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En este artículo se describen los SDK y los puntos de conexión que puede usar con el recurso Foundry. Muestra cómo conectarse al proyecto, acceder a modelos de diferentes proveedores y usar Foundry Tools. El SDK ofrece una manera unificada de trabajar con recursos de inteligencia artificial a través de bibliotecas cliente en varios lenguajes de programación.
El SDK de Microsoft Foundry simplifica el desarrollo de aplicaciones de IA en Azure. Permite a los desarrolladores:
- Obtener acceso a modelos de varios proveedores a través de una interfaz
- Combinar modelos, datos y herramientas de foundry para crear aplicaciones con tecnología de inteligencia artificial
- Evaluar, depurar y mejorar la calidad y la seguridad de las aplicaciones en desarrollo, pruebas y producción
El SDK de Microsoft Foundry se integra con otras bibliotecas cliente y servicios que funcionan conjuntamente.
Foundry SDK
Los desarrolladores que trabajan con Microsoft Foundry necesitan flexibilidad para integrar varias funcionalidades de inteligencia artificial en flujos de trabajo unificados. Estos SDK proporcionan los bloques de creación para aprovisionar recursos, orquestar agentes y conectarse a herramientas de Foundry especializadas. Al elegir la biblioteca adecuada, puede simplificar el desarrollo, reducir la complejidad y asegurarse de que las soluciones se escalan en proyectos de Foundry y puntos de conexión externos.
Note
Este artículo se aplica a un proyecto Foundry. El código que se muestra aquí no funciona para un proyecto basado en concentrador. Para más información, vea Tipos de proyectos.
Prerequisites
- Una cuenta de Azure con una suscripción activa. Si no tiene una, cree una cuenta gratuita de Azure, que incluye una suscripción de evaluación gratuita.
- Cree un proyecto Foundry si no tiene ninguno.
- Microsoft Foundry Models permite a los clientes consumir los modelos más eficaces de los proveedores de modelos insignia mediante un único punto de conexión y credenciales. Esto significa que puede cambiar entre modelos y consumirlos desde la aplicación sin cambiar una sola línea de código.Copie el punto de conexión del proyecto Foundry en la sección Información general del proyecto. Lo usarás en un momento.
Tip
Si no ve el punto de conexión del proyecto Foundry, está usando un proyecto basado en hub. (Vea Tipos de proyectos). Cambie a un proyecto Foundry, o use los pasos anteriores para crear uno.
- Seleccione Inicio en el panel de navegación superior derecho.
- Seleccione Claves y copie el punto de conexión. Lo usarás en un momento.
- Copie el endpoint desde la pantalla de bienvenida. Lo usará en el paso siguiente.
Inicie sesión con la CLI de Azure con la misma cuenta que use para acceder al proyecto:
az login
En los ejemplos siguientes se muestra cómo autenticar y crear un cliente para el punto de conexión del proyecto.
Tip
Estos ejemplos de código son puntos iniciales. Use estos clientes para interactuar con modelos, ejecutar evaluaciones y mucho más, como se explica en la sección bibliotecas cliente.
La biblioteca cliente de proyectos de Azure AI para Python es una biblioteca unificada que permite usar varias bibliotecas cliente juntas mediante la conexión a un único punto de conexión de proyecto.
Instalación de la biblioteca cliente del proyecto
pip install azure-ai-projects azure-identity openaipip install --pre azure-ai-projects pip install azure-identity openaiCree un cliente de proyecto en el código. Copie el punto de conexión del proyecto Foundry en la página Información general del proyecto y actualice el valor de la cadena del punto de conexión.
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.
La biblioteca cliente de proyectos de Azure AI para Java (versión preliminar) es una biblioteca unificada que permite usar varias bibliotecas cliente juntas mediante la conexión a un único punto de conexión de proyecto.
Important
Los elementos marcados (versión preliminar) en este artículo se encuentran actualmente en versión preliminar pública. Esta versión preliminar se ofrece sin acuerdo de nivel de servicio y no se recomienda para las cargas de trabajo de producción. Es posible que algunas características no sean compatibles o que tengan sus funcionalidades limitadas. Para más información, consulte Términos de uso complementarios para las versiones preliminares de Microsoft Azure.
Agregue estos paquetes a la instalación:
com.azure.ai.projectscom.azure.core
Cree un cliente de proyecto en el código. Copie el punto de conexión del proyecto Foundry en la página Información general del proyecto y actualice el valor de la cadena de conexiones.
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.
La biblioteca cliente de proyectos de Azure AI para JavaScript es una biblioteca unificada que permite usar varias bibliotecas cliente juntas mediante la conexión a un único punto de conexión de proyecto.
Instalar dependencias (versión preliminar):
npm install @azure/ai-projects @azure/identityCree un cliente de proyecto en el código. Copie el punto de conexión del proyecto Foundry en la página Información general del proyecto y actualice el valor de la cadena del punto de conexión.
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.
La biblioteca cliente de proyectos de Azure AI para .NET es una biblioteca unificada que permite usar varias bibliotecas cliente juntas mediante la conexión a un único punto de conexión de proyecto.
Instale los paquetes:
dotnet add package Azure.Identity dotnet add package Azure.Core dotnet add package OpenAICree un cliente de proyecto en el código. Copie el punto de conexión del proyecto Foundry en la página Información general del proyecto y actualice el valor de cadena 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.
SDK de OpenAI
El SDK de OpenAI le permite interactuar con el servicio Azure OpenAI. Ofrece una interfaz sencilla para realizar llamadas API y administrar la autenticación. El SDK de OpenAI llama directamente al punto de conexión de Azure OpenAI. En el fragmento de código siguiente se muestra cómo crear el cliente openAI desde el cliente de Project para una administración adecuada del ámbito y el contexto.
¿Qué punto de conexión deberías usar?
- ¿Administrar un proyecto o llamar a agentes v2? Utilice el endpoint del Proyecto Foundry con el SDK de Foundry. Obtenga su cliente de OpenAI del proyecto utilizando Microsoft Entra ID para la autenticación.
- ¿Llamar directamente a un modelo? Use el punto de conexión de Azure OpenAI con el SDK de OpenAI con el identificador de Microsoft Entra como método de autenticación preferido. Si usa claves de API, elija el punto de conexión v1:
https://<YOUR-RESOURCE-NAME>.openai.azure.com/openai/v1/.
Creación de un cliente de OpenAI desde el proyecto
# 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}")
El siguiente fragmento de código muestra cómo usar el punto de conexión de Azure OpenAI v1 con el cliente de OpenAI para las respuestas.
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 más información sobre el uso del SDK de OpenAI, consulte Lenguajes de programación compatibles con Azure OpenAI.
# 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}")
El siguiente fragmento de código muestra cómo usar el punto de conexión de Azure OpenAI v1 con el cliente de OpenAI para las respuestas.
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 más información sobre el uso del SDK de OpenAI, consulte Lenguajes de programación compatibles con Azure OpenAI.
Important
Los elementos marcados (versión preliminar) en este artículo se encuentran actualmente en versión preliminar pública. Esta versión preliminar se ofrece sin acuerdo de nivel de servicio y no se recomienda para las cargas de trabajo de producción. Es posible que algunas características no sean compatibles o que tengan sus funcionalidades limitadas. Para más información, consulte Términos de uso complementarios para las versiones preliminares de Microsoft Azure.
//
OpenAIClient openAIClient = projectClient.getOpenAIClient();
Para más información sobre el uso del SDK de OpenAI, consulte Lenguajes de programación compatibles con Azure OpenAI.
Para más información sobre el uso del SDK de OpenAI, consulte Lenguajes de programación compatibles con Azure OpenAI.
// Use the AIProjectClient to create an OpenAI client for your project
const openAIClient = await project.getOpenAIClient();
Para más información sobre el uso del SDK de OpenAI, consulte Lenguajes de programación compatibles con Azure OpenAI.
Para más información sobre el uso del SDK de OpenAI, consulte Lenguajes de programación compatibles con Azure OpenAI.
Instale el paquete OpenAI:
dotnet add package OpenAIEl siguiente fragmento de código muestra cómo crear el cliente de OpenAI directamente mediante el punto de conexión de 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 más información sobre el uso del SDK de OpenAI, consulte Lenguajes de programación compatibles con Azure OpenAI.
Para más información sobre el uso del SDK de OpenAI, consulte Lenguajes de programación compatibles con Azure OpenAI.
Después de crear un cliente, úselo para acceder a modelos, ejecutar evaluaciones y conectarse a otras herramientas de Foundry.
- Con el punto de conexión del proyecto, puede:
- Uso de Modelos Foundry, incluido Azure OpenAI
- Uso del servicio de Agente Foundry
- Ejecución de evaluaciones en la nube
- Habilitación del seguimiento de la aplicación
- Ajustar finamente un modelo
- Recupere puntos de conexión y claves para las conexiones de recursos externos, como Foundry Tools, la orquestación local, entre otros.
En la sección siguiente se enumeran las bibliotecas cliente de Foundry Tools y se muestra cómo usarlas.
SDK de herramientas de fundición
Para usar Las herramientas de Foundry, puede usar los siguientes SDK con los puntos de conexión enumerados.
¿Qué punto de conexión deberías usar?
Elija un punto de conexión en función de sus necesidades:
Utiliza el punto de conexión de Azure AI Services para acceder a Computer Vision, Seguridad de Contenido, Inteligencia de Documentos, Lenguaje, Traducción y Token Foundry Tools.
Punto de conexión de Azure AI Services: https://<YOUR-RESOURCE-NAME>.services.ai.azure.com/
En el caso de las herramientas de conversión de voz y traducción, use los puntos de conexión de las tablas siguientes. Reemplace los marcadores de posición por los nombres de recursos.
Puntos de conexión de voz
| Herramienta de forja | Punto final |
|---|---|
| Conversión de voz en texto (estándar) | https://<YOUR-RESOURCE-REGION>.stt.speech.microsoft.com |
| Texto a voz (neuronal) | https://<YOUR-RESOURCE-REGION>.tts.speech.microsoft.com |
| Custom Voice | https://<YOUR-RESOURCE-NAME>.cognitiveservices.azure.com/ |
Puntos finales de traducción
| Herramienta de forja | Punto final |
|---|---|
| Traducción de texto | https://api.cognitive.microsofttranslator.com/ |
| Traducción de documentos | https://<YOUR-RESOURCE-NAME>.cognitiveservices.azure.com/ |
En las secciones siguientes se incluyen vínculos de inicio rápido para los SDK de Foundry Tools e información de referencia.
Herramientas de fundición compatibles con C#
Herramientas de fundición compatibles con Java
Herramientas de fundición compatibles con JavaScript
Herramientas de desarrollo compatibles con Python
Uso del framework de agentes para la orquestación local
Microsoft Agent Framework es un kit de desarrollo de código abierto para compilar agentes de IA y flujos de trabajo de varios agentes para .NET y Python. Proporciona una manera de crear y administrar agentes de inteligencia artificial que pueden interactuar con usuarios y otros servicios. Puede orquestar agentes en Foundry o tener agentes locales que usen modelos de Foundry.
Para obtener más información, consulte La información general de Microsoft Agent Framework.