Visual Studio Code 用 Foundry Toolkit

Visual Studio Code 用 Foundry Toolkit は、開発者や AI エンジニアが生成 AI モデルを使用して AI アプリを構築、テスト、デプロイするのを支援します。ローカルでもクラウドでも利用でき、AI アプリのワークフロー全体を一元的に管理できます。

Foundry Toolkit は、OpenAI、Anthropic、Google、GitHub などのプロバイダーの人気 AI モデルとのシームレスな統合を提供し、ONNX および Ollama を介したローカルモデルもサポートします。モデルの発見と実験からプロンプトエンジニアリング、デプロイまで、Foundry Toolkit は VS Code 内での AI 開発ワークフローを効率化します。

主な機能

機能	説明	スクリーンショット
エージェントを作成する	ツールとベクトルを利用するプロンプトエージェントや、カスタムコードを使用するホスト型エージェントを作成するために、さまざまなテクニックを使用します。
モデルカタログ	Microsoft Foundry、Foundry Local、GitHub、ONNX、Ollama、OpenAI、Anthropic、Google など、複数のソースから AI モデルを発見し、アクセスできます。モデルを並べて比較し、ユースケースに最適なものを見つけてください。
プレイグラウンド	リアルタイムモデルテスト用のインタラクティブなチャット環境。さまざまなプロンプト、パラメーター、画像や添付ファイルを含むマルチモーダル入力を試すことができます。
エージェントビルダー	効率化されたプロンプトエンジニアリングとエージェント開発ワークフロー。高度なプロンプトを作成し、MCP ツールを統合し、構造化された出力を持つ実稼働対応のコードを生成します。
Agent Inspector	VS Code 内で AI エージェントを直接デバッグ、視覚化、反復処理します。
モデル評価	データセットと標準メトリクスを使用した包括的なモデル評価。組み込みの評価ツール（F1 スコア、関連性、類似性、一貫性）でパフォーマンスを測定するか、カスタム評価基準を作成します。
ツール カタログ	Visual Studio Code のツールカタログを使用して Foundry ツールとローカル MCP サーバーツールを接続し、Agent Builder でそれらをエージェントに追加します。
ファインチューニング	特定のドメインと要件に合わせてモデルをカスタマイズおよび適合させます。GPU サポート付きでローカルでモデルをトレーニングするか、Azure Container Apps を使用してクラウドベースのファインチューニングを行います。
モデル変換	機械学習モデルをローカルデプロイ用に変換、量子化、最適化します。Hugging Face やその他のソースのモデルを、CPU、GPU、または NPU アクセラレーションを使用して Windows で効率的に実行できるように変換します。
トレーシング	AI アプリケーションのパフォーマンスを監視および分析します。トレースデータを収集および視覚化して、モデルの動作とパフォーマンスに関する洞察を得ます。
プロファイリング (Windows ML)	プロセス、異なる実行プロバイダー上の ONNX モデル、および Windows Machine Learning イベントの CPU、GPU、NPU リソース使用状況を診断します。

Foundry Toolkit は誰のためにあるのか？

Foundry Toolkit は、初心者からエキスパートまで、生成 AI を扱うすべての人向けに設計されています。

開発者

• 言語モデルを統合する必要がある AI 搭載アプリケーションを構築するアプリ開発者
• Web およびデスクトップアプリケーションにインテリジェントな機能を追加しようとしているフルスタック開発者
• 本番デプロイ前に AI 機能をプロトタイプするモバイル開発者

AI エンジニアとデータサイエンティスト

• 特定のドメイン用にモデルをファインチューニングし、本番環境にデプロイするAI エンジニア
• モデルのパフォーマンスを評価し、さまざまなアプローチを比較するデータサイエンティスト
• 効率的なローカルデプロイのためにモデルを変換および最適化するML エンジニア

研究者と教育者

• さまざまなモデルとプロンプトエンジニアリング技術を試すAI 研究者
• AI の概念を教え、モデルの機能を実演する教育者
• 生成 AI と実践的なモデルインタラクションについて学ぶ学生

主なユースケース

• Anthropic、OpenAI、GitHub などのプロバイダーのモデルを探索および評価する
• プライバシーとコスト管理のために ONNX と Ollama を使用してモデルをローカルで実行する
• プロンプト生成と MCP ツール統合を使用してエージェントを構築およびテストする
• 異なるハードウェア構成全体にデプロイするためにモデルを変換および最適化する

インストールとセットアップ

クイックインストール

Foundry Toolkit はこれに依存するため、.NET Runtime をインストールする必要があります。

最も早く始めるには、Visual Studio Marketplace を通じて拡張機能をインストールすることです。

VS Code 用 Foundry Toolkit をインストールする

インストールが成功すると、アクティビティバーに Foundry Toolkit アイコンが表示されます。

手動インストール

Foundry Toolkit 拡張機能は、Visual Studio Code Marketplace から手動でインストールすることもできます。拡張機能をインストールするに記載されている手順に従ってください。

• Foundry Toolkit for Visual Studio Code を検索し、検索結果からインストールを選択します。

  

• インストールが成功すると、アクティビティバーに Foundry Toolkit アイコンが表示されます。

Foundry Toolkit の前提条件（ローカルモデル）の確認とインストール

Foundry Toolkit はFoundry Localを介してローカル LLM 実行機能を提供します。これらの機能を活用するには、Foundry Toolkit: Install environment prerequisitesコマンドを実行して Foundry のローカルセットアップを完了してください。

Foundry Toolkit: Validate environment prerequisitesコマンドで前提条件のインストール状況を確認できます。

Foundry Toolkit を探索する

Foundry Toolkit には Foundry サイドバーが直接含まれているため、Microsoft Foundry のリソースと Foundry Toolkit の機能を一元的に管理できます。

Foundry Toolkit は独自のビューで開き、VS Code のアクティビティバーに Foundry Toolkit アイコンが表示されます。この拡張機能には、My Resources、Developer Tools、Help and Feedback の 3 つの主要セクションがあります。

• My Resources: このセクションには、Foundry Toolkit でアクセスできるリソースが含まれています。My Resources セクションは、Azure AI リソースと対話するための主要なビューです。以下のサブセクションが含まれています。
  • Local Resources: このセクションには、ローカルモデル、エージェント、ツールなど、ローカルマシン上にある AI リソースが含まれています。
  • Your Foundry Project このセクションには、Foundry Toolkit に接続されている Microsoft Foundry プロジェクトが表示されます。Foundry プロジェクトを使用して、デプロイされたモデル、プロンプトエージェント、ホスト型エージェント、接続、ツール、ベクトルストア、クラシックエージェントなどの AI リソースを管理およびデプロイします。
    • Models プロジェクトにデプロイされたモデルを表示します。これには、ターゲット URI や認証キーなどのエンドポイント情報が含まれます。
    • Prompt Agents プロジェクトにデプロイされたプロンプトエージェント（以前のバージョンを含む）を表示して、プレイグラウンド経由でテストしたり、会話を表示したり、評価を設定したりできます。
    • Workflows - ビジュアルビルダーでエージェントとビジネスロジックをオーケストレーションする、宣言型で事前に定義された新しいアクションシーケンスを表示および作成します。
    • Hosted Agents (プレビュー) - プロジェクトにデプロイされたホスト型エージェントを表示します。
    • Tools - Microsoft Foundry からモデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバーを参照、発見、構成するか、カスタム MCP サーバーを作成します。
    • Knowledge - エージェントが使用する新しいベクトルストアやその他のデータソースを表示および追加します。
    • Classic - 「クラシック」Foundry で作成されたエージェントとスレッドを表示します。
  • Connected Resources: このセクションには、GitHub モデルなどのプロバイダーから Foundry Toolkit に接続されているリソースが含まれています。
• Developer Tools: このセクションには、AI アプリケーションを構築およびデプロイするために使用できるツールが含まれています。Developer Tools ビューは、デプロイしてデプロイされたモデルとエージェントを操作するために利用できるツールを見つけることができる場所です。以下のサブセクションが含まれています。
  • Discover: このセクションには、AI モデルとツールを発見および管理するのに役立つツールが含まれています。以下のサブセクションが含まれています。
    • Model Catalog: モデルカタログでは、GitHub、ONNX、Ollama、OpenAI、Anthropic、Google など、複数のソースから AI モデルを発見し、アクセスできます。モデルを並べて比較し、ユースケースに最適なモデルを見つけることができます。
    • Tool Catalog: Foundry Toolkit で利用可能なツールを参照および管理します。
• Build: このセクションでは、Foundry Toolkit でデプロイしてデプロイされたエージェントを操作するために利用できるツールを見つけることができます。以下のサブセクションが含まれています。
  • Create Agent: エージェントを簡単に作成およびデプロイします。
  • Agent Inspector: VS Code 内で AI エージェントを直接デバッグ、視覚化、反復処理します。
  • Deploy to Microsoft Foundry: ローカルエージェントをホスト型エージェントとして Microsoft Foundry にデプロイします。
  • Hosted Agent Playground: ホスト型エージェントプレイグラウンドは、ホスト型エージェントを実験するためのインタラクティブな環境を提供します。
  • Model Playground: モデルプレイグラウンドは、生成 AI モデルを実験するためのインタラクティブな環境を提供します。
  • Model Conversion: モデル変換ツールは、ローカルの Windows プラットフォームで、構築済みの機械学習モデルを変換、量子化、最適化、および評価するのに役立ちます。
  • Fine-tuning: このツールを使用すると、カスタムデータセットを使用して、GPU を搭載したローカルコンピューティング環境または GPU を搭載したクラウド (Azure Container Apps) で、事前トレーニング済みモデルに対してファインチューニングジョブを実行できます。
• Monitor: このセクションでは、AI アプリケーションのパフォーマンスを監視および分析します。以下のサブセクションが含まれています。
  • Tracing: AI アプリケーションのパフォーマンスを監視および分析するのに役立つトレース機能。
  • Evaluation: モデル、プロンプト、エージェントの出力を正解データと比較し、評価メトリクスを計算することで評価します。
  • Model Profiling (Windows ML)(プレビュー): このツールを使用すると、プロセス、異なる実行プロバイダー上の ONNX モデル、および Windows Machine Learning イベントの CPU、GPU、NPU リソース使用状況を診断できます。
• Help and Feedback: このセクションには、Foundry Toolkit のドキュメント、フィードバック、サポート、および Microsoft プライバシーに関する声明へのリンクが含まれています。以下のサブセクションが含まれています。
  • ドキュメントを表示: Foundry Toolkit のドキュメントへのリンク。
  • 新機能: Foundry Toolkit のリリースノートへのリンク。
  • 問題を報告: Foundry Toolkit GitHub リポジトリのイシューページへのリンク。
  • コミュニティに参加: Foundry Toolkit コミュニティに参加して、フィードバックを共有し、他のユーザーや Foundry Toolkit チームとつながりましょう。

次のステップ

• Foundry Toolkit での生成 AI モデルの追加に関する詳細情報を入手する
• モデルと対話するためにモデルプレイグラウンドを使用する
• Agent Builder を使用してエージェントを開発し、Agent Inspector でデバッグする