从基于中心的项目迁移到 Foundry 项目（经典版）

注释

本文档引用 Microsoft Foundry （经典） 门户。

🔍 查看 Microsoft Foundry （new） 文档 ，了解新门户。

你将执行的作：创建新的 Foundry 项目，并选择性地从基于中心的项目中迁移代理和连接。

时间估计：5-10 分钟。

先决条件：

• 基于中心的现有项目
• Azure 角色：订阅或资源组的 所有者 角色，用于创建资源和项目，并将角色分配给新项目。

本指南可帮助具有基于中心的项目的现有客户迁移到新的 Foundry 项目，以访问最新的平台功能。

Microsoft Foundry 正在过渡到统一的平台即服务，替换了需要管理多个 Azure 服务的以前的资源模型。 随着 AI 工作负载变得越来越复杂，Foundry 项目：

• 简化平台设置和治理
• 增强跨多个模型和 Foundry 工具的工作流
• 强化治理功能

了解详细信息。

重要

新的生成 AI 和以模型为中心的功能只能通过 Foundry 资源及其 Foundry 项目获得。 目前，某些功能仍然需要在 Foundry 资源旁边放置一个集线器。 有关功能的比较，请参阅 我需要哪种类型的项目？

新铸造厂项目概述

Foundry 项目统一和简化开发人员工作流的构成以及 AI 应用程序核心构建基块的管理。 这些组件包括：

• 模型
• 代理及其工具
• 可观测性、安全性和信任性

以前，Foundry 项目的功能需要管理后端工作流的多个 Azure 资源和 SDK，以便撰写这些组件。

新功能包括：

• 访问 Foundry API ，该 API 旨在构建和评估以 API 为核心的代理应用程序，能够整合代理、评估、模型索引和数据，提供统一的使用体验，并在不同模型提供商之间保持一致的协议。

• Microsoft Foundry SDK 包装 Foundry API，以便轻松地将功能集成到代码中，无论应用程序是内置于 Python、C#、JavaScript/TypeScript 还是 Java 中。

• 代理、模型和工具连接 在 Foundry 上共同管理，用于权限管理、网络、成本分析和策略配置。 以前，某些工具和模型是通过 Azure 机器学习的中心访问的，这还需要预配额外的存储和密钥保管库资源。

• 项目现在是子资源;他们可能会分配自己的管理员控件（如 Azure RBAC），但默认情况下共享其父资源的常用设置。 此原则旨在使 IT 管理员摆脱日常循环。 在资源级别建立安全性、资源连接和治理后，作为开发人员，您可以创建自己的项目文件夹来组织工作。

重要

Foundry 项目的功能集尚未完全与基于中心的项目保持一致。 有关最新支持功能的视图，请参阅此支持矩阵。

如何切换到 Foundry 项目

在您的中心项目中，从 Foundry 模型资源创建新的 Foundry 项目。 此过程允许新项目访问最初在基于中心的项目中完成的工作

转移到 Foundry 项目的内容

• 模型部署
• 数据文件
• 微调的模型
• Assistants
• 矢量存储

哪些内容不会转移

• 预览代理状态（消息、线程、文件） - 可以使用新项目中的代码重新创建代理
• 开源模型部署 - Foundry 项目当前不支持这些部署
• 中心项目访问 - 基于中心的项目无权访问在 Foundry 模型资源上创建的任何新项目

以下部分介绍如何从基于中心的项目迁移到 Foundry 项目：

1. 找到现有的 Foundry 资源
2. 在 AI 资源上创建新的 Foundry 项目。

创建新项目后，可能需要：

• （可选） 重新创建连接
• （可选）迁移代理

1.定位现有的 Foundry 资源

大多数 Foundry 用户已经拥有一个 Foundry（以前称为 AI Services）资源，这些资源是他们之前与集线器基地项目一起创建的，用于访问模型部署。

注释

如果没有现有的 Foundry 资源，最常见的原因是中心使用 Azure OpenAI 来访问模型部署，必须先 创建新的 Foundry 资源。 可以 连接 现有的 Azure OpenAI 资源，以便继续访问现有模型部署。 其他配置步骤适用于代理服务。 请参阅 创建用于使用代理（Bicep）的项目 和 代理标准设置中的详细信息。

1. 在 Foundry 门户中，打开基于中心的项目。

2. 在左窗格中，选择 管理中心。

3. 选择“中心”部分下的“已连接资源”。

4. 找到“Foundry 模型”连接，然后选择该链接以查看其详细信息。

   

   小窍门

   如果未看到“类型”列，请选择右上角的“列”来自定义可见列。

5. 按照连接详细信息中的链接打开 Foundry 资源概述页。

   

1. 在 Azure 门户中，选择包含你的基于中心的项目的资源组。

2. 找到资源类型为“Foundry”的资源。

   

3. 按照链接打开 Foundry 资源概述页。

肱二头肌

1. 如果使用基础结构即代码模板（如 Bicep（或 Azure 资源管理器模板或 Terraform），则模板通常包含多个 Azure 资源。

2. 找到 CognitiveServices/account/kind=AIServices 类型的资源。 此资源是您的“Foundry 资源”，因为它显示于 Foundry 门户或 Azure 门户。

2.创建新项目

新功能（包括代理服务）只能通过项目访问。 每个项目将开发工作组织为每个用例的一个文件夹。 可以创建多个项目来组织具有类似设置和连接要求的用例的工作。

可以通过以下两种方式之一创建新项目：

• 在管理中心：

  1. 在左窗格中，选择 管理中心 来管理 Foundry 资源。

  2. 在“资源”部分下选择“概述”。

  3. 选择 “新建项目 ”以在此资源中创建项目。 此操作将创建一个 Foundry 项目。

     

  4. 创建项目后，在左窗格中，选择“ 转到项目”。

• 在资源的“代理”部分中：

  1. 在左窗格中，选择 “代理”。

  2. 由于资源还没有项目，因此系统会提示你创建一个项目。

     

1. 在左窗格中，选择“资源管理”部分下的“项目”。
2. 选择“ 新建 ”以创建新项目。
3. 输入名称并选择“ 创建”。

肱二头肌

1. 在模板中，项目是 Foundry 资源下的子资源， 如以下示例所示。

2. 默认情况下，在基本配置中，代理服务使用 Foundry 资源附带的部署和存储功能。

3. （可选）代理服务支持使用现有 Azure OpenAI 资源进行模型部署，并自带存储线程、消息和文件的存储资源。 此设置也称为“标准”。 有关参考 Bicep 模板，请参阅此示例。

现在，您已准备好开始创建具有最新功能的正式可用代理。 开始使用 SDK 或代理体验区。

（可选）重新创建连接

如果你的基于中心的项目使用连接来访问工具、数据源或模型，则可以在 Foundry 资源上重新创建这些连接，而无需使用中心。

在“管理中心”中，添加你在最初的基于中心的项目中之前使用的所有工具和数据连接。

无法在 Azure 门户中添加连接。 使用 Foundry 门户或 Bicep 模板添加连接。

肱二头肌

如果更喜欢使用 Bicep 模板，请参阅 此存储库，其中包含示例。

将连接定义为 CognitiveServices/account/connections 和 CognitiveServices/account/project/connections 类型的实例。 为跨项目共享访问选择帐户级连接。

（可选）迁移代码代理

若要从代理服务的预览版迁移到 Foundry 项目的正式版代理服务，请通过进行以下更改来升级代码代理：

1. 安装首选 SDK 客户端的 最新版本 。

2. 更新项目客户端以使用 Foundry API。 现在使用 Foundry 项目终结点，而不是连接字符串。 例如，在 Python 中：

   from azure.identity import DefaultAzureCredential
   from azure.ai.projects import AIProjectClient
   
   project = AIProjectClient(
     endpoint="your_project_endpoint",  # Replace with your endpoint
     credential=DefaultAzureCredential())
   

   此代码片段使用 Azure 标识库向 Foundry 项目进行身份验证，并创建项目客户端实例。 endpoint是 Foundry 项目终结点;使用 DefaultAzureCredential Azure 凭据进行身份验证。

   参考： AIProjectClient、 DefaultAzureCredential、 SDK 迁移指南

3. 更新脚本以反映预览版和稳定 SDK 包之间的任何类结构更改。

有关详细信息，请参阅 SDK 迁移指南。

（可选）清理基于中心的项目

如果不再需要访问基于中心的项目，请将其从 Azure 订阅中删除。

出于某些原因，你可能希望在订阅中保留中心和基于中心的项目：

• 访问 Foundry 项目中尚不支持的功能。 请参阅 此支持矩阵。

• 侧重于自定义机器学习模型训练的用例。 基于中心的项目基于 Azure 机器学习堆栈构建，可通过 Azure 机器学习工作室、CLI 或 SDK 访问。

1. 在 Foundry 门户中，打开基于中心的项目。

2. 选择“管理中心”。

3. 在“中心”部分下选择“概述”。

4. 选择不再想要保留的任何项目。

5. 选择“ 删除项目”。

6. 删除不再需要保留的任何项目。

7. 在右侧 的“中心属性 ”部分中，如果要删除中心及其所有项目，请选择 “删除中心 ”。 此选项将打开 Azure 门户，以便删除中心。

1. 在 Azure 门户中，选择包含你的基于中心的项目的资源组。
2. 选择“Azure AI 中心”资源的链接。
3. 选择 “删除” 以删除中心及其所有关联的项目。

注意

请确保不要删除 Foundry 资源，因为此资源包含现有的部署、文件、微调作业，以及今后管理 Foundry 项目。

肱二头肌

1. 保留 CognitiveServices/account/kind=AIServices 资源类型。 此资源类型表示您的 Foundry 资源。

2. 从模板定义中删除 Microsoft.MachineLearningServices/workspace/kind=project 和 Microsoft.MachineLearningServices/workspace/kind=hub 。

3. 使用替代方法进行资源删除，因为 Bicep 不支持此操作。

了解详细信息

• 在整个组织中推广 Foundry

• 示例 Bicep 模板

• 示例 Terraform 模板

• SDK 迁移指南