Een project maken voor Azure AI Foundry

In dit artikel wordt beschreven hoe u een project maakt in Azure AI Foundry. Met projecten kunt u uw werk organiseren voor het verkennen van nieuwe ideeën en als prototype van een bepaalde use-case.

Azure AI Foundry ondersteunt twee soorten projecten: een Foundry-project en een hubproject. Zie Typen projecten voor meer informatie over de verschillen tussen deze twee projecttypen.

Hint

De rest van dit artikel laat zien hoe u een hubproject maakt. Selecteer Foundry-project bovenaan dit artikel als u in plaats daarvan een Foundry-project wilt maken.

• Een hubproject wordt gehost door een Azure AI Foundry-hub. Als uw bedrijf een beheerteam heeft dat een hub voor u heeft gemaakt, kunt u een project van die hub maken. Als u zelf aan het werk bent, kunt u een project maken en wordt automatisch een standaardhub voor u gemaakt.

• Gebruik dit projecttype voor:

  • Promptverloop
  • Volledig beheerde rekenprocessen
  • Compatibiliteit met Azure Machine Learning

• Dit project kan ook worden gebruikt voor:

  • Agenten (voorbeeldweergave)
  • Isolatie op projectniveau van bestanden en uitvoer
  • Evaluaties
  • Speeltuinen

Vereiste voorwaarden

Gebruik de volgende tabbladen om de methode te selecteren die u wilt gebruiken om een hub-project te maken:

Azure AI Foundry-portal

• Een Azure-abonnement. Als u nog geen Azure-abonnement hebt, maakt u een gratis account.

Python SDK

• Een Azure-abonnement. Als u nog geen Azure-abonnement hebt, maakt u een gratis account.
• Azure Machine Learning SDK v2.
• Een Azure AI Foundry-hub. Als u geen hub hebt, raadpleeg dan Een hub maken met de Azure Machine Learning SDK en CLI.
• Azure CLI
• Verifieer met az login of az login --use-device-code in uw omgeving voordat u code uitvoert.

Azure CLI

• Een Azure-abonnement. Als u nog geen Azure-abonnement hebt, maakt u een gratis account.
• Azure CLI en de machine learning-extensie. Als u de Azure CLI- en machine learning-extensie niet hebt geïnstalleerd, volgt u de stappen in het artikel over het installeren en instellen van de machine learning-extensie .
• Een Azure AI Foundry-hub. Als u geen hub hebt, raadpleeg dan Een hub maken met de Azure Machine Learning SDK en CLI.

Een hub-project maken

Azure AI Foundry-portal

Voer de volgende stappen uit om een hubproject te maken in Azure AI Foundry:

1. Meld u aan bij Azure AI Foundry.

2. Wat u vervolgens doet, is afhankelijk van waar u bent:

   • Als u geen bestaande projecten hebt: volg de stappen in quickstart: Ga aan de slag met Azure AI Foundry om uw eerste project te maken.

   • Als u in een project bent: selecteer de breadcrumb van het project en selecteer vervolgens Nieuwe resource maken.

     

   • Als u zich niet in een project bevinden: selecteer Nieuwe maken in de rechterbovenhoek om een nieuw Foundry-project te maken

     

3. Selecteer AI-hubresource en selecteer Vervolgens Volgende.

4. Voer een naam in voor het project.

5. Als u een hub hebt, ziet u de hub die u het meest recent hebt gebruikt.

   • Als u toegang hebt tot meer dan één hub, kunt u een andere hub selecteren in de vervolgkeuzelijst.

   • Als u een nieuwe wilt maken, selecteert u Nieuwe hub maken en geeft u een naam op.

     

6. Als u geen hub hebt, wordt er een standaard voor u gemaakt.

7. Klik op Creëren.

Als u een nieuwe hub wilt aanpassen, volgt u de stappen in de volgende sectie voordat u Maken selecteert.

De hub aanpassen

Er bestaat een hub-gebaseerd project binnen een hub. Met een hub kunt u configuraties zoals gegevensverbindingen delen met alle projecten en beveiligingsinstellingen en uitgaven centraal beheren. Als u deel uitmaakt van een team, worden hubs gedeeld met andere teamleden in uw abonnement. Zie de overzichtsdocumentatie voor hubs en projecten voor meer informatie over de relatie tussen hubs en projecten.

Wanneer u een nieuwe hub maakt, moet u eigenaars- of inzendermachtigingen hebben voor de geselecteerde resourcegroep. Als u deel uitmaakt van een team en deze machtigingen niet hebt, moet uw beheerder een hub voor u maken.

Hint

Hoewel u een hub kunt maken als onderdeel van het maken van het project, hebt u meer controle en kunt u geavanceerdere instellingen voor de hub instellen als u deze afzonderlijk maakt. U kunt bijvoorbeeld netwerkbeveiliging of het onderliggende Azure Storage-account aanpassen. Zie Een Azure AI Foundry-hub maken en beheren voor meer informatie.

Wanneer u een nieuwe hub maakt als onderdeel van het maken van het project, worden standaardinstellingen opgegeven. Als u deze instellingen wilt aanpassen, doet u dit voordat u het project maakt:

1. Selecteer in het formulier Een project maken de pijl aan de rechterkant.

   

2. Selecteer een bestaande resourcegroep die u wilt gebruiken of laat de standaardwaarde staan om een nieuwe resourcegroep te maken.

   Hint

   Met name voor het aan de slag gaan raden we u aan een nieuwe resourcegroep voor uw project te maken. Met de resourcegroep kunt u het project en alle bijbehorende resources eenvoudig samen beheren. Wanneer u een project maakt, worden er verschillende resources gemaakt in de resourcegroep, waaronder een hub, een containerregister en een opslagaccount.

3. Selecteer een locatie of gebruik de standaardwaarde. De locatie is de regio waar de hub wordt gehost. De locatie van de hub is ook de locatie van het project. De beschikbaarheid van Azure AI-services verschilt per regio. Bepaalde modellen zijn bijvoorbeeld mogelijk niet beschikbaar in bepaalde regio's.

4. Selecteer Een project maken. U ziet de voortgang van het maken van de resource. Het project wordt gemaakt wanneer het proces is voltooid.

Python SDK

In de code in deze sectie wordt ervan uitgegaan dat u een bestaande hub hebt. Als u geen hub hebt, raadpleegt u de handleiding Hoe u een Azure AI Foundry-hub maakt en beheert om er een te maken.

1. Installeer pakketten. (Als u zich in een notebookcel bevindt, gebruikt u in plaats daarvan %pip install.)

   pip install azure-ai-ml
   pip install azure-identity
   

2. Geef uw abonnementsgegevens op:

   # Enter details of your subscription
   subscription_id = "<SUBSCRIPTION_ID>"
   resource_group = "<RESOURCE_GROUP>"

3. Verkrijg een toegang tot het abonnement. Alle Python-code in dit artikel maakt gebruik van ml_client:

   # get a handle to the subscription
   
   from azure.ai.ml import MLClient
   from azure.identity import DefaultAzureCredential
   
   ml_client = MLClient(DefaultAzureCredential(), subscription_id, resource_group)

4. (Optioneel) Als u meerdere accounts hebt, voegt u de tenant-id van de Microsoft Entra-id toe die u in het DefaultAzureCredentialaccount wilt gebruiken. Zoek uw tenant-id in Azure Portal onder Microsoft Entra ID, Externe identiteiten.

   DefaultAzureCredential(interactive_browser_tenant_id="<TENANT_ID>")
   

5. (Optioneel) Als u werkt in de regio Azure Government - VS of Azure China 21Vianet, specificeert u de regio waar u zich wilt authenticeren. U kunt de regio opgeven met DefaultAzureCredential. In het volgende voorbeeld wordt geverifieerd bij de regio Azure Government - VS:

   from azure.identity import AzureAuthorityHosts
   DefaultAzureCredential(authority=AzureAuthorityHosts.AZURE_GOVERNMENT)
   

6. Gebruik de volgende code om een project te maken op basis van een hub die u of uw beheerder eerder hebt gemaakt. Vervang voorbeeldtekenreekswaarden door uw eigen waarden:

   from azure.ai.ml.entities import Project
   
   my_project_name = "myexampleproject"
   my_display_name = "My Example Project"
   hub_name = "myhubname" # Azure resource manager ID of the hub
   hub_id=f"/subscriptions/{subscription_id}/resourceGroups/{resource_group}/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/{hub_name}"
   
   my_project = Project(name=my_project_name, 
                   display_name=my_display_name,
                   hub_id=hub_id)
   
   created_project = ml_client.workspaces.begin_create(workspace=my_project).result()
   

Azure CLI

In de code in deze sectie wordt ervan uitgegaan dat u een bestaande hub hebt. Als u geen hub hebt, raadpleegt u de handleiding Hoe u een Azure AI Foundry-hub maakt en beheert om er een te maken.

1. Gebruik de volgende opdracht om te verifiëren bij uw Azure-abonnement vanuit de Azure CLI:

   az login
   

   Zie Verificatiemethoden voor meer informatie over verificatie.

2. Zodra de extensie is geïnstalleerd en geverifieerd bij uw Azure-abonnement, gebruikt u de volgende opdracht om een nieuw Azure AI Foundry-project te maken op basis van een bestaande Azure AI Foundry-hub:

   az ml workspace create --kind project --hub-id {my_hub_ID} --resource-group {my_resource_group} --name {my_project_name}
   

   Formulier my_hub_ID met deze syntaxis: /subscriptions/{subscription_id}/resourceGroups/{resource_group}/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/{hub_name}.

Projectinstellingen weergeven

Azure AI Foundry-portal

Op de projectoverzichtspagina vindt u informatie over het project.

• Naam: De naam van het project wordt weergegeven in de linkerbovenhoek.
• Abonnement: het abonnement dat de hub host die het project host.
• Resourcegroep: de resourcegroep die de hub host waar het project wordt gehost.

Selecteer Beheercentrum om naar de projectbronnen in de Azure AI Foundry-portal te navigeren. Selecteer Beheren in Azure Portal om naar de projectbronnen in Azure Portal te gaan.

Python SDK

Als u het nieuwe project wilt beheren of gebruiken, neemt u het op in het MLClientvolgende:

ml_client = MLClient(workspace_name=my_project_name, resource_group_name=resource_group, subscription_id=subscription_id,credential=DefaultAzureCredential())

Azure CLI

Gebruik de az ml workspace show opdracht om instellingen voor het project weer te geven. Voorbeeld:

az ml workspace show --name {my_project_name} --resource-group {my_resource_group}

Toegang tot projectbronnen

Algemene configuraties op de hub worden gedeeld met uw project, inclusief verbindingen, rekeninstanties en netwerktoegang, zodat u meteen kunt beginnen met ontwikkelen.

Daarnaast zijn veel resources alleen toegankelijk voor gebruikers in uw projectwerkruimte:

• Onderdelen, waaronder gegevenssets, stromen, indexen, geïmplementeerde api-eindpunten voor modellen (open en serverloos).

• Verbindingen die door u zijn gemaakt onder 'projectinstellingen'.

• Azure Storage-blobcontainers en een bestandsshare voor het uploaden van gegevens in uw project. Toegang tot opslag met behulp van de volgende verbindingen:

  Gegevensverbinding	Opslaglocatie	Doel
  workspaceblobstore	{project-GUID}-azureml-blobstore	Standaardcontainer voor gegevensuploads
  workspaceartifactstore	{project-GUID}-azureml	Slaat onderdelen en metagegevens voor uw project op, zoals modelgewichten
  workspacefilestore	{project-GUID}-code	Hosts bestanden die zijn gemaakt op uw computeromgeving en met behulp van prompt-flow

Opmerking

Opslagverbindingen worden niet rechtstreeks met het project gemaakt wanneer voor uw opslagaccount openbare netwerktoegang is ingesteld op uitgeschakeld. Deze worden gemaakt wanneer een eerste gebruiker Toegang heeft tot Azure AI Foundry via een privénetwerkverbinding. Problemen met opslagverbindingen oplossen

Verwante inhoud

• Quickstart: De chatspeeltuin gebruiken in de Azure AI Foundry-portal

• Meer informatie over hubs

Hint

De rest van dit artikel laat zien hoe u een Foundry-project maakt. Selecteer een hubproject bovenaan dit artikel als u in plaats daarvan een hubproject wilt maken.

• Een Foundry-project is gebouwd op een Azure AI Foundry-resource. Dit projecttype biedt een eenvoudige installatie, toegang tot agents en toonaangevende modellen van OpenAI, Mistral, Meta en meer.

• Dit projecttype biedt u de beste ondersteuning voor:

  • Agenten
  • AI Foundry-API voor het werken met agents en tussen modellen
  • Modellen die rechtstreeks worden verkocht door Azure - Azure OpenAI, DeepSeek, xAI, enzovoort.
  • Partner & Community-modellen die worden verkocht via Marketplace - Stabiliteit, Bria, Cohere, enzovoort.
  • Projectbestanden (rechtstreeks bestanden uploaden en experimenteren)
  • Isolatie op projectniveau van bestanden en uitvoer
  • Evaluaties
  • Fijn afstemmen
  • Speeltuinen

Vereiste voorwaarden

Gebruik de volgende tabbladen om de methode te selecteren die u wilt gebruiken om een Foundry-project te maken:

Azure AI Foundry-portal

• Een Azure-abonnement. Als u nog geen Azure-abonnement hebt, maakt u een gratis account.
• U moet eigenaar van het abonnement zijn om over het juiste toegangsbeheer te beschikken dat nodig is om de Azure AI Foundry-resource te maken die het bovenliggende element van het project is. Als u deze toegang niet hebt, laat uw beheerder een AI Foundry-resource maken die u kunt gebruiken. Ga vervolgens verder met het maken van meerdere projecten op dezelfde resource om uw project te maken.

Python SDK

• Een Azure-abonnement. Als u nog geen Azure-abonnement hebt, maakt u een gratis account.
• U moet eigenaar van het abonnement zijn om het juiste toegangsbeheer te ontvangen dat nodig is om het project te kunnen gebruiken.
• Uw ontwikkelomgeving instellen
• Verifieer met az login of az login --use-device-code in uw omgeving voordat u code uitvoert.
• Voer deze stappen uit om uw Python-script te starten:

  1. Installeer pakketten: pip install azure-identity azure-mgmt-cognitiveservices==13.7.0b1 . Als u zich in een notebookcel bevindt, gebruikt u %pip install in plaats daarvan '.

  2. Gebruik pip show azure-mgmt-cognitiveservices dit om te controleren of uw versie 13.7 of hoger is.

  3. Start uw script met de volgende code om de client verbinding en variabelen te maken die in dit artikel worden gebruikt. In dit voorbeeld wordt het project gemaakt in Oost VS.

     from azure.identity import DefaultAzureCredential
     from azure.mgmt.cognitiveservices import CognitiveServicesManagementClient
     
     subscription_id = 'your-subscription-id'
     resource_group_name = 'your-resource-group-name'
     foundry_resource_name = 'your-foundry-resource-name'
     foundry_project_name = 'your-foundry-project-name'
     location = 'eastus'
     
     client = CognitiveServicesManagementClient(
         credential=DefaultAzureCredential(), 
         subscription_id=subscription_id,
         api_version="2025-04-01-preview"
     )
     

  4. (Optioneel) Als u meerdere accounts hebt, voegt u de tenant-id van de Microsoft Entra-id toe die u in het DefaultAzureCredentialaccount wilt gebruiken. Zoek uw tenant-id in Azure Portal onder Microsoft Entra ID, Externe identiteiten.

     DefaultAzureCredential(interactive_browser_tenant_id="<TENANT_ID>")
     

  5. (Optioneel) Als u werkt in de regio Azure Government - VS of Azure China 21Vianet, specificeert u de regio waar u zich wilt authenticeren. U kunt de regio opgeven met DefaultAzureCredential. In het volgende voorbeeld wordt geverifieerd bij de regio Azure Government - VS:

     from azure.identity import AzureAuthorityHosts
     DefaultAzureCredential(authority=AzureAuthorityHosts.AZURE_GOVERNMENT)
     

Azure CLI

• Een Azure-abonnement. Als u nog geen Azure-abonnement hebt, maakt u een gratis account.
• U moet eigenaar van het abonnement zijn om het juiste toegangsbeheer te ontvangen dat nodig is om het project te kunnen gebruiken.
• Azure CLI

Een Foundry-project maken

Azure AI Foundry-portal

Deze stappen bieden een manier om een nieuwe Azure-resource te maken met standaardinstellingen.

Hint

Als uw organisatie aangepaste Azure-configuraties vereist, zoals alternatieve namen, beveiligingscontroles of kostentags, gebruikt u een van deze methoden om te voldoen aan de Azure Policy-naleving van uw organisatie:

• Uw eerste AI Foundry-resource maken
• Een Azure AI Foundry-resource maken met behulp van een Bicep-bestand

Volg deze stappen om een Foundry-project te maken in Azure AI Foundry:

1. Meld u aan bij Azure AI Foundry.

2. Wat u vervolgens doet, is afhankelijk van waar u bent:

   • Als u geen bestaande projecten hebt: volg de stappen in quickstart: Ga aan de slag met Azure AI Foundry om uw eerste project te maken.

   • Als u in een project bent: selecteer de breadcrumb van het project en selecteer vervolgens Nieuwe resource maken.

     

   • Als u zich niet in een project bevinden: selecteer Nieuwe maken in de rechterbovenhoek om een nieuw Foundry-project te maken

     

3. Selecteer Azure AI Foundry-resource en kies vervolgens Volgende.

4. Geef een naam op voor uw project en selecteer Maken. Of zie de volgende sectie voor geavanceerde opties.

Geavanceerde opties

Er wordt een Foundry-project gemaakt op een AI Foundry resource. Deze resource wordt automatisch voor u gemaakt wanneer u het project maakt.

Volg deze stappen om de instellingen voor uw project aan te passen:

1. Selecteer geavanceerde opties in het formulier Een project maken.

2. Selecteer een bestaande resourcegroep die u wilt gebruiken of laat de standaardwaarde staan om een nieuwe resourcegroep te maken.

   Hint

   Met name voor het aan de slag gaan raden we u aan een nieuwe resourcegroep voor uw project te maken. Met de resourcegroep kunt u het project en alle bijbehorende resources eenvoudig samen beheren.

3. Selecteer een locatie of gebruik de standaardwaarde. De locatie is de regio waar de hub wordt gehost. De beschikbaarheid van Azure AI-services verschilt per regio. Bepaalde modellen zijn bijvoorbeeld mogelijk niet beschikbaar in bepaalde regio's.

4. Klik op Creëren. U ziet de voortgang van de aanmaak van resources en het project wordt aangemaakt wanneer het proces is voltooid.

Python SDK

Een Foundry-project maken:

1. Voeg deze code toe om een Foundry-project te maken door gebruik te maken van de variabelen en client verbinding vanuit de vereisten.

   # Create resource
   resource = client.accounts.begin_create(
       resource_group_name=resource_group_name,
       account_name=foundry_resource_name,
       account={
           "location": location,
           "kind": "AIServices",
           "sku": {"name": "S0",},
           "identity": {"type": "SystemAssigned"},
           "properties": {
               "allowProjectManagement": True,
               "customSubDomainName": foundry_resource_name
           }
       }
   )
   
   # Wait for the resource creation to complete
   resource_result = resource.result()
   
   # Create default project
   project = client.projects.begin_create(
       resource_group_name=resource_group_name,
       account_name=foundry_resource_name,
       project_name=foundry_project_name,
       project={
           "location": location,
           "identity": {
               "type": "SystemAssigned"
           },
           "properties": {}
       }
   )
   

Azure CLI

CLI-opdrachten zijn momenteel niet beschikbaar voor het maken van een Foundry-project.

Meerdere projecten op dezelfde resource maken

Maak meerdere Foundry-projecten op een bestaande AI Foundry resource, zodat u uw omgeving kunt delen met uw team voor samenwerking.

Foundry-projecten als onderliggende Azure-resources kunnen hun eigen toegang controles toegewezen krijgen, maar delen gemeenschappelijke instellingen zoals netwerkbeveiliging, implementaties en integratie van Azure-hulpprogramma's vanuit hun bovenliggende resource.

Uw eerste project (standaardproject) speelt een speciale rol en heeft toegang tot meer functies:

Eigenschap	Standaardproject Foundry	Niet-standaard Foundry-project
Modeldeductie	✅	✅
Speeltuinen	✅	✅
Agenten	✅	✅
Evaluaties	✅	✅
Verbindingen	✅	✅
AI Foundry-API die werkt met agents en tussen modellen	✅	✅
Isolatie op projectniveau van bestanden en uitvoer	✅	✅
Azure OpenAI met Batch, StoredCompletions, Fine-tuning	✅
Achterwaarts compatibel met projectloze {account}.cognitiveservices.com gegevensvlak-API	✅
Inhoudsveiligheid	✅

• Een niet-standaardproject toevoegen aan een resource:

  Azure AI Foundry-portal

  Hint

  Omdat u het linkerdeelvenster in de Azure AI Foundry-portal kunt aanpassen, ziet u mogelijk andere items dan in deze stappen wordt weergegeven. Als u niet ziet wat u zoekt, selecteert u ... Meer onder aan het linkerdeelvenster.

  1. Selecteer in Azure AI Foundry het Foundry-project of de bijbehorende resource.

  2. Selecteer beheercentrum in het linkerdeelvenster.

  3. Selecteer Overzicht in de resourcesectie.

  4. Selecteer Nieuw project en geef een naam op.

     

  Python SDK

  Voeg deze code toe aan uw script om een nieuw project te maken voor uw bestaande resource:

  # Create additional project
  new_project_name = 'your-new-project-name'
  
  project = client.projects.begin_create(
      resource_group_name=resource_group_name,
      account_name=foundry_resource_name,
      project_name=new_project_name,
      project={
          "location": location,
          "identity": {
              "type": "SystemAssigned"
          },
          "properties": {}
      }
  )
  

  Azure CLI

  CLI-opdrachten zijn momenteel niet beschikbaar voor het maken van een Foundry-project.

• Als u het standaardproject van uw Foundry-resource verwijdert, wordt het volgende gemaakte project het standaardproject.

Projectinstellingen weergeven

Azure AI Foundry-portal

Op de startpagina van het project vindt u informatie over het project.

• Naam: De naam van het project wordt weergegeven in de linkerbovenhoek.
• Abonnement: het abonnement dat de hub host die het project host.
• Resourcegroep: de resourcegroep die de hub host waar het project wordt gehost.

Python SDK

# Get project
project = client.projects.get(
    resource_group_name=resource_group_name,
    account_name=foundry_resource_name,
    project_name=foundry_project_name
)
print(project)

Azure CLI

Gebruik de az cognitiveservices account connection show opdracht om instellingen voor het project weer te geven. Voorbeeld:

az cognitiveservices account connection show --name {my_project_name} --resource-group {my_resource_group}

Verwante inhoud

• Quickstart: Aan de slag met Azure AI Foundry
• Meer informatie over Azure AI Foundry