Udostępnij przez

Szybki start: konfigurowanie zasobów rozwiązania Microsoft Foundry

W tym szybkim wprowadzeniu utworzysz projekt Microsoft Foundry i wdrożysz model. Jeśli zarządzasz zespołem, udzielasz również dostępu członkom zespołu. Po wykonaniu tych kroków ty lub twój zespół będzie mógł rozpocząć tworzenie aplikacji sztucznej inteligencji przy użyciu wdrożonego modelu.

Wskazówka

W tym szybkim przewodniku pokazano, jak utworzyć zasoby, aby zbudować agenta przy użyciu podstawowej konfiguracji. Aby uzyskać bardziej zaawansowane scenariusze korzystające z własnych zasobów, zobacz Konfigurowanie środowiska na potrzeby tworzenia agentów.

Wymagania wstępne

Wybierz preferowaną metodę, korzystając z następujących zakładek:

  • Zainstaluj Azure CLI w wersji 2.67.0 lub nowszej (sprawdź za pomocą az version).

  • Zaloguj się do platformy Azure:

    az login

Tworzenie projektu

Utwórz projekt Foundry, aby zorganizować swoją pracę. Projekt zawiera modele, agentów i inne zasoby używane przez zespół.

  1. Utwórz grupę zasobów lub użyj istniejącej. Na przykład utwórz my-foundry-rg w eastus:

    az group create --name my-foundry-rg --location eastus

  2. Utwórz zasób Foundry. Na przykład utwórz my-foundry-resource w my-foundry-rg grupie zasobów:

    az cognitiveservices account create \
    --name my-foundry-resource \
    --resource-group my-foundry-rg \
    --kind AIServices \
    --sku s0 \
    --location eastus \
   --allow-project-management

    Flaga --allow-project-management umożliwia tworzenie projektu w ramach tego zasobu.

  3. Utwórz niestandardową poddomenę dla zasobu. Nazwa domeny niestandardowej musi być globalnie unikatowa. Jeśli my-foundry-resource jest zajęta, spróbuj użyć bardziej unikatowej nazwy.

    az cognitiveservices account update \
    --name my-foundry-resource \
    --resource-group my-foundry-rg \
    --custom-domain my-foundry-resource

  4. Utwórz projekt. Na przykład utwórz my-foundry-project w my-foundry-resource:

    az cognitiveservices account project create \
    --name my-foundry-resource \
    --resource-group my-foundry-rg \
    --project-name my-foundry-project \
    --location eastus

  5. Sprawdź, czy projekt został utworzony:

    az cognitiveservices account project show \
    --name my-foundry-resource \
    --resource-group my-foundry-rg \
    --project-name my-foundry-project

    Dane wyjściowe wyświetlają właściwości projektu, w tym jego identyfikator zasobu.

Odniesienie: az cognitiveservices account

Wdrażanie modelu

Wdróż model, którego można użyć. W tym przykładzie użyto modelu gpt-4.1-mini, ale można wybrać dowolny dostępny model.

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

Sprawdź, czy wdrożenie zakończyło się pomyślnie:

az cognitiveservices account deployment show \
    --name my-foundry-resource \
    --resource-group my-foundry-rg \
    --deployment-name gpt-4.1-mini

Gdy wdrożenie jest gotowe, dane wyjściowe zawierają wartość "provisioningState": "Succeeded".

Odniesienie: az cognitiveservices account deployment

Uzyskaj szczegóły połączenia projektu

Aby nawiązać połączenie z kodu, potrzebny jest punkt końcowy projektu. Jeśli administrowasz tym projektem dla innych, wyślij im ten punkt końcowy oraz nazwę wdrożenia.

  1. Zaloguj się do usługi Microsoft Foundry przy użyciu konta platformy Azure.
  2. Wybierz projekt.
  3. Znajdź punkt końcowy projektu na ekranie powitalnym projektu. Zrzut ekranu powitalny aplikacji Microsoft Foundry Models przedstawiający adres URL punktu końcowego i przycisk kopiowania.
  4. Skopiuj wartość punktu końcowego. Używasz tej wartości w innych szybkich startach i samouczkach.

Dla administratorów — udzielanie dostępu

Jeśli administrowasz zespołem, przypisz rolę użytkownika sztucznej inteligencji platformy Azure do członków zespołu, aby mogli korzystać z projektu i wdrożonych modeli. Ta rola zapewnia minimalne uprawnienia wymagane do kompilowania i testowania aplikacji sztucznej inteligencji. Aby uzyskać informacje o innych rolach, które mogą być konieczne, zobacz Kontrola dostępu oparta na rolach dla usługi Microsoft Foundry

  1. Pobierz identyfikator zasobu projektu:

    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)

  2. Przypisz rolę użytkownika usługi Azure AI do członka zespołu:

    az role assignment create \
    --role "Azure AI User" \
    --assignee "user@contoso.com" \
    --scope $PROJECT_ID

    Aby dodać grupę zabezpieczeń zamiast pojedynczego użytkownika:

    az role assignment create \
    --role "Azure AI User" \
    --assignee-object-id "<security-group-object-id>" \
    --assignee-principal-type Group \
    --scope $PROJECT_ID

  3. Sprawdź przypisanie roli:

    az role assignment list \
    --scope $PROJECT_ID \
    --role "Azure AI User" \
    --output table

Odniesienie: az role assignment

Weryfikowanie dostępu członka zespołu

Poproś członka zespołu, aby zweryfikował swój dostęp, logując się do usługi Microsoft Foundry, wybierając projekt z listy projektów i potwierdzając, że wdrożony model jest wyświetlany w obszarze Modele kompilacji>.

Jeśli członek zespołu nie może uzyskać dostępu do projektu, sprawdź, czy przypisanie roli zostało ukończone pomyślnie. Sprawdź, czy użyto poprawnego adresu e-mail lub identyfikatora grupy zabezpieczeń. Upewnij się, że konto platformy Azure członka zespołu znajduje się w tej samej dzierżawie firmy Microsoft Entra.

Uprzątnij zasoby

Jeśli nie chcesz już tego projektu, usuń grupę zasobów, aby usunąć wszystkie skojarzone z nim zasoby.

az group delete --name my-foundry-rg --yes --no-wait

Następny krok

Szybki start Microsoft Foundry

  • Last updated on