Mit diesem Modul beginnt der praktische Teil des Kurses. Microsoft Foundry (kurz Foundry) bringt laut Microsoft Agenten, Modelle und Werkzeuge unter einer gemeinsamen Verwaltung zusammen, mit Rechten, Netzwerk-Regeln und Richtlinien an einer Stelle. Die Arbeitsoberfläche dazu ist das Foundry-Portal. In dieser Lektion legen Sie in Gedanken ein Projekt an, stellen ein Modell bereit und probieren es im Playground aus. Alle späteren Lektionen des Moduls bauen darauf auf.

Alles Folgende beschreibt, was Microsoft Learn zeigt. Es wurde nicht gegen Azure ausgeführt; so zeigt es Microsoft Learn. Wer selbst klicken möchte, findet am Ende einen freiwilligen Ausprobier-Schritt.

Der durchgehende Fall ist die erfundene Nordlicht Reisen GmbH. Sie startet in drei Monaten ein Pilotprojekt: kleine KI-Helfer für den Kundendienst, kein Ersatz für Beratende. Dafür braucht sie eine Foundry-Ressource foundry-nordlicht, ein Projekt nordlicht-ki und ein Chat-Modell mit dem Deployment-Namen reise-chat. Die Namen gelten nur in diesem Kurs.

Ressource und Projekt

Zwei Ebenen sind wichtig, und die Prüfung fragt nach ihnen:

  • Die Foundry-Ressource ist laut Learn die oberste Ebene. Sie bildet die Grenze für Verwaltung, Sicherheit und Überwachung einer Foundry-Umgebung. Sie ist eine ganz normale Azure-Ressource und liegt wie jede andere in einer Ressourcengruppe (siehe „AZ-900 kompakt“).
  • Das Foundry-Projekt liegt darunter. Es ordnet die Arbeit und steuert den Zugriff auf Foundry-Schnittstellen, Werkzeuge und Entwicklungsabläufe. Learn nennt es einen Ordner, der zusammengehörige Dinge wie Agenten, Dateien und Werkzeuge bündelt.

Beim Anlegen wählen Sie im Portal einen Projektnamen und unter „Advanced options“ die Ressourcengruppe und den Ort. Learn empfiehlt, eine neue Ressourcengruppe zu verwenden: Dann lässt sich das Projekt mit allem Zubehör gemeinsam verwalten und später gemeinsam löschen.

Im Portal gibt es einen Schalter New Foundry. Die aktuelle Learn-Anleitung verlangt, dass er eingeschaltet ist; ihre Schritte gelten für „Foundry (new)“. Eine ältere Oberfläche, das „Foundry (classic)“-Portal, existiert weiter. Dieser Kurs folgt der neuen. Wie lange der Schalter bleibt, ist offen: Learn nennt dazu nichts.

Wer was darf: Rollen

Ohne passende Rolle kommt niemand an das Projekt, auch die Person nicht, die es angelegt hat. Learn nennt diese Rollen (Rollen allgemein: „AZ-900 kompakt“, Lektion 2.6):

Rolle Wofür
Foundry User Mindestrolle zum Bauen und Testen: lesender Zugriff auf Projekt und Ressource und die Daten-Aktionen, um mit Modellen und Agenten zu arbeiten
Foundry Project Manager Projekte verwalten und die Rolle Foundry User weitergeben
Foundry Account Owner Ressourcen und Projekte anlegen und verwalten (zum Beispiel ein Foundry-Projekt für sich selbst anlegen)
Foundry Owner wie Account Owner, dazu Bauen und Entwickeln in Projekten
Foundry Agent Consumer nur mit Agenten über deren Endpunkte sprechen

Wichtig: Die Rollen hießen früher Azure AI User, Azure AI Owner, Azure AI Account Owner und Azure AI Project Manager. Learn schreibt, dass Sie die alten Namen noch an manchen Stellen sehen können, während die Umbenennung läuft. Rollen-IDs und Berechtigungen blieben gleich.

Für Nordlicht heißt das: Wer ein Projekt anlegt, braucht Foundry Account Owner oder Foundry Owner. Die Entwicklerinnen und Entwickler des Piloten bekommen Foundry User auf dem Projekt. Zum Vergeben an viele empfiehlt Learn eine Entra-Sicherheitsgruppe.

Ein Modell bereitstellen

Ein Modell lässt sich erst ansprechen, wenn es bereitgestellt ist. Das Ergebnis ist ein Deployment mit einem Namen. Die Schritte im Portal laut Learn:

  1. Build, dann Catalog, dann Model Catalog öffnen.
  2. Das Modell suchen. Learn nimmt als Beispiel gpt-5-mini.
  3. Deploy, dann Default settings wählen.
  4. Den Namen des Deployments notieren. Ihn braucht das Team später im Code.

Mit Custom settings lassen sich Einstellungen wie der Bereitstellungstyp prüfen. Was die Typen „Global Standard“ und „Data Zone Standard“ für den Datenort bedeuten, steht in Lektion 1.3 und im KI-Track (T10.1, „Foundry-Projekte und Deployments“); hier wird es nicht wiederholt.

Nordlicht wählt für die Kundendaten möglichst die EU. Das passende Modell erhält den Deployment-Namen reise-chat. Das Modell dahinter ist zum Beispiel gpt-5-mini, wie Microsofts Schnellstart es nennt. Ob dieses Modell in der gewählten Region verfügbar ist, ist offen: Learn verweist dafür auf die Regionsliste und auf die Prüfung im Portal oder per Befehl.

Im Playground ausprobieren

Nach dem Bereitstellen landen Sie laut Learn direkt im Playground des Modells. Das ist eine Chat-Oberfläche zum Ausprobieren, ohne Code und ohne eigene Programme. Er bietet laut Learn unter anderem:

  • einen System-Prompt (Lektion 2.2) und die Parameter temperature, top_p und max_tokens (Lektion 1.3)
  • das Vergleichen von bis zu drei Modellen mit demselben Prompt nebeneinander
  • die Schutzregeln des Modells (Guardrails)
  • einen Reiter Code mit Beispielen in mehreren Sprachen
  • Save as agent, um aus dem Modell einen Agenten zu machen (Lektion 2.4)

Merken Sie sich: Das Modell-Playground ist zum Ausprobieren. Gebaut und betrieben wird später in Code oder mit einem Agenten.

Sofortzugriff auf Modelle (Vorschau)

Neben dem Deployment beschreibt Learn Instant Access (Sofortzugriff, Vorschau): Ein unterstütztes Modell wird einfach mit seinem Namen angesprochen, ohne Deployment. Nach Learn gilt in der Vorschau:

  • Das Projekt muss in der Region West US 3 liegen (dort ist es derzeit der einzige Ort).
  • Eigene Schutzregeln pro Modell gibt es nicht, feinabgestimmte Modelle gehen nicht.
  • Die Liste der Modelle ändert sich häufig; der Model Catalog zeigt sie.

Wann ein Deployment der richtige Weg bleibt, nennt Learn selbst: bei reservierter Kapazität, eigenen Inhaltsfiltern, eigenen Guardrails und bei Datenort in einer bestimmten Region. Sofortzugriff ist für den Einstieg, für Prototypen und für Experimente gedacht.

Für Nordlicht ist die Wahl klar: Die Firma will Kundendaten möglichst in der EU verarbeiten, und Learn nennt den Datenort als Grund für ein Deployment. Also Deployment mit dem Namen reise-chat. Sofortzugriff wäre nur für einen ersten Versuch mit erfundenen Daten sinnvoll.

Ausprobieren (freiwillig)

Nur wer möchte und ein Azure-Abonnement hat (siehe „AZ-900 kompakt“, Lektion 2.2):

  1. Im Portal anmelden und prüfen, dass New Foundry eingeschaltet ist.
  2. Ein Projekt anlegen, zum Beispiel nordlicht-ki, mit neuer Ressourcengruppe. Sie brauchen dafür Foundry Account Owner oder Foundry Owner, oder Contributor oder Owner auf der Ressourcengruppe.
  3. Ein Modell bereitstellen, wie oben beschrieben, und im Playground eine Frage stellen.
  4. Wer nicht allein arbeitet: unter Manage, Project details, Users die Rolle Foundry User vergeben.

Kosten: Ein Foundry-Projekt und die Modellaufrufe kosten je Nutzung, einen Betrag nennt der Kurs nicht. Aufräumen: Danach im Azure-Portal die Ressourcengruppe löschen, dann verschwindet alles, was darin liegt. Die Kosten trägt Ihr eigenes Konto.

Merktabelle

Begriff Bedeutung
Foundry-Ressource oberste Ebene, Grenze für Verwaltung, Sicherheit und Überwachung
Foundry-Projekt ordnet Arbeit und Zugriff innerhalb der Ressource
Deployment bereitgestelltes Modell mit eigenem Namen
Playground Chat-Oberfläche zum Ausprobieren ohne Code
Foundry User Mindestrolle zum Bauen und Testen
Sofortzugriff (Vorschau) Modell ohne Deployment, nur in West US 3

Übung 1

Ordnen Sie jeder Aufgabe von Nordlicht den richtigen Begriff oder die richtige Rolle zu:

  1. Die Entwicklerin Mia soll im Projekt Modelle ausprobieren und Agenten bauen, aber keine Ressourcen anlegen.
  2. Das Projekt soll eine eigene Ressourcengruppe bekommen, damit es sich später in einem Schritt löschen lässt.
  3. Ein Kollege will nur schnell sehen, wie ein Modell auf eine Beispielfrage antwortet, ohne Code zu schreiben.
  4. Eine App soll ein Modell mit festem Namen ansprechen, und die Kundendaten sollen in einer bestimmten Region bleiben.

Lösung 1
  1. Foundry User auf dem Projekt. Das ist die Mindestrolle zum Bauen und Testen. Ressourcen anlegen dürfte sie damit nicht.
  2. Beim Anlegen im Portal unter „Advanced options“ eine neue Ressourcengruppe wählen. Löschen der Gruppe entfernt das Projekt mit allem Zubehör.
  3. Der Playground des Modells: eine Chat-Oberfläche zum Ausprobieren ohne Code.
  4. Ein Deployment mit eigenem Namen. Der feste Name steht im Code, und der Datenort ist laut Learn ein Grund für ein Deployment statt für Sofortzugriff.

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