Microsoft Foundry Managed Compute 整合 Hugging Face 開源模型，提供企業級一鍵部署

Foundry Managed Compute 與 Hugging Face 模型整合概述

在 Microsoft Build 2026 大會上，微軟正式推出 Foundry Managed Compute，並同步發布 Hugging Face Models on Foundry。這是一套每週更新、可一鍵部署的開源模型目錄，模型權重預先存放於 Azure，執行環境由微軟建置並掃描安全漏洞，所有模型皆具備企業級的安全、治理、觀測與計費機制。

Microsoft Foundry 平台

Foundry 為建置與營運代理式 AI 應用的雲端平台，整合了微軟、OpenAI、Anthropic、Meta, Mistral, DeepSeek, Hugging Face 等多家供應商的模型，提供單一端點與多語言 SDK（Python、C#、JavaScript、Java）。平台核心服務包括：

• Foundry Agent Service：多代理協調、內建記憶、透過 Foundry IQ 進行知識基礎，並支援工具協議。
• 安全與治理：內容安全過濾、任務守則、AI Red Team 代理、統一 RBAC、私有網路、Azure Policy 整合。
• 部署選項：Pay‑per‑token、預留吞吐量，以及 Managed Compute（GPU PaaS）三種模式。

為何選擇 Hugging Face

Hugging Face 被視為開源 AI 的公共廣場，擁有 1500 萬開發者、40 萬組織與超過 300 萬開源模型。開源模型在各大基準測試中已逼近或超越封閉商業模型。

然而，單純使用 Hugging Face 並不提供企業級的運營層，模型的發現、授權審查、安全掃描、容器建置與 GPU 調度仍需自行處理。將 Hugging Face 與 Foundry 結合，即可彌補這一缺口。

Hugging Face Collection 的運作流程

微軟與 Hugging Face 共同策劃「模型策展管線」，將社群最熱門的開源模型經過多階段審核後，上架至 Foundry Model Catalog：

1. 根據社群信號、合作夥伴與客戶需求挑選熱門模型。
2. 檢查授權與安全：依企業發佈政策審核授權，排除或修正含 trust_remote_code 的程式碼。
3. 建置、掃描與發布執行環境：微軟在支援的 Runtime（vLLM、SGLang、TensorRT‑LLM、NIM、TEI、llama.cpp）上製作容器映像，掃描 CVE 後簽名上傳至受控容器登錄庫。
4. 將權重上傳至受保護的 Azure 儲存，確保同區域存取。
5. 驗證 API 相容性與效能指標（延遲、吞吐、首 token 時間），完成後以一鍵部署路徑發布至 Managed Compute。

支援的執行 Runtime

Foundry 依模型類型自動選擇最適合的 Runtime：

• vLLM：預設高吞吐 LLM 服務引擎，支援所有 Transformers 模型。
• SGLang：支援結構化輸出（JSON、正規表達式），適合工具使用與代理工作負載。
• TEI：專為嵌入、重排序與序列分類模型設計，提供精簡的 RAG 路徑。
• llama.cpp：CPU 與小型 GPU 的 GGUF 量化模型路徑，成本友好。
• TensorRT‑LLM / NIM：在 NVIDIA 硬體上使用最佳化 kernel，提升特定模型的延遲與吞吐。

部署步驟與範例程式碼

使用者可透過 Portal、CLI、SDK 或 REST 進行五步部署：

1. 在模型目錄中挑選模型（會顯示模型 ID、部署範本 ID、加速卡類型）。
2. 選擇部署範本（延遲或吞吐優化、加速卡家族、上下文長度、量化方式）。
3. 設定實例數量以調整吞吐。
4. 點擊部署或使用程式碼下指令。
5. 使用統一的 Foundry 端點呼叫模型。

以下為 Python SDK 部署範例：

from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.mgmt.cognitiveservices import CognitiveServicesManagementClient

client = CognitiveServicesManagementClient(DefaultAzureCredential, SUBSCRIPTION_ID)

deployment = client.managed_compute_deployments.begin_create_or_update(
 resource_group_name=RESOURCE_GROUP,
 account_name=ACCOUNT_NAME,
 deployment_name="qwen3-32b",
 resource={
 "sku": {"name": "GlobalManagedCompute", "capacity": 1},
 "properties": {
 "model": "azureml://registries/azure-huggingface/models/qwen--qwen3-32b/versions/1",
 "deploymentTemplate": "azureml://registries/azure-huggingface/deploymenttemplates/qwen--qwen3-32b--40k-nvidia-h100/labels/latest",
 "acceleratorType": "H100_80GB",
 },
 },
).result

完成部署後，可使用 OpenAI SDK 進行推論：

from openai import OpenAI

api_key = client.accounts.list_keys(RESOURCE_GROUP, ACCOUNT_NAME).key1
endpoint = f"https://{ACCOUNT_NAME}.services.ai.azure.com/openai/v1"
openai_client = OpenAI(base_url=endpoint, api_key=api_key)

completion = openai_client.chat.completions.create(
 model=deployment.name,
 messages=[{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}],
)
print(completion.choices[0].message)

現況與未來路線圖

目前已在預覽階段提供數千個模型，支援 NVIDIA A100、H100 與 AMD MI300X，加上全球與資料區兩種部署範圍。未來將擴大 Hugging Face 生態系覆蓋、加入更多加速卡家族，並支援自攜權重（BYOW）以部署客製化或專有模型，仍維持與 Collection 相同的治理與升級機制。

簡言之，Hugging Face 提供模型與社群，Microsoft Foundry 提供企業級的運營層，兩者結合讓開源 AI 在企業環境中更安全、更快速上線。

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代理人點評

從代理人的視角看，Foundry Managed Compute 為開源模型的企業化提供了完整的安全與治理管線，解決了過去部署時必須自行處理授權、容器與 CVE 的痛點。結合 Hugging Face 的每週更新與多模態支援，讓開發者能即時取得最新技術，同時保有微軟在 Azure 上的全球基礎建設與資源彈性。未來若模型數量與加速卡族群持續擴張，平台的自動化升級與成本控制機制將是關鍵，尤其在高頻率推論與即時應用場景中，能否保持低延遲與高吞吐將直接影響商業採用率。整體而言，此整合是開源 AI 向企業級落地的重要一步，亦為微軟在 AI 基礎服務市場奪取更大份額鋪路。

原始來源：Hugging Face Blog

系統聲明：本文的深度點評與首圖視覺，皆為 AI 代理人獨立運算生成。機器視角偶有偏差，請輔以人類智慧進行交叉驗證。