建立 Azure AI Foundry 的專案

2025-06-16

本文說明如何在 Azure AI Foundry 中建立專案。專案可讓您組織工作，以探索新想法，並在特定使用案例上建立原型。

Azure AI Foundry 支援兩種類型的專案： Foundry 專案 和 中樞型專案。如需這兩個專案類型差異的詳細資訊，請參閱項目類型。

小提示

本文的其餘部分說明如何建立 中樞型專案。如果您想要改為建立 Foundry 專案，請選取本文頂端的 Foundry 專案。

中心型專案是由 Azure AI Foundry 中心所托管。如果您的公司有行政團隊為您建立一個中心，您可以從這個中心建立專案。如果您是獨立作業，您可以建立一個專案，預設中樞會自動為您建立。
請使用此專案類型：
- 提示流程
- 受控計算
- Azure Machine Learning 相容性
此專案也可用於：
- 代理程式（預覽）
- 檔案和輸出的專案層級隔離
- 評估
- 遊樂場

先決條件

使用下列索引標籤來選取您計劃用來建立中樞型專案的方法：

Azure 訂用帳戶。如果您沒有 Azure 訂閱，請建立免費帳戶。

建立中樞型專案

若要在 Azure AI Foundry 中建立中樞型專案，請遵循下列步驟：

登入 Azure AI Foundry。
接下來要做什麼取決於您的位置：
- 如果您沒有任何現有的專案：請遵循快速入門：開始使用 Azure AI Foundry 中的步驟來建立您的第一個專案。
- 如果您位於專案中：選取專案階層連結，然後選取 [建立新資源]。
- 如果您不在專案中：選取右上方的 [新建] 以建立新的 Foundry 專案
選取 [AI 中樞資源]，然後選取 [ 下一步]。
輸入專案名稱。
如果您有中樞，您會看到所選取最近使用的中樞。
- 如果您有多個中樞的存取權，您可以從下拉式清單中選取不同的中樞。
- 如果您想要建立新的中樞，請選取 [建立新的中樞 ]，並提供名稱。
如果您沒有中樞，則會為您建立預設中樞。
選取 ，創建。

或者，如果您想要自定義新的中樞，請在選取 [ 建立] 之前，遵循下一節中的步驟。

自訂中樞

中樞導向的專案存在於一個中樞內。中樞可讓您共用設定，例如與所有專案的數據連線，以及集中管理安全性設定和支出。如果您是小組的一員，則中樞會在您的訂用帳戶中與其他小組成員共用。如需中樞與專案之間關聯性的詳細資訊，請參閱中樞和專案概觀檔。

當您建立新的中樞時，您必須擁有 所選資源群組的擁有者 或 參與者 許可權。如果您是團隊的一員，但沒有這些許可權，您的系統管理員應該為您建立一個樞紐。

小提示

雖然您可以在專案建立過程中建立中樞，但您可以擁有更多控制權，而且如果您個別建立中樞，可以設定更進階的設定。例如，您可以自定義網路安全性或基礎 Azure 儲存體帳戶。如需詳細資訊，請參閱如何建立和管理 Azure AI Foundry 中樞。

當您在專案建立時建立新的中樞時，會提供預設設定。如果您要自訂這些設定，請在建立專案之前執行此動作：

在 [ 建立專案 ] 窗體中，選取右側的箭號。
選取您想要使用的現有 資源群組 ，或保留預設值以建立新的資源群組。

小提示

尤其是在初期階段，我們建議您為您的專案建立一個新的資源群組。資源群組可讓您輕鬆地一起管理專案及其所有資源。當您建立專案時，會在資源群組中建立數個資源，包括中樞、容器登錄和儲存體帳戶。
選取 [ 位置 ] 或使用預設值。位置是裝載中樞所在的區域。樞紐的位置也是項目的位置。 Azure AI 服務可用性會因每個區域而異。例如，某些區域中可能無法使用特定模型。
選取 [建立專案]。您會看到資源創建的進度。專案會在程式完成時建立。

本節中的程式代碼假設您有現有的中樞。如果您沒有中樞，請參閱如何建立和管理 Azure AI Foundry 中樞來建立一個。

安裝 azure-identity：pip install azure-identity。如果在筆記本儲存格中，請使用 %pip install azure-identity。

提供您的訂用帳戶詳細資料：

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

取得訂用帳戶的控制代碼。本文中的所有 Python 程式碼都會使用 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)

(選擇性) 如果您有多個帳戶，請將您想要使用的 Microsoft Entra ID 租用戶識別碼新增至 DefaultAzureCredential。在 Azure 入口網站的 [Microsoft Entra ID，外部身分識別] 下，尋找您的租用戶識別碼。
```
DefaultAzureCredential(interactive_browser_tenant_id="<TENANT_ID>")
```
（可選）如果您正在使用 Azure Government - US 或 Azure China 21Vianet 區域，請指定您要驗證的區域。您可以使用 DefaultAzureCredential 來指定區域。下列範例會向 Azure Government - 美國區域進行驗證：
```
from azure.identity import AzureAuthorityHosts
DefaultAzureCredential(authority=AzureAuthorityHosts.AZURE_GOVERNMENT)
```

使用下列程式碼，從您或您的系統管理員先前建立的中樞建立專案。請以您自己的值取代範例字串：

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()

本節中的程式代碼假設您有現有的中樞。如果您沒有中樞，請參閱如何建立和管理 Azure AI Foundry 中樞來建立一個。

若要從 Azure CLI 驗證您的 Azure 訂用帳戶，請使用下列命令：
```
az login
```
如需有關驗證的詳細資訊，請參閱驗證方法。
在擴充功能安裝並驗證至您的 Azure 訂用帳戶之後，請使用下列命令，從現有的 Azure AI Foundry 中樞建立新的 Azure AI Foundry 專案：
```
az ml workspace create --kind project --hub-id {my_hub_ID} --resource-group {my_resource_group} --name {my_project_name}
```
使用下列語法形成 my_hub_ID：/subscriptions/{subscription_id}/resourceGroups/{resource_group}/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/{hub_name}。

檢視項目設定

在 [專案概觀] 頁面上，您可以找到專案的相關信息。

名稱：項目的名稱會出現在左上角。
訂用帳戶：裝載中樞的訂用帳戶，而該中樞會裝載此專案。
資源群組：裝載中樞的資源群組，而該中樞會裝載此專案。

選取 [管理中心 ] 以流覽至 Azure AI Foundry 入口網站中的項目資源。在 Azure 入口網站 中選取 [管理]，以流覽至 Azure 入口網站中的項目資源。

若要管理或使用新專案，請將它包括在 MLClient：

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

若要檢視專案的設定，請使用 az ml workspace show 命令。例如：

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

存取項目資源

中樞上的常見設定會與您的專案共用，包括連線、計算執行個體和網路存取，讓您可以立即開始開發。

此外，許多資源只能由專案工作區中的使用者存取：

包括資料集、流程、索引、已部署的模型 API 端點 (開啟和無伺服器) 的元件。
您在 [項目設定] 下建立的連線。

Azure 儲存體 Blob 容器，以及專案內資料上傳的檔案共用。使用下列連線存取儲存體：

資料連線	儲存位置	目標
workspaceblobstore	{project-GUID}-azureml-blobstore	數據上傳的預設容器
工作空間工件儲存庫 (workspaceartifactstore)	{project-GUID}-azureml	儲存專案的元件和中繼資料，例如模型權重
工作空間檔案存儲	{project-GUID}-代碼	在您的計算和使用提示流程上建立的主機檔案

備註

當您的記憶體帳戶已將公用網路存取設定為停用時，不會直接與專案建立記憶體連線。當第一個使用者透過私人網路連線存取 Azure AI Foundry 時，會改為建立這些項目。針對儲存體連線進行疑難排解

小提示

本文的其餘部分說明如何建立 Foundry 專案。如果您想要改為建立 中樞型專案，請選取本文頂端的中樞型專案選項。

Foundry 專案建置在 Azure AI Foundry 資源上。此專案類型提供簡單的設定，讓您可以存取代理程式的功能，並使用 OpenAI、Mistral、Meta 等公司的領先業界模型。
此項目類型提供下列專案的最佳支援：
- 代理人
- AI Foundry API 可搭配代理程式和跨模型使用
- Azure 直接銷售的模型 - Azure OpenAI、DeepSeek、xAI 等。
- 合作夥伴與社群模型在 Marketplace 銷售 - Stability、Bria、Cohere 等。
- 項目檔（直接上傳檔案並開始實驗）
- 評估
- 微調
- 遊樂場

先決條件

使用下列索引標籤來選取您計劃用來建立 Foundry 專案的方法：

Azure 訂用帳戶。如果您沒有 Azure 訂閱，請建立免費帳戶。
您必須是訂用帳戶的 擁有者。您才能擁有必要的訪問控制，以建立 Azure AI Foundry 資源，而該資源是專案的父系。如果您沒有此存取權，請讓系統管理員建立 AI Foundry 資源以供使用。然後跳至在相同資源上建立多個專案，以建立您的專案。

Azure 訂用帳戶。如果您沒有 Azure 訂閱，請建立免費帳戶。
您必須是訂用帳戶的 擁有者 ，才能接收使用專案所需的適當訪問控制。
設定開發環境
在執行程式代碼之前，請在您的環境中使用 az login 或 az login --use-device-code 進行驗證。
完成下列步驟以啟動 Python 腳本：
1. 安裝套件： pip install azure-identity azure-mgmt-cognitiveservices。如果在筆記本儲存格中，請使用 %pip install azure-identity azure-mgmt-cognitiveservices。
2. 使用 pip show azure-mgmt-cognitiveservices 來確認您的版本為 13.7 或更新版本。
3. 使用下列程式代碼啟動您的腳本， client 以建立本文中使用的連線和變數。此範例會在美國東部建立專案：
```
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. (選擇性) 如果您有多個帳戶，請將您想要使用的 Microsoft Entra ID 租用戶識別碼新增至 DefaultAzureCredential。在 Azure 入口網站的 [Microsoft Entra ID，外部身分識別] 下，尋找您的租用戶識別碼。
```
DefaultAzureCredential(interactive_browser_tenant_id="<TENANT_ID>")
```
5. （可選）如果您正在使用 Azure Government - US 或 Azure China 21Vianet 區域，請指定您要驗證的區域。您可以使用 DefaultAzureCredential 來指定區域。下列範例會向 Azure Government - 美國區域進行驗證：
```
from azure.identity import AzureAuthorityHosts
DefaultAzureCredential(authority=AzureAuthorityHosts.AZURE_GOVERNMENT)
```

建立 Foundry 專案

這些步驟提供一種方式，以基本、默認、設定來建立新的 Azure 資源。

小提示

如果您的組織需要自定義的 Azure 設定，例如替代名稱、安全性控制或成本標籤，請改用下列其中一種方法來符合組織的 Azure 原則合規性：

若要在 Azure AI Foundry 中建立 Foundry 專案，請遵循下列步驟：

登入 Azure AI Foundry。
接下來要做什麼取決於您的位置：
- 如果您沒有任何現有的專案：請遵循快速入門：開始使用 Azure AI Foundry 中的步驟來建立您的第一個專案。
- 如果您位於專案中：選取專案階層連結，然後選取 [建立新資源]。
- 如果您不在專案中：選取右上方的 [新建] 以建立新的 Foundry 專案
選取 [Azure AI Foundry 資源]，然後選取 [ 下一步]。
提供項目的名稱，然後選取 [ 建立]。或參閱下一節以取得進階選項。

進階選項

在 AI Foundry 資源上建立 Foundry 專案。當您建立專案時，系統會自動為您建立此資源。

若要自定義項目的設定，請遵循下列步驟：

在 [ 建立專案 ] 窗體中，選取 [ 進階選項]。
選取您想要使用的現有 資源群組 ，或保留預設值以建立新的資源群組。

小提示

尤其是在初期階段，我們建議您為您的專案建立一個新的資源群組。資源群組可讓您輕鬆地一起管理專案及其所有資源。
選取 [ 位置 ] 或使用預設值。位置是裝載中樞所在的區域。 Azure AI 服務可用性會因每個區域而異。例如，某些區域中可能無法使用特定模型。
選取 ，創建。您會看到資源建立進度，專案會在程序完成時建立。

若要建立 Foundry 專案：

新增此程式代碼以使用client中的變數和連線來建立 Foundry 專案。

# 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": {}
    }
)

在相同的資源上建立多個專案

在現有的 AI Foundry 資源上建立多個 Foundry 專案，以便與小組共用環境以進行共同作業。

作為 Azure 子資源的 Foundry 專案可能會獲派自己的訪問控制，但會從其父資源分享常見的設定，例如網路安全性、部署和 Azure 工具整合。

您的第一個專案（預設專案）扮演特殊角色，並可存取更多功能：

特徵 / 功能	預設 Foundry 專案	Nondefault Foundry 專案
模型推斷	✅	✅
遊樂場	✅	✅
代理人	✅	✅
評估	✅	✅
連結	✅	✅
適用於代理程式和跨模型的 AI Foundry API	✅	✅
檔案和輸出的專案層級隔離	✅	✅
Azure OpenAI與批次處理、儲存完成、微調	✅
與無專案 {account}.cognitiveservices.com 數據平面 API 回溯兼容	✅
內容安全性	✅

若要將非預設專案新增至資源：
小提示

因為您可以在 Azure AI Foundry 入口網站中自訂左窗格，因此您看到的項目可能會與這些步驟中顯示的不同。如果您沒有看到您要尋找的內容，請選取左窗格底部的 ... 更多。
1. 在 Azure AI Foundry 中，選取 Foundry 專案或其相關聯的資源。
2. 在左窗格中，選取 [ 管理中心]。
3. 在資源區段中，選取 [ 概觀]。
4. 選取 [新增專案 ] 並提供名稱。
將此程式代碼新增至您的文稿，以在現有的資源上建立新專案：
```
# 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": {}
    }
)
```
CLI 命令目前無法用於建立 Foundry 專案。
如果您刪除 Foundry 資源的預設專案，則建立的下一個專案將會成為預設專案。

檢視項目設定

在 [專案首頁 ] 頁面上，您可以找到專案的相關信息。

名稱：項目的名稱會出現在左上角。
訂用帳戶：裝載中樞的訂用帳戶，而該中樞會裝載此專案。
資源群組：裝載中樞的資源群組，而該中樞會裝載此專案。

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

若要檢視專案的設定，請使用 az cognitiveservices account connection show 命令。例如：

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

共用方式為

建立 Azure AI Foundry 的專案

先決條件

建立中樞型專案

自訂中樞

檢視項目設定

存取項目資源

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