Eseguire la distribuzione su un endpoint online di Microsoft Foundry o di Azure Machine Learning Studio.

L'interfaccia della riga di comando Azure Developer (azd) consente di eseguire la distribuzione in un endpoint online studio di Azure Machine Learning o Microsoft Foundry. azd supporta le funzionalità seguenti, descritte nelle sezioni precedenti:

Prerequisiti

Per usare Microsoft Foundry o studio di Azure Machine Learning endpoint online, è necessario:

Il modello Foundry Starter consente di creare tutte le infrastrutture necessarie per iniziare a usare gli endpoint Foundry.

Configurare l'endpoint online

Configurare il supporto per gli endpoint online nella services sezione del azure.yaml file:

  • Impostare il valore su hostai.endpoint.
  • La config sezione per ai.endpoint supporta le configurazioni seguenti:
    • workspace: nome dell'area di lavoro Microsoft Foundry. Supporta azd le sostituzioni e la sintassi delle variabili di ambiente.
      • Se non specificato, azd cerca una variabile di ambiente con il nome AZUREAI_PROJECT_NAME.
    • environment: configurazione personalizzata facoltativa per gli ambienti ml. azd crea una nuova versione dell'ambiente dalla definizione del file YAML di riferimento.
    • flow: configurazione personalizzata facoltativa per i flussi. azd crea un nuovo flusso di richiesta dal percorso del file specificato.
    • model: configurazione personalizzata facoltativa per i modelli di Machine Learning. azd crea una nuova versione del modello dalla definizione del file YAML di riferimento.
    • distribuzione: configurazione necessaria per le distribuzioni degli endpoint online. azd crea una nuova distribuzione online all'endpoint online associato dalla definizione di file YAML di riferimento.

Si consideri il file di esempio azure.yaml seguente che configura queste funzionalità:

name: contoso-chat
metadata:
  template: contoso-chat@0.0.1-beta
services:
  chat:
    # Referenced new ai.endpoint host type
    host: ai.endpoint
    # New config flow for AI project configuration
    config:
      # The name of the Foundry workspace
      workspace: ${AZUREAI_PROJECT_NAME}
      # Optional: Path to custom ML environment manifest
      environment:
        path: deployment/docker/environment.yml
      # Optional: Path to your prompt flow folder that contains the flow manifest
      flow:
        path: ./contoso-chat
      # Optional: Path to custom model manifest
      model:
        path: deployment/chat-model.yaml
        overrides:
          "properties.azureml.promptflow.source_flow_id": ${AZUREAI_FLOW_NAME}
      # Required: Path to deployment manifest
      deployment:
        path: deployment/chat-deployment.yaml
        environment:
          PRT_CONFIG_OVERRIDE: deployment.subscription_id=${AZURE_SUBSCRIPTION_ID},deployment.resource_group=${AZURE_RESOURCE_GROUP},deployment.workspace_name=${AZUREAI_PROJECT_NAME},deployment.endpoint_name=${AZUREAI_ENDPOINT_NAME},deployment.deployment_name=${AZUREAI_DEPLOYMENT_NAME}

La config.deployment sezione è obbligatoria e crea una nuova distribuzione online presso l'endpoint online associato dalla definizione di file YAML di riferimento. Questa funzionalità gestisce quanto segue:

  • Quando disponibile, viene fatto riferimento all'ambiente e al modello associato.
  • azd attende che la distribuzione entri in uno stato di provisioning terminale.
  • In caso di distribuzioni riuscite, tutto il traffico viene spostato alla nuova versione della distribuzione.
  • Tutte le distribuzioni precedenti vengono eliminate per liberare il calcolo per le distribuzioni future.

Esplorare le opzioni di configurazione

Ogni funzionalità supportata per gli endpoint online di Intelligenza artificiale/Machine Learning supporta le personalizzazioni per lo scenario specifico usando le opzioni descritte nelle sezioni seguenti.

Flusso

La flow sezione di configurazione è facoltativa e supporta i valori seguenti:

  • name: nome del flusso. L'impostazione predefinita è <service-name>-flow-<timestamp> se non specificata.

  • path: percorso relativo di una cartella che contiene il manifesto del flusso.

  • override: tutti gli override personalizzati da applicare al flusso.

    Annotazioni

    Ogni chiamata a azd deploy crea un nuovo flusso con timestamp.

Ambiente

La environment sezione di configurazione è facoltativa e supporta i valori seguenti:

  • name: nome dell'ambiente personalizzato. L'impostazione predefinita è <service-name>-environment se non specificata.

  • path: percorso relativo di un manifesto yaml dell'ambiente personalizzato.

  • override: eventuali sostituzioni personalizzate da applicare all'ambiente.

    Annotazioni

    Ogni chiamata a azd deploy crea una nuova versione dell'ambiente.

Modello

La model sezione di configurazione è facoltativa e supporta i valori seguenti:

  • name: nome del modello personalizzato. L'impostazione predefinita è <service-name>-model se non specificata.

  • path: percorso relativo di un manifesto YAML del modello personalizzato.

  • override: tutte le modifiche personalizzate da applicare al modello.

    Annotazioni

    Ogni chiamata a azd deploy crea una nuova versione del modello.

Distribuzione

La deployment sezione di configurazione è obbligatoria e supporta i valori seguenti:

  • name: nome della distribuzione personalizzata. L'impostazione predefinita è <service-name>-deployment se non specificata.

  • path: percorso relativo a un file yaml di deployment personalizzato.

  • environment: mappa di coppie chiave-valore per impostare le variabili di ambiente per la distribuzione. Supporta le sostituzioni delle variabili di ambiente dalle variabili di ambiente OS/AZD con la sintassi ${VAR_NAME}.

  • overrides: tutti gli override personalizzati da applicare alla distribuzione.

    Annotazioni

    Supporta solo distribuzioni online gestite.

AgentSchema e agent.yaml

AgentSchema è una specifica aperta per la definizione degli agenti di intelligenza artificiale in un formato YAML code-first. Un agent.yaml file descrive la configurazione di un agente, inclusi il modello, le istruzioni, gli strumenti e le connessioni. AgentSchema funge da formato di scambio unificato tra Microsoft Copilot Studio, Microsoft Foundry e altre piattaforme.

AgentSchema supporta due formati principali:

  • AgentDefinition : specifica completa e concreta di un agente che può essere eseguito direttamente. Usare questo formato per gli agenti a scopo singolo in cui tutti i valori di configurazione sono noti e fissi.
  • AgentManifest : modello con parametri per la creazione dinamica degli agenti. Usare questo formato per i modelli di agente riutilizzabili in cui i valori come nomi di modello, connessioni o istruzioni vengono configurati in fase di esecuzione usando {{parameter}} la sintassi.

Esempio agent.yaml

L'esempio seguente mostra una definizione ospitata agent.yaml che azd può distribuire su Microsoft Foundry. L'annotazione dello schema all'inizio indica agli editor che supportano YAML di convalidare rispetto all'AgentSchema pubblicato:

# yaml-language-server: $schema=https://raw.githubusercontent.com/microsoft/AgentSchema/refs/heads/main/schemas/v1.0/ContainerAgent.yaml

kind: hosted
name: customer-support
description: Handles customer inquiries and support requests
protocols:
  - protocol: responses
    version: v1
code_configuration:
  runtime: python_3_14
  entry_point: main.py

Questo esempio utilizza kind: hosted con un blocco code_configuration, che dice a azd di creare un pacchetto ZIP del codice sorgente e lasciare che Foundry gestisca il runtime. Per distribuire invece un'immagine del contenitore predefinita, sostituire code_configuration con un image campo che punta a un'immagine in Registro Azure Container.

Uso di agent.yaml con azd

Lo schema azure.yaml supporta il tipo host azure.ai.agent per la distribuzione degli agenti in Microsoft Foundry. Quando si imposta host su azure.ai.agent, azd legge il file agent.yaml nella directory del servizio e utilizza il relativo campo kind per determinare come distribuire l'agente. Per ulteriori informazioni, vedere il riferimento dello schema azure.yaml.

Valori di kind supportati

Il kind campo nella parte superiore di agent.yaml seleziona la forma di distribuzione. azd convalida questo campo rispetto ai valori nella tabella seguente e rifiuta qualsiasi altro valore in fase di distribuzione.

kind Cosa azd distribuisce Quando utilizzare
hosted Agente ospitato da Foundry. La modalità secondaria di distribuzione dipende dai campi inclusi nel file: aggiungere code_configuration per la distribuzione del codice (caricamento ZIP, runtime gestito da Foundry) o aggiungere image per la distribuzione del contenitore (immagine predefinita da Registro Azure Container). La maggior parte degli agenti creati da azd ai agent init. Usare la distribuzione del codice quando si vuole che Foundry gestisca il runtime; usare la distribuzione del contenitore quando è necessario il controllo completo sull'immagine.

Annotazioni

AgentSchema è una specifica più ampia rispetto a quella azd attualmente distribuita. Se vedi altri valori kind nel riferimento di AgentSchema (ad esempio, definizioni di agenti basate solo su prompt), tali formati non sono supportati da azd e non sono accettati da azd deploy.

Per altre informazioni su AgentSchema, vedere le risorse seguenti:

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Richiedere assistenza

Per informazioni su come inviare un bug, richiedere assistenza o proporre una nuova funzionalità per l'interfaccia della riga di comando per sviluppatori di Azure, visitare la pagina troubleshooting e supporto.

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