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モデルプロバイダーサービスの作成および管理

備考

ベータ版

この機能はベータ版です。アカウント管理者は、アカウントコンソールの [プレビュー] ページからこの機能へのアクセスを管理できます。Databricks のプレビューを管理するを参照してください。

このページでは、モデルプロバイダーサービスを作成し、アクセス権を付与し、Unity AI Gateway機能を構成し、削除する方法について説明します。

要件

  • お客様のアカウントでUnity AI Gatewayのプレビュー版が有効になりました。Databricksのプレビューを管理するを参照してください。
  • CREATE SERVICE モデルプロバイダーサービスを作成するスキーマ上、そのカタログとスキーマに対するUSE CATALOGUSE SCHEMAの権限。
  • CREATE CONNECTION 同じスキーマで。インライン資格情報を使用してモデルプロバイダーサービスを作成すると、それらはUnity Catalog接続に保存され、この権限が必要になります。
  • 登録する外部プロバイダーの認証情報(例:OpenAI API キーまたはAWSアクセスキーペア)。

モデルプロバイダーサービスを作成する

モデルプロバイダーサービスとモデルサービスは、Unity Catalog スキーマ内で単一の名前空間を共有します。スキーマ内のモデルサービスがすでに使用している名前をモデルプロバイダーサービスに使用することはできません。その逆も同様です。

UIを使用してください

  1. 以下のいずれかを実行します。

    • ワークスペースのサイドバーで AI Gateway をクリックし、次に プロバイダー tabを開き、 作成 をクリックします。
    • Catalog Explorerで、モデルプロバイダーサービスを作成したいスキーマに移動し、次に 作成 > サービス > モデルプロバイダーサービス をクリックします。
  2. モデルプロバイダーサービスの名前を入力し、作成するカタログとスキーマを選択します。Catalog Explorerから起動すると、Catalog Explorerがカタログとスキーマを事前に設定します。

  3. プロバイダータイプを選択し、プロバイダーの接続の詳細と資格情報を入力します。

  4. 作成 をクリックします。Databricksは資格情報を暗号化して保存します。この時点以降はUIに表示しません。

REST APIを使用します

モデルプロバイダーサービスのエンドポイントへの POST を使用して、モデルプロバイダーサービスを作成します。parent クエリパラメーターはスキーマリソース名であり、model_provider_service_id はリーフ名です。認証情報を plaintext としてインラインで提供します。Databricks はそれを暗号化し、読み取り時に返しません。

次の例では、インラインAPIキーを使用してOpenAIプロバイダーを登録します。

Bash
curl https://<workspace-url>/api/2.1/unity-catalog/model-provider-services \
-X POST \
-H "Authorization: Bearer $DATABRICKS_TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-G \
--data-urlencode "parent=schemas/main.default" \
--data-urlencode "model_provider_service_id=openai_prod" \
--data '{
"config": {
"provider_type": "EXTERNAL_MODEL_PROVIDER_TYPE_OPENAI",
"openai": { "direct": { "api_key": { "plaintext": "sk-..." } } },
"targets": [
{
"model": "gpt-5.5",
"native_api_types": ["openai/v1/chat/completions", "openai/v1/responses"]
}
]
},
"comment": "Production OpenAI provider"
}'

targets モデルプロバイダーサービスがルーティングできる特定のモデルを、それぞれがサポートするプロバイダー固有の API タイプとともに一覧表示します。代わりに、プロバイダーが提供する任意のモデルを許可するには、allow_all_targetstrue に設定し、targets を省略してください。

注記

targets allow_all_targetsと、サポートされているAPIsへのリクエストのみに制限します。これらは、forward_unmanaged_pathsが有効になっている場合、プロバイダーにそのまま転送される他のAPIsには適用されません。

他のプロバイダーは config 内に別のブロックを設定し、一致する provider_type を使用します。例えば、Microsoft Entra ID Databricks サービスプリンシパルで認証する Azure OpenAI プロバイダー:

Bash
curl https://<workspace-url>/api/2.1/unity-catalog/model-provider-services \
-X POST \
-H "Authorization: Bearer $DATABRICKS_TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-G \
--data-urlencode "parent=schemas/main.default" \
--data-urlencode "model_provider_service_id=azure_openai_prod" \
--data '{
"config": {
"provider_type": "EXTERNAL_MODEL_PROVIDER_TYPE_AZURE_OPENAI",
"azure_openai": {
"direct": {
"base_url": "https://myresource.openai.azure.com",
"tenant_id": "<tenant-id>",
"client_id": "<client-id>",
"client_secret": { "plaintext": "<client-secret>" }
}
},
"targets": [
{
"model": "gpt-5.5",
"native_api_types": ["openai/v1/chat/completions", "openai/v1/responses"]
}
]
},
"comment": "Azure OpenAI provider (Entra ID)"
}'

プロバイダーとその認証方法の完全なリストについては、Unity Catalog のモデルプロバイダーサービスをご覧ください。

アクセス権を付与

EXECUTE を付与することにより、ユーザーまたはグループがモデルプロバイダーサービスをクエリできるようになります。プリンシパルには、カタログとスキーマに対して USE CATALOGUSE SCHEMA も必要です。

SQL
GRANT USE CATALOG ON CATALOG main TO ai_team;
GRANT USE SCHEMA ON SCHEMA main.default TO ai_team;
GRANT EXECUTE ON MODEL PROVIDER SERVICE main.default.openai_prod TO ai_team;

アクセス管理の詳細については、モデルプロバイダーサービスへのアクセスを検出して管理するをご覧ください。

機能の構成

モデルプロバイダーサービスは Unity AI Gateway を介してルーティングされるため、他の Unity AI Gateway トラフィックで利用するものと同じガバナンスと可観測性機能をご利用ください。

モデルプロバイダーサービスの削除

UIから、またはリソース名に対するDELETEリクエストを使用して、モデルプロバイダーサービスを削除します。モデルプロバイダーサービスを削除すると、保存されている認証情報が削除されます。

Bash
curl https://<workspace-url>/api/2.1/unity-catalog/model-provider-services/main.default.openai_prod \
-X DELETE \
-H "Authorization: Bearer $DATABRICKS_TOKEN"

次のステップ