Azure AI Foundry：使用GitHub Copilot加速AI模型开发

在快速发展的AI领域，开发者们不断寻求更高效的工具和方法来加速模型开发和部署。Azure AI Foundry与GitHub Copilot的结合，为开发者提供了一个强大的解决方案，可以简化AI应用程序的创建过程，并提高开发效率。本文将深入探讨如何利用Azure AI Foundry模型，结合GitHub Copilot，以及AI Toolkit等工具，来加速AI模型的开发，并提供详细的操作步骤和技巧，帮助开发者更好地掌握这些技术，从而在AI领域取得更大的成功。

核心要点

了解GitHub Copilot作为AI辅助编程工具的强大功能。

掌握使用Azure AI Foundry模型与GitHub Copilot的集成方法。

探索AI Toolkit for Visual Studio Code，简化AI应用开发流程。

学习如何在Azure AI Foundry门户中创建和管理AI Foundry项目。

掌握部署和配置Azure AI模型的步骤，以便与GitHub Copilot无缝协作。

了解本地模型的使用方法，以及它们在数据隐私和离线可用性方面的优势。

探索AI Toolkit扩展视图，找到并安装必要的扩展组件。

Azure AI Foundry和GitHub Copilot简介

GitHub Copilot：您的AI结对程序员

github copilot是一款强大的ai结对程序员，旨在与您并肩工作，直接在visual studio code (vs code) 中提供代码建议和解决方案。它不仅能自动补全代码行和代码块，还能回答问题，辅助完成编写单元测试和调试等常规任务。

☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜

对于不熟悉GitHub Copilot的开发者来说，它就像一位经验丰富的同事，随时准备提供代码建议、解答疑问，并帮助您更高效地完成日常开发任务。更重要的是，所有这些功能都可以在VS Code环境中无缝使用，无需离开您熟悉的开发环境。

关键词：GitHub Copilot，AI结对程序员，Visual Studio Code，代码建议，自动补全，单元测试，调试

Azure AI Foundry：模型和工具的试验场

Azure AI Foundry是一个集成了最新的AI模型和工具的平台，旨在帮助开发者测试和评估各种AI技术。通过Azure AI Foundry，您可以轻松访问各种预训练模型，并将其集成到您的应用程序中。

更重要的是，现在您可以将Azure AI Foundry中的模型与GitHub Copilot结合使用，借助AI Toolkit，进一步提升您的开发效率。这种集成意味着您可以利用更广泛的模型选择，并借助Copilot的代码生成和辅助功能，加速AI应用的开发。

关键词：Azure AI Foundry，AI模型，AI工具，GitHub Copilot，AI Toolkit，模型测试，模型评估

AI Toolkit for Visual Studio Code：简化AI开发的瑞士军刀

AI Toolkit的核心功能

AI Toolkit for Visual Studio Code是一个强大的VS Code扩展，旨在简化生成式AI应用程序和代理的创建过程。它通过集成各种工具和模型，使开发者能够更轻松地构建、测试和部署AI应用。

无论您是在本地还是云端工作，AI Toolkit都能为您提供强大的支持，帮助您利用来自各种提供商（如Azure AI Foundry、GitHub、OpenAI、Anthropic和Google）的流行语言模型。

AI Toolkit的主要功能包括：

• 模型探索和评估： 探索和评估来自各种提供商的AI模型，找到最适合您需求的模型。
• 代理构建： 利用AI Toolkit提供的工具，轻松构建和测试AI代理。
• 代码生成和辅助： 借助GitHub Copilot的代码生成和辅助功能，加速AI应用的开发。
• 本地和云端支持： 无论您是在本地还是云端工作，AI Toolkit都能提供全面的支持。

通过使用AI Toolkit，您可以显著提高AI开发效率，并构建更智能、更强大的AI应用程序。

关键词：AI Toolkit，VS Code扩展，生成式AI，AI代理，语言模型，模型探索，代理构建，代码生成，本地开发，云端开发

使用Azure AI Foundry模型与GitHub Copilot的详细步骤

准备工作：创建Azure AI Foundry项目

在使用Azure AI Foundry模型与GitHub Copilot之前，您需要完成一些准备工作。

步骤一：创建Azure AI Foundry项目

1. 登录到Azure AI Foundry门户。
2. 选择“创建新项目”按钮。
3. 在“创建项目”窗口中，选择“Azure AI Foundry资源”作为资源类型。
4. 点击“下一步”。
5. 为您的项目提供一个名称，并根据需要修改高级选项。
6. 选择合适的订阅、资源组和区域。
7. 点击“创建”按钮，等待项目创建完成。

关键词：Azure AI Foundry，项目创建，Azure AI Foundry资源，订阅，资源组，区域

配置Visual Studio Code：安装必要的扩展

接下来，您需要在Visual Studio Code中安装必要的扩展，以便与Azure AI Foundry和GitHub Copilot进行集成。

步骤二：安装AI Toolkit for Visual Studio Code

1. 打开VS Code的扩展视图。
2. 搜索“AI Toolkit for Visual Studio Code”。
3. 找到由Microsoft提供的AI Toolkit扩展，并点击“安装”按钮。

步骤三：安装Azure Resources扩展

1. 在VS Code的扩展视图中，搜索“Azure Resources”。
2. 找到由Microsoft提供的Azure Resources扩展，并点击“安装”按钮。

步骤四：登录Azure

1. 安装Azure Resources扩展后，您将在VS Code的侧边栏中看到一个Azure图标。
2. 点击该图标，并选择“登录到Azure”。
3. 按照提示完成登录过程。

通过完成以上步骤，您已经成功配置了Visual Studio Code，使其能够与Azure AI Foundry和GitHub Copilot进行集成。

关键词：Visual Studio Code，扩展安装，AI Toolkit，Azure Resources，Azure登录

模型部署：选择并部署Azure AI Foundry模型

在完成环境配置后，您就可以开始部署Azure AI Foundry模型，以便与GitHub Copilot一起使用。

步骤五：部署Azure AI Foundry模型

1. 在AI Toolkit扩展视图中，选择“模型目录”。
2. 在模型目录中，使用过滤器找到您想要部署的Azure AI Foundry模型（例如，GPT-4o）。
3. 点击“部署到 Azure AI Foundry”按钮。
4. 在模型部署窗口中，确认项目和连接的AI资源已自动填充。
5. 根据需要调整部署名称和部署类型。
6. 调整令牌/分钟等部署详情, 确保满足需求
7. 点击“部署到 Azure AI Foundry”按钮，等待模型部署完成。

关键词：模型部署，Azure AI Foundry，GPT-4o，部署名称，部署类型，令牌/分钟

配置GitHub Copilot：选择已部署的模型

现在，您需要配置GitHub Copilot，以便使用已部署的Azure AI Foundry模型。

步骤六：配置GitHub Copilot

1. 打开GitHub Copilot Chat窗口。
2. 在聊天窗口中，选择“管理模型”。
3. 在“管理语言模型”窗口中，选择“Azure AI Foundry via AI Toolkit”作为提供商。
4. 选择您要使用的Azure AI Foundry模型（例如，GPT-4o）。
5. 点击“确定”按钮。

完成以上步骤后，您就可以开始在GitHub Copilot中使用Azure AI Foundry模型，加速您的AI开发之旅了。

关键词：GitHub Copilot，模型配置，Azure AI Foundry，AI Toolkit，语言模型，Agent模式，Ask模式

如何使用本地模型

除了使用云端托管的模型外，您还可以选择使用本地模型，以获得更高的隐私性和控制权。

步骤七：使用本地模型

1. 在AI Toolkit扩展视图中，选择“模型目录”。
2. 使用过滤器找到“Foundry Local”模型。
3. 点击“+ Add”下载模型。 4.按照提示进行设置，确保模型正确安装和运行。
4. 在GitHub Copilot Chat窗口中，选择Foundry Local模型进行使用。

关键词：本地模型，Foundry Local，隐私，控制权，离线可用性

使用案例

本教程所涉及的 Azure AI Foundry 和 Github Copilot, 可以广泛应用于各种编程和 AI 开发场景

• 代码生成： 快速生成代码片段、函数和类。

• 代码解释： 快速了解现有代码的功能和逻辑。

• 单元测试： 自动生成单元测试，确保代码质量。

• 代码调试： 辅助进行代码调试，快速定位和解决问题。

  

• AI Agent开发 快速开发可执行重复任务的AI Agent，提高效率

• 自然语言处理 训练和部署自定义模型，进行情感分析、文本分类和语言翻译。

• 图像识别 利用预训练模型或自定义模型，进行图像识别、目标检测和图像分割。

• 数据分析 帮助进行数据清洗、特征工程和模型训练，加速数据分析流程。

Azure AI Foundry, Github Copilot 及相关服务价格

价格详情

在使用 Azure AI Foundry 和 GitHub Copilot 构建 AI 应用时，需要考虑以下成本：

服务	定价
Azure AI Foundry	根据模型和使用量计费，具体价格请参考 Azure 官网
GitHub Copilot	个人版：每月10美元或每年100美元 商业版：每月19美元/用户
Azure 相关资源	例如存储、计算等，根据实际使用量计费

建议根据实际需求和预算，选择合适的模型和服务，并进行成本优化。

关键词：价格, 费用, 定价, 开销, 预算, 成本

常见问题解答

如何开始使用Azure AI Foundry和GitHub Copilot？

首先，您需要创建一个Azure AI Foundry项目，并安装GitHub Copilot和AI Toolkit for Visual Studio Code扩展。然后，您可以按照本文提供的步骤，配置环境、部署模型，并在GitHub Copilot中使用这些模型。

AI Toolkit for Visual Studio Code有哪些主要功能？

AI Toolkit提供模型探索和评估、代理构建、代码生成和辅助等功能，旨在简化生成式AI应用程序和代理的创建过程。

本地模型和云端托管的模型有什么区别？

本地模型运行在您的本地设备或服务器上，无需连接到云端服务，可以提供更高的隐私性和控制权。云端托管的模型则运行在云端服务器上，可以提供更强大的计算能力和更广泛的模型选择。

如何解决使用本地模型时遇到的性能问题？

使用本地模型时，性能可能会受到硬件资源的限制。您可以尝试优化模型配置、升级硬件设备，或者选择使用云端托管的模型。

模型token per minute设置有什么影响

Token per minute（TPM）设置，限制了模型每分钟可以处理的token数量。这个参数直接影响模型的响应速度和可以处理的请求数量。设置太低可能导致请求被限制，影响应用体验；设置太高则可能超出资源限制，产生不必要的费用，需要根据实际应用场景进行调整。

相关问题拓展

Azure AI Foundry的未来发展方向是什么？

Azure AI Foundry正在不断发展，未来将提供更强大的模型、工具和功能，以满足开发者日益增长的需求。可以期待在以下几个方面的发展： 更广泛的模型选择： Azure AI Foundry将集成更多来自不同提供商的AI模型，为开发者提供更丰富的选择。 更强大的工具： Azure AI Foundry将提供更强大的工具，以简化AI应用程序的创建、测试和部署过程。 更智能的代理： Azure AI Foundry将支持构建更智能、更强大的AI代理，以实现更复杂的任务。 更灵活的部署选项： Azure AI Foundry将提供更灵活的部署选项，以满足不同场景的需求，例如本地部署、云端部署和混合部署。 更完善的安全性： Azure AI Foundry将加强安全性，以保护用户的数据和隐私。 通过持续的创新和改进，Azure AI Foundry将成为AI开发者的首选平台，帮助他们构建更智能、更强大的AI应用程序，应对各种复杂的挑战。 关键词：Azure AI Foundry，未来发展，模型选择，AI工具，AI代理，部署选项，安全性

以上就是Azure AI Foundry：使用GitHub Copilot加速AI模型开发的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！