Nota
O acesso a esta página requer autorização. Podes tentar iniciar sessão ou mudar de diretório.
O acesso a esta página requer autorização. Podes tentar mudar de diretório.
Note
Este documento refere-se ao portal Microsoft Foundry (clássico).
🔄 Altere para a nova documentação do Microsoft Foundry se estiver a utilizar o novo portal.
Note
Este documento refere-se ao portal Microsoft Foundry (novo ).
Este artigo descreve os SDKs e endpoints que pode usar com o seu recurso Foundry. Mostra-lhe como se ligar ao seu projeto, aceder a modelos de diferentes fornecedores e usar o Foundry Tools. O SDK oferece uma forma unificada de trabalhar com recursos de IA através de bibliotecas clientes em múltiplas linguagens de programação.
O Microsoft Foundry SDK simplifica o desenvolvimento de aplicações de IA no Azure. Permite aos programadores:
- Aceder a modelos de vários fornecedores através de uma única interface
- Combinar modelos, dados e ferramentas Foundry para construir aplicações baseadas em IA
- Avaliar, depurar e melhorar a qualidade e segurança da aplicação no desenvolvimento, teste e produção
O Microsoft Foundry SDK integra-se com outras bibliotecas e serviços clientes que trabalham em conjunto.
Foundry SDK
Os programadores que trabalham com a Microsoft Foundry precisam de flexibilidade para integrar múltiplas capacidades de IA em fluxos de trabalho unificados. Estes SDKs fornecem os blocos de construção para o fornecimento de recursos, orquestração de agentes e ligação a ferramentas especializadas de Foundry. Ao escolher a biblioteca certa, pode simplificar o desenvolvimento, reduzir a complexidade e garantir que as suas soluções escalam em projetos Foundry e endpoints externos.
Note
Este artigo aplica-se a um projeto Foundry. O código mostrado aqui não funciona para um projeto baseado em hub. Para obter mais informações, consulte Tipos de projetos.
Prerequisites
- Uma conta do Azure com uma assinatura ativa. Se você não tiver uma, crie uma conta gratuita do Azure, que inclui uma assinatura de avaliação gratuita.
- Crie um projeto Foundry se ainda não tiver um.
- O Microsoft Foundry Models permite aos clientes consumir os modelos mais potentes dos fornecedores de modelos de referência usando um único endpoint e credenciais. Isso significa que você pode alternar entre modelos e consumi-los do seu aplicativo sem alterar uma única linha de código.Copie o endpoint do projeto Foundry na seção de Visão Geral do seu projeto. Você vai usá-lo daqui a pouco.
Tip
Se não vires o endpoint do projeto Foundry, estás a usar um projeto baseado em hub. (Ver Tipos de projetos). Mude para um projeto do Foundry ou use as etapas anteriores para criar um.
- Selecione Página Inicial na navegação no canto superior direito.
- Selecione Chaves e copie o Endpoint. Você vai usá-lo em um momento.
- Copie seu endpoint da tela de boas-vindas. Vais usá-lo no próximo passo.
Entre com a CLI do Azure usando a mesma conta que você usa para acessar seu projeto:
az login
Os exemplos seguintes mostram como autenticar e criar um cliente para o endpoint do seu projeto.
Tip
Estes exemplos de código são pontos de partida. Use estes clientes para interagir com modelos, realizar avaliações e muito mais, conforme explicado na secção de bibliotecas de clientes.
A biblioteca cliente Azure AI Projects para Python é uma biblioteca unificada que permite usar múltiplas bibliotecas clientes em conjunto, ligando-se a um único endpoint de projeto.
Instalar a biblioteca de cliente do projeto
pip install azure-ai-projects azure-identity openaipip install --pre azure-ai-projects pip install azure-identity openaiCrie um cliente de projeto no código. Copie o endpoint do projeto Foundry a partir da página de Visão Geral do projeto e atualize o valor da string do endpoint.
from azure.identity import DefaultAzureCredential from azure.ai.projects import AIProjectClient project = AIProjectClient( endpoint="your_project_endpoint", # Replace with your endpoint credential=DefaultAzureCredential()) # The AIProjectClient lets you access models, data, and services in your project.
A biblioteca cliente Azure AI Projects para Java (pré-visualização) é uma biblioteca unificada que permite usar várias bibliotecas clientes em conjunto ao ligar-se a um único endpoint de projeto.
Important
Os itens marcados como (pré-visualização) neste artigo estão neste momento em pré-visualização pública. Esta pré-visualização é fornecida sem um acordo de nível de serviço, e não a recomendamos para trabalhos em produção. Algumas funcionalidades poderão não ser suportadas ou poderão ter capacidades limitadas. Para obter mais informações, veja Termos Suplementares de Utilização para Pré-visualizações do Microsoft Azure.
Adicione estes pacotes à sua instalação:
com.azure.ai.projectscom.azure.core
Crie um cliente de projeto no código. Copie o endpoint do projeto Foundry da página de Visão Geral do projeto e atualize o valor da string de ligações.
import com.azure.ai.projects.ProjectsClient; import com.azure.ai.projects.ProjectsClientBuilder; import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential; String endpoint ="your_project_endpoint"; // Replace with your endpoint ProjectsClient projectClient = new ProjectsClientBuilder() .credential(new DefaultAzureCredential()) .endpoint(endpoint) .buildClient(); // The ProjectsClient enables unified access to your project's resources.
A biblioteca cliente Azure AI Projects para JavaScript é uma biblioteca unificada que permite usar múltiplas bibliotecas clientes em conjunto ao ligar-se a um único endpoint de projeto.
Instalar dependências (pré-visualização):
npm install @azure/ai-projects @azure/identitynpm install @azure/ai-projects@beta @azure/identityCrie um cliente de projeto no código. Copie o endpoint do projeto Foundry a partir da página de Visão Geral do projeto e atualize o valor da string do endpoint.
import { AIProjectClient } from '@azure/ai-projects'; import { DefaultAzureCredential } from '@azure/identity'; const endpoint = "your_project_endpoint"; // Replace with your actual endpoint const project = new AIProjectClient(endpoint, new DefaultAzureCredential()); // The AIProjectClient lets you access models, data, and services in your project.
A biblioteca cliente Azure AI Projects para .NET é uma biblioteca unificada que permite usar múltiplas bibliotecas clientes em conjunto, ligando-se a um único endpoint de projeto.
Instalar pacotes:
dotnet add package Azure.Identity dotnet add package Azure.Core dotnet add package OpenAICrie um cliente de projeto no código. Copie o endpoint do projeto Foundry a partir da página de Visão Geral do projeto e atualize o valor da string do endpointUrl.
using Azure.Identity; using Azure.Core; using Azure.Core.Pipeline; using Azure.AI.Projects; using System; string endpointUrl = "your_project_endpoint"; // Replace with your endpoint DefaultAzureCredential credential = new(); BearerTokenPolicy tokenPolicy = new(credential, "https://cognitiveservices.azure.com/.default"); AIProjectClientOptions clientOptions = new AIProjectClientOptions(); // The PerRetry position ensures the authentication policy is applied to every retry attempt. // This is important for robust authentication in distributed/cloud environments. clientOptions.AddPolicy(tokenPolicy, HttpPipelinePosition.PerRetry); AIProjectClient projectClient = new(new Uri(endpointUrl), new DefaultAzureCredential(), clientOptions); // The AIProjectClient lets you access models, data, and services in your project.
OpenAI SDK
O SDK OpenAI permite-lhe interagir com o serviço Azure OpenAI. Oferece uma interface simples para fazer chamadas à API e gerir a autenticação. O SDK OpenAI chama diretamente o endpoint Azure OpenAI. O seguinte excerto de código mostra como criar o cliente OpenAI a partir do cliente Project para uma gestão adequada do âmbito e do contexto.
Qual endpoint deve usar?
- Gerir um Projeto ou chamar Agentes v2? Use o endpoint do projeto Foundry com o SDK Foundry. Obtenha o seu cliente OpenAI do Projeto usando o Microsoft Entra ID para autenticação.
- Ligar diretamente a uma modelo? Use o endpoint Azure OpenAI com o SDK OpenAI e o Microsoft Entra ID como método de autenticação preferido. Se estiver a usar chaves API, escolha o endpoint v1:
https://<YOUR-RESOURCE-NAME>.openai.azure.com/openai/v1/.
Crie um cliente OpenAI a partir do seu projeto
# Use the AIProjectClient to create an OpenAI client for your project
openai_client = project.get_openai_client(api_version="api_version")
response = openai_client.responses.create(
model="gpt-4.1-mini",
input="What is the size of France in square miles?",
)
print(f"Response output: {response.output_text}")
O seguinte excerto de código demonstra como usar o endpoint Azure OpenAI v1 com o cliente OpenAI para respostas.
from openai import OpenAI
from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider
token_provider = get_bearer_token_provider(
DefaultAzureCredential(), "https://cognitiveservices.azure.com/.default"
)
client = OpenAI(
base_url = "https://<YOUR-RESOURCE-NAME>.openai.azure.com/openai/v1/",
api_key=token_provider,
)
response = client.responses.create(
model="model_deployment_name",
input= "What is the size of France in square miles?"
)
print(response.model_dump_json(indent=2))
Para mais informações sobre a utilização do SDK OpenAI, consulte as linguagens de programação suportadas por OpenAI Azure.
# Use the AIProjectClient to create an OpenAI client for your project
openai_client = project.get_openai_client()
response = openai_client.responses.create(
model="gpt-4.1-mini",
input="What is the size of France in square miles?",
)
print(f"Response output: {response.output_text}")
O seguinte excerto de código demonstra como usar o endpoint Azure OpenAI v1 com o cliente OpenAI para respostas.
from openai import OpenAI
from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider
token_provider = get_bearer_token_provider(
DefaultAzureCredential(), "https://cognitiveservices.azure.com/.default"
)
client = OpenAI(
base_url = "https://<YOUR-RESOURCE-NAME>.openai.azure.com/openai/v1/",
api_key=token_provider,
)
response = client.responses.create(
model="model_deployment_name",
input= "What is the size of France in square miles?"
)
print(response.model_dump_json(indent=2))
Para mais informações sobre a utilização do SDK OpenAI, consulte as linguagens de programação suportadas por Azure OpenAI
Important
Os itens marcados como (pré-visualização) neste artigo estão neste momento em pré-visualização pública. Esta pré-visualização é fornecida sem um acordo de nível de serviço, e não a recomendamos para trabalhos em produção. Algumas funcionalidades poderão não ser suportadas ou poderão ter capacidades limitadas. Para obter mais informações, veja Termos Suplementares de Utilização para Pré-visualizações do Microsoft Azure.
//
OpenAIClient openAIClient = projectClient.getOpenAIClient();
Para mais informações sobre a utilização do SDK OpenAI, consulte as linguagens de programação suportadas por OpenAI Azure.
Para mais informações sobre a utilização do SDK OpenAI, consulte as linguagens de programação suportadas por Azure OpenAI
// Use the AIProjectClient to create an OpenAI client for your project
const openAIClient = await project.getOpenAIClient();
Para mais informações sobre a utilização do SDK OpenAI, consulte as linguagens de programação suportadas por OpenAI Azure.
Para mais informações sobre a utilização do SDK OpenAI, consulte as linguagens de programação suportadas por Azure OpenAI
Instale o pacote OpenAI:
dotnet add package OpenAIO seguinte excerto de código demonstra como criar o cliente OpenAI diretamente usando o endpoint Azure OpenAI v1.
using Azure.Identity; using Azure.Core; using Azure.Core.Pipeline; using OpenAI; using System; using System.ClientModel.Primitives; endpointUrl = "https://<YOUR-RESOURCE-NAME>.openai.azure.com/openai/v1/" DefaultAzureCredential credential = new(); BearerTokenPolicy tokenPolicy = new(credential, "https://cognitiveservices.azure.com/.default"); OpenAIClientOptions clientOptions = new() { Endpoint = new Uri(endpointUrl) }; // The PerRetry position ensures the authentication policy is applied to every retry attempt. // This is important for robust authentication in distributed/cloud environments. clientOptions.AddPolicy(tokenPolicy, HttpPipelinePosition.PerRetry); var projectClient = new ResponseClient( endpointUrl, credential, clientOptions ); // The ResponseClient lets you interact with models and services in your project.
Para mais informações sobre a utilização do SDK OpenAI, consulte as linguagens de programação suportadas por OpenAI Azure.
Para mais informações sobre a utilização do SDK OpenAI, consulte as linguagens de programação suportadas por Azure OpenAI
Depois de criares um cliente, usa-o para aceder a modelos, executar avaliações e ligar-te a outras ferramentas da Foundry.
- Usando o ponto de extremidade do projeto, você pode:
- Use Modelos Foundry, incluindo Azure OpenAI
- Utilizar o Serviço do Agente Foundry
- Executar avaliações na nuvem
- Habilitar o rastreamento para seu aplicativo
- Ajustar finamente um modelo
- Recupere endpoints e chaves para conexões a recursos externos, como ferramentas Foundry, orquestração local e mais.
A secção seguinte lista as bibliotecas clientes do Foundry Tools e mostra como as utilizar.
SDKs de Ferramentas de Fundição
Para usar o Foundry Tools, pode usar os seguintes SDKs com os endpoints listados.
Qual endpoint deve usar?
Escolha um endpoint com base nas suas necessidades:
Use o endpoint Azure AI Services para aceder a Visão por Computador, Segurança de Conteúdos, Inteligência de Documentos, Linguagem, Tradução e Ferramentas de Fundição de Tokens.
Ponto de extremidade dos Serviços de IA do Azure: https://<YOUR-RESOURCE-NAME>.services.ai.azure.com/
Para as Ferramentas de Fundição de Fala e Tradução, utilize os pontos finais nas tabelas seguintes. Substitua os marcadores de lugar pela informação dos seus recursos.
Pontos finais da fala
| Ferramenta de Fundição | Ponto final |
|---|---|
| Conversão de Voz em Texto (Padrão) | https://<YOUR-RESOURCE-REGION>.stt.speech.microsoft.com |
| Texto para Fala (Neural) | https://<YOUR-RESOURCE-REGION>.tts.speech.microsoft.com |
| Voz Personalizada | https://<YOUR-RESOURCE-NAME>.cognitiveservices.azure.com/ |
Pontos finais de tradução
| Ferramenta de Fundição | Ponto final |
|---|---|
| Tradução de Texto | https://api.cognitive.microsofttranslator.com/ |
| Tradução de documentos | https://<YOUR-RESOURCE-NAME>.cognitiveservices.azure.com/ |
As secções seguintes incluem links de início rápido para os SDKs das Ferramentas Foundry e informações de referência.
Ferramentas de Fundição suportadas por C#
Java suportava ferramentas Foundry
JavaScript suportava ferramentas Foundry
Ferramentas Foundry suportadas por Python
Utilização do Agent Framework para orquestração local
O Microsoft Agent Framework é um kit de desenvolvimento open-source para construir agentes de IA e fluxos de trabalho multi-agente para .NET e Python. Proporciona uma forma de construir e gerir agentes de IA capazes de interagir com utilizadores e outros serviços. Pode orquestrar agentes na Foundry, ou ter agentes locais que utilizam modelos da Foundry.
Para mais informações, consulte a visão geral do Microsoft Agent Framework