Creación e implementación de un recurso de Azure OpenAI en Modelos Foundry de Microsoft (clásico)

Solo se aplica a:Portal Foundry (clásico). Este artículo no está disponible para el nuevo portal de Foundry. Obtenga más información sobre el nuevo portal.

Nota

Los vínculos de este artículo pueden abrir contenido en la nueva documentación de Microsoft Foundry en lugar de la documentación de Foundry (clásico) que está viendo ahora.

En este artículo se describe cómo empezar a trabajar con Azure OpenAI y se proporcionan instrucciones paso a paso para crear un recurso e implementar un modelo. Puede crear recursos de Azure de varias maneras diferentes:

• El portal Azure
• Las API REST, CLI de Azure, PowerShell o las bibliotecas cliente
• plantillas de Azure Resource Manager (ARM)

En este artículo, revisará ejemplos para crear e implementar recursos en el portal de Azure, con el CLI de Azure y con PowerShell.

Requisitos previos

• Una suscripción Azure. Cree uno gratis.
• Permisos de acceso para crear recursos de Azure OpenAI e implementar modelos.

Creación de un recurso

En los pasos siguientes se muestra cómo crear un recurso Azure OpenAI en el portal de Azure.

Identificación del recurso

1. Inicie sesión con la suscripción de Azure en el portal de Azure.

2. Seleccione Crear un recurso y busque la Azure OpenAI. Cuando busque el servicio, seleccione Crear.

   

3. En la página Crear Azure OpenAI, proporcione la siguiente información para los campos de la pestaña Basics:

   Campo	Descripción
   Suscripción	La suscripción de Azure utilizada en la aplicación de incorporación de Azure OpenAI.
   Grupo de recursos	El grupo de recursos Azure que va a contener el recurso Azure OpenAI. Puede crear un nuevo grupo o usar un grupo ya existente.
   Región	Ubicación de la instancia. Las distintas ubicaciones pueden introducir latencia, pero no afectan a la disponibilidad en tiempo de ejecución del recurso.
   Nombre	Nombre descriptivo del recurso de OpenAI de Azure, como MyOpenAIResource.
   Nivel de precios	Nivel de precios del recurso. Actualmente, solo el nivel Estándar está disponible para la Azure OpenAI. Para obtener más información sobre los precios, visite la página de precios de Azure OpenAI

   

4. Seleccione Siguiente.

Configuración de la seguridad de red

La pestaña Red presenta tres opciones para el tipo de seguridad:

• Opción 1: Todas las redes, incluida Internet, pueden acceder a este recurso.
• Opción 2: Redes seleccionadas, configure la seguridad de red para el recurso de Foundry Tools.
• Opción 3: Deshabilitado, ninguna red puede acceder a este recurso. Puede configurar conexiones de punto de conexión privado que serán la forma exclusiva de acceder a este recurso.

En función de la opción que seleccione, es posible que tenga que proporcionar información adicional.

Opción 1: Permitir todas las redes

La primera opción permite que todas las redes, incluida Internet, accedan al recurso. Esta opción es la configuración predeterminada. No se requiere ninguna configuración adicional para esta opción.

Opción 2: Permitir solo redes específicas

La segunda opción le permite identificar redes específicas que pueden acceder al recurso. Al seleccionar esta opción, la página se actualiza para incluir los siguientes campos obligatorios:

Campo	Descripción
Red virtual	Especifique las redes virtuales a las que se permite el acceso al recurso. Puede editar el nombre de red virtual predeterminado en el portal de Azure.
Subredes	Especifique las subredes a las que se permite el acceso al recurso. Puede editar el nombre de subred predeterminado en el portal de Azure.

La sección Firewall proporciona un campo de intervalo de direcciones opcional que puede usar para configurar la configuración del firewall para el recurso.

Opción 3: Deshabilitar el acceso a la red

La tercera opción le permite deshabilitar el acceso de red al recurso. Al seleccionar esta opción, la página se actualiza para incluir la tabla Punto de conexión privado .

Como opción, puede agregar un punto de conexión privado para acceder al recurso. Seleccione Agregar punto de conexión privado y complete la configuración del punto de conexión.

Confirmación de la configuración y creación del recurso

1. Seleccione Siguiente y configure las etiquetas del recurso, según sea necesario.

2. Seleccione Siguiente para pasar a la fase final del proceso: Revisar y enviar.

3. Confirme los valores de configuración y seleccione Crear.

4. El portal de Azure muestra una notificación cuando el nuevo recurso está disponible. Seleccione Ir al recurso.

   

Implementación de un modelo

Para poder generar texto o inferencia, debe implementar un modelo. Puede seleccionar uno de los varios modelos disponibles en el portal de Foundry.

Para implementar un modelo, siga estos pasos:

1. Inicie sesión en Microsoft Foundry. Asegúrese de que el interruptor New Foundry esté desactivado. Estos pasos hacen referencia a Foundry (clásico).

   

2. En la sección Siga construyendo con Foundry, seleccione Ver todos los recursos.

3. Busque y seleccione el recurso.

   Importante

   En este paso puede que se le ofrezca actualizar el recurso de OpenAI de Azure a Foundry. Consulte la comparación entre los dos tipos de recursos y los detalles sobre la actualización y reversión de recursos en esta página. Seleccione Cancelar para continuar sin actualizar el tipo de recurso. Como alternativa, seleccione Siguiente.

   Consulte información adicional sobre el recurso Foundry en este artículo.

4. Seleccione Implementaciones en la sección Recursos compartidos en el panel izquierdo. (En caso de que haya actualizado a Foundry en el paso anterior, seleccione Modelos y puntos de conexión en la sección Mis recursos en el panel izquierdo).

5. Seleccione + Implementar modelo>Implementar modelo base para abrir la ventana de implementación.

6. Seleccione el modelo deseado y, a continuación, seleccione Confirmar. Para ver una lista de los modelos disponibles por región, consulte Disponibilidad por región de los modelos de Foundry comercializados por Azure.

7. En la ventana siguiente, configure los campos siguientes:

   Campo	Descripción
   Nombre de implementación	Elija un nombre cuidadosamente. El nombre de implementación se usa en el código para llamar al modelo mediante las bibliotecas cliente y las API REST.
   Tipo de implementación	Estándar, Global-Batch, Global-Standard y Aprovisionado-Administrado. Obtenga más información sobre las opciones de tipo de implementación.
   Detalles de implementación (opcional)	Puede establecer la configuración avanzada opcional, según sea necesario para el recurso. - Para el filtro de contenido, asigne un filtro de contenido a la implementación. - Para los Tokens por límite de velocidad de minutos, ajuste los tokens por minuto (TPM) para establecer el límite de velocidad efectivo para la implementación. Puede modificar este valor en cualquier momento a través del menú Cuotas. La cuota dinámica permite aprovechar más cuota cuando hay capacidad adicional disponible.

   Importante

   Al acceder al modelo a través de la API, debe hacer referencia al nombre de implementación en lugar del nombre del modelo subyacente en las llamadas a la API, lo que constituye una de las diferencias clave entre Azure OpenAI y OpenAI. OpenAI solo requiere el nombre del modelo. Azure OpenAI siempre requiere el nombre de implementación, incluso cuando se usa el parámetro de modelo. En nuestra documentación, a menudo tenemos ejemplos en los que los nombres de implementación se representan como idénticos a los nombres de modelo para ayudar a indicar qué modelo funciona con un punto de conexión de API determinado. En última instancia, los nombres de implementación pueden seguir cualquier convención de nomenclatura que mejor se adapte a su caso de uso.

8. Seleccione Implementar.

9. Detalles del despliegue muestra toda la información de tu nueva implementación. Una vez completada la implementación, el estado Aprovisionamiento del modelo cambia a Exitoso.

Requisitos previos

• Una suscripción Azure. Cree uno gratis.
• Permisos de acceso para crear recursos de Azure OpenAI e implementar modelos.
• El CLI de Azure. Para obtener más información, vea Cómo instalar el CLI de Azure.

Inicie sesión en el CLI de Azure

Sign in al CLI de Azure o seleccione Open Cloudshell en los pasos siguientes.

Creación de un grupo de recursos de Azure

Para crear un recurso Azure OpenAI, necesita un grupo de recursos Azure. Al crear un nuevo recurso a través de la CLI de Azure, también puede crear un nuevo grupo de recursos o indicar a Azure usar un grupo existente. En el ejemplo siguiente se muestra cómo crear un nuevo grupo de recursos denominado OAIResourceGroup con el comando az group create . El grupo de recursos se crea en la región Este de EE. UU.

az group create \
--name OAIResourceGroup \
--location eastus

Creación de un recurso

Use el comando az cognitiveservices account create para crear un recurso Azure OpenAI en el grupo de recursos. En el ejemplo siguiente, creará un recurso denominado MyOpenAIResource en el grupo de recursos OAIResourceGroup . Al probar el ejemplo, actualice el código para usar los valores deseados para el grupo de recursos y el nombre del recurso, junto con el identificador de suscripción de Azure <subscriptionID>.

az cognitiveservices account create \
--name MyOpenAIResource \
--resource-group OAIResourceGroup \
--location eastus \
--kind OpenAI \
--sku s0 \
--subscription <subscriptionID>
--custom-domain MyOpenAIResource
--yes

Recuperación de información sobre el recurso

Después de crear el recurso, puede usar distintos comandos para encontrar información útil sobre Azure OpenAI en la instancia de Microsoft Foundry Models. En los ejemplos siguientes se muestra cómo recuperar la dirección URL base del punto de conexión de la API REST y las claves de acceso para el nuevo recurso.

Obtención de la dirección URL del punto de conexión

Use el comando az cognitiveservices account show para recuperar la dirección URL base del punto de conexión de la API REST para el recurso. En este ejemplo, dirigimos la salida del comando a través del procesador JSON jq para buscar el valor .properties.endpoint.

Al probar el ejemplo, actualice el código para usar los valores del grupo <de recursos myResourceGroupName> y el recurso <myResourceName>.

az cognitiveservices account show \
--name <myResourceName> \
--resource-group  <myResourceGroupName> \
| jq -r .properties.endpoint

Obtención de la clave de API principal

Para recuperar las claves de acceso del recurso, use el comando az cognitiveservices account keys list . En este ejemplo, dirigimos la salida del comando a través del procesador JSON jq para buscar el valor .key1.

Al probar el ejemplo, actualice el código para usar los valores del grupo de recursos y el recurso.

az cognitiveservices account keys list \
--name <myResourceName> \
--resource-group  <myResourceGroupName> \
| jq -r .key1

Implementación de un modelo

Para desplegar un modelo, use el comando az cognitiveservices account deployment create. En el ejemplo siguiente, se implementa una instancia del gpt-4o modelo y se le asigna el nombre MyModel. Al probar el ejemplo, actualice el código para usar los valores del grupo de recursos y el recurso. No es necesario cambiar los valores de model-version, model-format, sku-capacity o sku-name.

az cognitiveservices account deployment create \
--name <myResourceName> \
--resource-group  <myResourceGroupName> \
--deployment-name MyModel \
--model-name gpt-4o \
--model-version "2024-11-20"  \
--model-format OpenAI \
--sku-capacity "1" \
--sku-name "Standard"

--sku-name acepta los siguientes tipos de implementación: Standard, GlobalBatch, GlobalStandardy ProvisionedManaged. Obtenga más información sobre las opciones de tipo de implementación.

Importante

Al acceder al modelo a través de la API, debe hacer referencia al nombre de implementación en lugar del nombre del modelo subyacente en las llamadas a la API, lo que constituye una de las diferencias clave entre Azure OpenAI y OpenAI. OpenAI solo requiere el nombre del modelo. Azure OpenAI siempre requiere el nombre de implementación, incluso cuando se usa el parámetro de modelo. En nuestros documentos, a menudo tenemos ejemplos en los que los nombres de implementación se representan como idénticos a los nombres de modelo para ayudar a indicar qué modelo funciona con un punto de conexión de API determinado. En última instancia, los nombres de implementación pueden seguir cualquier convención de nomenclatura que mejor se adapte a su caso de uso.

Eliminación de un modelo del recurso

Puede eliminar cualquier modelo implementado desde su recurso con el comando az cognitiveservices account deployment delete. En el ejemplo siguiente, se elimina un modelo denominado MyModel. Al probar el ejemplo, actualice el código para usar los valores del grupo de recursos, el recurso y el modelo implementado.

az cognitiveservices account deployment delete \
--name <myResourceName> \
--resource-group  <myResourceGroupName> \
--deployment-name MyModel

Eliminación de un recurso

Si desea limpiar después de estos ejercicios, puede quitar el recurso de Azure OpenAI mediante la eliminación del recurso a través de la CLI de Azure. También puede eliminar el grupo de recursos. Si decide eliminar el grupo de recursos, también se eliminarán todos los recursos contenidos en el grupo.

Para quitar el grupo de recursos y sus recursos asociados, use el comando az cognitiveservices account delete .

Si no va a seguir usando los recursos creados en estos ejercicios, ejecute el siguiente comando para eliminar el grupo de recursos. Asegúrese de actualizar el código de ejemplo con sus valores de grupo de recursos y recurso.

az cognitiveservices account delete \
--name <myResourceName> \
--resource-group  <myResourceGroupName>

Requisitos previos

• Una suscripción Azure. Cree uno gratis.
• Azure PowerShell. Para obtener más información, vea Cómo instalar el Azure PowerShell.
• Permisos de acceso para crear recursos de Azure OpenAI e implementar modelos.

Inicie sesión en el Azure PowerShell

Sign in para Azure PowerShell o seleccione Open Cloudshell en los pasos siguientes.

Creación de un grupo de recursos de Azure

Para crear un recurso Azure OpenAI, necesita un grupo de recursos Azure. Al crear un nuevo recurso a través de Azure PowerShell, también puede crear un nuevo grupo de recursos o indicar a Azure usar un grupo existente. En el ejemplo siguiente se muestra cómo crear un nuevo grupo de recursos denominado OAIResourceGroup con el comando New-AzResourceGroup . El grupo de recursos se crea en la región Este de EE. UU.

New-AzResourceGroup -Name OAIResourceGroup -Location eastus

Creación de un recurso

Use el comando New-AzCognitiveServicesAccount para crear un recurso Azure OpenAI en el grupo de recursos. En el ejemplo siguiente, creará un recurso denominado MyOpenAIResource en el grupo de recursos OAIResourceGroup . Al probar el ejemplo, actualice el código para usar los valores deseados para el grupo de recursos y el nombre del recurso, junto con el identificador de suscripción de Azure <subscriptionID>.

New-AzCognitiveServicesAccount -ResourceGroupName OAIResourceGroup -Name MyOpenAIResource -Type OpenAI -SkuName S0 -Location eastus

Recuperación de información sobre el recurso

Después de crear el recurso, puede usar distintos comandos para encontrar información útil sobre Azure OpenAI en la instancia de Microsoft Foundry Models. En los ejemplos siguientes se muestra cómo recuperar la dirección URL base del punto de conexión de la API REST y las claves de acceso para el nuevo recurso.

Obtención de la dirección URL del punto de conexión

Use el comando Get-AzCognitiveServicesAccount para recuperar la dirección URL base del punto de conexión de la API REST para el recurso. En este ejemplo, se dirige la salida del comando a través del cmdlet Select-Object para buscar el valor endpoint.

Al probar el ejemplo, actualice el código para usar los valores para el grupo <myResourceGroupName> de recursos y el recurso <myResourceName>.

Get-AzCognitiveServicesAccount -ResourceGroupName OAIResourceGroup -Name MyOpenAIResource |
  Select-Object -Property endpoint

Obtención de la clave de API principal

Para recuperar las claves de acceso del recurso, use el comando Get-AzCognitiveServicesAccountKey . En este ejemplo, se dirige la salida del comando a través del cmdlet Select-Object para buscar el valor Key1.

Al probar el ejemplo, actualice el código para usar los valores del grupo de recursos y el recurso.

Get-AzCognitiveServicesAccountKey -Name MyOpenAIResource -ResourceGroupName OAIResourceGroup |
  Select-Object -Property Key1

Implementación de un modelo

Para implementar un modelo, use el comando New-AzCognitiveServicesAccountDeployment . En el ejemplo siguiente, se implementa una instancia del gpt-4o modelo y se le asigna el nombre MyModel. Al probar el ejemplo, actualice el código para usar los valores del grupo de recursos y el recurso. No es necesario cambiar los valores de model-version, model-format, sku-capacity o sku-name.

$model = New-Object -TypeName 'Microsoft.Azure.Management.CognitiveServices.Models.DeploymentModel' -Property @{
    Name = 'gpt-4o'
    Version = '2024-11-20'
    Format = 'OpenAI'
}

$properties = New-Object -TypeName 'Microsoft.Azure.Management.CognitiveServices.Models.DeploymentProperties' -Property @{
    Model = $model
}

$sku = New-Object -TypeName "Microsoft.Azure.Management.CognitiveServices.Models.Sku" -Property @{
    Name = 'Standard'
    Capacity = '1'
}

New-AzCognitiveServicesAccountDeployment -ResourceGroupName OAIResourceGroup -AccountName MyOpenAIResource -Name MyModel -Properties $properties -Sku $sku

La Name propiedad de la $sku variable acepta los siguientes tipos de implementación: Standard, GlobalBatch, GlobalStandardy ProvisionedManaged. Obtenga más información sobre las opciones de tipo de implementación.

Importante

Al acceder al modelo a través de la API, debe hacer referencia al nombre de implementación en lugar del nombre del modelo subyacente en las llamadas a la API, lo que constituye una de las diferencias clave entre Azure OpenAI y OpenAI. OpenAI solo requiere el nombre del modelo. Azure OpenAI siempre requiere el nombre de implementación, incluso cuando se usa el parámetro de modelo. En nuestros documentos, a menudo tenemos ejemplos en los que los nombres de implementación se representan como idénticos a los nombres de modelo para ayudar a indicar qué modelo funciona con un punto de conexión de API determinado. En última instancia, los nombres de implementación pueden seguir cualquier convención de nomenclatura que mejor se adapte a su caso de uso.

Eliminación de un modelo del recurso

Puede eliminar cualquier modelo desplegado de su recurso con el comando Remove-AzCognitiveServicesAccountDeployment. En el ejemplo siguiente, se elimina un modelo denominado MyModel. Al probar el ejemplo, actualice el código para usar los valores del grupo de recursos, el recurso y el modelo implementado.

Remove-AzCognitiveServicesAccountDeployment -ResourceGroupName OAIResourceGroup -AccountName MyOpenAIResource -Name MyModel

Eliminación de un recurso

Si desea limpiar después de estos ejercicios, puede eliminar su recurso de Azure OpenAI mediante Azure PowerShell. También puede eliminar el grupo de recursos. Si decide eliminar el grupo de recursos, también se eliminarán todos los recursos contenidos en el grupo.

Para quitar el grupo de recursos y sus recursos asociados, use el comando Remove-AzCognitiveServicesAccount .

Si no va a seguir usando los recursos creados en estos ejercicios, ejecute el siguiente comando para eliminar el grupo de recursos. Asegúrese de actualizar el código de ejemplo con sus valores de grupo de recursos y recurso.

Remove-AzCognitiveServicesAccount -Name MyOpenAIResource -ResourceGroupName OAIResourceGroup

Pasos siguientes

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