Využívání bezserverových rozhraní API z jiného projektu nebo centra Azure AI Foundry

2025-06-25

V tomto článku se dozvíte, jak nakonfigurovat existující bezserverová rozhraní API v jiném projektu nebo centru, než je rozhraní API použité k vytvoření nasazení.

Důležité

Modely, které jsou ve verzi Preview, jsou na kartách modelu v katalogu modelů označené jako náhled .

Některé modely v katalogu modelů je možné nasadit jako bezserverová rozhraní API. Tento druh nasazení poskytuje způsob, jak využívat modely jako rozhraní API bez jejich hostování ve vašem předplatném a současně udržovat podnikové zabezpečení a dodržování předpisů, které organizace potřebují. Tato možnost nasazení nevyžaduje kvótu z vašeho předplatného.

Potřeba využívat koncový bod bezserverových rozhraní API v jiném projektu nebo centru, než který byl použit k vytvoření nasazení, může nastat v situacích, jako jsou tyto:

Chcete centralizovat nasazení v daném projektu nebo centru a využívat je z různých projektů nebo center ve vaší organizaci.
Model musíte nasadit v centru v konkrétní oblasti Azure, kde je k dispozici bezserverové nasazení pro daný model. Musíte ho ale využívat z jiné oblasti, kde není pro konkrétní modely dostupné bezserverové nasazení.

Požadavky

Předplatné Azure s platným způsobem platby. Bezplatná nebo zkušební předplatná Azure nebudou fungovat. Pokud nemáte předplatné Azure, vytvořte si placený účet Azure, abyste mohli začít.
Centrum Azure AI Foundry, pokud používáte projekt založený na centru. Projekt Foundry nepoužívá centrum. Další informace naleznete v tématu Typy projektů.
Pokud ho nemáte, vytvořte projekt založený na centru.
Model nasazený do bezserverových rozhraní API Tento článek předpokládá, že jste dříve nasadili model Meta-Llama-3-8B-Instruct . Informace o nasazení tohoto modelu jako bezserverového rozhraní API najdete v tématu Nasazení modelů jako bezserverových rozhraní API.
Abyste mohli pracovat s Azure AI Foundry, musíte nainstalovat následující software:
K navigaci v Azure AI Foundry můžete použít libovolný kompatibilní webový prohlížeč.
Azure CLI a rozšíření ML pro Azure Machine Learning.
```
az extension add -n ml
```
Pokud už rozšíření máte nainstalované, ujistěte se, že je nainstalovaná nejnovější verze.
```
az extension update -n ml
```
Jakmile je rozšíření nainstalované, nakonfigurujte ho:
```
az account set --subscription <subscription>
az configure --defaults workspace=<project-name> group=<resource-group> location=<location>
```
Nainstalujte sadu Azure Machine Learning SDK pro Python.
```
pip install -U azure-ai-ml
```
Po instalaci naimportujte potřebné obory názvů:
```
from azure.ai.ml import MLClient
from azure.identity import InteractiveBrowserCredential
from azure.ai.ml.entities import ServerlessEndpoint, ServerlessConnection
```

Vytvoření připojení koncového bodu rozhraní API bez serveru

Pokud chcete vytvořit připojení, postupujte takto:

Připojte se k projektu nebo centru, kde je koncový bod nasazen:
Návod

Vzhledem k tomu, že levé podokno můžete přizpůsobit na portálu Azure AI Foundry, můžou se zobrazit jiné položky, než je znázorněno v těchto krocích. Pokud nevidíte, co hledáte, vyberte v dolní části levého podokna možnost ... Další.

Přejděte do Azure AI Foundry a přejděte do projektu, kde je nasazený koncový bod, ke kterému se chcete připojit.
Nakonfigurujte rozhraní příkazového řádku tak, aby odkazovali na projekt:
```
az account set --subscription <subscription>
az configure --defaults workspace=<project-name> group=<resource-group> location=<location>
```
Vytvořte klienta připojeného k projektu:
```
client = MLClient(
    credential=InteractiveBrowserCredential(tenant_id="<tenant-id>"),
    subscription_id="<subscription-id>",
    resource_group_name="<resource-group>",
    workspace_name="<project-name>",
)
```
Získejte adresu URL a přihlašovací údaje koncového bodu pro koncový bod, ke kterému se chcete připojit. V tomto příkladu získáte podrobnosti koncového bodu se jménem meta-llama3-8b-qwerty.
1. Na levém bočním panelu projektu na portálu Azure AI Foundry přejděte na Moje prostředky>Modely + koncové body a zobrazte seznam nasazení v projektu.
2. Vyberte nasazení, ke kterému se chcete připojit.
3. Zkopírujte hodnoty pro cílový identifikátor URI a klíč.
```
az ml serverless-endpoint get-credentials -n meta-llama3-8b-qwerty
```
```
endpoint_name = "meta-llama3-8b-qwerty"
endpoint_keys = client.serverless_endpoints.get_keys(endpoint_name)
print(endpoint_keys.primary_key)
print(endpoint_keys.secondary_key)
```

Teď se připojte k projektu nebo centru , kde chcete vytvořit připojení:

Přejděte do projektu, do kterého je potřeba vytvořit připojení.

Nakonfigurujte rozhraní příkazového řádku tak, aby odkazovali na projekt:

az account set --subscription <subscription>
az configure --defaults workspace=<project-name> group=<resource-group> location=<location>

Vytvořte klienta připojeného k projektu:

client = MLClient(
    credential=InteractiveBrowserCredential(tenant_id="<tenant-id>"),
    subscription_id="<subscription-id>",
    resource_group_name="<resource-group>",
    workspace_name="<project-name>",
)

Vytvořte připojení v projektu:
1. V projektu na portálu Azure AI Foundry přejděte do dolní části levého bočního panelu a vyberte Centrum pro správu.
2. Na levém bočním panelu centra pro správu vyberte Připojené prostředky.
3. Vyberte Nové připojení.
4. Vyberte bezserverový model.
5. Jako cílový identifikátor URI vložte hodnotu, kterou jste zkopírovali dříve.
6. Jako klíč vložte hodnotu, kterou jste zkopírovali dříve.
7. Pojmenujte připojení, v tomto případě meta-llama3-8b-connection.
8. Vyberte Přidat připojení.
Vytvoření definice připojení:

connection.yml
```
name: meta-llama3-8b-connection
type: serverless
endpoint: https://meta-llama3-8b-qwerty-serverless.inference.ai.azure.com
api_key: 1234567890qwertyuiop
```
```
az ml connection create -f connection.yml
```
```
client.connections.create_or_update(ServerlessConnection(
    name="meta-llama3-8b-connection",
    endpoint="https://meta-llama3-8b-qwerty-serverless.inference.ai.azure.com",
    api_key="1234567890qwertyuiop"
))
```
V tomto okamžiku je připojení k dispozici ke spotřebě.
Ověření, že připojení funguje:
1. Vraťte se do projektu na portálu Azure AI Foundry.
2. Na levém bočním panelu projektu přejděte do části Sestavení a přizpůsobení>toku výzvy.
3. Výběrem možnosti Vytvořit vytvořte nový tok.
4. Vyberte Vytvořit v poli Tok chatu.
5. Dejte svému toku výzvy jméno a vyberte Vytvořit.
6. Výběrem uzlu chatu v grafu přejděte do oddílu chatu.
7. V části Připojení otevřete rozevírací seznam a vyberte připojení, které jste právě vytvořili, v tomto případě meta-llama3-8b-connection.
8. Výběrem Spustit výpočetní relaci z horního navigačního panelu spusťte automatické spuštění toku výzvy.
9. Vyberte možnost Chat. Teď můžete odesílat zprávy a získávat odpovědi.

Sdílet prostřednictvím

Využívání bezserverových rozhraní API z jiného projektu nebo centra Azure AI Foundry

Požadavky

Vytvoření připojení koncového bodu rozhraní API bez serveru

Související obsah

Váš názor

Další materiály