Foundry में आप कहाँ काम करते हैं
Microsoft Foundry एक ही स्क्रीन नहीं है। यह काम करने की जगहों का सेट है—portal के पेज, playground, SDK और editor tools—जहाँ आप project बनाते हैं, model deploy करते हैं, agent बनाते हैं, और बाद में पूरे organization में कई agents देखते हैं। यह अवधारणा उन जगहों को साफ़ करती है ताकि आप जानें कि किस काम के लिए कहाँ क्लिक करना है या कौन सा tool खोलना है।
अवधारणा 1 ने दो स्तर की व्यवस्था बताई। Foundry resource (Azure में मुख्य Foundry खाता) वह ऊपरी स्तर है जहाँ admin networking, security और shared model deployment सेट करते हैं। Foundry project (टीम का workspace) वह जगह है जहाँ आप बनाते हैं: agent, अपलोड की फ़ाइलें और evaluation यहीं रहते हैं। रोज़ का काम ज़्यादातर project के अंदर होता है; कुछ पुरानी सुविधाएँ पूरे resource पर लागू रहती हैं। Microsoft Foundry portal में ऊपर बाईं ओर project name dropdown से project बदलते हैं।
आपका subscription और region अभी भी मायने रखते हैं। कौन से model deploy हो सकते हैं, कौन से विकल्प दिखेंगे, और Agents या evaluation किस region में मिलेंगे—यह अलग हो सकता है, इसलिए resource बनाने से पहले जाँच लें। Storage, Key Vault और Azure AI Search अलग Azure सेवाएँ हैं और अपne सुरक्षा नियम रखती हैं।
बनाने और परीक्षण के चार तरीके
आप browser में रह सकते हैं, web API पर code लिख सकते हैं, terminal से ढाँचा बना सकते हैं, या Visual Studio Code के अंदर काम कर सकते हैं। टीमें रोज़ इन्हें मिलाती हैं; कोई एक दूसरे की जगह नहीं लेता।
| Surface | सबसे अच्छा कब | शुरुआत यहाँ से |
|---|---|---|
| Microsoft Foundry portal | Model देखना, prompt agent सेट करना, evaluation चलाना, और बिना local मशीन के resource संभालना। | Agents playground में prompt agent आज़माना। |
| Microsoft Foundry SDKs or REST API | ऐप जो agent को बुलाते हैं, automation और release pipeline। SDK Python, C#, JavaScript और Java के लिए हैं। | Project endpoint कॉपी करने के बाद Foundry SDK quickstart। |
| Azure Developer CLI (azd) extensions | Command line से agent project का ढाँचा, चलाना, परीक्षण और deploy। | Develop agents with azd documentation। |
| Visual Studio Code extension (Foundry Toolkit) | VS Code के अंदर agent code, debugging और project घुमना। | Microsoft Foundry Toolkit for VS Code install करें। |
GitHub Copilot जैसे coding assistant Foundry Skill से, और tool access के लिए Foundry MCP Server से Foundry के साथ काम कर सकते हैं। Portal और project की व्यवस्था समझने के बाद इन्हें तेज़ी के लिए इस्तेमाल करें।
| अगर आपको… | यहाँ से शुरू करें |
|---|---|
| Code लिखने से पहले prompt या model बातचीत में तुलना करनी है | Portal में Model playground या Agents playground |
| Version control के साथ अपni app में agent लगाना है | Welcome screen से project endpoint के साथ SDK या REST |
| Hosted agent repo बनाकर terminal से deploy करना है | Azure Developer CLI (azd) |
| Repository के बगल में agent code ठीक करना है | Foundry Toolkit वाला VS Code, या playground Code tab से Open in VS Code for the Web |
Microsoft Foundry portal के अंदर
Portal वह website है जहाँ आप model ढूँढte हैं, deploy करte हैं, playground में आज़मातe हैं, agent version save करte हैं, evaluation चलातe हैं, और पहुँच तय करte हैं। Portal में model deploy करte ही आप उस model के playground में पहुँच जातe हैं।
Manage toolbar button से आप जis project और parent Foundry resource पर हैं उस पर काम करte हैं। Manage से Project details (resource ID, endpoint, subscription, location) देख सकte हैं, Resource details Azure portal में खोल सकte हैं, Users tab पर लोग जोड़ या हटा सकte हैं, connected resource जोड़ सकte हैं, दूसre project जोड़ सकte हैं, और resource के लिए quota या AI gateway सेट कर सकte हैं। Manage सिर्फ़ current project पर लागू है; दूसre project के लिए पहle switch करें।
Subscription में कई projects के agents, models और tools एक साथ देखne के लिए ऊपर दाईं ओर Operate चुनें: सूची, monitoring, compliance और security संकेत। ये fleet-wide दृश्य आज portal में हैं। Microsoft docs में preview marked सुविधाएँ supplemental preview terms के तहत हैं और production workloads के लिए सुझाई नहीं जातीं।
| Playground | सबसे अच्छा कब | क्या जाँचें |
|---|---|---|
| Model playground | Prompt engineering, model comparison, parameter tuning | System prompts, web search या code interpreter जैसे tool, guardrail, और side-by-side model comparison (तीन model तक) |
| Agents playground | Tool और knowledge के साथ कई बार बातचीत वाला agent आज़माना | Instructions, tool, knowledge source, memory, tracing, और AgentOps के ज़रिए evaluation |
| Images playground | Image बनाने और बदलne के flow | Text-to-image prompt, inpainting, और gpt-image-1 जैसे image model की तुलना |
| Video playground (preview) | Azure OpenAI Sora-2 जैसे model से video workflow | Prompt बदलकर तुलना; बनी video 24 घंटe तक रहती है जब तक download न करें |
Agents playground में evaluation सभी Foundry project के लिए default से चालू हैं और consumption-based billing में शामिल हैं। बंद करne के लिए Agents playground के ऊपर दाईं ओर metrics चुनें और सभी evaluator हटा दें।
उदाहरण: shop support assistant
मान लीजिए RiverMarket नाम की online दुकान है। आप prompt agent चाहte हैं जो order-status के सवालों के जवाब दे, नरम लहजा रखे, और tracking number गढ़ne से मना करे।
आप RiverMarket के लिए Foundry project बनाएँगe, chat model deploy करेंगe, और Agents playground खोलेंगe। Instructions में agent की आवाज़, कौन से तथ्य इस्तेमाल हो सकte हैं, और जानकारी न हो तो order ID पूछne का नियम लिखेंगe। Playground में आगे-पीछe chat से परीक्षण करेंगe, tracing से व्यवहार देखेंगe, और जवाब भरोसेमंद लगें तो version save करेंगe।
जब RiverMarket की web app को वही agent चाहिए, welcome screen से project endpoint कॉपी करें और SDK quickstart follow करें: नाम से agent बनाएँ या update करें, conversation खोलें, Responses API से ग्राहक के message भेजें। दुकान वालe portal में instructions बदलte रहें; SDK production code में agent का स्थिर नाम ले जातa है।
पहला घंटा: project से agent तक
ये चरण agent development lifecycle follow करte हैं और मानte हैं कि Azure subscription है। Foundry project चाहिए; Foundry resource न हो तो project बनातe समय portal resource बना देता है। Resource group और location (region) चुनें।
- चरण 1, project बनाएँ। Microsoft Foundry portal में project create करें। मौजूदा resource group चुनें या नया accept करें, और location चुनें। अलग resource group रखne से project और Azure resource बाद में delete करना आसान रहता है।
- चरण 2, model deploy करें। Model catalog खोलें, model चुनें, और deploy करें—उदाहरण के लिए Deploy और Default settings। Deployment name लिख लें क्योंकि model call उसी नाम से होती है, catalog के model name से नहीं। Status Succeeded दिखne तक इंतज़ार करें।
- चरण 3, model playground में परीक्षण। Deploy के बाद portal model playground खोलता है। साधारण message भेजें और tool जोड़ne से पहle जवाब, latency और token usage देखें।
- चरण 4, prompt agent बनाएँ। Agents playground खोलें (Build, फिर Agents, फिर Create agent)। Agent का नाम दें, deploy किया model चुनें, और instructions में काम, लहजा और missing जानकारी का तरीका लिखें।
- चरण 5, follow-up परीक्षण। एक सवाल पूछें, फिर same chat में related follow-up। दूसra जवाब पहle context use करे तो session बातचीत का इतिहास रख रहा है।
- चरण 6, code से agent बुलाएँ। Welcome screen से project endpoint कॉपी करें। SDK quickstart follow करें: agent बनाएँ या update करें, Microsoft Entra से साइन इन करें (local SDK के लिए उदाहरण az login), conversation के ज़रिए message भेजें।
Code या portal से agent definition save करne पर Foundry नया version store करता है जिसे बाद में edit नहीं किया जातa। Versions के बीच settings, chat output या saved definition compare कर सकte हैं और rollback कर सकte हैं—course में बाद में agent application publish करte समय यह काम आता है।
Agents playground में बिना save किए बदलाव आज़मा सकते हैं, लेकिन portal छोड़ne पर वह काम गायब हो जाता है। पूरा evaluation या playground के बाहर conversation history पर भरोसा करne से पहle version save करें।
कौन क्या कर सकता है
कौन कौन से पेज खोल सकता है यह Azure role (नाम वाला अनुमति-सेट) से तय होता है, जो Foundry resource, project या एक agent पर लगte हैं। सेटअप जैसे deployment या project बनाना, project के अंदर रोज़ का काम—agent, evaluation, file upload—से अलग है।
| Role | कहाँ लगता है (आम) | क्या करne देता है |
|---|---|---|
| Foundry User | Foundry resource and project | Project के अंदर agent बनाना और परीक्षण—developer के लिए सामान्य, सीमित अनुमति वालa role। |
| Reader (Azure built-in) | Foundry resource | Resource की जानकारी बिना बदle देखna। कुछ संगठन खास project पर Foundry User भी देte हैं। |
| Foundry Project Manager | Foundry resource | Project बनाना और संभालna, उनमें काम करna, और टीम को Foundry User देna। |
| Foundry Account Owner | Foundry resource | Resource संभालna, model deploy करna, shared connection बनाना। Account owner को Foundry User मिलne तक project के अंदर agent नहीं बना सकte। |
Portal से project बनातe समay, अगर role देne की अनुमति है तो Foundry आपke साइन-इन account और project की system identity दोनों को Foundry User दे सकता है। Foundry project के काम के लिए Azure AI Developer role इस्तेमाल न करें—यह Machine Learning workspace और Foundry hub के लिए है, Foundry project के लिए नहीं। Project न दिखe या evaluation शुरू न हो, तो model या region बदलne से पहle role assignment जाँचें।
आम गलतियाँ और आगे क्या करें
- Catalog के model name से call करना जबकि Deploy के दौरान जो deployment name चुना वही चाहिए।
- ऐसा model चुनना जो आपke Foundry resource region में उपलब्ध न हो। Deployment list में model न हो तो उस model की regional availability जाँच लें।
- अनुमति की जाँच छोड़ देना। Foundry User (और संगठन जो Reader pairing माँगti hai) के बina project में agent नहीं बना या evaluate नहीं कर सकte।
- यह मान लेना कि playground बिल्कुल मुफ़्त है। Model inference, AgentOps evaluation और जुड़ी services consumption-based pricing से bill होti हैं।
- बिना save किए agent बदलाव के साथ portal छोड़ देना। History, monitoring या पूरा evaluation से पहle version save करें।
- पूरी तरह private deployment सिर्फ़ portal UI से सेट करne की कोशिश। कुछ network-isolated case में SDK या CLI चाहिए, portal नहीं।
अवधारणा 3 इन जगहों को सुविधा परिवारों—model, agent, tool, observability, governance—से जोड़ti है ताकि portal page और SDK call एक map पर दिखें। जब project और पहla agent बना लेना आसान लगe तब वह अवधारणा खोलें।
Go deeper
- Python, C#, JavaScript और Java के लिए client library और साइन-इन pattern: SDK overview
- Terminal से hosted agent project का ढाँचा, चलाना, परीक्षण और deploy: Develop agents with azd
- VS Code के अंदर Microsoft Foundry Toolkit install और इस्तेमाल: Install the toolkit
- Foundry में कौन क्या कर सकता है और role कैसे assign करें: Role-based access control for Foundry
हर भूमिका कहाँ से शुरू होती है
Card पर hover करें या tab से उस पर जाएँ। Touch screen पर bullets के लिए card tap करें। अपne काम से मेल खातa card ढूँढें, फिर उसki शुरुआati link follow करें।
Full Stack Developer
Full Stack Developer
- VS Code में agent बनाएँ और debug करें
- Python, C#, JavaScript और Java के SDK इस्तेमाल करें
- Azure Developer CLI से hosted agent deploy करें
Start here
Foundry SDK quickstart →
Data Engineer
Data Engineer
- Foundry IQ से agent ground करें; remote source को शुरू में indexing की ज़रूरत नहीं
- Multi-source selection से एक request में कई source search करें
- Foundry Agent Service से knowledge और tool जोड़ें, और Foundry में हर run trace करें
Start here
Foundry IQ kya hai? →
AI Engineer
AI Engineer
- गुणवत्ता नापne के लिए built-in evaluation इस्तेमाल करें
- OpenTelemetry-based tracing से agent run trace करें
- Har task के लिए model benchmark, compare और route करें
Start here
Foundry mein evaluations chalayein →
Security and Governance Lead
Security and Governance Lead
- Role-based access control से Foundry role assign करें
- पहुँच के लिए Microsoft Entra identity इस्तेमाल करें
- Guardrail और content filter set करें
Business Owner
Business Owner
- Azure pricing calculator से लागत का अनुमान लगाएँ
- Model inference और playground evaluation consumption-based billing से bill होte hain
- Build शुरू करne से पहle हर service की pricing page देखें
Start here
Azure pricing calculator →