将 AI 项目配置为使用 Azure AI Foundry 模型

使用包管理器（例如 pip）安装包 azure-ai-inference：

pip install azure-ai-inference

然后，您可以使用该包来调用模型。 以下示例演示如何创建客户端来使用聊天补全：

import os
from azure.ai.inference import ChatCompletionsClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential

client = ChatCompletionsClient(
    endpoint="https://<resource>.services.ai.azure.com/models",
    credential=AzureKeyCredential(os.environ["AZURE_INFERENCE_CREDENTIAL"]),
)

浏览我们的示例，并阅读 API 参考文档以开始使用。

使用 npm 安装包 @azure-rest/ai-inference：

npm install @azure-rest/ai-inference

然后，您可以使用该包来调用模型。 以下示例演示如何创建客户端来使用聊天补全：

import ModelClient from "@azure-rest/ai-inference";
import { isUnexpected } from "@azure-rest/ai-inference";
import { AzureKeyCredential } from "@azure/core-auth";

const client = new ModelClient(
    "https://<resource>.services.ai.azure.com/models", 
    new AzureKeyCredential(process.env.AZURE_INFERENCE_CREDENTIAL)
);

浏览我们的示例，并阅读 API 参考文档以开始使用。

请使用以下命令安装 Azure AI 推理库：

dotnet add package Azure.AI.Inference --prerelease

导入下列命名空间：

using Azure;
using Azure.Identity;
using Azure.AI.Inference;

然后，您可以使用该包来调用模型。 以下示例演示如何创建客户端来使用聊天补全：

ChatCompletionsClient client = new ChatCompletionsClient(
    new Uri("https://<resource>.services.ai.azure.com/models"),
    new AzureKeyCredential(Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_INFERENCE_CREDENTIAL"))
);

浏览我们的示例，并阅读 API 参考文档以开始使用。

将包添加到项目：

<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-ai-inference</artifactId>
    <version>1.0.0-beta.1</version>
</dependency>

然后，您可以使用该包来调用模型。 以下示例演示如何创建客户端来使用聊天补全：

ChatCompletionsClient client = new ChatCompletionsClientBuilder()
    .credential(new AzureKeyCredential("{key}"))
    .endpoint("https://<resource>.services.ai.azure.com/models")
    .buildClient();

浏览我们的示例，并阅读 API 参考文档以开始使用。

使用参考部分来探索 API 设计以及可用的参数。 例如，聊天补全的参考部分详细介绍了如何使用路由 /chat/completions 根据聊天格式的指令生成预测。 请注意，URL 的根目录包含路径 /models：

请求

POST https://<resource>.services.ai.azure.com/models/chat/completions?api-version=2024-05-01-preview
api-key: <api-key>
Content-Type: application/json

from azure.ai.inference.models import SystemMessage, UserMessage

response = client.complete(
    messages=[
        SystemMessage(content="You are a helpful assistant."),
        UserMessage(content="Explain Riemann's conjecture in 1 paragraph"),
    ],
    model="mistral-large"
)

print(response.choices[0].message.content)

var messages = [
    { role: "system", content: "You are a helpful assistant" },
    { role: "user", content: "Explain Riemann's conjecture in 1 paragraph" },
];

var response = await client.path("/chat/completions").post({
    body: {
        messages: messages,
        model: "mistral-large"
    }
});

console.log(response.body.choices[0].message.content)

requestOptions = new ChatCompletionsOptions()
{
    Messages = {
        new ChatRequestSystemMessage("You are a helpful assistant."),
        new ChatRequestUserMessage("Explain Riemann's conjecture in 1 paragraph")
    },
    Model = "mistral-large"
};

response = client.Complete(requestOptions);
Console.WriteLine($"Response: {response.Value.Content}");

List<ChatRequestMessage> chatMessages = new ArrayList<>();
chatMessages.add(new ChatRequestSystemMessage("You are a helpful assistant"));
chatMessages.add(new ChatRequestUserMessage("Explain Riemann's conjecture in 1 paragraph"));

ChatCompletions chatCompletions = client.complete(new ChatCompletionsOptions(chatMessages));

for (ChatChoice choice : chatCompletions.getChoices()) {
    ChatResponseMessage message = choice.getMessage();
    System.out.println("Response:" + message.getContent());
}

请求

POST https://<resource>.services.ai.azure.com/models/chat/completions?api-version=2024-05-01-preview
api-key: <api-key>
Content-Type: application/json

{
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "You are a helpful assistant"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Explain Riemann's conjecture in 1 paragraph"
        }
    ],
    "model": "mistral-large"
}