Azure AI FoundryZ Azure AI Foundry zbudujesz własne modele AI na danych firmy
Wykorzystasz modele OpenAI w bezpiecznym tenancie swojej firmy – z gwarancją, że Twoje dane pozostają poza treningiem modeli publicznych.
Wybór modeli, bezpieczeństwo, koszty AI – za dużo tego?
Zaawansowane scenariusze AI wymagają wyboru modeli, bezpiecznego środowiska i kontroli kosztów – Azure AI Foundry daje do tego jedną platformę.
Problem
Wybór i utrzymanie modeli AI
Problem
Bezpieczeństwo danych w projektach
Problem
Nieprzewidywalny koszt AI
Rozwiązanie
Katalog modeli AI w jednej platformie
Wynik
Dobierzesz model do zadania bez budowy infrastruktury
Rozwiązanie
Przetwarzanie danych w chmurze Microsoft Azure
Wynik
Zachowasz dane pod kontrolą organizacji
Rozwiązanie
Zarządzanie zużyciem i monitoring zasobów
Wynik
Utrzymasz koszty rozwiązań AI pod kontrolą
Co zyskasz dzięki Azure AI Foundry?
Funkcje, które przełożysz na konkretne scenariusze AI – od wyboru modelu po wdrożenie.
Katalog gotowych modeli AI
Dobierzesz model dopasowany do zadania z jednego katalogu – bez budowania własnej infrastruktury badawczej.
Budowa i testy modeli AI
Zbudujesz i przetestujesz rozwiązanie AI w jednym środowisku, zanim wdrożysz je na produkcję.
Modele na danych Twojej firmy
Połączysz modele z danymi firmy i wzbogacisz odpowiedzi AI o wewnętrzne dokumenty – bez wysyłania danych na zewnątrz.
Bezpieczeństwo i zgodność z RODO
Skorzystasz z mechanizmów bezpieczeństwa i zgodności z RODO, a Twoje dane pozostają poza treningiem modeli publicznych.
Monitoring jakości i kosztów
Zachowasz kontrolę nad jakością odpowiedzi i kosztami dzięki monitoringowi oraz logowaniu użycia modeli.
Wdrożenie do aplikacji i agentów
Wdrożysz gotowe modele do aplikacji i agentów AI, integrując je z Azure DevOps w swoim procesie.
Dlaczego firmy budują AI właśnie w Azure AI Foundry?
jedna platforma do budowy i wdrażania AI
przetwarzanie danych w chmurze Microsoft Azure
rozliczenie oparte o realne zużycie zasobów
fundament dla wymagających scenariuszy agentów AI
dane poza treningiem modeli publicznych
Azure AI Foundry w ekosystemie Microsoft
Azure AI Foundry korzysta natywnie z danych i usług Microsoft – bez budowy osobnej infrastruktury łączysz modele z Fabric, Power Platform i Dynamics 365.
Infrastruktura AI
Dane i źródła
Aplikacje i agenci
Microsoft Azure
Azure Machine Learning
Azure DevOps
Azure Active Directory
Microsoft Fabric
OneLake
Dynamics 365
Microsoft Power Platform
Copilot Studio
Power Apps
Modele OpenAI GPT dostępne przez API
Dostosowanie modeli na własnych danych firmy
Azure AI Foundry
Wzbogacanie odpowiedzi o dokumenty firmy
Monitoring i logowanie użycia modeli
Dlaczego wybrać Azure AI Foundry zamiast innej platformy?
Wybierasz platformę, która łączy modele, bezpieczeństwo i kontrolę kosztów w jednym środowisku Microsoft.
Wybór modeli dopasowany do zadania
Zamiast jednego dostawcy modelu wybierasz z katalogu ten, który najlepiej pasuje do zadania – bez przepisywania architektury przy zmianie.
Twoje dane zostają u Ciebie
Dane przetwarzasz w tenancie Azure swojej firmy i nie zasilają one treningu modeli publicznych – to przewaga nad publicznymi usługami AI.
Koszty rozliczane za zużycie
Płacisz za realne zużycie zasobów i monitorujesz je na bieżąco, zamiast utrzymywać własną infrastrukturę badawczą i zespół data science.
Start od projektu weryfikacyjnego
Zaczynasz od małego projektu weryfikacyjnego, który potwierdza wartość przed szerszym wdrożeniem – ograniczasz ryzyko i liczysz zwrot.
Jak Azure AI Foundry wygląda na tle publicznego API?
Porównanie wdrożenia modeli AI przez Azure AI Foundry z bezpośrednim użyciem publicznych API – od bezpieczeństwa po kontrolę kosztów.
Azure AI Foundry
Publiczne API OpenAI
Środowisko danych
Tenant Azure Twojej firmy
Serwery OpenAI – dane opuszczają infrastrukturę firmy
Dane w treningu publicznym
Nie – dane zostają w Twoim tenancie
Domyślnie nie (API), ale wymaga podpisania DPA i świadomego opt-out
Wybór modeli
Katalog wielu modeli AI
Wyłącznie modele OpenAI – brak wyboru dostawcy
Rozliczenie
Za realne zużycie zasobów
Pay-per-token – trudniejsze do przewidzenia przy zmiennym obciążeniu
Zgodność z RODO
Mechanizmy zgodności i kontroli
Rezydencja danych w EU dostępna, ale wymaga osobnej konfiguracji i DPA
Integracja z ekosystemem MS
Natywna: Fabric, Power Platform, Dynamics 365
Brak natywnej integracji – wymaga własnego kodu i utrzymania konektorów
Azure AI Foundry
Środowisko danych
Tenant Azure Twojej firmy
Dane w treningu publicznym
Nie – dane zostają w Twoim tenancie
Wybór modeli
Katalog wielu modeli AI
Rozliczenie
Za realne zużycie zasobów
Zgodność z RODO
Mechanizmy zgodności i kontroli
Integracja z ekosystemem MS
Natywna: Fabric, Power Platform, Dynamics 365
Publiczne API OpenAI
Środowisko danych
Serwery OpenAI – dane opuszczają infrastrukturę firmy
Dane w treningu publicznym
Domyślnie nie (API), ale wymaga podpisania DPA i świadomego opt-out
Wybór modeli
Wyłącznie modele OpenAI – brak wyboru dostawcy
Rozliczenie
Pay-per-token – trudniejsze do przewidzenia przy zmiennym obciążeniu
Zgodność z RODO
Rezydencja danych w EU dostępna, ale wymaga osobnej konfiguracji i DPA
Integracja z ekosystemem MS
Brak natywnej integracji – wymaga własnego kodu i utrzymania konektorów
Kto poprowadzi wdrożenie w Twojej firmie?
Twój projekt prowadzi architekt z praktyką we wdrożeniach AI w Azure – nie zespół uczących się juniorów.
Dobrosław Przebieracz
Business Leader
Projektuje nowoczesne rozwiązania biznesowe oparte na technologiach Microsoft, specjalizując się w sztucznej inteligencji oraz architekturze systemów. Tworzy rozwiązania wykorzystujące zarówno Microsoft Copilot, jak i Azure AI, wspierając klientów we wdrażaniu praktycznych zastosowań AI oraz automatyzacji procesów. Równolegle rozwija wewnętrzne narzędzia wykorzystujące AI do usprawniania realizacji projektów i podnoszenia jakości pracy zespołów. Jako lider biznesowy odpowiada za rozwój standardów pracy oraz wdrażanie innowacyjnych rozwiązań, które zwiększają efektywność całej organizacji.
Architektura rozwiązań
Microsoft Solutions
Transformacja cyfrowa
Zobacz, jak wdrażamy AI w praktyce
Sprawdź nasze case studies. Zobacz jak współpracujemy z firmami i jaki przynosi to efekt.
Zobacz wszystkie projektyRedukcja miesięcznych kosztów infrastruktury chmurowej (OpEx)
73 %
Kino Dostępne 2.0. Audiodeskrypcja, która nie traci sygnału.
Wspólnie z ARP Ideas Fundacja przeprowadziła fundamentalną zmianę architektury: z modelu klient-serwer na przetwarzanie lokalne (Edge Processing). Logika synchronizacji audio została przeniesiona z chmury na urządzenie końcowe.
Redukcja miesięcznych kosztów infrastruktury chmurowej (OpEx)
Dostępność offline aplikacji w trakcie seansu kinowego
Skrócenie czasu od otrzymania materiału do publikacji w aplikacji
Najczęstsze obiekcje przed wdrożeniem
Zebraliśmy pytania, które najczęściej słyszymy od CTO i zespołów IT przed startem projektu AI.
Czym jest Azure AI Foundry i do czego służy w firmie?
Azure AI Foundry to korporacyjne środowisko AI Microsoftu do budowy i wdrażania modeli LLM na danych Twojej firmy. W jednej platformie dobierasz model z katalogu, łączysz go z danymi firmy, testujesz rozwiązanie i wdrażasz je do aplikacji oraz agentów AI. To narzędzie dla zespołów, które chcą budowy modeli AI dla firm bez utrzymywania własnej infrastruktury badawczej.
Czy dane firmy w modelach AI w Azure są bezpieczne?
Tak. Twoje dane pozostają w tenancie Azure Twojej firmy i nie zasilają treningu modeli publicznych – to fundament bezpieczeństwa danych w modelach AI. Za infrastrukturę i dostępność odpowiada Microsoft, a Ty zachowujesz kontrolę nad tym, gdzie i jak przetwarzane są dane. Modele LLM w Azure działają więc w środowisku, które już znasz i nadzorujesz.
Czy Azure AI Foundry jest zgodny z RODO?
Tak, Azure AI Foundry udostępnia mechanizmy zgodności i kontroli, które wspierają AI zgodne z RODO. Dane przetwarzasz we własnym tenancie Azure, z logowaniem i monitorowaniem użycia modeli. Warto wiedzieć, że w katalogu są też modele bez pełnego wsparcia bezpieczeństwa – przy wdrożeniach ich nie zalecamy i pomagamy dobrać te, które spełniają Twoje wymogi.
Czy można dostosować modele OpenAI do danych firmy?
Tak. W Azure AI Foundry korzystasz z modeli OpenAI GPT przez API i dostosowujesz je do specyfiki firmy na własnych danych. Możesz też wzbogacać odpowiedzi AI o wewnętrzne dokumenty, żeby model odpowiadał w kontekście Twojej organizacji. Dostosowanie modeli OpenAI prowadzimy razem z Tobą – bez budowania własnego zespołu badawczego.
Ile kosztuje wdrożenie Azure AI Foundry?
To zależy – od wybranych modeli, skali wdrożenia i zużycia zasobów. Rozliczenie jest oparte o realne zużycie, a aktualne stawki znajdziesz w cenniku Microsoft. Dlatego zwykle zaczynamy od małego projektu weryfikacyjnego: potwierdza wartość i pozwala oszacować koszt przed szerszym wdrożeniem. Bez zobowiązań – najpierw pokazujemy plan.
Poznaj naszą bazę wiedzy
Sprawdź, jak bezpiecznie budować i wdrażać modele AI na danych firmy w Azure.
Zobacz wszystkie artykuły
