Migrera från hubbbaserade till Foundry-projekt

Den här guiden hjälper befintliga kunder med hubbbaserade projekt att migrera till de nya Azure AI Foundry-projekten för att få åtkomst till de senaste plattformsfunktionerna.

Azure AI Foundry övergår till en enhetlig plattform som en tjänst och ersätter den tidigare resursmodellen som krävde hantering av flera Azure-tjänster. När vi ser att AI-arbetsbelastningar blir mer komplexa blir Azure AI Foundry-projektet:

• Förenklar plattformskonfiguration och styrning
• Förbättrar arbetsflöden som omfattar flera modeller och Foundry-verktyg
• Förstärker styrningsfunktionerna

Läs mer.

Översikt över nya Foundry-projekt

Foundry-projekt är utformade för att förena och förenkla sammansättningen av utvecklararbetsflöden och hantering av viktiga byggstenar i AI-program:

• Models
• Agenter och deras verktyg
• Observerbarhet, säkerhet och förtroende

Tidigare krävde AI Foundry-projektets funktioner hantering av flera Azure-resurser och SDK:er för arbetsflöden i serverdelen för att kunna skapa dessa komponenter.

Exempel på nya funktioner är:

• Åtkomst till Foundry API som är utformat för att skapa och utvärdera API-första agentiska program som består av agenter, utvärderingar, modellindex, data i en enhetlig upplevelse och med ett konsekvent kontrakt mellan modellleverantörer.

• Azure AI Foundry SDK omsluter Foundry-API:et, vilket gör det enkelt att integrera funktioner i kod oavsett om ditt program är inbyggt i Python, C#, JavaScript/TypeScript eller Java.

• Agenter, modeller och verktygsanslutningar hanteras tillsammans på Foundry för behörighetshantering, nätverk, kostnadsanalys och principkonfiguration. Tidigare användes vissa verktyg och modeller via Azure Machine Learnings hubb, vilket även krävde etablering av extra lagrings- och nyckelvalvsresurser.

• Projekt är nu underordnade resurser. de kan tilldelas egna administratörskontroller som Azure RBAC, men som standard delar de vanliga inställningarna från den överordnade resursen. Den här principen syftar till att ta IT-administratörer ur den dagliga loopen. När säkerhet, resursanslutning och styrning har upprättats på resursnivå kan du som utvecklare skapa ett eget projekt som en mapp för att organisera ditt arbete.

Växla till Foundry-projekt

Du skapar nya Azure AI Foundry-projekt i resursen AI Foundry-modeller från ditt hubbbaserade projekt. Med den här processen kan de nya projekten komma åt arbete som ursprungligen utfördes i det hubbbaserade projektet.

Vad kan du införa i den nya projekttypen?

• Modellimplementeringar
• Datafiler
• Finjusterade modeller
• Assistants
• Vektorlager

Limitations:

• Förhandsgranskningsagentens tillstånd, inklusive meddelanden, tråd och filer, kan inte flyttas. Du kan dock återskapa din agent med hjälp av kod i det nya projektet.
• Distributioner av modell med öppen källkod stöds för närvarande inte i Foundry-projekt.
• Ditt hubbbaserade projekt kommer inte att ha åtkomst till något av de nya projekt som skapats på AI Foundry-modellresursen.

I följande avsnitt går vi igenom hur du kan gå från hubbbaserade projekt till Azure AI Foundry-projekt:

1. Leta upp din befintliga AI Foundry-resurs
2. Skapa ett nytt Azure AI Foundry-projekt på AI-resursen.

När du har fått det nya projektet kanske du vill:

• (Valfritt) Återskapa anslutningar
• (Valfritt) Migrera agenterna

1. Leta upp din befintliga AI Foundry-resurs

De flesta Azure AI Foundry-användare har redan en AI Foundry-resurs (kallades tidigare AI Services) som tidigare skapades tillsammans med ditt hubbbaserade projekt för att få åtkomst till modelldistributioner.

2. Skapa ditt nya projekt

Nya funktioner, inklusive agenttjänsten, är endast tillgängliga via projekt, som organiserar ditt utvecklingsarbete som en mapp för varje användningsfall. Du kan skapa flera av dem för att organisera arbetet för användningsfall med liknande konfigurations- och anslutningskrav.

Nu är du redo att börja skapa agenter med allmän tillgång och med de senaste funktionerna. Kom igång med SDK eller Agent playground.

(Valfritt) Återskapa anslutningar

Om ditt hubbbaserade projekt använde anslutningar för att komma åt verktyg, datakällor eller modeller kan du återskapa dessa anslutningar på din Foundry-resurs utan att använda en hubb.

(Valfritt) Migrera kodagenter

Alla kodagenter som skapas med hjälp av förhandsversionen av agenttjänsten kräver följande uppgraderingar när du övergår till agenttjänsten under allmän tillgänglighet i Foundry-projekt.

1. Installera den senaste versionen av önskad SDK-klient.

2. Uppdatera projektklienten så att den använder Foundry-API:et. I stället för en anslutningssträng använder du nu azure AI Foundry-projektslutpunkten. Till exempel i Python:

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

3. Uppdatera skriptet så att det återspeglar eventuella ändringar i klassstrukturen mellan förhandsversionen och stabila SDK-paket.

Se SDK-migreringsguiden om hur du uppdaterar din befintliga kod.

(Valfritt) Rensa hubbbaserade projekt

Om du inte längre behöver åtkomst till dina hubbbaserade projekt tar du bort dem från din Azure-prenumeration.

Det finns några anledningar till att du kanske vill behålla hubbar och hubbbaserade projekt i din prenumeration:

• Åtkomst till utvalda funktioner som ännu inte stöds i Azure AI Foundry-projekt. Se den här supportmatrisen.

• Användningsfall som fokuserar på anpassad maskininlärningsmodellträning. Ett hubbbaserat projekt bygger på Azure Machine Learning-stacken och fortsätter att vara tillgängligt via Azure Machine Learning Studio/CLI/SDK.

Learn more

• Azure AI Foundry-distribution i hela organisationen

• Exempel på Bicep-mallar

• Exempel på Terraform-mallar

• Migreringsguide för SDK