Introdução ao Foundry

Para começar a usar o Foundry depois de entrar usando sua assinatura do Azure, você precisa criar um espaço para fazer seu trabalho de desenvolvimento. Esse espaço é conhecido como um projeto. Um projeto é o principal workspace para a criação de aplicativos e agentes de IA.

Criar um projeto do Foundry significa que, em sua assinatura do Azure, você tem um grupo de recursos e, dentro do grupo de recursos, você tem um recurso do Microsoft Foundry implantado na região especificada.

Depois de criar um projeto do Foundry, você poderá acessar:

• O catálogo de modelos (modelos de base e de parceiro)
• Playgrounds para testar modelos
• Ferramentas para implantar modelos, executar avaliações e criar agentes
• Um Centro de Gerenciamento para funções de usuário, cotas e conexões de recursos

Com um projeto, os desenvolvedores podem experimentar em playgrounds, implantar modelos e integrá-los por meio de SDKs ou APIs, além de criar e testar fluxos de trabalho agente com capacidade de observação e recursos de IA responsável.

Escolha o projeto foundry quando precisar dos agentes, avaliações e catálogo de modelos mais recentes com configuração mínima do Azure. Talvez você também queira usar outros recursos no Foundry, incluindo serviços como Linguagem do Azure, Fala do Azure, Visão do Azure e muito mais. Para acessar outros recursos, crie um Hub além de um projeto.

Características das ofertas de Foundry

Os modelos e ferramentas de fundição são baseados em princípios que melhoram drasticamente o tempo de colocação no mercado.

1. Predefinido e pronto para usar ou personalizar
2. Acessado por meio de APIs
3. Disponível no Azure

Predefinido e pronto para usar

A IA tem sido proibitiva para todas, exceto para as maiores empresas de tecnologia, devido a vários fatores, incluindo as grandes quantidades de dados necessários para treinar modelos, a enorme quantidade de poder computacional necessária e o orçamento para contratar programadores especialistas. A Foundry torna a IA acessível para empresas de todos os tamanhos usando modelos de machine learning pré-treinados para fornecer IA como um serviço. A Foundry usa a computação do Azure de alto desempenho para implantar modelos avançados de IA, disponibilizando décadas de pesquisa para desenvolvedores de todos os níveis de habilidade.

Acessado por meio de APIs

Modelos e ferramentas de fundição podem ser incorporados a aplicativos com APIs. A comunicação segura com APIs é possível por meio da autenticação, do processo de verificação de que o usuário ou serviço é quem ele diz ser e se ele está autorizado a usar o serviço.

Parte do que uma API faz é lidar com a autenticação. Sempre que uma solicitação é feita para usar um recurso do Foundry, essa solicitação deve ser autenticada. Por exemplo, sua assinatura e o recurso de serviço de IA são verificados para garantir que você tenha permissões suficientes para acessá-lo. Esse processo de autenticação usa uma chave de recurso e um endpoint. A chave é uma senha secreta que o aplicativo usa para provar sua identidade ao falar com outro serviço ou sistema.

O ponto de extremidade descreve como acessar a instância de recurso de serviço de IA que você deseja usar, de maneira semelhante à maneira como uma URL identifica um site. Ao visualizar o endpoint do seu recurso, ele se parece com:

https://cognitiveservices48.cognitiveservices.azure.com/

A chave de recurso protege a privacidade do recurso. Para garantir que sua chave esteja sempre segura, ela pode ser alterada periodicamente.

Quando você escreve código para acessar o recurso, as chaves e o endpoint devem ser incluídos no cabeçalho de autenticação. O cabeçalho de autenticação envia uma chave de autorização para o serviço para confirmar se o aplicativo pode usar o recurso.

Em seguida, saiba como os modelos e ferramentas do Foundry estão disponíveis no Azure.