Configuración del Entorno de Desarrollo para Generative AI para Java

July 2, 2026 · View on GitHub

Inicio Rápido: Provisión tus modelos de IA en Azure AI Foundry como código con Bicep + azd en unos minutos — consulta la Guía de Configuración de Azure AI Foundry. La autenticación es sin claves (Microsoft Entra ID), así que no hay claves API que gestionar.

Lo Que Aprenderás

  • Configurar un entorno de desarrollo Java para aplicaciones de IA
  • Elegir y configurar tu entorno de desarrollo preferido (primero en la nube con Codespaces, contenedor de desarrollo local o configuración local completa)
  • Probar tu configuración conectándote a un modelo de Azure AI Foundry

Tabla de Contenidos

Introducción

Este capítulo te guiará a través de la configuración de un entorno de desarrollo. Usaremos Azure AI Foundry para los modelos durante todo este curso. Provisión los modelos como código con Bicep y la CLI de desarrollador de Azure (azd), luego te conectas con autenticación sin claves (Microsoft Entra ID) — sin claves API que copiar o filtrar.

¡No se requiere configuración local! Puedes usar GitHub Codespaces, que proporciona un entorno completo de desarrollo en tu navegador, y desde ahí provisionar Foundry.

Usamos Azure AI Foundry para este curso porque es:

  • Provisionado como código — un solo azd up despliega la cuenta y los despliegues del modelo
  • Sin claves — autentícate con tu inicio de sesión Azure o una identidad administrada
  • Listo para producción — el mismo código se ejecuta localmente y en Azure
  • Flexible — cambia modelos cambiando un nombre de despliegue, no tu código

Nota: Los despliegues de Azure AI Foundry se facturan por token (pago por uso). Consulta la guía de configuración de Azure AI Foundry para detalles sobre provisión, región y costes.

Paso 1: Configura Tu Entorno de Desarrollo

Hemos creado un contenedor de desarrollo preconfigurado para minimizar el tiempo de configuración y asegurar que tengas todas las herramientas necesarias para este curso de Generative AI para Java. Elige tu enfoque de desarrollo preferido:

Opciones de Configuración del Entorno:

Opción A: GitHub Codespaces (Recomendado)

Comienza a programar en 2 minutos - ¡no se requiere configuración local!

  1. Haz fork de este repositorio en tu cuenta de GitHub

    Nota: Si deseas editar la configuración básica, consulta la Configuración del Contenedor de Desarrollo

  2. Haz clic en Code → pestaña Codespaces → ... → Nuevo con opciones...
  3. Usa las opciones por defecto – esto seleccionará la Configuración del contenedor de desarrollo: Entorno de Desarrollo de Generative AI Java contenedor personalizado creado para este curso
  4. Haz clic en Crear codespace
  5. Espera aproximadamente 2 minutos a que el entorno esté listo
  6. Continúa al Paso 2: Provisiona Azure AI Foundry
Captura de pantalla: Submenú de Codespaces Captura de pantalla: Nuevo con opciones Captura de pantalla: Opciones de creación de codespace

Beneficios de Codespaces:

  • No se requiere instalación local
  • Funciona en cualquier dispositivo con un navegador
  • Preconfigurado con todas las herramientas y dependencias
  • 60 horas gratuitas al mes para cuentas personales
  • Entorno consistente para todos los aprendices

Opción B: Contenedor de Desarrollo Local

Para desarrolladores que prefieren desarrollo local con Docker

  1. Haz fork y clona este repositorio a tu máquina local

    Nota: Si deseas editar la configuración básica, consulta la Configuración del Contenedor de Desarrollo

  2. Instala Docker Desktop y VS Code
  3. Instala la extensión de Dev Containers en VS Code
  4. Abre la carpeta del repositorio en VS Code
  5. Cuando se te solicite, haz clic en Reabrir en Contenedor (o usa Ctrl+Shift+P → "Dev Containers: Reopen in Container")
  6. Espera a que el contenedor se construya y arranque
  7. Continúa al Paso 2: Provisiona Azure AI Foundry
Captura de pantalla: Configuración de contenedor de desarrollo Captura de pantalla: Contenedor de desarrollo construido

Opción C: Usa Tu Instalación Local Existente

Para desarrolladores con entornos Java existentes

Requisitos previos:

Pasos:

  1. Clona este repositorio a tu máquina local
  2. Abre el proyecto en tu IDE
  3. Continúa al Paso 2: Provisiona Azure AI Foundry

Consejo Profesional: Si tienes una máquina con bajas especificaciones pero quieres usar VS Code localmente, ¡usa GitHub Codespaces! Puedes conectar tu VS Code local a un Codespace alojado en la nube para tener lo mejor de ambos mundos.

Captura de pantalla: instancia de devcontainer local creada

Paso 2: Provisiona Azure AI Foundry

Despliega los modelos de IA del curso en Azure AI Foundry como código. Desde la raíz del repositorio:

cd 02-SetupDevEnvironment
azd auth login
az login
azd up

azd solicita un nombre de entorno y región, provisiona una cuenta Azure AI Foundry con despliegues gpt-4o-mini y text-embedding-3-small, y escribe el endpoint en el .env del ejemplo — todo con autenticación sin claves (sin claves API).

Guía completa: Consulta la Guía de Configuración de Azure AI Foundry para requisitos previos, alternativa manual (portal), recomendaciones de región y notas sobre costes y limpieza.

Paso 3: Prueba Tu Configuración

Una vez que tus modelos Foundry estén provisionados, prueba la conexión con la app de ejemplo en 02-SetupDevEnvironment/examples/basic-chat-azure.

  1. Abre la terminal en tu entorno de desarrollo.
  2. Navega al ejemplo: 
    cd 02-SetupDevEnvironment/examples/basic-chat-azure
  3. Asegúrate de estar conectado (la autenticación sin claves requiere un token): 
    az login

    Si ejecutaste azd up, el archivo .env con tu endpoint ya fue escrito para ti.

  4. Ejecuta la aplicación: 
    mvn clean spring-boot:run

Deberías ver una respuesta del modelo gpt-4o-mini.

Entendiendo el Código de Ejemplo

El ejemplo en examples/basic-chat-azure es una app Spring Boot que usa Spring AI para conectarse a Azure AI Foundry con autenticación sin claves.

Qué hace este código:

  • Se conecta a Azure AI Foundry usando tu inicio de sesión Azure (Microsoft Entra ID) — sin clave API
  • Envía un prompt al modelo gpt-4o-mini
  • Recibe y muestra la respuesta de la IA
  • Valida que tu configuración funciona correctamente

Dependencia clave (en pom.xml):

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-model-azure-openai</artifactId>
</dependency>

Configuración (application.yml):

spring:
  ai:
    azure:
      openai:
        # Endpoint only - no api-key. Spring AI uses DefaultAzureCredential (keyless).
        endpoint: ${AZURE_OPENAI_ENDPOINT}
        chat:
          options:
            deployment-name: ${AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT:gpt-4o-mini}

Resumen

¡Genial! Ahora tienes todo configurado:

  • Modelos de Azure AI Foundry provisionados como código con Bicep + azd
  • Tu entorno de desarrollo Java funcionando (ya sea Codespaces, contenedores de desarrollo o local)
  • Conexión a Azure AI Foundry con autenticación sin claves (Microsoft Entra ID) — sin claves API
  • Lo probaste todo con un ejemplo simple que se comunica con tu modelo

Próximos Pasos

Capítulo 3: Técnicas Básicas de Generative AI

Solución de Problemas

¿Tienes problemas? Aquí los problemas y soluciones comunes:

  • ¿Falla la autenticación (401/403)?

    • Ejecuta az login — la autenticación es sin claves, debes estar firmado
    • Verifica que tu cuenta tenga el rol Cognitive Services OpenAI User sobre el recurso
    • Si acabas de provisionar, espera un minuto para que se propague la asignación del rol

  • ¿Maven no encontrado?

    • Si usas contenedores de desarrollo/Codespaces, Maven debe venir preinstalado
    • Para configuración local, asegúrate de tener Java 21+ y Maven 3.9+ instalados
    • Intenta mvn --version para verificar la instalación

  • ¿azd no encontrado o falla la provisión?

  • ¿El contenedor de desarrollo no inicia?

    • Asegúrate que Docker Desktop está corriendo (para desarrollo local)
    • Intenta reconstruir el contenedor: Ctrl+Shift+P → "Dev Containers: Rebuild Container"

  • ¿Errores al compilar la aplicación?

    • Asegúrate de estar en el directorio correcto: 02-SetupDevEnvironment/examples/basic-chat-azure
    • Intenta limpiar y recompilar: mvn clean compile

¿Necesitas ayuda?: ¿Sigues teniendo problemas? Abre un issue en el repositorio y te ayudaremos.

Descargo de responsabilidad: Este documento ha sido traducido utilizando el servicio de traducción automática Co-op Translator. Aunque nos esforzamos por la precisión, tenga en cuenta que las traducciones automatizadas pueden contener errores o inexactitudes. El documento original en su idioma nativo debe considerarse la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda una traducción profesional humana. No somos responsables de cualquier malentendido o interpretación errónea que surja del uso de esta traducción.