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GitHub Codespaces Semantic Kernel v1.0.1 handson

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はじめに

この記事はGitHub CodespacesでSemantic Kernel v1.0.1をハンズオンしてみる記事です。

Semantic Kernelとは

ざっくりとした解説

簡単に説明すると

  • Microsoft公式が出しているSDK
  • OpenAIを操作するSDK

動作確認に利用した環境

ローカルで動かす場合の参考にしてください。

  • Macbook Air Apple Sillicon M2
    • Sonoma14.0
  • VSCode Version
    • 1.85.1
  • dotNET
    • 8.0.100
  • mono --version
    • Mono JIT compiler version 6.12.0.182 (tarball Mon Jan 16 21:39:07 UTC 2023)

今回はGitHubが提供する環境、GitHub Codespacesで実行します。

  • GitHub Codespaces
    • apt --version
      • apt 2.0.10 (amd64)

事前準備

まずはGitHub Codespacesで環境を作ります。
リポジトリを元に環境を構築します。

※Codespacesのコンフィグを作っても良いですが、今回は学習のためにコマンドをひとつずつ入力してきます。

リポジトリを開いて、Codeをクリックします。

Create Codespaces mainをクリックします。
github_1.png

画面が開いたらターミナルでコマンドを実行していきます。

まずは実行環境をチェックします。

uname -a

実行結果

Linux codespaces-858437 6.2.0-1018-azure #18~22.04.1-Ubuntu SMP Tue Nov 21 19:25:02 UTC 2023 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux

次に.NET Coreのバージョンを確認します。

dotnet --version

実行結果

8.0.100

上記の環境でAzure CLIとPowershell、nugetをインストールしていきます。

Azure CLIをインストール

リンクを参考にセットアップをします。

Azure CLIをインストールします。

curl -sL https://aka.ms/InstallAzureCLIDeb | sudo bash

バージョンを確認します。

az version

実行結果

{
  "azure-cli": "2.55.0",
  "azure-cli-core": "2.55.0",
  "azure-cli-telemetry": "1.1.0",
  "extensions": {}
}

Powershellのインストール

###################################
# Prerequisites

export VERSION_ID=22.04

# Update the list of packages
sudo apt-get update

# Install pre-requisite packages.
sudo apt-get install -y wget apt-transport-https software-properties-common

# Get the version of Ubuntu
source /etc/os-release

# Download the Microsoft repository keys
wget -q https://packages.microsoft.com/config/ubuntu/$VERSION_ID/packages-microsoft-prod.deb

# Register the Microsoft repository keys
sudo dpkg -i packages-microsoft-prod.deb

# Delete the the Microsoft repository keys file
rm packages-microsoft-prod.deb

# Update the list of packages after we added packages.microsoft.com
sudo apt-get update

###################################
# Install PowerShell
sudo apt-get install -y powershell

バージョンを確認します。

pwsh --version

実行結果

PowerShell 7.4.0

パッケージのインストール

リンクを参考にnugetをインストールします。

下記のコマンドを実行してパッケージをインストールします。

dotnet add package Azure.Identity
dotnet add package Microsoft.SemanticKernel

インストールがうまくいかない場合は一度dotnet runを実行してみてください。

Azure認証

Azureの認証を実行します。

az login --use-device-code

上記のコマンドを実行すると以下のように表示されます。

To sign in, use a web browser to open the page https://microsoft.com/devicelogin and enter the code {code} to authenticate.

※：{code}は実行するたびに変わります。
認証を行うためにブラウザで以下のURLにアクセスします。

デバイス認証のURL

出力されるjsonから有効なサブスクリプションのidを取り出します。

  {
    "cloudName": "AzureCloud",
    "homeTenantId": "",
    "id": "",
    "isDefault": true,
    "managedByTenants": [],
    "name": "Pay-As-You-Go",
    "state": "Enabled",
    "tenantId": "",
    "user": {
      "name": "",
      "type": "user"
    }

以下のコマンドを修正して実行します。

az account set --subscription {subscription_id}

Azure AI Studioでモデルのデプロイ

ここでAzure PortalでSemantic Kernelで使うモデルをデプロイします。

Azure OpenAIを開く

開いたらさっそく、作成をクリックします。
画面が表示されましたら、以下のように入力します。
Azure1.png

以下のようにチェックします。
Azure2.png

次へをクリックします。
Azure3.png

作成をクリックします。
Azure4.png

デプロイが完了したら、リソースに移動をクリックします。
Azure5.png

ロールの付与

Semantic Kernelを利用するためには以下のロールが必要です。

  • Cognitive Services OpenAI User

※なお、Cognitive Servicesは名称変更に伴い、ロール名が変わる可能性があります。

ロールの追加方法は以下の記事を参考にしてください。

ロールの追加方法

Azure OpenAI Studioの操作

モデルを作成するためにAzure OpenAI Studioに移動します。以下、赤枠の表示をクリックします。

Azure7.png

モデルの設定

左側のメニューからデプロイをクリックします。
Azure8.png

新しいデプロイの作成をクリックします。
Azure9.png

以下のように入力して作成をクリックします。

モデル：gpt-35-turbo
デプロイ名:gpt-35-turbo

Azure10.png

エンドポイントの確認

Azure OpenAIを開きます。

作成したドメイン名をクリックします。
Azure11.png

リンクをクリックします。

Azure12.png

エンドポイントが表示されます。

なお、エンドポイントは以下の形式です。

https://{作成したドメイン名}.openai.azure.com/

GitHub CodespacesでSemantic Kernelを動かす

ソースコードを修正する

GitHub Codespacesでソースコードを修正します。
10行目にある{test_endpoint}を先ほど確認したエンドポイントに変更します。

builder.AddAzureOpenAIChatCompletion(
        deploymentName: "gpt-35-turbo",
        modelId: "gpt-35-turbo",
        endpoint: "https://{作成したドメイン名}.openai.azure.com/",
        credentials: new DefaultAzureCredential()
);

実行する

以下のコマンドを実行します。

dotnet run

実行結果

Azure13.png

片付け

  • デプロイされたモデルを削除
  • ドメインを削除
  • GitHub Codespacesの環境を削除

デプロイされたモデルを削除

Azure AI Studioに移動します。

デプロイをクリックします。
Azure8.png

削除するモデルを選択します。
Azure14.png

デプロイの削除をクリックします。
Azure15.png

確認ダイアログが表示されるのではいをクリックします。

ドメインを削除

Azure OpenAIを開く

作成したドメイン名を選択します。
Azure16.png

削除をクリックします。案内に従って削除します。

GitHub Codespacesの環境を削除

作成したGitHub Codespacesのリストを開きます。

3点リーダーをクリックします。
codespaces_1.png

DELETEをクリックします。
codespaces_2.png

確認画面を表示されるのでDELETEをクリックします。

以下のページに戻ってスペースがないことを確認します。
GitHub Codespaces

これでハンズオンは終了です。

まとめ

最初は難しく感じましたが、Azure OpenAI StudioがわかりやすいUIなので、簡単にモデルを作成することができました。
また、GitHubCodespacesを使うことで端末に依存することなく環境構築が完了し、簡単にSemantic Kernelを利用できました。

おわり

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