AI 프로젝트에서 Azure AI Foundry 모델을 사용하도록 연결 구성

2025-07-21

Azure AI Foundry의 프로젝트에서 Azure AI Foundry 모델을 사용하여 풍부한 애플리케이션을 만들고 사용 가능한 모델을 상호 작용/관리할 수 있습니다. 프로젝트에서 Azure AI Foundry Models 서비스를 사용하려면 Azure AI Foundry 리소스(이전의 알려진 Azure AI Services)에 대한 연결을 만들어야 합니다.

다음 문서에서는 Azure AI Foundry 리소스(이전의 알려진 Azure AI Services)에 대한 연결을 만들어 Azure AI Foundry 모델을 사용하는 방법을 설명합니다.

Prerequisites

이 문서를 완료하려면 다음이 필요합니다.

Azure 구독. GitHub 모델을 사용하는 경우 환경을 업그레이드하고 프로세스에서 Azure 구독을 만들 수 있습니다. 해당 경우에는 GitHub 모델에서 Azure AI Foundry 모델로 업그레이드하기를 참조하세요.
Azure AI Foundry 리소스(이전의 Azure AI Services). 자세한 내용은 Azure AI Foundry 모델에 대한 모든 리소스 만들기 및 구성을 참조하세요.

AI 프로젝트 리소스입니다.
Azure AI 모델 유추 서비스 기능에 모델 배포 기능이 켜져 있습니다.

연결 추가

다음 단계에 따라 Azure AI 서비스 리소스에 대한 연결을 만들 수 있습니다.

Azure AI 파운드리 포털로 이동합니다.
화면 왼쪽 하단에서 관리 센터를 선택합니다.
연결 섹션에서 새 연결을 선택합니다.
Azure AI 서비스를 선택합니다.
브라우저에서 구독에 포함된 기존 Azure AI 서비스 리소스를 찾습니다.
연결 추가를 선택합니다.
새로운 연결이 허브에 추가되었습니다.
계속하려면 프로젝트 방문 페이지로 돌아가서 새로 만든 연결을 선택합니다. 즉시 나타나지 않으면 페이지를 새로 고칩니다.

연결된 리소스에서 모델 배포를 확인합니다.

다음 단계에 따라 연결된 리소스에서 사용 가능한 모델 배포를 확인할 수 있습니다.

Azure AI 파운드리 포털로 이동합니다.
왼쪽 창에서 모델 + 엔드포인트를 선택합니다.
이 페이지에는 연결 이름별로 그룹화된 사용 가능한 모델 배포가 표시됩니다. 방금 만든 연결을 찾습니다. 이 연결은 Azure AI 서비스 형식이어야 합니다.
검사하려는 모델 배포를 선택합니다.
세부 정보 페이지에는 특정 배포에 대한 정보가 표시됩니다. 모델을 테스트하려면 플레이그라운드에서 열기 옵션을 사용할 수 있습니다.
Azure AI 파운드리 플레이그라운드가 표시되며, 여기서 해당 모델과 상호 작용할 수 있습니다.

다음 문서에서는 Azure AI Foundry 리소스(이전의 알려진 Azure AI Services)에 대한 연결을 만들어 Azure AI Foundry 모델을 사용하는 방법을 설명합니다.

Prerequisites

이 문서를 완료하려면 다음이 필요합니다.

Azure 구독. GitHub 모델을 사용하는 경우 환경을 업그레이드하고 프로세스에서 Azure 구독을 만들 수 있습니다. 해당 경우에는 GitHub 모델에서 Azure AI Foundry 모델로 업그레이드하기를 참조하세요.
Azure AI Foundry 리소스(이전의 Azure AI Services). 자세한 내용은 Azure AI Foundry 모델에 대한 모든 리소스 만들기 및 구성을 참조하세요.

Azure AI 파운드리용 Azure CLI 및 ml 확장을 설치합니다.
```
az extension add -n ml
```
다음 정보를 식별합니다.
- Azure 구독 ID.
- Azure AI Services 리소스 이름입니다.
- Azure AI Services 리소스가 배포되는 리소스 그룹입니다.

연결 추가

모델을 추가하려면 먼저 배포하려는 모델을 식별해야 합니다. 다음과 같이 사용 가능한 모델을 쿼리할 수 있습니다.

Azure 구독에 로그인합니다.
```
az login
```

프로젝트를 가리키도록 CLI를 구성합니다.

az account set --subscription <subscription>
az configure --defaults workspace=<project-name> group=<resource-group> ___location=<___location>

연결 정의를 만듭니다.

connection.yml

name: <connection-name>
type: aiservices
endpoint: https://<ai-services-resourcename>.services.ai.azure.com
api_key: <resource-api-key>

연결을 만듭니다.

az ml connection create -f connection.yml

이 시점에서 연결을 사용할 수 있습니다.

다음 문서에서는 Azure AI Foundry 리소스(이전의 알려진 Azure AI Services)에 대한 연결을 만들어 Azure AI Foundry 모델을 사용하는 방법을 설명합니다.

Prerequisites

이 문서를 완료하려면 다음이 필요합니다.

Azure 구독. GitHub 모델을 사용하는 경우 환경을 업그레이드하고 프로세스에서 Azure 구독을 만들 수 있습니다. 해당 경우에는 GitHub 모델에서 Azure AI Foundry 모델로 업그레이드하기를 참조하세요.
Azure AI Foundry 리소스(이전의 Azure AI Services). 자세한 내용은 Azure AI Foundry 모델에 대한 모든 리소스 만들기 및 구성을 참조하세요.

AI 허브가 있는 Azure AI 프로젝트입니다.
Azure CLI를 설치합니다.
다음 정보를 식별합니다.
- Azure 구독 ID.
- Azure AI Services 리소스 이름입니다.
- Azure AI 서비스 리소스 ID입니다.
- 프로젝트가 배포된 Azure AI Hub의 이름입니다.
- Azure AI Services 리소스가 배포되는 리소스 그룹입니다.

연결 추가

ai-services-connection-template.bicep 템플릿을 사용하여 연결을 설명합니다.

ai-services-connection-template.bicep

@description('Name of the hub where the connection will be created')
param hubName string

@description('Name of the connection')
param name string

@description('Category of the connection')
param category string = 'AIServices'

@allowed(['AAD', 'ApiKey', 'ManagedIdentity', 'None'])
param authType string = 'AAD'

@description('The endpoint URI of the connected service')
param endpointUri string

@description('The resource ID of the connected service')
param resourceId string = ''

@secure()
param key string = ''


resource connection 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/connections@2024-04-01-preview' = {
  name: '${hubName}/${name}'
  properties: {
    category: category
    target: endpointUri
    authType: authType
    isSharedToAll: true
    credentials: authType == 'ApiKey' ? {
      key: key
    } : null
    metadata: {
      ApiType: 'Azure'
      ResourceId: resourceId
    }
  }
}

배포를 실행합니다.

RESOURCE_GROUP="<resource-group-name>"
ACCOUNT_NAME="<azure-ai-model-inference-name>" 
ENDPOINT_URI="https://<azure-ai-model-inference-name>.services.ai.azure.com"
RESOURCE_ID="<resource-id>"
HUB_NAME="<hub-name>"

az deployment group create \
    --resource-group $RESOURCE_GROUP \
    --template-file ai-services-connection-template.bicep \
    --parameters accountName=$ACCOUNT_NAME hubName=$HUB_NAME endpointUri=$ENDPOINT_URI resourceId=$RESOURCE_ID

Next steps

Azure AI Foundry 모델을 사용하여 애플리케이션 개발

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연결 추가

연결된 리소스에서 모델 배포를 확인합니다.

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