ハブ ベースから Foundry プロジェクト (クラシック) に移行する

適用対象:Foundry (クラシック) ポータル。 この記事は、新しい Foundry ポータルでは使用できません。 新しいポータルの詳細を確認します。

作業内容: 新しい Foundry プロジェクトを作成し、必要に応じてハブベースのプロジェクトからエージェントと接続を移行します。

推定所要時間: 5 ~ 10 分。

前提条件:

• 既存のハブ ベースのプロジェクト
• Azure ロール: サブスクリプションまたはリソース グループの Owner ロールを使用して、リソースとプロジェクトを作成し、新しいプロジェクトにロールを割り当てます。

このガイドは、ハブベースのプロジェクトを持つ既存のお客様が新しい Foundry プロジェクトに移行して、最新のプラットフォーム機能にアクセスするのに役立ちます。

Microsoft Foundry は、複数のAzure サービスの管理を必要とする以前のリソース モデルに置き換えて、サービスとしての統合プラットフォームに移行しています。 AI ワークロードがより複雑になるにつれて、Foundry プロジェクトは次のようになります。

• プラットフォームのセットアップとガバナンスを簡素化する
• 複数のモデルと Foundry ツールにまたがるワークフローを強化します
• ガバナンス機能を強化する

詳細については、こちらをご覧ください。

新しい Foundry プロジェクトの概要

Foundry プロジェクトは、開発者ワークフローの構成と AI アプリケーションのコア構成要素の管理を統一し、簡素化します。 これらの構成要素は次のとおりです。

• モデル
• エージェントとそのツール
• 可観測性、セキュリティ、信頼

以前は、Foundry プロジェクトの機能では、これらのコンポーネントを構成するために、バックエンドのワークフロー用に複数のAzure リソースと SDK を管理する必要がありました。

新機能は次のとおりです。

• APIファーストのエージェントアプリケーションを構築および評価するために設計されたFoundry APIへのアクセスは、エージェント、評価、モデルインデックス、データを統合したエクスペリエンスを提供し、モデルプロバイダー間で一貫した契約を実現します。

• Microsoft Foundry SDK は Foundry API をラップするため、アプリケーションがPython、C#、JavaScript/TypeScript、またはJavaに組み込まれているかどうかに関係なく、機能をコードに簡単に統合できます。

• エージェント、モデル、ツールの接続 は、アクセス許可の管理、ネットワーク、コスト分析、ポリシー構成のために Foundry でまとめて管理されます。 以前は、Azure Machine Learningのハブを介して特定のツールとモデルにアクセスし、追加のストレージとキー コンテナー リソースのプロビジョニングも必要としていました。

• Projects が子リソースになりました;ユーザーには、Azure RBAC などの独自の管理者コントロールが割り当てられる場合がありますが、既定では親リソースの共通設定を共有します。 この原則は、IT 管理者を日常のループから除外することを目的としています。 セキュリティが確立されると、リソース レベルでリソース接続とガバナンスが確立されます。開発者は、作業を整理するためのフォルダーとして独自のプロジェクトを作成できます。

Foundry プロジェクトに切り替える方法

ハブ ベースのプロジェクトから Foundry モデル リソースに新しい Foundry プロジェクトを作成します。 このプロセスにより、新しいプロジェクトは、最初にハブ ベースのプロジェクトで行われた作業にアクセスできます。

Foundryプロジェクトに転送されるものは何か

• モデルのデプロイ（展開）
• データ ファイル
• 微調整されたモデル
• アシスタント
• ベクター ストア

転送されないもの

• プレビュー エージェントの状態 (メッセージ、スレッド、ファイル) - 新しいプロジェクトのコードを使用してエージェントを再作成できます
• オープン ソース モデルのデプロイ - Foundry プロジェクトは現在、これらをサポートしていません
• ハブ プロジェクト へのアクセス - ハブ ベースのプロジェクトは、Foundry モデル リソースで作成された新しいプロジェクトにアクセスできません

以降のセクションでは、ハブ ベースのプロジェクトから Foundry プロジェクトに移動する方法について説明します。

1. 既存の Foundry リソースを見つける
2. AI リソースに新しい Foundry プロジェクトを作成します。

新しいプロジェクトを作成したら、次のことを行うことをお勧めします。

• (省略可能) 接続を再作成する
• (省略可能) エージェントを移行する

1. 既存の Foundry リソースを見つける

ほとんどの Foundry ユーザーには、モデルデプロイにアクセスするためにハブベースのプロジェクトと共に以前に作成した Foundry (旧称 AI サービス) リソースが既にあります。

2. 新しいプロジェクトを作成する

エージェント サービスを含む新しい機能には、プロジェクトを介してのみアクセスできます。 各プロジェクトは、開発作業をユース ケースごとにフォルダーとして整理します。 セットアップと接続の要件が似ているユース ケースの作業を整理するために、複数のプロジェクトを作成できます。

これで、一般提供で最新の機能を使用してエージェントの構築を開始する準備ができました。 SDK またはエージェントプレイグラウンドの使用を開始します。

(省略可能)接続を再作成する

ハブ ベースのプロジェクトで接続を使用してツール、データ ソース、またはモデルにアクセスした場合は、ハブを使用せずに Foundry リソースでそれらの接続を再作成できます。

(省略可能)コード エージェントを移行する

Foundry プロジェクトの一般公開でエージェント サービスのプレビューからエージェント サービスに移行するには、次の変更を行ってコード エージェントをアップグレードします。

1. 優先する SDK クライアントの 最新バージョン をインストールします。

2. Foundry API を使用するようにプロジェクト クライアントを更新します。 接続文字列の代わりに、Foundry プロジェクト エンドポイントを使用するようになりました。 たとえば、Pythonでは次のようになります。

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

   このスニペットは、Azure ID ライブラリを使用して Foundry プロジェクトに対して認証を行い、プロジェクト クライアント インスタンスを作成します。 endpointは Foundry プロジェクト エンドポイントです。DefaultAzureCredential では、認証にAzure資格情報が使用されます。

   リファレンス: AIProjectClient、DefaultAzureCredential、SDK 移行ガイド

3. プレビューと安定した SDK パッケージの間のクラス構造の変更を反映するようにスクリプトを更新します。

詳細については、SDK 移行ガイドを参照してください。

(省略可能)ハブ ベースのプロジェクトをクリーンアップする

ハブ ベースのプロジェクトにアクセスする必要がなくなった場合は、Azure サブスクリプションから削除します。

何らかの理由で、ハブとハブベースのプロジェクトをサブスクリプションに保持したい場合があります。

• Foundry プロジェクトでまだサポートされていない機能を選択できます。 このサポート マトリックスを参照してください。

• カスタム機械学習モデルのトレーニングに重点を置くユース ケース。 ハブベースのプロジェクトはAzure Machine Learning スタック上に構築され、Azure Machine Learning Studio、CLI、または SDK を介してアクセスできます。

詳細情報

• 組織全体での Foundry 導入

• サンプル Bicep テンプレート

• Terraform テンプレートのサンプル

• SDK 移行ガイド