Uso de la extensión Azure AI Foundry para Visual Studio Code (versión preliminar)

Azure AI Foundry proporciona una plataforma unificada para operaciones empresariales de inteligencia artificial, generadores de modelos y desarrollo de aplicaciones. Esta base combina la infraestructura de nivel de producción con interfaces amigables, lo que garantiza que las organizaciones puedan crear y operar aplicaciones de inteligencia artificial con confianza.

Con Azure AI Foundry, puede hacer lo siguiente:

• Implementación de los modelos de lenguaje más recientes desde Microsoft, OpenAI, Meta, DeepSeek y mucho más mediante el catálogo de modelos sólido

• Prueba de los modelos implementados en un área de juegos de modelos

• Introducción rápida al desarrollo de aplicaciones de IA generativas mediante una colección de plantillas de código seleccionadas de Azure

• Configuración e implementación de agentes con azure AI Foundry Agent Service

Con la extensión Azure AI Foundry para Visual Studio Code, puede realizar gran parte de este flujo de trabajo directamente desde Visual Studio Code. También incluye otras características, como plantillas de código, áreas de juegos e integración con otras extensiones y características de VS Code.

En este artículo se muestra cómo empezar a usar rápidamente las características de la extensión Azure AI Foundry para Visual Studio Code.

Importante

Los elementos marcados (versión preliminar) en este artículo se encuentran actualmente en versión preliminar pública. Esta versión preliminar se ofrece sin acuerdo de nivel de servicio y no se recomienda para las cargas de trabajo de producción. Es posible que algunas características no sean compatibles o que tengan sus funcionalidades limitadas. Para más información, consulte Términos de uso complementarios para las versiones preliminares de Microsoft Azure.

Prerrequisitos

Antes de usar la extensión Azure AI Foundry para Visual Studio Code, debe hacer lo siguiente:

• Descargar, instalar y configurar Visual Studio Code. Más información: Descargar Visual Studio Code

• La suscripción debe estar por debajo del límite de cuota para implementar un nuevo modelo en este inicio rápido. De lo contrario, ya necesita tener un modelo de chat implementado.

Instalación

Después de instalar Visual Studio Code, debe instalar la extensión Azure AI Foundry para Visual Studio Code.

Para instalar la extensión Azure AI Foundry para Visual Studio Code:

1. Abre Visual Studio Code.

2. Seleccione Extensiones en el panel izquierdo.

3. Seleccione el icono Configuración en la parte superior derecha del panel de extensiones.

4. Busque y seleccione Azure AI Foundry.

5. Seleccione Instalar.

6. Verifique que la extensión se haya instalado correctamente según los mensajes de estado.

Comienza

Para empezar a trabajar con la extensión Azure AI Foundry, siga estos pasos.

Nota:

Para obtener una lista completa de las características disponibles en la extensión, use la paleta de comandos. Seleccione F1 para abrir la paleta de comandos y busque Azure AI Foundry. En la captura de pantalla siguiente se muestran algunas de las acciones de Azure AI Foundry.

Inicia sesión en tus recursos

Inicie sesión en su suscripción de Azure para acceder a los recursos con los pasos siguientes:

1. Seleccione el icono de Azure en la barra de navegación de VS Code.

2. Inicie sesión seleccionando el Sign in to Azure... elemento en la vista Recursos de Azure .

   

3. En la sección "Recursos", seleccione la suscripción de Azure y el grupo de recursos.

4. Seleccione Azure AI Foundry y haga clic con el botón derecho en el proyecto.

5. Seleccione Abrir en la extensión de Azure AI Foundry.

   

Exploración de la extensión de Azure AI Foundry

La extensión Azure AI Foundry se abre en su propia vista, con el icono de Azure AI Foundry que ahora se muestra en la barra de navegación de VS Code. La extensión tiene tres secciones principales: Recursos, Herramientas y Ayuda y Comentarios.

• Recursos: esta sección contiene los recursos a los que tiene acceso en el proyecto de Azure AI Foundry. La sección Recursos es la vista principal para interactuar con azure AI Foundry Services. Contiene las siguientes subsecciones:

  • Modelos: esta sección contiene los modelos que puede usar para compilar e implementar las aplicaciones de IA. La vista Modelos es donde puede encontrar los modelos implementados en el proyecto de Azure AI Foundry.
  • Agentes: esta sección contiene los agentes implementados en el proyecto de Azure AI Foundry.
  • Subprocesos: esta sección contiene los subprocesos y se ejecuta desde un agente implementado en el proyecto de Azure AI Foundry.

• Herramientas: esta sección contiene las herramientas que puede usar para compilar e implementar las aplicaciones de inteligencia artificial. La vista Herramientas es donde puede encontrar las herramientas disponibles para implementar y, a continuación, trabajar con los modelos y agentes implementados. Contiene las siguientes subsecciones:

  • Catálogo de modelos: vínculo al catálogo de modelos que puede usar para detectar e implementar modelos.
  • Zona de pruebas de modelos: enlace a la zona de pruebas de modelos para interactuar con los modelos desplegados en tu proyecto de Azure AI Foundry.
  • Agent Playground: enlace al Agent Playground para interactuar con tus agentes implementados en tu proyecto de Azure AI Foundry.

• Ayuda y comentarios: esta sección contiene vínculos a la documentación de Azure AI Foundry, comentarios, soporte técnico y declaración de privacidad de Microsoft. Contiene las siguientes subsecciones:

  • Documentación: vínculo a la documentación de la extensión de Azure AI Foundry.
  • GitHub: vínculo al repositorio de GitHub de la extensión Azure AI Foundry.
  • Declaración de privacidad de Microsoft: vínculo a la Declaración de privacidad de Microsoft.

Nota:

Para más información sobre cómo trabajar con agentes y subprocesos en la extensión Azure AI Foundry, consulte el artículo Trabajo con el servicio del agente de Azure AI Foundry en Visual Studio Code .

Creación de un proyecto

Puede crear un nuevo proyecto de Azure AI Foundry desde la vista de extensión de Azure AI Foundry con los pasos siguientes:

1. Seleccione el icono más situado junto a Recursos en la sección Recursos de la vista extensión de Azure AI Foundry.

2. En el centro superior, escriba el nombre del proyecto de Azure AI Foundry que se usará en el cuadro de texto Escribir nombre del proyecto y presione Entrar.

   

Puede crear un nuevo grupo de recursos o seleccionar uno existente.

• Para crear un nuevo grupo de recursos:

  1. En el centro superior, seleccione Crear nuevo grupo de recursos y presione Entrar.

  

  1. En el centro superior, escriba el nombre del grupo de recursos de Azure que se usará en el cuadro de texto Escribir nuevo grupo de recursos y presione Entrar.

  2. En el centro superior, seleccione la ubicación que desea usar en la lista de ubicaciones disponibles y presione Entrar.

• Para usar un grupo de recursos existente:

  1. En el centro superior, seleccione el grupo de recursos que desea usar en la lista de grupos de recursos disponibles y presione Entrar.

Después de la implementación del proyecto, aparece un elemento emergente con el mensaje Proyecto implementado correctamente.

Para implementar un modelo en el proyecto recién creado, seleccione el botón Implementar un modelo en el menú emergente. Esta acción abre la página Catálogo de modelos en la vista extensión de Azure AI Foundry para seleccionar el modelo deseado que se va a implementar.

Proyecto de Azure AI Foundry predeterminado

Al abrir un proyecto en la extensión Azure AI Foundry, ese proyecto se establece como el proyecto predeterminado.

Cambie el proyecto predeterminado siguiendo estos pasos:

1. Haga clic con el botón derecho en el proyecto de Azure AI Foundry y seleccione la opción Cambiar proyecto predeterminado en la extensión de Azure .

2. En el centro superior, seleccione el proyecto de Azure AI Foundry que desea usar en la lista de proyectos disponibles y presione Entrar.

El proyecto seleccionado ahora mostrará El valor predeterminado después del nombre del proyecto.

Trabajar con modelos

La extensión Azure AI Foundry para Visual Studio Code le permite crear, interactuar e implementar modelos de lenguaje grandes desde Visual Studio Code.

Exploración de todos los modelos con el catálogo de modelos

El catálogo de modelos en el portal de Azure AI Foundry es el centro para detectar y usar una amplia gama de modelos para crear aplicaciones de IA generativas.

Acceda al catálogo de modelos de varias maneras diferentes:

• Comando de paleta de comandos Azure AI Foundry: Open Model Catalog (Catálogo de modelos abierto).
• Seleccione el icono más situado junto a Modelos en la sección Recursos de la vista extensión de Azure AI Foundry.
• Seleccione el vínculo Catálogo de modelos en la sección Herramientas de la vista extensión de Azure AI Foundry.

Abra el catálogo de modelos desde la paleta de comandos.

Acceda al catálogo de modelos desde la paleta de comandos para explorar e implementar una selección seleccionada de modelos disponibles en Azure AI Foundry, directamente desde VS Code.

1. Seleccione F1 para abrir la paleta de comandos.

2. Introduzca Azure AI Foundry: Open Model Catalog y presione Entrar.

3. Se muestra la página Catálogo de modelos.

   

4. Filtre el Catálogo de Modelos por Publisher y/o Task usando las listas desplegables de la parte superior izquierda de la página.

5. Busque un modelo específico mediante la barra de búsqueda en el centro superior de la página.

Abra el catálogo de modelos desde la sección Recursos.

El catálogo de modelos también está disponible en la sección Recursos de la vista extensión de Azure AI Foundry.

En la vista Extensión de Azure AI Foundry, seleccione el icono más situado junto a Modelos para abrir el catálogo de modelos.

Sugerencia

También puede hacer clic con el botón derecho en Modelos y seleccionar la opción Implementar nuevo modelo de IA para abrir el catálogo de modelos para iniciar el proceso de implementación.

Abra el catálogo de modelos desde la sección Herramientas.

El catálogo de modelos también está disponible en la sección Herramientas de la vista extensión de Azure AI Foundry. Haga doble clic en el vínculo Catálogo de modelos para abrir el catálogo de modelos.

Implementación de un modelo desde el catálogo de modelos

Implemente un modelo seleccionado en el catálogo de modelos mediante los pasos siguientes:

1. Seleccione Implementar en Azure inmediatamente después del nombre del modelo seleccionado.

   

2. En el centro superior, seleccione el servicio de IA que se usará en la lista desplegable Elegir un servicio de IA y presione Entrar.

   

3. En el centro superior, seleccione la versión del modelo que se va a usar en la lista desplegable Elegir versión del modelo y presione Entrar.

   

4. En el centro superior, seleccione el tipo de implementación que se usará en la lista desplegable Elegir tipo de implementación y presione Entrar.

   

5. En el centro superior, escriba el nombre de implementación del modelo que se usará en el cuadro de texto Escribir nombre de implementación y presione Entrar.

   

6. Aparece un cuadro de diálogo de confirmación. Seleccione el botón Implementar para implementar el modelo en el proyecto.

   

7. Después de una implementación correcta, el modelo aparecerá por nombre de implementación con los otros modelos implementados en la sección Modelos del proyecto.

   

Visualización de modelos implementados

En la vista Extensión de recursos de Azure, seleccione el símbolo de intercalación delante de la sección Modelos para ver la lista de modelos implementados.

En la sección Modelos expandidos se muestra la lista de modelos implementados.

Visualización de la información de la tarjeta del modelo

Al seleccionar un modelo implementado, se abre un panel que proporciona información básica:

• Información de implementación: esta sección contiene la información sobre el modelo:
  • Nombre
  • Estado de aprovisionamiento
  • Tipo de implementación
  • Información del límite de velocidad
  • Información de versión
  • Nombre del modelo
  • Versión del modelo
• Información del punto de conexión: esta sección contiene el vínculo URI de destino, el tipo de autenticación y la clave.
• Vínculos útiles: esta sección contiene el repositorio de ejemplo de código y los vínculos de tutorial para empezar a trabajar con el desarrollo de aplicaciones de IA.

Actualización de un modelo

Para actualizar la información de la tarjeta de modelo, seleccione el botón Editar de la parte superior derecha de la tarjeta de modelo.

Actualice los campos editables deseados, como el límite de velocidad directamente dentro de VS Code.

Para guardar los cambios, seleccione el botón Guardar situado en la parte superior derecha de la tarjeta del modelo.

Exploración del código de ejemplo del modelo

Cree un archivo de código de ejemplo mediante los pasos siguientes.

1. Haga clic con el botón derecho en el modelo implementado y seleccione la opción Abrir archivo de código .

   

2. En el centro superior, seleccione el SDK que prefiera para usarlo en la lista desplegable Elegir SDK preferido y presione Entrar.

   

3. En el centro superior, seleccione su idioma preferido para usarlo en la lista desplegable Elegir idioma y presione Entrar.

   

4. En el centro superior, seleccione su método de autenticación preferido para usarlo en la lista desplegable Elegir método de autenticación y presione Entrar.

   

Archivo de código de ejemplo

Este archivo de código de ejemplo de Python que muestra una llamada básica a la API de finalización de chat. La llamada es sincrónica:

Interacción con modelos mediante un área de juegos de modelos

Chatea de forma interactiva con el modelo, cambia la configuración y las instrucciones del sistema mediante el área de juegos de modelos.

El Model Playground está disponible en la sección Herramientas de la vista de la extensión de Azure AI Foundry. Haga doble clic en el vínculo Área de juegos de modelos para abrir el área de juegos de modelos.

También puede abrir el área de juegos de modelos mediante los pasos siguientes:

1. Haga clic con el botón derecho en el modelo implementado y seleccione la opción Abrir en el área de juegos .

   

2. Se muestra la página Parque infantil .

   

3. Escriba su indicación y vea los resultados.

4. Además, puede usar Ver código en la esquina superior derecha para ver detalles sobre cómo acceder a la implementación del modelo mediante programación.

5. Seleccione el vínculo Historial situado en la parte superior izquierda del área de juegos para ver el historial de chats.

Limpieza de recursos

Los recursos de Azure que creó en este artículo se facturan a la suscripción de Azure. Si no espera necesitar estos recursos en el futuro, elimínelos para evitar incurrir en más gastos.

Elimina tus modelos

1. En la barra de navegación de VS Code, actualice la extensión de Azure AI Foundry. En la sección Recursos , expanda la subsección Modelos para mostrar la lista de modelos implementados.

2. Haga clic con el botón derecho en el modelo implementado para eliminar y seleccione la opción Eliminar .

   

Elimina tus herramientas

Elimine la herramienta conectada con los pasos siguientes:

1. Abra Azure Portal.
2. Seleccione el grupo de recursos de Azure que contiene la herramienta.
3. Seleccione el botón Eliminar .

Pasos siguientes

• Obtenga información sobre cómo trabajar con el servicio agente de Azure AI Foundry mediante esta extensión de Visual Studio Code.