Erstellen eines Projekts für Azure AI Foundry (Foundry-Projekte)

2025-09-23

In diesem Artikel wird beschrieben, wie Sie ein Foundry-Projekt in Azure AI Foundry erstellen. Mit Projekten können Sie Ihre Arbeit organisieren, z. B. Agents, Auswertungen und Dateien, während Sie zustandsbehaftete Apps erstellen und neue Ideen erkunden.

Ein Azure AI Foundry-Projekt wird unter einer Azure AI Foundry-Ressource verwaltet. Es ist ein Container für Zugriffsverwaltung, Datenupload und Integration und Überwachung. Auf diese Weise können Sie Ihre Arbeit zwischen Anwendungsfällen trennen, ohne zusätzliche Azure-Ressourcen erstellen zu müssen.
Dieser Projekttyp bietet Ihnen Zugriff auf die neuesten generativen KI-Features in AI Foundry, einschließlich:
- Agenten
- Foundry SDK und API zum Erstellen von Agents und einfachem Wechseln zwischen Modellen
- Modelle, die direkt von Azure verkauft werden – Azure OpenAI, Mistral, xAI, DeepSeek usw.
- Partner & Community Models, die über Marketplace verkauft werden - Stabilität, Bria, Cohere usw.
- Inhaltsverständnis
- Bewertungen
- Optimierung
- OpenAI SDK und API inklusive Batch- und gespeicherte Fertigstellungen
- KI-Dienste
Benötigen Sie Zugriff auf Open Source-Modelle oder PromptFlow? Erstellen Sie stattdessen einen Hubprojekttyp .
Weitere Informationen zu den verschiedenen Projekttypen finden Sie unter "Projekttypen ".

Voraussetzungen

Verwenden Sie die folgenden Registerkarten, um die Methode auszuwählen, die Sie zum Erstellen eines Azure AI Foundry-Projekts verwenden möchten:

Ein Azure-Konto mit einem aktiven Abonnement. Wenn Sie über keins verfügen, erstellen Sie ein kostenloses Azure-Konto, das ein kostenloses Testabonnement enthält.
Sie müssen Besitzer des Abonnements sein, um über eine geeignete Zugriffssteuerung zu verfügen, die erforderlich ist, um die Azure AI Foundry-Ressource zu erstellen, die das übergeordnete Element des Projekts ist. Wenn Sie keinen Zugriff darauf haben, bitten Sie Ihren Administrator, eine KI Foundry-Ressource für Sie zu erstellen, die Sie verwenden können. Fahren Sie dann mit Erstellen mehrerer Projekte in derselben Ressource fort, um Ihr Projekt zu erstellen.

Ein Azure-Konto mit einem aktiven Abonnement. Wenn Sie über keins verfügen, erstellen Sie ein kostenloses Azure-Konto, das ein kostenloses Testabonnement enthält.
Sie müssen Besitzer des Abonnements sein, um die entsprechende Zugriffssteuerung zu erhalten, die für die Verwendung des Projekts erforderlich ist.
Einrichten Ihrer Entwicklungsumgebung
Authentifizieren Sie sich mit az login oder az login --use-device-code in Ihrer Umgebung, bevor Sie Code ausführen.
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Ihr Python-Skript zu starten:
1. Installationspakete: pip install azure-identity azure-mgmt-cognitiveservices~=13.7.0b1 . Verwenden Sie %pip install in einer Notizbuchzelle stattdessen `.
2. Verwenden Sie pip show azure-mgmt-cognitiveservices, um zu überprüfen, ob Ihre Version 13.7 oder höher ist.
3. Starten Sie Ihr Skript mit dem folgenden Code, um die client in diesem Artikel verwendete Verbindung und Variablen zu erstellen. In diesem Beispiel wird das Projekt in Ost-USA, Westen erstellt:
```
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.mgmt.cognitiveservices import CognitiveServicesManagementClient

subscription_id = 'your-subscription-id'
resource_group_name = 'your-resource-group-name'
foundry_resource_name = 'your-foundry-resource-name'
foundry_project_name = 'your-foundry-project-name'
___location = 'eastus'

client = CognitiveServicesManagementClient(
    credential=DefaultAzureCredential(), 
    subscription_id=subscription_id,
    api_version="2025-04-01-preview"
)
```
4. (Optional) Wenn Sie mehrere Konten haben, fügen Sie die Mandanten-ID der gewünschten Microsoft Entra ID in DefaultAzureCredential ein. Ihre Mandanten-ID finden Sie im Azure-Portal unter Microsoft Entra ID, Externe Identitäten.
```
DefaultAzureCredential(interactive_browser_tenant_id="<TENANT_ID>")
```
5. (Optional) Wenn Sie in der Azure Government – USA oder Azure betrieben von 21Vianet-Regionen arbeiten, geben Sie die Region an, in der Sie sich authentifizieren möchten. Sie können die Region über DefaultAzureCredential angeben. Das folgende Beispiel authentifiziert sich in der Azure Government-US-Region:
```
from azure.identity import AzureAuthorityHosts
DefaultAzureCredential(authority=AzureAuthorityHosts.AZURE_GOVERNMENT)
```

Erstellen eines Foundry-Projekts

Diese Schritte bieten eine Möglichkeit, eine neue Azure-Ressource mit grundlegenden, standardmäßigen Einstellungen zu erstellen.

Tipp

Wenn Ihre Organisation angepasste Azure-Konfigurationen wie alternative Namen, Sicherheitskontrollen oder Kostentags erfordert, verwenden Sie stattdessen eine dieser Methoden, um die Azure-Richtliniencompliance Ihrer Organisation einzuhalten:

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um ein Foundry-Projekt in Azure AI Foundry zu erstellen:

Melden Sie sich bei Azure KI Foundry an.
Was Sie als Nächstes tun, hängt davon ab, wo Sie sich befinden:
- Wenn Sie noch keine Projekte haben: Führen Sie die Schritte in der Schnellstartanleitung aus: Erste Schritte mit Azure AI Foundry , um Ihr erstes Projekt zu erstellen.
- Wenn Sie sich in einem Projekt befinden: Wählen Sie das Projekt Breadcrumb aus, und wählen Sie dann "Neue Ressource erstellen" aus.
- Wenn Sie sich nicht in einem Projekt befinden: Wählen Sie oben rechts Neu erstellen aus, um ein neues Azure AI Foundry-Projekt zu erstellen.
Wählen Sie die Azure AI Foundry-Ressource und dann "Weiter" aus.
Geben Sie einen Namen für Ihr Projekt ein, und wählen Sie "Erstellen" aus. Oder im nächsten Abschnitt finden Sie erweiterte Optionen.

Erweiterte Optionen

Ein Foundry-Projekt wird in einer AI Foundry Ressource erstellt. Diese Ressource wird automatisch erstellt, wenn Sie das Projekt erstellen.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die Einstellungen für Ihr Projekt anzupassen:

Wählen Sie im Formular "Projekt erstellen " die Option "Erweitert" aus.
Wählen Sie eine vorhandene Ressourcengruppe aus, die Sie verwenden möchten, oder übernehmen Sie die Standardeinstellung, um eine neue Ressourcengruppe zu erstellen.

Tipp

Insbesondere für die ersten Schritte empfehlen wir, eine neue Ressourcengruppe für Ihr Projekt zu erstellen. Mit der Ressourcengruppe können Sie das Projekt und alle zugehörigen Ressourcen problemlos verwalten.
Wählen Sie einen Speicherort aus, oder verwenden Sie die Standardeinstellung. Der Standort ist die Region, in der sich der Hub befindet. Die Verfügbarkeit von Azure KI-Diensten unterscheidet sich je nach Region. Beispielsweise sind bestimmte Modelle in bestimmten Regionen möglicherweise nicht verfügbar.
Klicken Sie auf Erstellen. Sie sehen den Fortschritt der Ressourcenerstellung. Das Projekt wird erstellt, wenn der Prozess abgeschlossen ist.

So erstellen Sie ein Foundry-Projekt:

Fügen Sie diesen Code hinzu, um ein Foundry-Projekt zu erstellen, das die Variablen und client die Verbindung aus den Voraussetzungen verwendet.

# Create resource
resource = client.accounts.begin_create(
    resource_group_name=resource_group_name,
    account_name=foundry_resource_name,
    account={
        "___location": ___location,
        "kind": "AIServices",
        "sku": {"name": "S0",},
        "identity": {"type": "SystemAssigned"},
        "properties": {
            "allowProjectManagement": True,
            "customSubDomainName": foundry_resource_name
        }
    }
)

# Wait for the resource creation to complete
resource_result = resource.result()

# Create default project
project = client.projects.begin_create(
    resource_group_name=resource_group_name,
    account_name=foundry_resource_name,
    project_name=foundry_project_name,
    project={
        "___location": ___location,
        "identity": {
            "type": "SystemAssigned"
        },
        "properties": {}
    }
)

Erstellen mehrerer Projekte in derselben Ressource

Erstellen Sie mehrere Azure AI Foundry-Projekte in einer vorhandenen AI Foundry Ressource, um die Teamzusammenarbeit und den gemeinsamen Ressourcenzugriff zu ermöglichen, einschließlich Sicherheit, Bereitstellungen und verbundenen Tools. Dieses Setup eignet sich ideal für eingeschränkte Azure-Abonnements, bei denen Entwickler die Möglichkeit zur eigenständigen Erkundung in einer vorkonfigurierten Umgebung benötigen.

Diagramm zeigt, wie ein Team den Ressourcenzugriff mit mehreren Projekten in einer Foundry-Ressource teilen kann.

Azure AI Foundry-Projekte als untergeordnete Azure-Ressourcen erhalten möglicherweise eigene Zugriffssteuerungen, nutzen aber Einstellungen wie Netzwerksicherheit, Bereitstellungen und Azure-Toolintegration ihrer übergeordneten Ressource.

Obwohl nicht alle Foundry-Funktionen das Organisieren von Arbeiten in Projekten unterstützen, ist das erste "Standardprojekt" Ihrer Ressource leistungsstärker. Sie können sie durch das Tag "Standard" in UX-Oberflächen und der Ressourceneigenschaft "is_default" bei Verwendung von Codeoptionen identifizieren.

Merkmal	Standardprojekt	Weitere Projekte
Modellinferenz	✅	✅
Spielplätze	✅	✅
Agenten	✅	✅
Bewertungen	✅	✅
Ablaufverfolgung	✅	✅
Datensätze	✅	✅
Indizes	✅	✅
Foundry SDK und API	✅	✅
Inhaltsverständnis	✅	✅
OpenAI SDK und API	✅	-
OpenAI Batch, Feinabstimmung, Gespeicherte Fertigstellungen	✅	-
Feinabstimmung der Sprache	✅	✅
Feinabstimmung der Sprache	✅	-
Verbindungen	✅	✅

So fügen Sie einer Foundry-Ressource ein Projekt hinzu:
Tipp

Da Sie den linken Bereich im Azure AI Foundry-Portal anpassen können, werden möglicherweise unterschiedliche Elemente angezeigt als in diesen Schritten. Wenn Sie nicht sehen, wonach Sie suchen, wählen Sie ... Mehr am unteren Rand des linken Bereichs.
1. Wählen Sie in Azure AI Foundry entweder das Azure AI Foundry-Projekt oder die zugehörige Ressource aus.
2. Wählen Sie im linken Bereich das Verwaltungscenter aus.
3. Wählen Sie im Abschnitt "Ressource" die Option "Übersicht" aus.
4. Wählen Sie "Neues Projekt" aus, und geben Sie einen Namen ein.
Fügen Sie Ihrem Skript diesen Code hinzu, um ein neues Projekt für Ihre vorhandene Ressource zu erstellen:
```
# Create additional project
new_project_name = 'your-new-project-name'

project = client.projects.begin_create(
    resource_group_name=resource_group_name,
    account_name=foundry_resource_name,
    project_name=new_project_name,
    project={
        "___location": ___location,
        "identity": {
            "type": "SystemAssigned"
        },
        "properties": {}
    }
)
```
CLI-Befehle sind derzeit nicht zum Erstellen eines Azure AI Foundry-Projekts verfügbar.
Wenn Sie das Standardprojekt der Foundry-Ressource löschen, wird das nächste erstellte Projekt zum Standardprojekt.

Projekteinstellungen anzeigen

Auf der Startseite des Projekts finden Sie Informationen zum Projekt.

Name: Der Name des Projekts wird in der linken oberen Ecke angezeigt.
Abonnement: das Abonnement, das den Hub hostet, der das Projekt hostet.
Ressourcengruppe: die Ressourcengruppe, die den Hub hostet, der das Projekt hostet.

# Get project
project = client.projects.get(
    resource_group_name=resource_group_name,
    account_name=foundry_resource_name,
    project_name=foundry_project_name
)
print(project)

Verwenden Sie den Befehl az cognitiveservices account connection show, um die Einstellungen für das Projekt anzuzeigen. Beispiel:

az cognitiveservices account connection show --name {my_project_name} --resource-group {my_resource_group}

Projekte löschen

Öffnen Sie Ihr Projekt im Azure AI Foundry-Portal.
Wählen Sie das Verwaltungscenter aus.
Wählen Sie im Abschnitt "Ressource" die Option "Übersicht" aus.
Wählen Sie alle Projekte aus, die Sie nicht mehr behalten möchten.
Wählen Sie "Projekt löschen" aus.

So löschen Sie die AI Foundry-Ressource zusammen mit allen zugehörigen Projekten:

Wählen Sie im Management Center den Ressourcennamen aus dem Abschnitt "Übersicht" aus, um zum Azure-Portal zu wechseln.
Wählen Sie im Azure-Portal "Löschen" aus, um die Ressource und alle zugehörigen Projekte zu löschen.

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