ハブベースから Foundry プロジェクト (クラシック) に移行する

注

このドキュメントでは、 Microsoft Foundry (クラシック) ポータルを参照します。

🔍 新しいポータルの詳細については、Microsoft Foundry (新しい) ドキュメントを参照してください。

作業内容: 新しい Foundry プロジェクトを作成し、必要に応じてハブベースのプロジェクトからエージェントと接続を移行します。

推定所要時間: 5 ~ 10 分。

Prerequisites:

既存のハブベースのプロジェクト
Azure ロール: リソースとプロジェクトを作成し、新しいプロジェクトにロールを割り当てるためのサブスクリプションまたはリソースグループの 所有者 ロール。

このガイドは、ハブベースのプロジェクトを持つ既存のお客様が新しい Foundry プロジェクトに移行して、最新のプラットフォーム機能にアクセスするのに役立ちます。

Microsoft Foundry は、複数の Azure サービスの管理を必要とした以前のリソースモデルに置き換えて、サービスとしての統合プラットフォームに移行しています。 AI ワークロードがより複雑になるにつれて、Foundry プロジェクトは次のようになります。

プラットフォームのセットアップとガバナンスを簡素化する
複数のモデルと Foundry ツールにまたがるワークフローを強化します
ガバナンス機能を強化する

詳細については、こちらを参照してください。

Important

新しい生成 AI とモデル中心の機能は、Foundry リソースとその Foundry プロジェクトでのみ使用できます。現時点では、Foundry リソースの横にハブが必要な機能もあります。機能の比較については、「必要なプロジェクトの種類」を参照してください。

新しい Foundry プロジェクトの概要

Foundry プロジェクトは、開発者ワークフローの構成と AI アプリケーションのコア構成要素の管理を統一し、簡素化します。これらの構成要素は次のとおりです。

モデル
エージェントとそのツール
可観測性、セキュリティ、信頼

以前は、Foundry プロジェクトの機能では、これらのコンポーネントを構成するために、バックエンドのワークフロー用に複数の Azure リソースと SDK を管理する必要がありました。

Foundry アーキテクチャを示す図のスクリーンショット。

次のような新機能があります。

Foundry API へのアクセスは、エージェント、評価、モデルのインデックス、データをAPIを最優先としたエージェント指向のアプリケーションとして構築および評価するように設計されており、モデルプロバイダー全体で一貫した契約を持つ統一された体験を提供します。
Microsoft Foundry SDK は Foundry API をラップするため、アプリケーションが Python、C#、JavaScript/TypeScript、Java のいずれでビルドされているかに関係なく、機能をコードに簡単に統合できます。
エージェント、モデル、ツールの接続 は、アクセス許可の管理、ネットワーク、コスト分析、ポリシー構成のために Foundry でまとめて管理されます。以前は、Azure Machine Learning のハブを介して特定のツールとモデルにアクセスしていましたが、追加のストレージとキーコンテナーリソースのプロビジョニングも必要でした。
プロジェクトが子リソースになりました。Azure RBAC などの独自の管理者コントロールが割り当てられる場合がありますが、既定では親リソースの共通設定を共有します。この原則は、IT 管理者を日常のループから除外することを目的としています。セキュリティが確立されると、リソースレベルでリソース接続とガバナンスが確立されます。開発者は、作業を整理するためのフォルダーとして独自のプロジェクトを作成できます。

Important

Foundry プロジェクトの機能セットは、まだハブベースのプロジェクトと完全に対応していません。サポートされている機能の up-to-date ビューについては、このサポートマトリックスを参照してください。

Foundry プロジェクトに切り替える方法

ハブベースのプロジェクトから Foundry モデルリソースに新しい Foundry プロジェクトを作成します。このプロセスにより、新しいプロジェクトは、最初にハブベースのプロジェクトで行われた作業にアクセスできます。

ハブベースから Foundry プロジェクトの種類へのアップグレードパスを示すスクリーンショット。

Foundry プロジェクトに転送される内容は何か

モデルの展開
データファイル
微調整されたモデル
Assistants
ベクトルストア

転送されない内容

プレビューエージェントの状態 (メッセージ、スレッド、ファイル) - 新しいプロジェクトのコードを使用してエージェントを再作成できます
オープンソースモデルのデプロイ - Foundry プロジェクトは現在、これらをサポートしていません
ハブプロジェクトへのアクセス - ハブベースのプロジェクトは、Foundry モデルリソースで作成された新しいプロジェクトにアクセスできません

以降のセクションでは、ハブベースのプロジェクトから Foundry プロジェクトに移動する方法について説明します。

既存の Foundry リソースを見つける
AI リソースに新しい Foundry プロジェクトを作成します。

新しいプロジェクトを作成した後、次のことを検討してみてください。

(省略可能) 接続を再作成する
(省略可能) エージェントを移行する

1. 既存の Foundry リソースを見つける

ほとんどの Foundry ユーザーには、モデルデプロイにアクセスするためにハブベースのプロジェクトと共に以前に作成した Foundry (旧称 AI サービス) リソースが既にあります。

注

ハブがモデルデプロイにアクセスするために Azure OpenAI を使用していたため、既存の Foundry リソースがない場合は、最初に新しい Foundry リソースを作成する必要があります。既存の Azure OpenAI リソースを接続して、既存のモデルデプロイに継続的にアクセスできます。その他の構成手順は、エージェントサービスで使用するために適用されます。エージェント (Bicep) とエージェントの標準セットアップを使用してビルドするプロジェクトの作成の詳細を参照してください。

Foundry ポータルで、ハブベースのプロジェクトを開きます。
左側のウィンドウで、[ 管理センター] を選択します。
[ハブ] セクションで [接続されているリソース] を選択します。
ファウンドリモデルの接続を見つけ、リンクを選択して詳細を表示します。

ヒント

[種類] 列が表示されない場合は、右上の [列] を選択して、表示される列をカスタマイズします。
接続の詳細のリンクに従って、Foundry リソースの概要ページを開きます。

2. 新しいプロジェクトを作成する

エージェントサービスを含む新しい機能には、プロジェクトを介してのみアクセスできます。各プロジェクトは、開発作業をユースケースごとにフォルダーとして整理します。セットアップと接続の要件が似ているユースケースの作業を整理するために、複数のプロジェクトを作成できます。

新しいプロジェクトは、次の 2 つの方法のいずれかで作成できます。

管理センターで次の手順を実行します。
1. 左側のウィンドウで、[ 管理センター ] を選択して Foundry リソースを管理します。
2. [リソース] セクションの [概要] を選択します。
3. [ 新しいプロジェクト ] を選択して、このリソースにプロジェクトを作成します。このアクションにより、Foundry プロジェクトが作成されます。
4. プロジェクトが作成されたら、左側のウィンドウで [ プロジェクトに移動] を選択します。
リソースの [エージェント] セクションで、次の手順を実行します。
1. 左側のウィンドウで、[エージェント] を選択 します。
2. リソースにはまだプロジェクトがないため、プロジェクトを作成するように求められます。

これで、一般提供で最新の機能を使用してエージェントの構築を開始する準備ができました。 SDK またはエージェントプレイグラウンドの使用を開始します。

エージェントのビルドインターフェイスのスクリーンショット。

(省略可能)接続を再作成する

ハブベースのプロジェクトで接続を使用してツール、データソース、またはモデルにアクセスしていた場合は、ハブを使用せずに Foundry リソースでそれらの接続を再作成できます。

管理センターで、最初のハブベースのプロジェクトで以前使用していたツールとデータへの接続を追加します。

(省略可能)コードエージェントを移行する

Foundry プロジェクトの一般公開でエージェントサービスのプレビューからエージェントサービスに移行するには、次の変更を行ってコードエージェントをアップグレードします。

優先する SDK クライアントの最新バージョンをインストールします。
Foundry API を使用するようにプロジェクトクライアントを更新します。接続文字列の代わりに、Foundry プロジェクトエンドポイントを使用するようになりました。たとえば、Python では次のようになります。
```
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.projects import AIProjectClient

project = AIProjectClient(
  endpoint="your_project_endpoint",  # Replace with your endpoint
  credential=DefaultAzureCredential())
```
このスニペットは、Azure Identity ライブラリを使用して Foundry プロジェクトに対して認証を行い、プロジェクトクライアントインスタンスを作成します。 endpointは Foundry プロジェクトエンドポイントです。DefaultAzureCredentialは認証に Azure 資格情報を使用します。

リファレンス: AIProjectClient、 DefaultAzureCredential、 SDK 移行ガイド
プレビューと安定した SDK パッケージの間のクラス構造の変更を反映するようにスクリプトを更新します。

詳細については、 SDK 移行ガイドを参照してください。

(省略可能) ハブベースのプロジェクトをクリーンアップする

ハブベースのプロジェクトにアクセスする必要がなくなった場合は、Azure サブスクリプションから削除します。

何らかの理由で、ハブとハブベースのプロジェクトをサブスクリプションに保持したい場合があります。

Foundry プロジェクトでまだサポートされていない機能を選択できます。このサポートマトリックスを参照してください。
カスタム機械学習モデルのトレーニングに重点を置くユースケース。ハブベースのプロジェクトは Azure Machine Learning スタック上に構築され、Azure Machine Learning Studio、CLI、または SDK を介してアクセスできます。

Foundry ポータルで、ハブベースのプロジェクトを開きます。
[管理センター] を選択します。
[ハブ] セクションで [概要] を選択します。
保持しなくなったプロジェクトを選択します。
[ プロジェクトの削除] を選択します。
保持しなくなったプロジェクトを削除します。
ハブとそのすべてのプロジェクトを削除する場合は、右側の [ハブの プロパティ ] セクションで [ハブの削除] を選択 します 。このオプションを選択すると、ハブを削除するための Azure portal が開きます。

詳細情報

フィードバック

このページはお役に立ちましたか?

Last updated on 2026-02-28