Quickstart: Configurar recursos do Microsoft Foundry

Neste quickstart, crias um projeto Microsoft Foundry e implementas um modelo. Se estiver a gerir uma equipa, também concede acesso aos membros da equipa. Depois de completar estes passos, você ou a sua equipa podem começar a construir aplicações de IA usando o modelo implementado.

Dica

Este quickstart mostra-te como criar recursos para construir um agente com uma configuração básica. Para cenários mais avançados que utilizam os teus próprios recursos, vê Configurar o teu ambiente para desenvolvimento de agentes.

Pré-requisitos

Selecione o seu método preferido usando os seguintes separadores:

  • Instale a versão 2.67.0 ou posterior da CLI do Azure (verifique com az version).

  • Iniciar sessão no Azure:

    az login

Crie um projeto

Crie um projeto Foundry para organizar o seu trabalho. O projeto contém modelos, agentes e outros recursos que a sua equipa utiliza.

  1. Cria um grupo de recursos ou usa um já existente. Por exemplo, crie my-foundry-rg em eastus:

    az group create --name my-foundry-rg --location eastus

  2. Cria o recurso Foundry. Por exemplo, crie my-foundry-resource no my-foundry-rg grupo de recursos:

    az cognitiveservices account create \
    --name my-foundry-resource \
    --resource-group my-foundry-rg \
    --kind AIServices \
    --sku s0 \
    --location eastus \
   --allow-project-management

    A --allow-project-management bandeira permite a criação de projetos dentro deste recurso.

  3. Cria um subdomínio personalizado para o recurso. O nome de domínio personalizado deve ser globalmente único. Se my-foundry-resource estiver ocupado, tente um nome mais único.

    az cognitiveservices account update \
    --name my-foundry-resource \
    --resource-group my-foundry-rg \
    --custom-domain my-foundry-resource

  4. Cria o projeto. Por exemplo, crie my-foundry-project em :my-foundry-resource

    az cognitiveservices account project create \
    --name my-foundry-resource \
    --resource-group my-foundry-rg \
    --project-name my-foundry-project \
    --location eastus

  5. Verifique se o projeto foi criado:

    az cognitiveservices account project show \
    --name my-foundry-resource \
    --resource-group my-foundry-rg \
    --project-name my-foundry-project

    A saída mostra as propriedades do projeto, incluindo o seu ID de recurso.

Referência: az cognitiveservices account

Implementar um modelo

Implementa um modelo que possas usar. Este exemplo usa gpt-4.1-mini, mas pode escolher qualquer modelo disponível.

az cognitiveservices account deployment create \
    --name my-foundry-resource \
    --resource-group my-foundry-rg \
    --deployment-name gpt-4.1-mini \
    --model-name gpt-4.1-mini \
    --model-version "2025-04-14" \
    --model-format OpenAI \
    --sku-capacity 10 \
    --sku-name Standard

Verifique se a implementação foi bem-sucedida:

az cognitiveservices account deployment show \
    --name my-foundry-resource \
    --resource-group my-foundry-rg \
    --deployment-name gpt-4.1-mini

Quando a implementação está pronta, a saída mostra "provisioningState": "Succeeded".

Referência: implementação da conta az cognitiveservices

Obtenha os detalhes da ligação ao seu projeto

Necessitas que o endpoint do teu projeto seja acessível a partir do código. Se estiver a administrar este projeto para outros, envie-lhes este endpoint juntamente com o nome da implementação.

  1. Inicia sessão no Microsoft Foundry usando a tua conta Azure.
  2. Selecione o seu projeto.
  3. Encontre o endpoint do seu projeto no ecrã de boas-vindas do projeto.Captura de ecrã do ecrã de boas-vindas da Microsoft Foundry Models mostrando o URL do endpoint e o botão de cópia.
  4. Copie o valor do endpoint. Usas este valor em outros tutoriais e inícios rápidos.

Para administradores - conceder acesso

Se estiveres a administrar uma equipa, atribui o papel Azure AI User aos membros da equipa para que possam usar o projeto e os modelos implementados. Esta função fornece as permissões mínimas necessárias para construir e testar aplicações de IA. Para outras funções que possa precisar de atribuir, veja Controlo de acesso baseado em funções para Microsoft Foundry

  1. Obtenha o ID do recurso do projeto:

    PROJECT_ID=$(az cognitiveservices account project show \
  --name my-foundry-resource \
  --resource-group my-foundry-rg \
  --project-name my-foundry-project \
  --query id -o tsv)

  2. Atribuir o papel de Utilizador Azure IA a um membro da equipa:

    az role assignment create \
    --role "Azure AI User" \
    --assignee "user@contoso.com" \
    --scope $PROJECT_ID

    Para adicionar um grupo de segurança em vez de um utilizador individual:

    az role assignment create \
    --role "Azure AI User" \
    --assignee-object-id "<security-group-object-id>" \
    --assignee-principal-type Group \
    --scope $PROJECT_ID

  3. Verifique a atribuição de funções:

    az role assignment list \
    --scope $PROJECT_ID \
    --role "Azure AI User" \
    --output table

Referência: az role assignment

Verificar o acesso dos membros da equipa

Peça a um membro da equipa para verificar o seu acesso, iniciando sessão no Microsoft Foundry e selecionando o projeto da lista de projetos.

Se o membro da equipa não conseguir aceder ao projeto, verifique se a atribuição de funções foi concluída com sucesso. Verifique se usou o endereço de email correto ou o ID do grupo de segurança. Certifique-se de que a conta Azure do membro da equipa está no mesmo tenant da Microsoft Entra.

Para confirmar que o modelo implementado está disponível, peça ao membro da equipa para selecionar Construir na navegação superior direita e depois Modelos no painel esquerdo.

Liberar recursos

Quando já não quiser este projeto, elimine o grupo de recursos para eliminar todos os recursos associados a ele.

az group delete --name my-foundry-rg --yes --no-wait

Próximo passo

Microsoft Foundry quickstart

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