이 빠른 시작에서는 Microsoft Foundry project 만들고 모델을 배포합니다. 팀을 관리하는 경우 팀 구성원에게 access 부여합니다. 이러한 단계를 완료하면 사용자 또는 팀이 배포된 모델을 사용하여 AI 애플리케이션 빌드를 시작할 수 있습니다.
팁 (조언)
이 빠른 시작에서는 기본 설정으로 에이전트를 빌드하는 리소스를 만드는 방법을 보여 줍니다. 사용자 고유의 리소스를 사용하는 고급 시나리오는 에이전트 개발을 위한 환경 설정을 참조하세요.
필수 조건
- 활성 구독이 있는 Azure 계정입니다. 계정이 없는 경우 무료 Azure 계정을 만드세요. 여기에는 무료 평가판 구독이 포함됩니다.
- project 직접 만드는 경우:
- 구독 또는 리소스 그룹에서 Azure 계정 AI 소유자 또는 Azure AI 소유자 같은 Foundry 리소스를 만들 수 있는 역할에 접근할 수 있는 권한이 필요합니다. 권한에 대한 자세한 내용은 Microsoft Foundry용 역할 기반 접근 제어를 참조하세요.
- 팀에 대한 project 만드는 경우:
- Owner 같은 역할 할당을 완료할 수 있는 역할에 접근할 수 있는 권한. 권한에 대한 자세한 내용은 Microsoft Foundry용 역할 기반 접근 제어를 참조하세요.
- 팀원 중 접근이 필요한 사람들을 위한 사용자 이메일 주소 또는 Microsoft Entra 보안 그룹 ID 목록입니다.
다음 탭을 사용하여 원하는 방법을 선택합니다.
project 만들기
Foundry 프로젝트를 만들어서 작업을 체계적으로 조직하세요. project 팀에서 사용하는 모델, 에이전트 및 기타 리소스를 포함합니다.
리소스 그룹을 만들거나 기존 리소스 그룹을 사용합니다. 예를 들어
my-foundry-rg를eastus에 생성합니다.az group create --name my-foundry-rg --location eastusFoundry 리소스를 만듭니다. 예를 들어,
my-foundry-resource리소스 그룹에서my-foundry-rg을 생성하십시오.az cognitiveservices account create \ --name my-foundry-resource \ --resource-group my-foundry-rg \ --kind AIServices \ --sku s0 \ --location eastus \ --allow-project-management--allow-project-management플래그를 사용하면 이 리소스 내에서 project 만들 수 있습니다.리소스에 대한 사용자 지정 하위 도메인을 만듭니다. custom domain 이름은 전역적으로 고유해야 합니다.
my-foundry-resource이 사용 중이라면, 더 고유한 이름을 사용해 보세요.az cognitiveservices account update \ --name my-foundry-resource \ --resource-group my-foundry-rg \ --custom-domain my-foundry-resource프로젝트를 만드십시오. 예를 들어
my-foundry-project에서my-foundry-resource을(를) 만듭니다.az cognitiveservices account project create \ --name my-foundry-resource \ --resource-group my-foundry-rg \ --project-name my-foundry-project \ --location eastus프로젝트가 만들어졌는지 확인합니다.
az cognitiveservices account project show \ --name my-foundry-resource \ --resource-group my-foundry-rg \ --project-name my-foundry-project출력에는 해당 리소스 ID를 포함하여 project 속성이 표시됩니다.
모델 배포
사용할 수 있는 모델을 배포합니다. 이 예제에서는 gpt-4.1-mini를 사용하지만 사용 가능한 모든 모델을 선택할 수 있습니다.
az cognitiveservices account deployment create \
--name my-foundry-resource \
--resource-group my-foundry-rg \
--deployment-name gpt-4.1-mini \
--model-name gpt-4.1-mini \
--model-version "2025-04-14" \
--model-format OpenAI \
--sku-capacity 10 \
--sku-name Standard
배포가 성공했는지 확인합니다.
az cognitiveservices account deployment show \
--name my-foundry-resource \
--resource-group my-foundry-rg \
--deployment-name gpt-4.1-mini
배포가 준비되면 출력이 표시됩니다 "provisioningState": "Succeeded".
project 연결 세부 정보 가져오기
코드에서 연결하려면 project 엔드포인트가 필요합니다. 다른 사용자를 위해 이 project 관리하는 경우 배포 이름과 함께 이 엔드포인트를 보냅니다.
- Azure 계정을 사용하여 Microsoft Foundry 로그인합니다.
- 프로젝트를 선택하세요.
- 프로젝트 시작 화면에서 프로젝트 엔드포인트를 찾으세요.
- 엔드포인트 값을 복사합니다. 이 값은 다른 빠른 시작 및 자습서에서 사용합니다.
관리자의 경우 - access 부여
팀을 관리하는 경우, 팀 구성원들이 프로젝트 및 배포된 모델을 사용할 수 있도록 Azure AI 사용자 역할을 할당하십시오. 이 역할은 AI 애플리케이션을 빌드하고 테스트하는 데 필요한 최소 권한을 제공합니다. 다른 역할을 할당해야 하는 경우, Microsoft Foundry용 역할 기반 액세스 제어에 관한 자세한 내용을 참조하세요.
project 리소스 ID를 가져옵니다.
PROJECT_ID=$(az cognitiveservices account project show \ --name my-foundry-resource \ --resource-group my-foundry-rg \ --project-name my-foundry-project \ --query id -o tsv)Azure AI 사용자 역할을 팀 구성원에게 할당합니다.
az role assignment create \ --role "Azure AI User" \ --assignee "user@contoso.com" \ --scope $PROJECT_ID개별 사용자 대신 보안 그룹을 추가하려면 다음을 수행합니다.
az role assignment create \ --role "Azure AI User" \ --assignee-object-id "<security-group-object-id>" \ --assignee-principal-type Group \ --scope $PROJECT_ID역할 할당을 확인합니다.
az role assignment list \ --scope $PROJECT_ID \ --role "Azure AI User" \ --output table
팀원 접근 권한 확인
팀 구성원이 Microsoft Foundry에 로그인하여, 프로젝트 목록에서 프로젝트를 선택하고 배포된 모델이 Build>Models 아래에 나타나는지 확인하도록 요청합니다.
팀 구성원이 project access 수 없는 경우 역할 할당이 성공적으로 완료되었는지 확인합니다. 올바른 전자 메일 주소 또는 보안 그룹 ID를 사용했는지 확인합니다. 팀 구성원의 Azure 계정이 동일한 Microsoft Entra 테넌트에 있는지 확인합니다.
자원을 정리하세요
이 project 더 이상 원하지 않는 경우 리소스 그룹을 삭제하여 연결된 모든 리소스를 삭제합니다.