VS Code에서 Azure AI 스튜디오 프로젝트 시작(미리 보기)

Important

이 문서에 설명된 기능 중 일부는 미리 보기로만 제공될 수 있습니다. 이 미리 보기는 서비스 수준 계약 없이 제공되며, 프로덕션 워크로드에는 권장되지 않습니다. 특정 기능이 지원되지 않거나 기능이 제한될 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Azure Preview에 대한 추가 사용 약관을 참조하세요.

Azure AI 스튜디오는 VS Code - 데스크톱 및 웹에서 개발을 지원합니다. 각 시나리오에서 VS Code 인스턴스는 컴퓨팅 인스턴스라고도 하는 가상 머신에서 실행되는 미리 빌드된 사용자 지정 컨테이너에 원격으로 연결됩니다.

Azure AI 스튜디오에서 VS Code 시작

1. Azure AI 스튜디오로 이동합니다.

2. Azure AI 스튜디오에서 프로젝트를 엽니다.

3. 왼쪽 메뉴에서 코드를 선택합니다.

4. 컴퓨팅의 경우 기존 컴퓨팅 인스턴스를 선택하거나 새 컴퓨팅 인스턴스를 만듭니다.

   • 사용할 컴퓨팅 인스턴스를 선택합니다. 중지된 경우 컴퓨팅 시작을 선택하고 실행으로 전환될 때까지 기다립니다. 컴퓨팅을 사용할 준비가 되면 준비 상태가 표시됩니다.
   • 컴퓨팅 인스턴스가 없는 경우 이름을 입력하고 컴퓨팅 만들기를 선택합니다. 컴퓨팅 인스턴스가 준비될 때까지 기다립니다.

5. VS Code 컨테이너의 경우 단추가 활성화되면 컨테이너 설정을 선택합니다. 이렇게 하면 컴퓨팅에서 컨테이너가 구성됩니다. 컨테이너 설치를 완료하는 데 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다. 컨테이너를 처음으로 설정하면 다음번에는 바로 시작할 수 있습니다. 메시지가 표시되면 컴퓨팅을 인증해야 할 수 있습니다. 설치가 완료되면 준비가 표시됩니다.

   Warning

   컴퓨팅 인스턴스에서 유휴 종료를 사용하도록 설정하더라도 이 사용자 지정 VS Code 컨테이너로 설정된 컴퓨팅에는 유휴 종료가 발생하지 않습니다. 이는 컨테이너 내에서 작업하는 동안 컴퓨팅이 예기치 않게 종료되지 않도록 하기 위한 것입니다.

6. VS Code에서 프로젝트 열기:

   • 로컬 VS Code 인스턴스에서 작업하려면 VS Code(데스크톱)에서 시작을 선택합니다. VS Code의 새 로컬 인스턴스가 로컬 머신에서 열립니다.
   • 대신 브라우저에서 작업하려면 드롭다운 화살표를 선택하고 VS Code(웹)에서 시작을 선택합니다. vscode.dev에 연결된 새 브라우저 탭이 열립니다.

   

사용자 지정 컨테이너 폴더 구조

미리 빌드된 개발 환경은 Azure AI SDK, 프롬프트 흐름 SDK 및 기타 도구가 포함된 Docker 컨테이너를 기반으로 합니다. 이 환경은 컨테이너 내에서 원격으로 VS Code를 실행하도록 구성되어 있습니다. 컨테이너는 이 Dockerfile과 비슷한 방법으로 정의되며, Microsoft의 Python 3.10 개발 컨테이너 이미지를 기반으로 합니다.

AI 스튜디오에서 시작한 특정 프로젝트 디렉터리로 파일 탐색기가 열립니다.

컨테이너는 현재 개발 컨텍스트 내에서 방향을 지정하고, 코드, 데이터, 공유 파일을 가장 효율적으로 사용할 수 있도록 설계된 Azure AI 폴더 계층 구조(afh 디렉터리)로 구성됩니다. 이 afh 디렉터리에는 Azure AI 스튜디오 프로젝트가 포함되며, 각 프로젝트에는 code, data, shared 폴더가 포함된 전용 프로젝트 디렉터리가 있습니다.

다음 표에는 폴더 구조가 요약되어 있습니다.

폴더	설명
code	git 리포지토리 또는 로컬 코드 파일 작업에 사용합니다. code 폴더는 컴퓨팅 인스턴스에서 직접 스토리지 위치이며, 대용량 리포지토리의 경우 성능이 좋습니다. git 리포지토리를 복제하거나 그 밖에 코드 파일을 가져오거나 만드는 데 이상적인 위치입니다.
data	로컬 데이터 파일을 저장하는 데 사용합니다. data 폴더를 사용하여 일관된 방식으로 로컬 데이터를 저장하고 참조하는 것이 좋습니다.
shared	프로젝트의 공유 파일 및 자산(예: 프롬프트 흐름) 작업에 사용합니다. 예를 들어 shared\Users\{user-name}\promptflow에서 프로젝트의 프롬프트 흐름을 찾을 수 있습니다.

Important

이 프로젝트 디렉터리 내에서 작업하는 것이 좋습니다. 프로젝트 디렉터리에 포함하는 파일, 폴더, 리포지토리는 호스트 컴퓨터(컴퓨팅 인스턴스)에 유지됩니다. 코드 폴더와 데이터 폴더에 저장된 파일은 컴퓨팅 인스턴스가 중지되거나 다시 시작되는 경우에도 유지되지만 컴퓨팅이 삭제되면 손실됩니다. 그러나 공유 파일은 허브의 스토리지 계정에 저장되므로 컴퓨팅 인스턴스가 삭제되어도 손실되지 않습니다.

프롬프트 흐름 작업

프롬프트 흐름을 만들고, 참조하고, 작업할 수 있습니다.

Azure AI Studio에서 이미 만든 프롬프트 흐름은 shared\Users\{user-name}\promptflow에서 찾을 수 있습니다. code 또는 shared 폴더에 새 흐름을 만들 수도 있습니다.

프롬프트 흐름은 프로젝트에 액세스할 수 있는 Azure AI 스튜디오 연결을 자동으로 사용합니다.

VS Code에서 프롬프트 흐름 확장을 사용할 수도 있습니다. 이 확장은 이 환경에 미리 설치되어 있습니다. 이 확장 내에서 연결 공급자를 프로젝트로에 설정할 수 있습니다. Azure AI에서 연결 사용을 참조하세요.

자세한 내용은 프롬프트 흐름 기능을 참조하세요.

AI 앱 템플릿 사용

AI 앱 템플릿은 프로젝트의 코드 탭 오른쪽에서 연결됩니다. 이러한 샘플에서는 Azure AI SDK를 사용하여 다음을 수행합니다.

• 개발 환경을 설정하고 기존 리소스에 연결
• 사용자 지정 애플리케이션 코드 가져오기
• 평가 실행
• 코드 배포

새 허브 및 프로젝트를 포함하여 완전히 새로운 리소스 집합을 프로비전하고 이러한 샘플 애플리케이션을 배포하려면 로컬 개발 환경에서 Azure Developer CLI(AZD)를 사용할 수 있습니다.

설명

여러 코드와 데이터 디렉터리 또는 여러 리포지토리에서 작업하려는 경우 VS Code에서 분할 루트 파일 탐색기 기능을 사용할 수 있습니다. 이 기능을 사용해 보려면 다음 단계를 수행합니다.

1. Ctrl+Shift+P를 입력하여 명령 팔레트를 엽니다. 작업 영역: 작업 영역에 폴더 추가를 검색하고 선택합니다.
2. 로드할 리포지토리 폴더를 선택합니다. 파일 탐색기에 연 폴더의 새 섹션이 표시됩니다. 리포지토리였다면 이제 VS Code에서 소스 제어를 사용할 수 있습니다.
3. 향후 개발 세션을 위해 이 구성을 저장하려면 Ctrl+Shift+p를 다시 입력하고 작업 영역: 작업 영역을 다른 이름으로 저장을 선택합니다. 이 작업은 구성 파일을 현재 폴더에 저장합니다.

선호하는 프로그래밍 언어의 앱 템플릿 및 SDK 샘플은 Azure AI 서비스를 사용하는 앱 개발을 참조하세요.

관련 콘텐츠

• 프롬프트 흐름 SDK를 사용하여 채팅 앱 빌드 시작
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