Azure AI Foundry 教程：从入门到精通

在本文中，我们将详细探讨如何在 Azure AI Foundry 上部署 DeepSeek 大模型。无论您是初学者还是有经验的开发者，这份指南都将带您从基础知识到高级应用，帮助您全面掌握 Azure AI Foundry 的使用技巧。

🌟 文档概要

本教程旨在帮助您在 Azure AI Foundry 平台上顺利部署 DeepSeek R1（671B 满血版本）模型。我们将详细介绍环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用等步骤。当前版本为免费测试版，支持 37B 活动参数。

🛠️ 先决条件

在开始之前，您需要准备以下几项：

微软、Azure 有效账号 – 可以通过 Azure入口和微软官网进行注册。
支持 Visa/万事达的银行卡 – 这是进行身份验证的必要条件。
浏览器建议 – 使用最新版的 Chrome、Safari 或 Edge。
国内网络环境 – 可以直接访问，但可能会有加载速度较慢的问题。

📌 核心概念说明

Azure AI Foundry 架构

Azure AI Foundry 是一个集成平台，用于构建、训练和部署机器学习与人工智能模型。以下是其核心组件：

Hub（中心）：资源管理中心，负责管理数据集、模型、项目和部署环境。
Project（项目）：业务实现单元，包含训练脚本、配置文件和实验日志。
Models（模型）：推理服务载体，支持在线测试、版本回滚和监控分析。

🚀 分步部署指南

第一阶段：登录并创建 Azure 免费账户

打开 Microsoft Azure 官网。
点击“免费试用 Azure”选项，新用户可享受长达 12 个月的免费试用期。
登录微软账户，并按照页面提示填写信息。
勾选用户条款，进入下一步。
进行银行卡身份认证（仅支持 Visa/万事达信用卡或借记卡），填写信息并进行验证。
系统可能会暂时扣费 1 美元，验证后会自动退还。

Azure 免费账户注册

第二阶段：创建 AI Hub

访问 Azure AI Foundry 控制台。
点击首页“探索模型”。
找到【DeepSeek-R1】，点击“Check out model”。
点击左上角“部署”，填写项目名称，并点击“创建”。
保持网络通畅，等待创建完成。

第三阶段：初始化项目

进入 Hub 控制台左侧面板。
点击“操场”选项，进入模型部署在线测试页面。
在左侧聊天框中进行询问。

第四阶段：API 调用部署

进入 Hub 控制台左侧面板目录。
找到“我的资产”，进入“模型+终结点”选项。
右侧会显示刚部署的 deepseek-r1 模型的 URL 及密钥。

推荐使用 Github 开源 AI 客户端「cherry-studio」进行 API 调用测试。

这里推荐使用 Github 开源 AI 客户端「cherry-studio」（为例）

下载安装 cherry-studio，选择“Azure OpenAI”。
将获取的“密钥”复制粘贴到软件中。
将显示的“URL”复制为 API 地址。
在 API 地址末尾加入 # 符号。

🧪 模型能力评估

基准测试表现

任务类型	DeepSeek-R1	GPT-3.5	优势说明
数学推理	89.2%	85.1%	复杂公式解析能力突出
代码生成	92%	88%	支持 20+ 编程语言
逻辑推理	86.5%	83.2%	多步推论准确性高
语义理解	84%	87%	上下文关联稍弱

⚠️ 重要注意事项

服务限制：
- 高峰时段响应延迟可能超过 5 秒。
- 注意额度用完后的订阅通知，避免不必要的付费。
最佳实践：
- 复杂任务建议分步请求。
- 重要操作记录会话 ID（X-Request-ID）。
- 定期清除无用的测试部署。

📈 生产环境建议

监控配置：
- 设置成功率/延迟率警报阈值。
- 启用请求日志分析。
安全增强：
- 配置 VNET 网络隔离。
- 启用内容审核过滤器。

📖 附录

技术支持

如遇到技术问题，可访问以下资源：

FAQ

问：如何注册 Microsoft Azure 账户？

答：访问 Microsoft Azure 官网，点击“免费试用 Azure”并按照提示进行注册。

问：DeepSeek 模型对数学推理的表现如何？

答：DeepSeek-R1 在数学推理任务中表现优异，准确率达到 89.2%。

问：部署 DeepSeek 模型需要哪些准备工作？

答：您需要一个有效的微软账号、支持 Visa/万事达卡的银行卡，以及支持的浏览器。

问：可以在 Azure AI Foundry 上使用哪些编程语言？

答：DeepSeek 支持超过 20 种编程语言的代码生成。

问：如何确保 API 安全性？

答：建议配置 VNET 网络隔离和启用内容审核过滤器，以增强 API 的安全性。

通过本指南，您已完成从零到生产的完整部署流程。建议部署后执行以下验证测试：压力测试、安全扫描和成本评估。