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部署基礎架構

主要適用對象

本頁主要供管理員部署路徑使用。 如果環境已經有人幫你準備好，請直接改看 參與者執行與驗證。

這一頁的主線只有三件事：登入正確租用戶、執行 azd up、確認骨幹資源都有建立成功。

超速部署

az login --tenant <TENANT_ID> --use-device-code
az account set --subscription <SUBSCRIPTION_ID>
azd auth login --tenant-id <TENANT_ID> --use-device-code
azd up

如果你只想先把環境建起來，先跑上面三行就夠了。

主線步驟

1. 開啟專案

建議優先使用 Codespaces；若你偏好本機，再使用 VS Code Dev Container。

如果你已經在課程提供的環境或現成鏡像中操作，只要切到專案根目錄即可。

2. 登入 Azure

az login --tenant <TENANT_ID> --use-device-code
az account set --subscription <SUBSCRIPTION_ID>
azd auth login --tenant-id <TENANT_ID> --use-device-code

如果你還沒拿到 TENANT_ID，可參考官方說明：

部署權限

這份模板在部署時會建立 Azure RBAC 角色指派，所以部署身分不能只有資源建立權限。

實務上請使用下列其中一種權限模型：

  • Owner
  • Contributor + User Access Administrator
  • Contributor + Role Based Access Control Administrator

3. 執行 azd up

azd up

如果你還沒拿到 SUBSCRIPTION_ID，可參考：

azd 會沿用目前 Azure CLI 的 subscription，所以要先用 az account set --subscription <SUBSCRIPTION_ID> 切到正確訂用帳戶，再執行 azd up。

第一次部署建議值：

  • Environment name：fdry-payton-1
  • Azure location：eastus2
  • AI deployment location：eastus2
  • Resource Group：Create new

Environment name 會對應到模板參數 environmentName，長度必須介於 3 到 20 個字元之間。

4. 驗證部署

到 Azure Portal 檢查資源群組至少有下面這些骨幹資源：

  • Microsoft Foundry
  • Foundry project
  • Azure AI Search
  • Storage Account
  • Application Insights
  • Log Analytics workspace
  • Playwright Workspace（若 AZURE_DEPLOY_BROWSER_AUTOMATION=true 且 quota 允許）
  • 多個 scenario 對應的 Blob containers

chat、embedding 與其他選配模型會掛在 Microsoft Foundry 底下，不一定會以獨立頂層資源顯示。

部署後你通常要接著做什麼

部署完成後，Azure 端點會自動寫入 .azure/<env>/.env，腳本會自行載入。

如果你接下來要把共享環境一次準備好，請改跑：

python scripts/admin_prepare_shared_demo.py

這個共享 wrapper 預設只準備 Foundry 主線，不會建立資料附錄的 Fabric 物件；若你需要附錄資料路徑，請改用 python scripts/admin_prepare_shared_demo.py --with-fabric。

如果你還要整理給下一位使用者的資料平面權限，請改看 管理員部署。

其他常見情境

如果部署途中看到 AADSTS50076 或 reauthentication required，通常表示這次操作被要求補做 MFA。這時直接重新登入即可：

azd auth logout
azd auth login --tenant-id <TENANT_ID> --use-device-code

如果看到 RequestDisallowedByAzure，通常更接近 Azure Policy、deny assignment 或組織治理限制，而不是單純登入過期。

如果看到 environmentName 太長，請改成 20 個字元以內的短名稱，例如 fdry-payton-1。

想避免每次重選 subscription / location

你可以先建立 azd 環境：

az account set --subscription <SUBSCRIPTION_ID>
azd env new <environment-name>
azd env set AZURE_LOCATION <AZURE_LOCATION>
azd up --environment <environment-name>

第一次成功部署後，azd 會把 AZURE_SUBSCRIPTION_ID 和 AZURE_TENANT_ID 寫進 .azure/<env>/.env。

azd up 會額外嘗試部署的選配模型

azd up 除了主流程需要的 chat / embedding 模型，也會 best-effort 嘗試建立一組額外模型供手動 demo 使用。

這些部署失敗時，azd up 仍會完成；失敗狀態只會被記錄在 .azure/<env>/.env。

其中包含：

  • gpt-image-1.5
  • gpt-5-nano
  • gpt-4.1-nano
  • gpt-4o-mini
  • o3-mini
  • gpt-5.3-chat
  • gpt-5-pro
  • gpt-5-codex
  • gpt-5.1-codex
  • gpt-5.1-codex-mini
  • gpt-5
  • gpt-5.1
  • gpt-5-mini
  • gpt-5.4-nano
  • gpt-5.4-mini
選配資源與補充

Browser Automation

azd up 會用 best-effort 方式嘗試建立 Playwright Workspace。 如果 subscription 已達到該區域的 workspace 數量上限，主流程仍會完成， 並把狀態寫進 .azure/<env>/.env 的 AZURE_PLAYWRIGHT_STATUS。

如果你這次不需要 10_demo_browser_automation.py，可在部署前先設定：

azd env set AZURE_DEPLOY_BROWSER_AUTOMATION false

之後再執行：

azd up --environment <environment-name>

Retail scenario 的 Blob 上傳需求

data/retail_launch_incident/prepare_search_and_blob_assets.py 會直接呼叫 Blob data plane，因此 storage account 需要保留 Public network access = Enabled，並以 Microsoft Entra ID 授權。

Scenario containers 與 admin preload

新版部署會預先建立每個 scenario 對應的 Blob container。Azure 資源部署完成後，再手動執行 python scripts/admin_prepare_shared_demo.py 即可把預設 demo 環境補齊。

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