Создание проекта для Azure AI Foundry (проекты Foundry)

2025-09-23

В этой статье описывается создание проекта Foundry в Azure AI Foundry. Проекты позволяют упорядочивать работу, такую как агенты, оценки и файлы, при создании и исследовании состояние-зависимых приложений и новых идей.

Проект Azure AI Foundry управляется ресурсом Azure AI Foundry. Это контейнер для управления доступом, отправки и интеграции данных и мониторинга. Это позволяет сохранять работу между вариантами использования без необходимости создавать дополнительные ресурсы Azure.
Этот тип проекта предоставляет доступ к последним функциям генерируемого ИИ в AI Foundry, включая:
- Агенты
- Foundry SDK и API для создания агентов и легкого переключения между моделями.
- Модели, проданные непосредственно Azure — Azure OpenAI, Mistral, xAI, DeepSeek и т. д.
- Модели партнеров и сообщества, проданные через Marketplace — стабильность, Бриа, Cohere и т. д.
- Понимание содержимого
- Оценки
- Точная настройка
- Включая пакет SDK OpenAI и API. Пакетные и сохраненные завершения
- Службы искусственного интеллекта
Вам нужен доступ к моделям с открытым исходным кодом или PromptFlow? Создайте вместо него тип центрального проекта .
Дополнительные сведения о различных типах проектов см. в разделе "Типы проектов ".

Предпосылки

Используйте следующие вкладки, чтобы выбрать метод, который вы планируете использовать для создания проекта Azure AI Foundry:

Учетная запись Azure с активной подпиской. Если у вас его нет, создайте бесплатную учетную запись Azure, которая включает бесплатную пробную подписку.
Вы должны быть владельцем подписки, чтобы иметь соответствующий контроль доступа, необходимый для создания ресурса Azure AI Foundry, который является родительским объектом проекта. Если у вас нет этого доступа, попросите администратора создать для вас ресурс AI Foundry. Затем перейдите к разделу "Создание нескольких проектов в одном ресурсе ", чтобы создать проект.

Учетная запись Azure с активной подпиской. Если у вас его нет, создайте бесплатную учетную запись Azure, которая включает бесплатную пробную подписку.
Вы должны быть владельцем подписки, чтобы получить соответствующий контроль доступа, необходимый для использования проекта.
Настройка среды разработки
Выполните проверку подлинности с помощью az login или az login --use-device-code в вашей среде перед выполнением кода.
Выполните следующие действия, чтобы запустить скрипт Python:
1. Установите пакеты: pip install azure-identity azure-mgmt-cognitiveservices~=13.7.0b1 . Если в ячейке записной книжки используйте %pip install вместо ` .
2. Используйте pip show azure-mgmt-cognitiveservices для проверки, что ваша версия 13.7 или выше.
3. Запустите скрипт со следующим кодом, чтобы создать client соединение и переменные, используемые в этой статье. В этом примере создается проект в регионе Восток США.
```
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. (Необязательно) Если у вас несколько учетных записей, добавьте идентификатор клиента Microsoft Entra ID, который вы хотите использовать, в DefaultAzureCredential. Найдите идентификатор клиента в портале Azure в разделе Microsoft Entra ID, Внешние удостоверения.
```
DefaultAzureCredential(interactive_browser_tenant_id="<TENANT_ID>")
```
5. (Необязательно) Если вы работаете в регионах Azure Government - США или Azure, управляемых компанией 21Vianet, укажите регион для выполнения проверки подлинности. Можно указать регион с помощью DefaultAzureCredential. В следующем примере выполняется проверка подлинности в регионе Azure Government - США:
```
from azure.identity import AzureAuthorityHosts
DefaultAzureCredential(authority=AzureAuthorityHosts.AZURE_GOVERNMENT)
```

Создание проекта Foundry

Эти шаги предоставляют способ создания нового ресурса Azure с базовыми, стандартными параметрами.

Подсказка

Если для вашей организации требуются настраиваемые конфигурации Azure, такие как альтернативные имена, элементы управления безопасностью или теги затрат, используйте один из этих методов, чтобы обеспечить соответствие политик Azure вашей организации:

Чтобы создать проект Foundry в Azure AI Foundry, выполните следующие действия.

Войдите в Azure AI Foundry.
Дальнейшие действия зависят от того, где вы находитесь:
- Если у вас нет существующих проектов: выполните действия, описанные в кратком руководстве. Начало работы с Azure AI Foundry для создания первого проекта.
- Если вы находитесь в проекте: выберите элемент навигации проекта, а затем нажмите кнопку "Создать ресурс".
- Если вы не находитесь в проекте: нажмите кнопку "Создать" в правом верхнем углу, чтобы создать проект Azure AI Foundry
Выберите ресурс Azure AI Foundry, а затем нажмите кнопку "Далее".
Укажите имя проекта и нажмите кнопку "Создать". Или см. следующий раздел для дополнительных параметров.

Дополнительные параметры

Проект Foundry создается в ресурсе AI Foundry . Этот ресурс создается автоматически при создании проекта.

Чтобы настроить параметры проекта, выполните следующие действия.

В форме создания проекта выберите "Дополнительные параметры".
Выберите существующую группу ресурсов, которую вы хотите использовать, или оставьте ее по умолчанию, чтобы создать новую группу ресурсов.

Подсказка

Особенно для начала работы мы рекомендуем создать новую группу ресурсов для проекта. Группа ресурсов позволяет легко управлять проектом и всеми его ресурсами вместе.
Выберите расположение или используйте значение по умолчанию. Расположение — это регион, в котором размещается хаб. Доступность служб искусственного интеллекта Azure отличается в зависимости от региона. Например, некоторые модели могут быть недоступны в определенных регионах.
Выберите Создать. Вы видите ход создания ресурсов, и проект создается после того, как процесс завершён.

Чтобы создать проект Foundry, выполните приведенные действия.

Добавьте этот код для создания проекта Foundry с помощью переменных и client подключения из предварительных требований.

# 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": {}
    }
)

Создание нескольких проектов в одном ресурсе

Создайте несколько проектов Azure AI Foundry на существующем AI Foundry ресурсе, чтобы обеспечить совместную работу команды и общий доступ к ресурсам, включая безопасность, развертывания и подключенные средства. Эта настройка идеально подходит в ограниченных подписках Azure, где разработчикам требуется возможность самостоятельного изучения в рамках настройки предварительно настроенной среды.

Схема показывает, как команда может совместно использовать доступ к ресурсам с несколькими проектами в ресурсе Foundry.

Проекты Azure AI Foundry в качестве дочерних ресурсов Azure могут назначать свои собственные элементы управления доступом, но совместно использовать общие параметры, такие как безопасность сети, развертывания и интеграция средств Azure из родительского ресурса.

Хотя не все возможности Foundry поддерживают организацию работы в проектах, но первый проект ресурса по умолчанию более мощный. Его можно определить по тегу default в интерфейсах пользовательского интерфейса и свойству ресурса "is_default" при использовании параметров кода.

Функция	Проект по умолчанию	Другие проекты
Вывод модели	✅	✅
Игровые площадки	✅	✅
Агенты	✅	✅
Оценки	✅	✅
Отслеживание	✅	✅
Наборы данных	✅	✅
Indexes	✅	✅
SDK Foundry и API	✅	✅
Понимание содержимого	✅	✅
Пакет SDK для OpenAI и API	✅	-
Пакет OpenAI, точная настройка, сохраненные завершения	✅	-
Настройка языка	✅	✅
Точная настройка речи	✅	-
Связи	✅	✅

Чтобы добавить проект в ресурс Foundry, выполните приведенные действия.
Подсказка

Так как вы можете настроить левую панель на портале Azure AI Foundry, вы можете увидеть различные элементы, отличные от указанных в этих шагах. Если вы не видите, что вы ищете, выберите ... Подробнее в нижней части левой панели.
1. В Azure AI Foundry выберите проект Azure AI Foundry или связанный с ним ресурс.
2. В левой области выберите центр управления.
3. В разделе ресурсов выберите "Обзор".
4. Выберите новый проект и укажите имя.
Добавьте этот код в скрипт, чтобы создать проект на существующем ресурсе:
```
# 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": {}
    }
)
```
Команды CLI в настоящее время недоступны для создания проекта Azure AI Foundry.
Если удалить проект по умолчанию ресурса Foundry, следующий созданный проект станет проектом по умолчанию.

Просмотр параметров проекта

На домашней странице проекта можно найти сведения о проекте.

Имя: имя проекта отображается в левом верхнем углу.
Подписка: подписка, на которую размещается концентратор, на котором размещен проект.
Группа ресурсов: группа ресурсов, содержащая хаб, на котором размещается проект.

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

Чтобы просмотреть параметры проекта, используйте az cognitiveservices account connection show команду. Рассмотрим пример.

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

Удаление проектов

На портале Azure AI Foundry откройте проект.
Выберите центр управления.
Выберите "Обзор" в разделе "Ресурс ".
Выберите все проекты, которые вы больше не хотите хранить.
Выберите "Удалить проект".

Чтобы удалить ресурс Ai Foundry вместе со всеми своими проектами:

В центре управления выберите имя ресурса в разделе "Обзор", чтобы перейти на портал Azure.
На портале Azure выберите "Удалить ", чтобы удалить ресурс и все связанные с ним проекты.

Обратная связь

Были ли сведения на этой странице полезными?