Commencez avec Foundry
Pour commencer à utiliser Foundry après vous être connecté à l’aide de votre abonnement Azure, vous devez créer un espace pour effectuer votre travail de développement. Cet espace est appelé projet. Un projet est l’espace de travail principal pour la création d’applications et d’agents IA.
La création d’un projet Foundry signifie que dans votre abonnement Azure, vous disposez d’un groupe de ressources et, dans le groupe de ressources, vous disposez d’une ressource Microsoft Foundry déployée dans la région spécifiée.
Une fois que vous avez créé un projet Foundry, vous pouvez accéder à :
- Catalogue de modèles (modèles de base et partenaires)
- Terrains de jeu pour tester des modèles
- Outils de déploiement de modèles, d’exécution d’évaluations et de création d’agents
- Centre d’administration pour les rôles d’utilisateur, les quotas et les connexions de ressources
Avec un projet, les développeurs peuvent expérimenter dans des environnements de test, déployer des modèles et les intégrer via des SDK ou des API, et créer et tester des flux de travail autonomes avec des fonctionnalités d’observabilité et d’IA responsable.
Choisissez le projet Foundry lorsque vous avez besoin des derniers agents, évaluations et catalogue de modèles avec une configuration Minimale d’Azure. Vous pouvez également utiliser d’autres fonctionnalités dans Foundry, notamment des services comme Azure Language, Azure Speech, Azure Vision, etc. Pour accéder à d’autres fonctionnalités, créez un hub en plus d’un projet.
Caractéristiques des offres de Foundry
Les modèles et outils de fonderie sont basés sur des principes qui améliorent considérablement la rapidité de mise sur le marché :
- Prédéfini et prêt à être utilisé ou personnalisé
- Accès via des API
- Disponible sur Azure
Prédéfini et prêt à être utilisé
L’IA a été prohibitive pour tous, mais les plus grandes entreprises technologiques en raison de plusieurs facteurs, y compris les grandes quantités de données requises pour former des modèles, la quantité massive de puissance de calcul nécessaire et le budget pour embaucher des programmeurs spécialisés. Foundry rend l’IA accessible aux entreprises de toutes tailles en utilisant des modèles Machine Learning préentraînés pour fournir l’IA en tant que service. Foundry utilise le calcul Azure hautes performances pour déployer des modèles IA avancés, rendant des décennies de recherche disponibles pour les développeurs de tous les niveaux de compétence.
Accès via des API
Les modèles et outils de fonderie peuvent être intégrés dans des applications avec des API. La communication sécurisée avec les API est possible via l’authentification, le processus de vérification que l’utilisateur ou le service est celui qu’ils disent qu’ils sont, et qu’ils sont autorisés à utiliser le service.
Partie de ce qu’une API fait est de gérer l’authentification. Chaque fois qu’une demande est effectuée pour utiliser une ressource Foundry, cette demande doit être authentifiée. Par exemple, votre abonnement et votre ressource de service IA sont vérifiés pour vous assurer que vous disposez des autorisations suffisantes pour y accéder. Ce processus d’authentification utilise une clé de ressource et un point de terminaison. La clé est un mot de passe secret que l’application utilise pour prouver son identité lors de la conversation avec un autre service ou un autre système.
Le point de terminaison décrit comment atteindre l’instance de ressource du service IA que vous souhaitez utiliser, de la même façon qu’une URL identifie un site web. Lorsque vous affichez le point de terminaison de votre ressource, il se présente comme suit :
https://cognitiveservices48.cognitiveservices.azure.com/
La clé de ressource protège la confidentialité de votre ressource. Pour vous assurer que votre clé est toujours sécurisée, elle peut être modifiée régulièrement.
Lorsque vous écrivez du code pour accéder à la ressource, les clés et le point de terminaison doivent être inclus dans l’en-tête d’authentification. L’en-tête d’authentification envoie une clé d’autorisation au service pour confirmer que l’application peut utiliser la ressource.
Découvrez ensuite comment les modèles et outils Foundry sont disponibles sur Azure.