Antes de poder llamar a cualquier servicio de IA necesitas un recurso de Azure que te dé un endpoint, credenciales y una factura. El examen espera que conozcas los tipos de recursos y cuándo conviene cada uno. Azure ha cambiado el nombre de esta área varias veces: Azure AI Studio pasó a ser Azure AI Foundry y después Microsoft Foundry, y el recurso que antes se llamaba Cognitive Services ahora es Azure AI services. El tipo de recurso en las plantillas sigue siendo Microsoft.CognitiveServices/accounts, así que verás el nombre antiguo en el código.
Un recurso de un solo servicio proporciona un único servicio, como Language, Speech o Custom Vision, con su propio endpoint y sus propias claves. Es útil cuando quieres un nivel gratuito (F0) para ese servicio, facturación separada por servicio o claves que solo puedan llamar a una API. Un recurso multiservicio de Azure AI services expone muchos servicios (Vision, Language, Speech, Translator, Document Intelligence y más) detrás de un endpoint y un par de claves, con una sola factura. Es la opción más sencilla cuando una aplicación usa varios servicios, y es el recurso que adjuntas a un skillset de Azure AI Search para pagar el enriquecimiento con IA.
Azure AI Foundry es el portal y la plataforma para crear aplicaciones y agentes de IA generativa. Un proyecto de Foundry es el espacio de trabajo donde implementas modelos, creas agentes, ejecutas evaluaciones y usas los playgrounds. Los proyectos pueden vivir en un recurso de Azure AI Foundry (un recurso de Azure AI services que además admite proyectos), que es la configuración más sencilla y nueva. La configuración anterior basada en hubs usa un hub de Azure AI, construido sobre Azure Machine Learning: el hub contiene configuraciones compartidas como conexiones a otros recursos, redes, proceso y seguridad, y los equipos crean proyectos dentro de él. Un hub también incluye recursos dependientes como una cuenta de almacenamiento y un Key Vault.
Elige según lo que se comparte y lo que se aísla. Si varios equipos necesitan conexiones y gobernanza comunes pero espacios de trabajo separados, crea un hub (o un recurso de Foundry) con un proyecto por equipo o aplicación. Si una aplicación solo necesita llamar a una o dos API precompiladas, basta con un recurso de un solo servicio o multiservicio sin Foundry. Las conexiones de un proyecto guardan cómo llegar a otros recursos, como un servicio de Azure AI Search o una cuenta de almacenamiento, para que los desarrolladores no peguen claves en el código.
Crees lo que crees, obtienes una URL de endpoint y, a menos que el acceso con claves esté deshabilitado, dos claves. Los recursos se crean en una región, y no todos los servicios ni modelos están disponibles en todas las regiones, que es el tema siguiente.
Términos clave
- Single-service resource (recurso de un solo servicio)
- Un recurso de Azure para un solo servicio de IA, con su propio endpoint, claves, nivel de precios y factura.
- Multi-service resource (recurso multiservicio)
- Un recurso de Azure AI services que expone muchos servicios de IA detrás de un endpoint y un par de claves, con facturación combinada.
- Hub
- Un contenedor compartido de Azure AI Foundry, construido sobre Azure Machine Learning, que guarda conexiones, seguridad y proceso para varios proyectos.
- Project (proyecto)
- Un espacio de trabajo de Foundry donde implementas modelos, creas agentes, evalúas y administras los recursos de una aplicación o un equipo.
Una consultora ejecuta tres pilotos para clientes. Crea un hub con redes privadas y una conexión a un servicio compartido de Azure AI Search, y luego un proyecto por cliente, de modo que las implementaciones, prompts y evaluaciones de cada equipo se mantienen separados mientras la gobernanza se configura una sola vez.
Comprueba lo que sabes
Una aplicación usa Vision, Language y Translator, y finanzas quiere una sola factura. ¿Qué deberías crear?
Un recurso multiservicio de Azure AI services, que ofrece un endpoint, un par de claves y facturación combinada.
¿Qué proporciona un hub que un proyecto por sí solo no?
Configuraciones compartidas para muchos proyectos: conexiones a otros recursos, redes, proceso y directivas de seguridad, además del almacenamiento y el Key Vault dependientes.