成されるメッセージを送信すると，この送信要求は実際には2+5+1+7+11+1+9=36トークンで構成されます． -> -> この考え方で累積全体のトークン消費を計算すると，(2) + (2+5) + (2+5+1) + (2+5+1+7) + (2+5+1+7+11) + (2+5+1+7+11+1) + (2+5+1+7+11+1+9)=121 トークンとなります． -> -> OpenAI が提供する ChatGPT アプリケーションとは異なり，Azure OpenAI サービスはトークンによって課金されるため，トークンの消費方法に注意してください． - -### [デプロイしたモデルのクォータを管理する](/research_computing/utokyo_azure/openai/quota) - -### [デプロイしたモデルを Python API から利用する](/research_computing/utokyo_azure/openai/python) diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/python.mdx b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/python.mdx deleted file mode 100644 index 48e900704c..0000000000 --- a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/python.mdx +++ /dev/null @@ -1,31 +0,0 @@ ---- -description: "両方のサービスに定期用できるページへ修正中" ---- - -## デプロイしたモデルを Python API で利用する - -Azure OpenAI サービスは、OpenAI が提供する Python クライアントと互換性があります．ただし，いくつかの構成が必要です．OpenAI がホストするサービスを使用するには API キーのみで利用可能ですが，Azure AI Studio にデプロイしたモデルを使用するには，API キーに加えて AI ハブへのエンドポイントが必要です． - -#### Azure AI Studio の場合 -- Azure AI Studio の**AI ハブ概要**のページに移動します． -- **接続されたリソース**の中から，**種類**が**Azure OpenAI**のリソースをクリックします． - -![](img/01_aistudiopython1.png){:.medium.center.border} -- 表示されたリソース詳細から，`ターゲット`と`APIキー`をコピーしてメモ帳などにメモしてください． - -![](img/02_aistudiopython2.png){:.medium.center.border} - - -#### Azure OpenAI Studio の場合 -- Azure OpenAI Studio のトップページに API キーがあります． - -**参考**：[このページ](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/api-version-deprecation)で、現在の API バージョンを確認できます。 - -- ご自身の Python 環境で，openai パッケージをインストールしてください． - - ``pip install openai`` 等 - -- Python でコーディングします．以下はコーディングの一例で，左が OpenAI クラスを利用した場合，右が Azure 互換の OpenAI を利用した場合です． - - クラス名を，Azure OpenAI Studo の場合 `OpenAI` を、Azure AI Studio の場合 `AzureOpenAI` を選択する． - - コンストラクター パラメーターとして`api_version`と`azure_endpoints`が提供されます．エンドポイントの指定が必要な場合はパラメータを設定してください． - -![](img/03_aistudiopython3.png){:.medium.center.border} diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/quota.mdx b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/quota.mdx deleted file mode 100644 index 1abd9759d1..0000000000 --- a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/openai/quota.mdx +++ /dev/null @@ -1,29 +0,0 @@ -## クォータの管理 - -> 以下 Azure AI Studio からの利用でも同様です．Azure OpenAI を Azure AI に読み替えてください． - -**クォータ**とは，各モデルが処理できるトークンの最大数であり，Azure OpenAI サービスのレート制限を表します．この制限を超えるとエラーが発生する可能性があり，そうなった場合は 1 分あたりのトークンがクールダウンするのを待つか，クォータ値の増加をリクエストしてください． - -- **注意**： - - この手続きは自動承認ではなく，Microsoft Azure チームにリクエストを送信して承認を得る流れになります． - - すべてのプロセスが完了するまでに数日かかる場合があります． - - Microsoft Azure チームからリクエスト内容に対する問い合わせのメールがくる場合がありますので，メールを常にチェックしつつ問い合わせがあった場合は必要な回答を行ってください． - - -- 初期画面左側のリストから`クォータ`を選択してください． - -![](img/01_openaiquota1.png){:.medium.center.border} - -- 初期状態では，デプロイしていないモデルも含めてすべてのモデルツリーが表示されます．自分がデプロイしているモデルだけを表示するようにさせたい場合は，`すべてのクォータを表示する`スイッチをOFFにしてください． - -![](img/02_aistudioquota2.png){:.medium.center.border} - -- 利用例の GPT-4 デプロイを実施した状態では以下のような表示になります． - -![](img/02_openaiquota2.png){:.medium.center.border} - -- 左上にある`クォータの要求`をクリックすると，**Azure OpenAI Service: Request for Quota Increase**のページに遷移するので，必要な項目を入力し，リクエストを送信してください． - -> **注意**：リクエストフォームで要求されるサブスクリプションIDはサブスクリプション名**ではありません**．ご自身のサブスクリプションIDの確認方法は， -> - Azure OpenAI Studio トップページに記載があります．（Azure OpenAI Studio のみ） -> - サブスクリプションから確認する方法があります．[FAQ](/research_computing/utokyo_azure/faq/)の`サブスクリプションIDを知りたい`の項を参照ください． diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/storage/filesystem.mdx b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/storage/filesystem.mdx deleted file mode 100644 index cbe08ffc18..0000000000 --- a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/storage/filesystem.mdx +++ /dev/null @@ -1,52 +0,0 @@ ---- -title: "Azure File によるネットワークファイルシステム" ---- - -import HelpItem from "@components/utils/HelpItem.astro"; - -## 概要 -{:#about} - -Network File System (NFS) や Server Message Block (SMB) などのネットワークファイルシステムを利用する手順です． - -## ストレージアカウントの作成 -{:#storage_account} - -[Azure Blob Storage](/research_computing/utokyo_azure/storage/) と同じ手順です．そちらを参照ください． - -## 共有フォルダの作成 -{:#access} - -- 作成したストレージアカウントの概要で，左側にあるリストから`データストレージ > ファイル共有`を選択してください． -- メイン画面左上の`＋ファイル共有`をクリックして，新しい共有フォルダを作成します． - - **名前**：適当な共有フォルダ名を入力ください． - - **バックアップの有効化**：チェックを外して構いません． -- 最後に`作成`をクリックすると作成されます． - -![](img/01_files1.png){:.medium.center.border} - -## 共有フォルダへのアクセスとファイル作成 - -- ストレージアカウントの概要で，左側にあるリストから`データストレージ > ファイル共有`を選択してください． -- 作成した共有フォルダ名をクリックしてください． -- 画面左の機能リストから，`参照`をクリックしてください． -- メイン画面上部にある`アップロード`をクリックして，アップロードしたいファイルをアップロードしてください． - - `ディレクトリの追加`をすることで，フォルダを作成することも可能です． - -![](img/02_files2.png){:.medium.center.border} - -## リモートからのマウント - -UTokyo Azure で作成した仮想マシンからネットワークファイルシステムとしてリモートマウントできます． - -- リモートマウントしたい共有フォルダを選択してください． -- 画面上部にある`接続`をクリックしてください． -- 左側に別窓が現れ、`Windows` `Linux` `macOS` のいずれからマウントをするか選択します．ここでは`Linux`の想定で進めます． -- `スクリプトの表示`というボタンがあるのでクリックしてください． -- そのスクリプトの内容をコピーし，マウントしたい仮想マシン側の作業アカウントでスクリプトを作成してください． - -![](img/03_files3.png){:.medium.center.border} - -- 上記スクリプトを実行すると，自動的に選択した共有フォルダがマウントされます． - -![](img/04_files4.png){:.medium.center.border} diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/storage/img/01_files1.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/storage/img/01_files1.png deleted file mode 100644 index 487c2d782b..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/storage/img/01_files1.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/storage/img/01_storage1.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/storage/img/01_storage1.png deleted file mode 100644 index deac8bf2f2..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/storage/img/01_storage1.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/storage/img/02_files2.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/storage/img/02_files2.png deleted file mode 100644 index e55adaf501..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/storage/img/02_files2.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/storage/img/02_storage2.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/storage/img/02_storage2.png deleted file mode 100644 index 9294f4f194..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/storage/img/02_storage2.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/storage/img/03_files3.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/storage/img/03_files3.png deleted file mode 100644 index 727db63b22..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/storage/img/03_files3.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/storage/img/03_storage3.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/storage/img/03_storage3.png deleted file mode 100644 index 9f96b25493..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/storage/img/03_storage3.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/storage/img/04_files4.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/storage/img/04_files4.png deleted file mode 100644 index 8ed55211f8..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/storage/img/04_files4.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/storage/index.mdx b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/storage/index.mdx deleted file mode 100644 index 97e5ae9457..0000000000 --- a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/storage/index.mdx +++ /dev/null @@ -1,146 +0,0 @@ ---- -title: "Azure Blob Storage を利用した大容量データの保存とアクセス" ---- - -import HelpItem from "@components/utils/HelpItem.astro"; - -## 概要 -{:#about} - -Microsoft Azureのサービスの一つであるAzure Blob Storage上に大容量データを保存し，手元のブラウザや計算機からアクセスする手順を説明します．[使用量あたりの料金はこちらのリンク](https://azure.microsoft.com/ja-jp/pricing/details/storage/blobs/)を参考にしてください． - -## ストレージアカウントの作成 -{:#storage_account} - -- 事前に以下サイトよりサブスクリプションを申請してください． - - 東京大学 Azureクラウド利用申請ページ(公開時にリンク) ※UTokyo Account 所持者のみアクセス可 - - -- [Azure portal](https://portal.azure.com/)に[UTokyo Account](/utokyo_account)でログインし，リソースの欄に申請したサブスクリプションがあることを確認してください． - - -- Azureサービスの検索で“ストレージ”と検索すると表示される，`ストレージアカウント`を選択します． - -![](img/01_storage1.png){:.medium.center.border} - - -- 適切なサブスクリプション，リソースグループを選択し，ストレージアカウント名を入力します．ストレージアカウント名は，[規則](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/storage/common/storage-account-overview#storage-account-name)のもとで自由に設定できます． - -![](img/02_storage2.png){:.medium.center.border} - - -- `次へ`を押して詳細を設定します．特に，「詳細」や「ネットワーク接続」はセキュリティに関わる項目があるため十分に注意して設定してください． - -- 最後に`作成`を押すと数分でストレージアカウントが作成されます． - -## 手元の計算機等からのアクセス -{:#access} - -### コンテナーの作成 -> *この操作はPython等で自動化可能です。例えば”[**こちらのリンク**](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/storage/blobs/storage-quickstart-blobs-python?tabs=managed-identity%2Croles-azure-portal%2Csign-in-azure-cli&pivots=blob-storage-quickstart-scratch/)” - -ファイルシステムのディレクトリに相当する，コンテナーを作成します． - -ブラウザのAzureトップページから「ストレージアカウント」=>「上で作成したストレージアカウント」=>「概要」=> 「Blob service」へアクセスします． - -![](img/03_storage3.png){:.medium.center.border} - -`+コンテナー`からコンテナーを作成します． - -### データのアップロード/ダウンロード - -ブラウザ上で作成したコンテナーを選択し，`アップロード`からファイルをアップロード可能です．ダウンロードはファイル名の右端の`…`から可能です． - -Python等を使って，手元の計算機から直接アップロードすることも可能です．以下はPythonを用いる場合です． - -- 必要なライブラリのインストール - - `$ pip install azure-storage-blob azure-identity` - -- アクセスキーの取得 - ブラウザ上で作成したストレージアカウントへアクセスし，左端のメニューから`アクセスキー`を選択，キーをメモしておきます．アクセスキーは厳重に管理してください． - - -- Pythonによるアクセス - 取得したアクセスキーによる認証で，ローカルのファイルをアップロード可能です．以下はサンプルです． - - -``` -import os -from azure.identity import DefaultAzureCredential -from azure.storage.blob import BlobServiceClient, ContainerClient, BlobBlock, BlobClient, StandardBlobTier - -account_url = "https://.blob.core.windows.net" - -access_key = "" - -# Create the BlobServiceClient object -blob_service_client = BlobServiceClient(account_url, credential=access_key) - -def upload_blob_file(blob_service_client: BlobServiceClient, container_name: str): - container_client = blob_service_client.get_container_client(container=container_name) - filepath = "" - filename = "" - with open(file=os.path.join(filepath, filename), mode="rb") as data: - blob_client = container_client.upload_blob(name=filename, data=data, overwrite=True) -container_name = "" -upload_blob_file(blob_service_client,container_name) -``` - -- [Pythonを用いたデータのダウンロードやファイル一覧の表示，コンテナーの作成などのより高度な利用方法，Python以外の言語の利用に関してはこちらのリンク](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/storage/blobs/)を参照してください． - - -## データの共有 - -特定のファイルやコンテナーを Shared Access Signature (SAS) を用いて共有することができます。 - -1\. ブラウザ上でファイル/コンテナーの右端の`…`から`SASの作成`を選択 - -2\. 共有する期間やアクセスを許可するIPアドレス範囲、共有相手の権限を設定し、`SASトークンおよびURLを生成` - -3\. 生成されたBLOB SAS URLから共有相手もファイルにアクセスできます。 - - -## ストレージのマウント - -手元のLinux計算機へマウントすることも可能です．以下はRocky Linux 9の例です． - -#### 1. Blobfuse2のインストール - -``` - $ wget https://github.com/Azure/azure-storage-fuse/releases/download/blobfuse2-2.3.2/blobfuse2-2.3.2-Rocky-9.0.x86_64.rpm - $ sudo rpm -Uvh blobfuse2-2.3.2-Rocky-9.0.x86_64.rpm -``` - - -#### 2. 設定ファイルの編集 - -``` -$ mkdir -p ~/.blobfuse2 -$ vim ~/.blobfuse2/config.yaml -``` - -- config.yamlの記載例: - -``` -version: 2 -logging: - type: syslog - level: LOG_WARNING -components: - - libfuse - - attr_cache - - azstorage -libfuse: - mount_path: /mnt/blobfuse -azstorage: - type: block - account-name: - account-key: - container: -``` - -#### 3. マウント - -`$ sudo blobfuse2 mount /mnt/blobfuse --config-file ~/.blobfuse2/config.yaml ` - -マウントに失敗する場合、設定ファイルやストレージアカウントのネットワーク設定を確認してください。 diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/support/img/01_request1.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/support/img/01_request1.png deleted file mode 100644 index b7f79ac41a..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/support/img/01_request1.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/support/img/02_request2.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/support/img/02_request2.png deleted file mode 100644 index ea584a3052..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/support/img/02_request2.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/support/img/03_request3.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/support/img/03_request3.png deleted file mode 100644 index 0daa20cf5e..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/support/img/03_request3.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/support/img/04_request4.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/support/img/04_request4.png deleted file mode 100644 index a8e5dbe699..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/support/img/04_request4.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/support/img/05_request5.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/support/img/05_request5.png deleted file mode 100644 index 4e075e25e6..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/support/img/05_request5.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/support/img/06_request6.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/support/img/06_request6.png deleted file mode 100644 index e132a70812..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/support/img/06_request6.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/support/img/07_request7.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/support/img/07_request7.png deleted file mode 100644 index a2d8613a13..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/support/img/07_request7.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/support/img/08_request8.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/support/img/08_request8.png deleted file mode 100644 index b2c14ea949..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/support/img/08_request8.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/support/index.mdx b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/support/index.mdx deleted file mode 100644 index 06e4c6618b..0000000000 --- a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/support/index.mdx +++ /dev/null @@ -1,78 +0,0 @@ ---- -title: "UTokyo Azure サポートリクエスト" ---- - -## 概要 -{:#about} - -Microsoft Azure の各サービスに関する詳細は Azure のサポートリクエストを活用してください．Microsoft の担当者に対応いただけます． - -## １．サービスを選択する -{:#select_service} - -- Azureサービスの一覧の中から`ヘルプとサポート`を選択します． - - 一覧に無い場合，画面上部にある検索欄から検索するか，一覧の右にある`その他のサービス`を選択，現れたページの左側リストから`全般`を選択すると，右側に表示されるメイン画面の**Help and support**の中にあります． - -![](img/01_request1.png){:.medium.center.border} - -- ヘルプとサポートのメインページが表示されたら，`サポートリクエストの作成`をクリックします． - -![](img/02_request2.png){:.medium.center.border} - -## ２．問い合わせ内容を入力する -{:#request} - -Azureのサポートは，入力された問い合わせから内容を切り分け，サポートリソースから該当すると思われるドキュメントやヘルプサイトをまず提案します．いずれの対応でも解決しなかった場合に最終的にリクエストを作成しMicrosoftの担当者に問い合わせます． - -- テキストボックスに問い合わせ内容の簡単な説明を入力してください．どのサービスを使って，どの段階で何が起きたかをなるべく簡潔に入力の上，`移動`ボタンをクリックしてください． - -- 入力内容から類推されるサービス名がサジェストされるので，該当するサービスを選択してください． - -![](img/03_request3.png){:.medium.center.border} - -- 問い合わせる事象が発生した`Subscription`及び`Resource`を選択してください．リソースを作成する前に発生した問題の場合は，`全般的な質問`を選択してください． - -![](img/04_request4.png){:.medium.center.border} - -- `Next`をクリックするとサポートリソースが表示されるので，これらを検索して問題が解決するかどうか確認してください． -- 解決しなかった場合は`サポートに問い合わせる`のタブをクリックし，下部にある`サポートリクエストの作成`をクリックしてください． - -![](img/05_request5.png){:.medium.center.border} - -## ３．サポートリクエストを作成する - -サポートリソースの検索で解決しなかった場合は，サポートリクエストを作成してMicrosoftに問い合わせます． - -### 問題の説明 -- 前項までの入力から，ある程度自動入力されます．必須項目で足りてない項目は入力または選択してください． - -![](img/06_request6.png){:.medium.center.border} - -### 推奨される解決策 -- ヘルプシステム側から解決の提案がある場合はここで表示されます．解決しなかった場合は戻って先に進んでください． - -### 追加の詳細 - -問い合わせ内容の詳細を入力してください． - -- **問題が発生したのはいつですか**：ある程度発生時期がわかる場合は入力してください．不明な場合は`不明，現在の時刻を使用する`にチェックを入れてください． -- **説明**：問い合わせ内容の詳細を入力してください． -- **ファイルのアップロード**：状況を補足できる画像（ハードコピー等）やファイル等がありましたら添付してください． -- **高度な診断情報**：Microsoftの担当者にご自身の環境への特権アクセスを許可する場合は`はい`を選択してください．より解決しやすくなります． -- **重要度**：Microsoftの担当者へこの問い合わせの重要度を通知します．サブスクリプションのレベルによって選択できる重要度に制限があります．不明点の質問など通常の問い合わせは`C`を，障害等で緊急度が高い場合は`B`を選択してください． -- **ご希望の連絡方法**：通常は`メール`を選択し，障害で対応を急ぎたい場合等は`電話`を選択ください． -- **サポート言語**：問い合わせのやり取りに希望する言語を選択してください． - -その他の項目は正しいことを確認ください． - -![](img/07_request7.png){:.medium.center.border} - -リクエスト作成が完了し`作成`をクリックすると完了します． - -## ４．リクエストの管理 - -作成後のリクエストの管理は**ヘルプとサポート**のトップページにこれまでに作成したリクエストの一覧が並びますので，管理したいリクエストをクリックすると，進行状況を確認できます． - -![](img/08_request8.png){:.medium.center.border} - -> **状態**が`オープン`である間は，問い合わせ者またはMicrosoftのいずれかでまだ未解決事項がある状態です．問題が解決しましたら`クローズ`になりますが，このステータスはMicrosoft側で操作するため，ご自身の認識と合ってない場合は担当者に確認ください． diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/01_login.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/01_login.png deleted file mode 100644 index 3352da0a28..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/01_login.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/02_selectvm.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/02_selectvm.png deleted file mode 100644 index 3273378d2c..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/02_selectvm.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/03_start.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/03_start.png deleted file mode 100644 index 177865331b..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/03_start.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/04_base1.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/04_base1.png deleted file mode 100644 index ef06a957dd..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/04_base1.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/05_base2.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/05_base2.png deleted file mode 100644 index eb3b153824..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/05_base2.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/06_osdisk.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/06_osdisk.png deleted file mode 100644 index ba21a931cb..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/06_osdisk.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/07_confirm1.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/07_confirm1.png deleted file mode 100644 index c85b43421a..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/07_confirm1.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/08_sshkey.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/08_sshkey.png deleted file mode 100644 index ee9da4979d..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/08_sshkey.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/09_complete.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/09_complete.png deleted file mode 100644 index 65b82710b7..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/09_complete.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/10_vm.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/10_vm.png deleted file mode 100644 index 29a54738d7..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/10_vm.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/11_ipaddress.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/11_ipaddress.png deleted file mode 100644 index a24f5bff58..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/11_ipaddress.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/12_sshlogin.png b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/12_sshlogin.png deleted file mode 100644 index 9ee8dcc6c9..0000000000 Binary files a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/img/12_sshlogin.png and /dev/null differ diff --git a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/index.mdx b/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/index.mdx deleted file mode 100644 index c3d08dd6c1..0000000000 --- a/src/pages/research_computing/utokyo_azure/virtualmachine/index.mdx +++ /dev/null @@ -1,143 +0,0 @@ ---- -title: "Virtual Machines : UTokyo Azure 利用例" ---- - -import HelpItem from "@components/utils/HelpItem.astro"; - -## 概要 -{:#about} - -本サービスで多く利用されると思われる，仮想マシン（Azure のサービス名はVirtual Machines）の作成を最低限の構成で行う一例です． - -## １．サービスを選択する -{:#select_service} - -- 事前に以下サイトよりサブスクリプションを申請してください． - - [UTokyo Azure新規利用申請ページ](https://utokyo-azure-web.japaneast.cloudapp.azure.com/) ※UTokyo Account 所持者のみアクセス可 - -- [Azure portal](https://portal.azure.com/)に[UTokyo Account](/utokyo_account)でログインし、リソースの欄に申請したサブスクリプションがあることを確認してください．（表示されるようになるまで時間がかかります） - -![](img/01_login.png){:.medium.center.border} - -- Azureサービスの一覧の中から`Virtual Machines`を選択します． - - 一覧に無い場合、画面上部にある検索欄で検索するか，一覧の右にある`その他のサービス`を選択、左側にあるリストから`コンピューティング`を選択すると，右側に表示されるメイン画面の`Infrastructure as a Service(IaaS)`の中にあります． - -![](img/02_selectvm.png){:.medium.center.border} - -- Virtual Machines のメインページが表示されたら，`＋作成`をクリックします． - -![](img/03_start.png){:.medium.center.border} - -- どの方法で仮想マシンを作成するかの選択肢が出てきますが，以下`Azure仮想マシン`を選択したものとしています． - -## ２．仮想マシンを構成する -{:#vmconfig} - -> **補足**：説明のない項目は，基本的に初期設定のままで構成することを前提としています． - -### 基本パート -{:#base} - -#### プロジェクトの詳細 - -- **サブスクリプション**：事前に申請したサブスクリプションがすでに設定されていますので、通常はそのままで問題ありません．設定が無い場合はサブスクリプションが作成完了しているかどうか確認ください． -- **[リソースグループ](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/azure-resource-manager/management/manage-resource-groups-portal)**：ここでは新規に`resource_group`というリソースグループ名で作成し，以下に作成される各リソースをまとめます．まとめられたリソースは，権限の継承や削除などを一括で対応することが可能となります． - -![](img/04_base1.png){:.medium.center.border} - -#### インスタンスの詳細 - -- **仮想マシン名**：仮想マシンをAzure Portal 内で管理する際の名称です．わかりやすい名称を入力してくだささい．ここでは`testmachine`と入力しています． -- **リージョン**：仮想マシンをどの地域（リージョン）にあるデータセンターにデプロイするかを指定します．使いたい機能が特定の国のリージョンにしかない場合は，その国のリージョンを選択ください．パブリッククラウド上での情報管理に不安がある場合は日本国内（`Japan East` か`Japan West`）のリージョンを選択することも可能です． -- **可用性オプション**：特段の必要が無ければ`インフラストラクチャ冗長は必要ありません`を選択してください． -- **イメージ**：利用したいＯＳを選択してください．ここでは`ubuntu`を選択しています． -- **サイズ**：CPUコア数やメモリ量などの組み合わせを選択してください．右側にある金額は，それを選択した際にかかると予想される費用試算（月額）です．その他の選択や利用状況により増減するので、ご参考程度にお考え下さい． - -![](img/05_base2.png){:.medium.center.border} - -#### 管理者アカウント - -初期設定のままで構いません．**認証の種類**が`SSH公開キー`になっていない場合は選択してください．安易なパスワードを設定するとすぐに侵入されます。そのような事件が後を絶ちませんので「パスワード」は選択しないで下さい。 - - すでにお使いのSSH公開鍵を使いたい場合 - **SSH 公開キーのソース**を`既存の公開キーを使用`に切り替え，**SSH公開キー**欄に，使いたい公開キーをコピー＆ペーストしてください． - - -#### 受信ポートの規則 - -初期設定のままで構いません．既にご希望がある場合は設定を変更してください． - -### ディスクパート -{:#disk} - -#### VMディスクの暗号化 - -初期設定のままで構いません．既にご希望がある場合は設定を変更してください． - -#### OSディスク - -- **OSディスクサイズ**：いくつかのサイズから選択できますので，必要な容量を選択ください． -- **OSディスクの種類**：初期選択の`Premium SSD`は Standard HDD の約３～５倍，`Standard SSD`は約２倍の費用がかかるので．ディスクに高性能を求める構成でなければ`Satndard HDD`をご選択ください． - -![](img/06_osdisk.png){:.medium.center.border} - -### ネットワークパート -{:#network} - -初期設定のままで構いません．既にご希望がある場合は設定を変更してください． - -### 管理パート -{:#management} - -初期設定のままで構いません．既にご希望がある場合は設定を変更してください． - -### 監視パート -{:#monitoring} - -初期設定のままで構いません．既にご希望がある場合は設定を変更してください． - -### 詳細パート -{:#addconfig} - -初期設定のままで構いません．既にご希望がある場合は設定を変更してください． - -### タグパート -{:#tag} - -初期設定のままで構いません．既にご希望がある場合は設定を変更してください． - -### 確認及び作成パート -{:#execute} - -構成内容の検証結果，１時間ごとの予想費用，使用条件及びここまで設定してきた内容の詳細の確認の画面が表示されるので，問題が無ければ画面左下の`確認及び作成`ボタンをクリックしてください． - -![](img/07_confirm1.png){:.medium.center.border} - -## ３．仮想マシンを作成する -{:#vmmake} - -`確認及び作成`をクリックするとVM作成が実行されます． - -**（仕様問い合わせ中）** - -> - `優先する電話番号`欄に電話番号が自動入力されている場合，ご自身の番号であるかどうかご確認ください．ご自身の番号ではない，あるいは電話番号を入力したくない場合は削除してください． - -- SSH鍵の新規作成を選択した場合，SSH鍵ペアの秘密鍵をダウンロードするかどうかの選択が表示されるので，ダウンロードしてください．リモートから初期アクセスする際にこの秘密鍵を使ってログインします．作成した仮想マシンにログインするリモート端末の適切な場所に，秘密鍵を事前に配置してください． - -![](img/08_sshkey.png){:.medium.center.border} - -デプロイが完了しましたと表示されたら作成終了です． - -![](img/09_complete.png){:.medium.center.border} - -## ４．仮想マシンにログインする - -`リソースに移動`または仮想マシンリソース名のリンクをクリックすると，割り当てられたグローバルIPアドレスが画面右側に表示されていますので，そのIPアドレスに対してご自身の端末からSSHログインを行いログインできたら完了です． - -![](img/11_ipaddress.png){:.medium.center.border} - - - `ssh -i [ダウンロードした秘密鍵] azureuser@[IPアドレス]` - -![](img/12_sshlogin.png){:.small.center.border} - -ログイン成功後は必要に応じて，作業用アカウントの作成や /etc/sudoers の編集などを行ってください．