Azure AI Foundry 개발 환경 설정

July 2, 2026 · View on GitHub

이 가이드는 이 과정의 Java AI 앱용 Azure AI Foundry 모델을 키 없는 인증(Microsoft Entra ID)을 사용해 설정합니다 — 관리할 API 키가 필요 없습니다. 도구가 처음인가요? 개발 환경 가이드부터 시작하세요.

이 가이드는 이 과정의 Java AI 앱용 Azure AI Foundry 모델을 설정합니다. 두 가지 경로가 있습니다:

  • 옵션 A — azd + Bicep으로 프로비저닝(권장): 한 번의 명령으로 Foundry 계정과 모델을 코드로 배포합니다. 포털 클릭 불필요.
  • 옵션 B — Azure AI Foundry 포털에서 리소스를 수동으로 생성하기

두 경로 모두 키 없는 인증(Microsoft Entra ID)을 사용하므로 복사하거나 노출할 API 키가 없습니다.

목차

생성되는 항목

infra/의 Bicep 템플릿은 다음을 프로비저닝합니다:

  • 프로젝트가 포함된 Azure AI Foundry 계정(Microsoft.CognitiveServices/accounts, kind AIServices)
  • 채팅 배포 — gpt-4o-mini
  • 임베딩 배포 — text-embedding-3-small (나중 챕터에서 사용)
  • 키를 관리하지 않고 az login으로 로그인할 수 있는 키 없는 역할 할당(Cognitive Services OpenAI User)

필수 조건

옵션 A: azd + Bicep으로 프로비저닝(권장)

02-SetupDevEnvironment 폴더에서:

cd 02-SetupDevEnvironment

# 로그인 (두 도구 모두)
azd auth login
az login

# Foundry 계정 및 모델 배포 준비
azd up

azd는 환경 이름(예: genai-java)과 지역을 묻습니다. gpt-4o-mini와 text-embedding-3-small이 사용 가능한 지역을 선택하세요 — 예를 들어 eastus2 또는 swedencentral.

프로비저닝이 끝나면 azd는:

  1. infra/main.bicep에 정의된 모든 항목을 배포합니다.
  2. 포스트 프로비저닝 훅을 실행해 examples/basic-chat-azure/.env에 엔드포인트와 배포 이름을 기록합니다(비밀 정보 없음).

팁: 변경 사항을 적용하려면 언제든지 azd up을 재실행하세요. 모든 리소스를 삭제하고 비용 발생을 중단하려면 azd down을 실행하세요.

생성된 설정을 보려면:

azd env get-values

이제 설정 테스트로 건너뛰세요.

옵션 B: 리소스 수동 생성

포털을 선호하시나요? 수동으로 리소스를 생성하세요:

  1. Azure AI Foundry 포털에 로그인하세요.
  2. 프로젝트 생성(이 과정에서 AI Foundry 리소스도 생성됩니다). 이름은 GenAIJava 같은 이름을 붙이세요.
  3. 프로젝트에서 Models + endpoints → Deploy model → Deploy base model을 엽니다.
  4. gpt-4o-mini(배포 이름 gpt-4o-mini)를 배포합니다. 임베딩 예제를 원하면 text-embedding-3-small도 반복하여 배포하세요.
  5. 개요(Overview)에서 엔드포인트(예: https://<resource>.openai.azure.com/)를 복사합니다.
  6. 키 없는 액세스 권한 부여: 리소스의 접근 제어(IAM) → 역할 할당 추가 → 계정에 Cognitive Services OpenAI User 역할을 할당합니다.

문제가 계속되나요? Azure AI Foundry 문서를 참고하세요.

환경 구성

옵션 A (azd up)를 사용했다면, 설정 파일이 이미 작성되어 있어 구성할 필요가 없습니다. 설정 테스트로 건너뛰세요.

옵션 B (수동)를 사용했다면, 예제 .env 파일을 직접 만드세요:

cd 02-SetupDevEnvironment/examples/basic-chat-azure
cp .env.example .env

.env를 편집해 엔드포인트를 넣으세요(키는 없습니다 — 인증은 키 없음):

AZURE_OPENAI_ENDPOINT=https://<your-resource>.openai.azure.com/
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT=gpt-4o-mini

보안 참고: 저장할 API 키가 없습니다. az login(로컬) 또는 관리 ID(Azure 내)를 통해 Microsoft Entra ID로 인증합니다. .env 파일은 비밀이 아닌 설정만 포함하며 이미 .gitignore에 포함되어 있습니다.

설정 테스트

키 없는 인증이 토큰을 얻을 수 있도록 로그인되어 있는지 확인한 후 예제를 실행하세요:

cd 02-SetupDevEnvironment/examples/basic-chat-azure

az login          # 아직 로그인하지 않은 경우
mvn clean spring-boot:run

gpt-4o-mini 모델의 응답을 볼 수 있을 것입니다!

VS Code 사용자: F5를 눌러 실행하세요. 앱이 .env를 자동으로 로드합니다.

전체 예제: 자세한 내용과 문제 해결은 Azure AI Foundry와 기본 채팅 예제를 참고하세요.

다음 단계

설정 완료! 이제 다음이 준비되었습니다:

  • gpt-4o-mini와 text-embedding-3-small이 배포된 Azure AI Foundry
  • 관리할 키가 없는 인증(Microsoft Entra ID)
  • 엔드포인트와 배포 이름이 포함된 로컬 .env
  • Java 개발 환경

AI 앱 개발을 시작하려면 3장: 핵심 생성 AI 기법으로 계속하세요!

리소스

추가 리소스

면책 조항: 이 문서는 AI 번역 서비스 Co-op Translator를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 기하기 위해 노력하고 있으나, 자동 번역은 오류나 부정확한 부분이 있을 수 있음을 유의하시기 바랍니다. 원본 문서의 원어본이 권위 있는 자료로 간주되어야 합니다. 중요한 정보의 경우, 전문가의 인간 번역을 권장합니다. 이 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다.