正解: (1) フォームと JSON ファイルを blob1 にアップロード → (2) blob1 用の SAS URL を作成 → (3) Build model REST API を呼び出す → (4) Get model REST API を呼び出してモデル ID を取得。
解説: Document Intelligence のカスタム モデルは、トレーニング データを Blob Storage コンテナーに配置し、コンテナーへの SAS URL を Build model API (POST /documentModels:build) に渡して非同期トレーニングを開始します。Build 要求のレスポンス ヘッダー (Operation-Location) を Get model API でポーリングしてトレーニング状態とモデル ID を取得します。Azure Files (share1) はトレーニング ソースとしてサポートされておらず、ストレージ アカウントの共有キー単独でもアクセスできず SAS が必要です。Get info は対象モデルではなくリソース全体の情報取得用なので本フローでは使いません。
各選択肢の検討- blob1 へアップロード → SAS URL → Build model → Get model — 公式手順どおりで、最後の Get model でモデル ID を取得できます。
- アクセス キー取得 → share1 へアップロード → Build → Get info — Azure Files はトレーニング ソース非対応、アクセス キーでなく SAS が必要、Get info もモデル ID 取得用途ではありません。
- share1 アップロード → SAS → Build → Get info — Azure Files 非対応のため誤りです。
- blob1 アップロード → アクセス キー取得 → Get info → Build — トレーニング前に Get info を呼ぶフローは不要、SAS でなくアクセス キーも誤り。
- SAS 作成 → share1 アップロード → Build → Get model — share1 を使う時点で誤りです。
参考: Microsoft Learnカスタム モデルを構築するトレーニング データ用の SAS トークンを作成する