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AZD Para Iniciantes: Uma Jornada de Aprendizagem Estruturada

AZD-for-beginners

GitHub watchers GitHub forks GitHub stars

Azure Discord Microsoft Foundry Discord

Traduções Automáticas (Sempre Atualizadas)

Árabe | Bengali | Búlgaro | Birmanês (Myanmar) | Chinês (Simplificado) | Chinês (Tradicional, Hong Kong) | Chinês (Tradicional, Macau) | Chinês (Tradicional, Taiwan) | Croata | Checo | Dinamarquês | Holandês | Estoniano | Finlandês | Francês | Alemão | Grego | Hebraico | Hindi | Húngaro | Indonésio | Italiano | Japonês | Kannada | Khmer | Coreano | Lituano | Malaio | Malaiala | Marathi | Nepali | Pidgin Nigeriano | Norueguês | Persa (Farsi) | Polaco | Português (Brasil) | Português (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romeno | Russo | Sérvio (Cirílico) | Eslovaco | Esloveno | Espanhol | Suaíli | Sueco | Tagalo (Filipino) | Tamil | Telugo | Tailandês | Turco | Ucraniano | Urdu | Vietnamita

Prefere Clonar Localmente?

Este repositório inclui mais de 50 traduções, o que aumenta significativamente o tamanho do download. Para clonar sem traduções, utilize “sparse checkout”:

Bash / macOS / Linux:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners.git
cd AZD-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

CMD (Windows):

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners.git
cd AZD-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"

Isto fornece tudo o que precisa para concluir o curso com um download muito mais rápido.

🆕 Novidades no azd Hoje

O Azure Developer CLI cresceu para além das tradicionais aplicações web e APIs. Hoje, o azd é a única ferramenta para implementar qualquer aplicação no Azure — incluindo aplicações com inteligência artificial e agentes inteligentes.

Isto significa o seguinte para si:

  • Os agentes de IA são agora cargas de trabalho azd de primeira classe. Pode iniciar, implementar e gerir projetos de agentes de IA usando o mesmo fluxo de trabalho azd init → azd up que já conhece.
  • A integração Microsoft Foundry traz a implementação de modelos, alojamento de agentes e configuração de serviços de IA diretamente para o ecossistema de templates azd.
  • O fluxo de trabalho principal não mudou. Quer esteja a implementar uma aplicação de tarefas, um microsserviço ou uma solução AI multi-agente, os comandos são os mesmos.

Se já usou azd antes, o suporte a IA é uma extensão natural — não uma ferramenta separada ou uma via avançada. Se está a começar agora, aprenderá um único fluxo de trabalho que funciona para tudo.

🚀 O que é o Azure Developer CLI (azd)?

Azure Developer CLI (azd) é uma ferramenta de linha de comandos amigável para desenvolvedores que facilita o processo de implementação de aplicações no Azure. Em vez de criar e ligar dezenas de recursos Azure manualmente, pode implementar aplicações completas com um único comando.

A Magia do azd up

# Este único comando faz tudo:
# ✅ Cria todos os recursos do Azure
# ✅ Configura a rede e a segurança
# ✅ Compila o código da sua aplicação
# ✅ Implanta no Azure
# ✅ Dá-lhe uma URL funcional
azd up

É tudo! Sem cliques no Portal Azure, sem necessidade de aprender templates ARM complexos, sem configurações manuais — apenas aplicações a funcionar no Azure.

❓ Azure Developer CLI vs Azure CLI: Qual é a Diferença?

Esta é a questão que os iniciantes mais colocam. Aqui está a resposta simples:

Recurso Azure CLI (az) Azure Developer CLI (azd)
Finalidade Gerir recursos individuais do Azure Implementar aplicações completas
Mentalidade Focada na infraestrutura Focada na aplicação
Exemplo az webapp create --name myapp... azd up
Curva de Aprendizagem É necessário conhecer os serviços Azure Só precisa de conhecer a sua aplicação
Ideal Para DevOps, Infraestrutura Desenvolvedores, Prototipagem

Analogia Simples

  • Azure CLI é como ter todas as ferramentas para construir uma casa — martelos, serras, pregos. Pode construir qualquer coisa, mas precisa de saber construção.
  • Azure Developer CLI é como contratar um empreiteiro — descreve o que quer e eles tratam da construção.

Quando Usar Cada Um

Cenário Use Isto
"Quero implementar a minha app web rapidamente" azd up
"Preciso criar apenas uma conta de armazenamento" az storage account create
"Estou a construir uma aplicação AI completa" azd init --template azure-search-openai-demo
"Preciso de depurar um recurso específico do Azure" az resource show
"Quero uma implementação pronta para produção em minutos" azd up --environment production

Eles Funcionam em Conjunto!

AZD usa o Azure CLI por baixo. Pode usar ambos:

# Implante a sua aplicação com o AZD
azd up

# Em seguida, afine recursos específicos com a Azure CLI
az webapp config set --name myapp --always-on true

🌟 Encontre Templates no Awesome AZD

Não comece do zero! Awesome AZD é uma coleção comunitária de templates prontos para implementar:

Recurso Descrição
🔗 Galeria Awesome AZD Navegue por mais de 200 templates com implementação a um clique
🔗 Submeta um Template Contribua com o seu próprio template para a comunidade
🔗 Repositório GitHub Estrele e explore o código-fonte

Templates Populares de IA no Awesome AZD

# RAG Chat com Modelos Microsoft Foundry + Pesquisa de IA
azd init --template azure-search-openai-demo

# Aplicação rápida de chat de IA
azd init --template openai-chat-app-quickstart

# Agentes de IA com Agentes Foundry
azd init --template get-started-with-ai-agents

🎯 Comece em 3 Passos

Antes de começar, certifique-se que a sua máquina está preparada para o template que quer implementar:

Windows:

.\validate-setup.ps1

macOS / Linux:

bash ./validate-setup.sh

Se algum dos requisitos falhar, corrija-o primeiro e depois continue com o início rápido.

Passo 1: Instalar o AZD (2 minutos)

Windows:

winget install microsoft.azd

macOS:

brew tap azure/azd && brew install azd

Linux:

curl -fsSL https://aka.ms/install-azd.sh | bash

Passo 2: Autenticar para AZD

# Opcional se pretender utilizar comandos da Azure CLI directamente neste curso
az login

# Obrigatório para fluxos de trabalho AZD
azd auth login

Se não tiver a certeza do que precisa, siga todo o fluxo de configuração em Instalação & Configuração.

Passo 3: Implemente a Sua Primeira App

# Inicializar a partir de um modelo
azd init --template todo-nodejs-mongo

# Implantar no Azure (cria tudo!)
azd up

🎉 Está feito! A sua aplicação está agora live no Azure.

Limpeza (Não Esqueça!)

# Remove all resources when done experimenting
azd down --force --purge

📚 Como Usar Este Curso

Este curso foi pensado para aprendizagem progressiva — comece onde se sentir confortável e avance:

A Sua Experiência Comece Aqui
Novo no Azure Capítulo 1: Fundamentos
Conhece Azure, novo no AZD Capítulo 1: Fundamentos
Quer implementar apps AI Capítulo 2: Desenvolvimento AI-Primeiro
Quer prática hands-on 🎓 Workshop Interativo – laboratório guiado de 3-4 horas
Precisa de padrões para produção Capítulo 8: Produção & Empresa

Configuração Rápida

  1. Fork deste Repositório: GitHub forks
  2. Clone-o: git clone https://github.com/YOUR-USERNAME/azd-for-beginners.git
  3. Peça Ajuda: Comunidade Azure Discord

Prefere Clonar Localmente?

Este repositório inclui mais de 50 traduções, o que aumenta significativamente o tamanho do download. Para clonar sem traduções, utilize “sparse checkout”:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners.git
cd AZD-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

Isto fornece tudo o que precisa para concluir o curso com um download muito mais rápido.

Visão Geral do Curso

Domine o Azure Developer CLI (azd) através de capítulos estruturados para aprendizagem progressiva. Foco especial na implementação de aplicações AI com integração Microsoft Foundry.

Por que Este Curso é Essencial para os Desenvolvedores Modernos

Com base nos insights da comunidade Microsoft Foundry Discord, 45% dos desenvolvedores querem usar AZD para cargas de trabalho de IA mas enfrentam desafios com:

  • Arquiteturas AI complexas multi-serviço
  • Melhores práticas para implementação AI em produção
  • Integração e configuração de serviços Azure AI
  • Otimização de custos para cargas de trabalho AI
  • Resolução de problemas específicos de implementação AI

Objetivos de Aprendizagem

Ao completar este curso estruturado, irá:

  • Dominar os Fundamentos do AZD: Conceitos básicos, instalação e configuração
  • Implementar Aplicações AI: Usar AZD com serviços Microsoft Foundry
  • Implementar Infrastructure as Code: Gerir recursos Azure com templates Bicep
  • Resolver Problemas de Implementação: Corrigir erros comuns e depurar problemas
  • Otimizar para Produção: Segurança, escalabilidade, monitorização e gestão de custos
  • Construir Soluções Multi-Agente: Implementar arquiteturas AI complexas

Antes de Começar: Contas, Acesso e Premissas

Antes de começar o Capítulo 1, certifique-se que tem o seguinte em ordem. Os passos de instalação mais adiante neste guia assumem que estes requisitos básicos já estão tratados.

  • Uma subscrição Azure: Pode usar uma subscrição existente do trabalho ou da sua própria conta, ou criar uma versão de avaliação gratuita para começar.
  • Permissão para criar recursos Azure: Para a maioria dos exercícios, deverá ter pelo menos acesso Colaborador na subscrição ou grupo de recursos alvo. Alguns capítulos também podem assumir que pode criar grupos de recursos, identidades geridas e atribuições RBAC.
  • Uma conta GitHub: Isto é útil para fazer fork do repositório, seguir as suas próprias alterações e usar o GitHub Codespaces para o workshop.
  • Pré-requisitos de execução do template: Alguns templates necessitam de ferramentas locais como Node.js, Python, Java ou Docker. Execute o validador de configuração antes de começar para detetar ferramentas em falta antecipadamente.
  • Familiaridade básica com o terminal: Não precisa de ser especialista, mas deverá sentir-se confortável a executar comandos como git clone, azd auth login e azd up.

A trabalhar numa subscrição empresarial?
Se o seu ambiente Azure for gerido por um administrador, confirme antecipadamente se pode implantar recursos na subscrição ou grupo de recursos que planeia usar. Caso contrário, peça uma subscrição sandbox ou acesso de Colaborador antes de começar.

Novo no Azure?
Comece com a sua própria avaliação gratuita Azure ou subscrição pay-as-you-go em https://aka.ms/azurefreetrial para poder completar os exercícios do início ao fim sem esperar por aprovações ao nível do tenant.

🗺️ Mapa do Curso: Navegação Rápida por Capítulo

Cada capítulo tem um README dedicado com objetivos de aprendizagem, arranques rápidos e exercícios:

Capítulo Tema Lições Duração Complexidade
Cap 1: Fundamentos Começar Conceitos Básicos do AZD | Instalação | Primeiro Projeto 30-45 min ⭐
Cap 2: Desenvolvimento AI Apps AI-First Integração Foundry | Agentes AI | Desdobramento de Modelos | Workshop 1-2 hrs ⭐⭐
Cap 3: Configuração Autenticação e Segurança Configuração | Autenticação e Segurança 45-60 min ⭐⭐
Cap 4: Infraestrutura IaC & Desdobramento Guia de Desdobramento | Provisionamento 1-1.5 hrs ⭐⭐⭐
Cap 5: Multi-Agente Soluções de Agentes AI Cenário Retalho | Padrões de Coordenação 2-3 hrs ⭐⭐⭐⭐
Cap 6: Pré-Desdobramento Planeamento & Validação Checks Preliminares | Planeamento de Capacidade | Seleção de SKU | App Insights 1 hr ⭐⭐
Cap 7: Resolução de Problemas Depuração & Correção Problemas Comuns | Depuração | Problemas AI 1-1.5 hrs ⭐⭐
Cap 8: Produção Padrões Empresariais Práticas de Produção 2-3 hrs ⭐⭐⭐⭐
🎓 Workshop Laboratório Prático Introdução | Seleção | Validação | Desconstrução | Configuração | Personalização | Desmontagem | Conclusão 3-4 hrs ⭐⭐

Duração Total do Curso: ~10-14 horas | Progressão de Competências: Iniciante → Pronto para Produção

📚 Capítulos de Aprendizagem

Escolha o seu percurso de aprendizagem consoante o seu nível de experiência e objetivos

🚀 Capítulo 1: Fundamentos & Arranque Rápido

Pré-requisitos: subscrição Azure, conhecimentos básicos de linha de comando
Duração: 30-45 minutos
Complexidade: ⭐

O Que Vai Aprender

  • Compreender os fundamentos do Azure Developer CLI
  • Instalar o AZD na sua plataforma
  • O seu primeiro desdobramento bem-sucedido

Recursos de Aprendizagem

Exercícios Práticos

# Verificação rápida de instalação
azd version

# Desloque a sua primeira aplicação
azd init --template todo-nodejs-mongo
azd up

💡 Resultado do Capítulo: Desdobrar com sucesso uma aplicação web simples no Azure usando AZD

✅ Validação de Sucesso:

# Após concluir o Capítulo 1, deverá ser capaz de:
azd version              # Mostra a versão instalada
azd init --template todo-nodejs-mongo  # Inicializa o projeto
azd up                  # Faz o deploy para o Azure
azd show                # Exibe a URL da aplicação em execução
# A aplicação abre no navegador e funciona
azd down --force --purge  # Limpa os recursos

📊 Investimento de Tempo: 30-45 minutos
📈 Nível de Competência Após: Capaz de desdobrar aplicações básicas de forma independente
📈 Nível de Competência Após: Capaz de desdobrar aplicações básicas de forma independente

🤖 Capítulo 2: Desenvolvimento AI-First (Recomendado para Desenvolvedores AI)

Pré-requisitos: Capítulo 1 concluído
Duração: 1-2 horas
Complexidade: ⭐⭐

O Que Vai Aprender

  • Integração Microsoft Foundry com AZD
  • Desdobrar aplicações potenciadas por AI
  • Compreender configurações de serviços AI

Recursos de Aprendizagem

Exercícios Práticos

# Coloque a sua primeira aplicação de IA em funcionamento
azd init --template azure-search-openai-demo
azd up

# Experimente modelos adicionais de IA
azd init --template openai-chat-app-quickstart
azd init --template agent-openai-python-prompty

💡 Resultado do Capítulo: Desdobrar e configurar uma aplicação de chat AI com capacidades RAG

✅ Validação de Sucesso:

# Após o Capítulo 2, deverá ser capaz de:
azd init --template azure-search-openai-demo
azd up
# Testar a interface de chat de IA
# Fazer perguntas e obter respostas com IA acompanhadas de fontes
# Verificar se a integração de pesquisa funciona
azd monitor  # Confirmar que o Application Insights mostra a telemetria
azd down --force --purge

📊 Investimento de Tempo: 1-2 horas
📈 Nível de Competência Após: Capaz de desdobrar e configurar aplicações AI prontas para produção
💰 Consciência de Custos: Compreender custos dev de $80-150/mês, custos produção de $300-3500/mês

💰 Considerações de Custo para Desdobramentos AI

Ambiente de Desenvolvimento (Estimado $80-150/mês):

  • Modelos Microsoft Foundry (Pay-as-you-go): $0-50/mês (baseado em tokens usados)
  • AI Search (nível básico): $75/mês
  • Container Apps (Consumo): $0-20/mês
  • Armazenamento (Standard): $1-5/mês

Ambiente de Produção (Estimado $300-3,500+/mês):

  • Modelos Microsoft Foundry (PTU para desempenho consistente): $3,000+/mês OU Pay-as-you-go com volume elevado
  • AI Search (nível standard): $250/mês
  • Container Apps (Dedicado): $50-100/mês
  • Application Insights: $5-50/mês
  • Armazenamento (Premium): $10-50/mês

💡 Dicas de Otimização de Custos:

  • Use os modelos Microsoft Foundry do Nível Gratuito para aprendizagem (Azure OpenAI inclui 50.000 tokens/mês)
  • Execute azd down para desalocar recursos quando não estiver a desenvolver ativamente
  • Comece com faturação baseada em consumo, faça upgrade para PTU só para produção
  • Use azd provision --preview para estimar custos antes do desdobramento
  • Ative o auto-escalamento: pague só pelo uso real

Monitorização de Custos:

# Verificar custos mensais estimados
azd provision --preview

# Monitorizar custos reais no Portal Azure
az consumption budget list --resource-group <your-rg>

⚙️ Capítulo 3: Configuração & Autenticação

Pré-requisitos: Capítulo 1 concluído
Duração: 45-60 minutos
Complexidade: ⭐⭐

O Que Vai Aprender

  • Configuração e gestão de ambientes
  • Melhores práticas de autenticação e segurança
  • Nomeação e organização de recursos

Recursos de Aprendizagem

Exercícios Práticos

  • Configurar múltiplos ambientes (dev, staging, prod)
  • Configurar autenticação de identidade gerida
  • Implementar configurações específicas de ambiente

💡 Resultado do Capítulo: Gerir múltiplos ambientes com autenticação e segurança apropriadas

🏗️ Capítulo 4: Infraestrutura como Código & Desdobramento

Pré-requisitos: Capítulos 1-3 concluídos
Duração: 1-1.5 horas
Complexidade: ⭐⭐⭐

O Que Vai Aprender

  • Padrões avançados de desdobramento
  • Infraestrutura como Código com Bicep
  • Estratégias de provisionamento de recursos

Recursos de Aprendizagem

Exercícios Práticos

  • Criar templates Bicep personalizados
  • Desdobrar aplicações multi-serviço
  • Implementar estratégias blue-green de desdobramento

💡 Resultado do Capítulo: Desdobrar aplicações complexas multi-serviço usando templates de infraestrutura personalizados

🎯 Capítulo 5: Soluções Multi-Agente AI (Avançado)

Pré-requisitos: Capítulos 1-2 concluídos
Duração: 2-3 horas
Complexidade: ⭐⭐⭐⭐

O Que Vai Aprender

  • Padrões de arquitetura multi-agente
  • Orquestração e coordenação de agentes
  • Desdobramentos AI prontos para produção

Recursos de Aprendizagem

Exercícios Práticos

# Desplegar a solução de multi-agentes completa para retalho
cd examples/retail-multiagent-arm-template
./deploy.sh

# Explorar configurações dos agentes
az deployment group show --resource-group <rg-name> --name <deployment-name>

💡 Resultado do Capítulo: Desdobrar e gerir uma solução multi-agente AI pronta para produção com agentes de Cliente e Inventário

🔍 Capítulo 6: Validação & Planeamento Pré-Desdobramento

Pré-requisitos: Capítulo 4 concluído
Duração: 1 hora
Complexidade: ⭐⭐

O Que Vai Aprender

  • Planeamento de capacidade e validação de recursos
  • Estratégias de seleção de SKU
  • Verificações prévias e automação

Recursos de Aprendizagem

Exercícios Práticos

  • Executar scripts de validação de capacidade
  • Otimizar seleções de SKU para custo
  • Implementar verificações automáticas pré-deployment

💡 Resultado do Capítulo: Validar e otimizar deployments antes da execução

🚨 Capítulo 7: Resolução de Problemas e Depuração

Pré-requisitos: Qualquer capítulo de deployment concluído
Duração: 1-1.5 horas
Complexidade: ⭐⭐

O Que Vai Aprender

  • Abordagens sistemáticas de depuração
  • Problemas comuns e soluções
  • Resolução de problemas específicos para IA

Recursos de Aprendizagem

Exercícios Práticos

  • Diagnosticar falhas no deployment
  • Resolver problemas de autenticação
  • Depurar conectividade de serviços de IA

💡 Resultado do Capítulo: Diagnosticar e resolver problemas comuns de deployment independentemente

🏢 Capítulo 8: Padrões de Produção e Empresariais

Pré-requisitos: Capítulos 1-4 concluídos
Duração: 2-3 horas
Complexidade: ⭐⭐⭐⭐

O Que Vai Aprender

  • Estratégias de deployment em produção
  • Padrões de segurança empresarial
  • Monitorização e otimização de custos

Recursos de Aprendizagem

Exercícios Práticos

  • Implementar padrões de segurança empresarial
  • Configurar monitorização abrangente
  • Efetuar deployments em produção com governação adequada

💡 Resultado do Capítulo: Desplegar aplicações prontas para empresas com total capacidade de produção

🎓 Visão Geral do Workshop: Experiência de Aprendizagem Prática

⚠️ ESTADO DO WORKSHOP: Desenvolvimento Ativo
Os materiais do workshop estão a ser atualmente desenvolvidos e refinados. Os módulos principais estão funcionais, mas algumas secções avançadas estão incompletas. Estamos a trabalhar ativamente para completar todo o conteúdo. Acompanhe o progresso →

Materiais Interativos do Workshop

Aprendizagem prática abrangente com ferramentas no navegador e exercícios guiados

Os materiais do workshop providenciam uma experiência estruturada e interativa que complementa o currículo baseado nos capítulos acima. O workshop destina-se tanto ao auto-estudo como a sessões conduzidas por instrutores.

🛠️ Características do Workshop

  • Interface no Navegador: Workshop completo suportado por MkDocs com pesquisa, cópia e temas
  • Integração GitHub Codespaces: Configuração do ambiente de desenvolvimento com um clique
  • Caminho de Aprendizagem Estruturado: 8 módulos com exercícios guiados (3-4 horas no total)
  • Metodologia Progressiva: Introdução → Seleção → Validação → Desconstrução → Configuração → Personalização → Desmontagem → Conclusão
  • Ambiente DevContainer Interativo: Ferramentas e dependências pré-configuradas

📚 Estrutura dos Módulos do Workshop

O workshop segue uma metodologia progressiva de 8 módulos que o leva desde a descoberta à maestria em deployment:

Módulo Tema O Que Vai Fazer Duração
0. Introdução Visão Geral do Workshop Compreender objetivos de aprendizagem, pré-requisitos e estrutura do workshop 15 min
1. Seleção Descoberta de Templates Explorar templates AZD e selecionar o template AI adequado para o seu cenário 20 min
2. Validação Deploy & Verificar Implantar o template com azd up e validar a infraestrutura 30 min
3. Desconstrução Compreender Estrutura Usar GitHub Copilot para explorar arquitetura do template, ficheiros Bicep e organização do código 30 min
4. Configuração Análise Profunda do azure.yaml Dominar configuração do azure.yaml, lifecycle hooks e variáveis de ambiente 30 min
5. Personalização Faça-o Seu Ativar AI Search, trace, avaliação e personalizar para seu cenário 45 min
6. Desmontagem Limpeza Remover recursos com segurança usando azd down --purge 15 min
7. Conclusão Próximos Passos Rever conquistas, conceitos-chave e continuar percurso de aprendizagem 15 min

Fluxo do Workshop:

Introduction → Selection → Validation → Deconstruction → Configuration → Customization → Teardown → Wrap-up
     ↓            ↓           ↓              ↓               ↓              ↓            ↓           ↓
  Overview    Find the     Deploy &      Explore        Master         Customize     Clean up    Review &
             right        verify        code &        azure.yaml      for your      resources   next steps
             template                   structure                     scenario

🚀 Começar o Workshop

# Opção 1: GitHub Codespaces (Recomendado)
# Clique em "Code" → "Create codespace on main" no repositório

# Opção 2: Desenvolvimento Local
git clone https://github.com/microsoft/azd-for-beginners.git
cd azd-for-beginners/workshop
# Siga as instruções de configuração em workshop/README.md

🎯 Resultados da Aprendizagem do Workshop

Ao concluir o workshop, os participantes irão:

  • Desplegar Aplicações de IA em Produção: Usar AZD com serviços Microsoft Foundry
  • Dominar Arquiteturas Multi-Agente: Implementar soluções coordenadas com agentes de IA
  • Implementar Melhores Práticas de Segurança: Configurar autenticação e controlo de acesso
  • Otimizar para Escalabilidade: Projetar deployments custo-efetivos e performantes
  • Resolver Problemas em Deployments: Diagnosticar e resolver problemas comuns de forma independente

📖 Recursos do Workshop

Ideal para: Formação corporativa, cursos universitários, aprendizagem auto-dirigida e bootcamps para programadores.

📖 Exploração Profunda: Capacidades do AZD

Para além do básico, o AZD oferece funcionalidades poderosas para deployments em produção:

  • Deployments baseados em templates - Usar templates pré-construídos para padrões comuns de aplicações
  • Infraestrutura como Código - Gerir recursos Azure usando Bicep ou Terraform
  • Fluxos de trabalho integrados - Provisionar, deployar e monitorizar aplicações de forma fluida
  • Amigável para desenvolvedores - Otimizado para produtividade e experiência do programador

AZD + Microsoft Foundry: Perfeito para Deployments AI

Porque optar pelo AZD para soluções AI? O AZD resolve os maiores desafios enfrentados por programadores AI:

  • Templates prontos para IA - Templates pré-configurados para Modelos Microsoft Foundry, Serviços Cognitivos e cargas de trabalho ML
  • Deployments AI seguros - Padrões de segurança incorporados para serviços AI, chaves API e endpoints de modelos
  • Padrões de IA em produção - Melhores práticas para deployments AI escaláveis e custo-efetivos
  • Fluxos de trabalho de IA de ponta a ponta - Desde o desenvolvimento do modelo ao deployment em produção com monitorização adequada
  • Otimização de custos - Alocação inteligente de recursos e estratégias de escalonamento para cargas AI
  • Integração Microsoft Foundry - Ligação fluida ao catálogo de modelos Microsoft Foundry e endpoints

🎯 Biblioteca de Templates e Exemplos

Destaque: Templates Microsoft Foundry

Comece aqui se estiver a deployar aplicações AI!

Nota: Estes templates demonstram vários padrões AI. Alguns são Azure Samples externos, outros são implementações locais.

Template Capítulo Complexidade Serviços Tipo
Começar com chat IA Capítulo 2 ⭐⭐ AzureOpenAI + Azure AI Model Inference API + Azure AI Search + Azure Container Apps + Application Insights Externo
Começar com agentes IA Capítulo 2 ⭐⭐ Foundry Agents + AzureOpenAI + Azure AI Search + Azure Container Apps + Application Insights Externo
Demo Azure Search + OpenAI Capítulo 2 ⭐⭐ AzureOpenAI + Azure AI Search + App Service + Storage Externo
OpenAI Chat App Quickstart Capítulo 2 ⭐ AzureOpenAI + Container Apps + Application Insights Externo
Agent OpenAI Python Prompty Capítulo 5 ⭐⭐⭐ AzureOpenAI + Azure Functions + Prompty Externo
Contoso Chat RAG Capítulo 8 ⭐⭐⭐⭐ AzureOpenAI + AI Search + Cosmos DB + Container Apps Externo
Solução Multi-Agente Retail Capítulo 5 ⭐⭐⭐⭐ AzureOpenAI + AI Search + Storage + Container Apps + Cosmos DB Local

Destaque: Cenários Completos de Aprendizagem

Templates de aplicações prontos para produção mapeados aos capítulos de aprendizagem

Template Capítulo de Aprendizagem Complexidade Aprendizagem Chave
openai-chat-app-quickstart Capítulo 2 ⭐ Padrões básicos de deployment AI
azure-search-openai-demo Capítulo 2 ⭐⭐ Implementação RAG com Azure AI Search
ai-document-processing Capítulo 4 ⭐⭐ Integração de Document Intelligence
agent-openai-python-prompty Capítulo 5 ⭐⭐⭐ Framework de agentes e chamadas a funções
contoso-chat Capítulo 8 ⭐⭐⭐ Orquestração AI empresarial
retail-multi-agent-solution Capítulo 5 ⭐⭐⭐⭐ Arquitetura multi-agente com agentes de Cliente e Inventário

Aprender por Tipo de Exemplo

📌 Exemplos Locais vs. Externos:
Exemplos Locais (neste repositório) = Prontos a usar imediatamente
Exemplos Externos (Azure Samples) = Clonar dos repositórios vinculados

Exemplos Locais (Prontos a Usar)

  • Solução Multi-Agente Retail - Implementação completa pronta para produção com templates ARM
    • Arquitetura multi-agente (Agentes de Cliente + Inventário)
    • Monitorização e avaliação abrangentes
    • Deployment com um clique via template ARM

Exemplos Locais - Aplicações em Contêiner (Capítulos 2-5)

Exemplos completos de deployment de contêineres neste repositório:

Exemplos Externos - Aplicações Simples (Capítulos 1-2)

Clone estes repositórios Azure Samples para começar:

Exemplos Externos - Integração com Base de Dados (Capítulos 3-4)

Exemplos Externos - Padrões Avançados (Capítulos 4-8)

Coleções de Templates Externos

📚 Recursos de Aprendizagem & Referências

Referências Rápidas

Workshops Práticos

  • Laboratório Workshop AI - Torne as suas soluções AI implantáveis com AZD (2-3 horas)
  • Workshop Interativo - Exercícios guiados em 8 módulos com MkDocs e GitHub Codespaces
    • Segue: Introdução → Seleção → Validação → Desconstrução → Configuração → Personalização → Encerramento → Conclusão

Recursos Externos de Aprendizagem

Skills de Agente AI para o Seu Editor

  • Skills Microsoft Azure em skills.sh - 37 skills de agente abertas para Azure AI, Foundry, deployment, diagnóstico, otimização de custos e mais. Instale-as no GitHub Copilot, Cursor, Claude Code ou qualquer agente suportado: 
    npx skills add microsoft/github-copilot-for-azure

🔧 Guia Rápido de Resolução de Problemas

Problemas comuns enfrentados por iniciantes e soluções imediatas:

❌ "azd: comando não encontrado" 
# Instalar primeiro o AZD
# Windows (PowerShell):
winget install microsoft.azd

# macOS:
brew tap azure/azd && brew install azd

# Linux:
curl -fsSL https://aka.ms/install-azd.sh | bash

# Verificar a instalação
azd version
❌ "No subscription found" ou "Subscription not set" 
# Listar subscrições disponíveis
az account list --output table

# Definir subscrição predefinida
az account set --subscription "<subscription-id-or-name>"

# Definir para o ambiente AZD
azd env set AZURE_SUBSCRIPTION_ID "<subscription-id>"

# Verificar
az account show
❌ "InsufficientQuota" ou "Quota exceeded" 
# Experimente diferentes regiões Azure
azd env set AZURE_LOCATION "westus2"
azd up

# Ou use SKUs menores em desenvolvimento
# Edite infra/main.parameters.json:
{
  "sku": "B1"  // Instead of "P1V2"
}
❌ "azd up" falha a meio do processo 
# Opção 1: Limpar e tentar novamente
azd down --force --purge
azd up

# Opção 2: Apenas corrigir a infraestrutura
azd provision

# Opção 3: Verificar estado detalhado
azd show

# Opção 4: Verificar registos no Azure Monitor
azd monitor --logs
❌ "Authentication failed" ou "Token expired" 
# Reautenticar para AZD
azd auth logout
azd auth login

# Opcional: atualizar também o Azure CLI se estiver a executar comandos az
az logout
az login

# Verificar autenticação
az account show
❌ "Resource already exists" ou conflitos de nomeação 
# AZD gera nomes únicos, mas se houver conflito:
azd down --force --purge

# Então tente novamente com um ambiente novo
azd env new dev-v2
azd up
❌ Implantação de template está a demorar muito

Tempos normais de espera:

  • Aplicação web simples: 5-10 minutos
  • Aplicação com base dados: 10-15 minutos
  • Aplicações AI: 15-25 minutos (provisionamento OpenAI é lento)
# Verificar progresso
azd show

# Se estiver preso >30 minutos, verifique o Portal Azure:
azd monitor --overview
# Procure por implementações falhadas
❌ "Permission denied" ou "Forbidden" 
# Verifique a sua função no Azure
az role assignment list --assignee $(az account show --query user.name -o tsv)

# Necessita de, pelo menos, a função "Colaborador"
# Peça ao seu administrador Azure para conceder:
# - Colaborador (para recursos)
# - Administrador de Acesso de Utilizadores (para atribuições de funções)
❌ Não consegue encontrar URL da aplicação implantada 
# Mostrar todos os endpoints de serviço
azd show

# Ou abrir o Portal Azure
azd monitor

# Verificar serviço específico
azd env get-values
# Procurar variáveis *_URL

📚 Recursos Completos de Resolução de Problemas

🎓 Conclusão do Curso & Certificação

Acompanhamento do Progresso

Acompanhe o progresso da sua aprendizagem em cada capítulo:

  • Capítulo 1: Fundamentos & Início Rápido ✅
  • Capítulo 2: Desenvolvimento AI-First ✅
  • Capítulo 3: Configuração & Autenticação ✅
  • Capítulo 4: Infraestrutura como Código & Deployment ✅
  • Capítulo 5: Soluções AI Multi-Agente ✅
  • Capítulo 6: Validação e Planeamento Pré-Deployment ✅
  • Capítulo 7: Resolução de Problemas & Debugging ✅
  • Capítulo 8: Padrões de Produção & Empresariais ✅

Verificação de Aprendizagem

Depois de completar cada capítulo, verifique o seu conhecimento por:

  1. Exercício Prático: Realize o deployment prático do capítulo
  2. Checagem de Conhecimento: Reveja a secção de FAQ do seu capítulo
  3. Discussão Comunitária: Partilhe a sua experiência no Azure Discord
  4. Próximo Capítulo: Avance para o próximo nível de complexidade

Benefícios da Conclusão do Curso

Ao completar todos os capítulos, terá:

  • Experiência em Produção: Implantações reais de aplicações AI no Azure
  • Competências Profissionais: Capacidades de deployment empresariais
  • Reconhecimento Comunitário: Membro ativo da comunidade de desenvolvedores Azure
  • Progressão de Carreira: Expertise valorizada em AZD e deployment AI

🤝 Comunidade & Suporte

Obtenha Ajuda & Suporte

Insights da Comunidade do Microsoft Foundry Discord

Resultados recentes da sondagem no Canal #Azure:

  • 45% dos desenvolvedores querem usar AZD para cargas de trabalho AI
  • Principais desafios: Deployments multi-serviço, gestão de credenciais, prontidão para produção
  • Mais pedidos: Templates específicos para AI, guias de resolução de problemas, melhores práticas

Junte-se à nossa comunidade para:

  • Partilhar as suas experiências AZD + AI e obter ajuda
  • Acesso a previews antecipadas dos novos templates AI
  • Contribuir para melhores práticas de deployment AI
  • Influenciar o desenvolvimento futuro de features AI + AZD

Contribuir para o Curso

Aceitamos contribuições! Por favor, leia o nosso Guia de Contribuição para detalhes sobre:

  • Melhorias de Conteúdo: Aprimorar capítulos e exemplos existentes
  • Novos Exemplos: Adicionar cenários e templates reais
  • Tradução: Ajudar a manter suporte multi-idioma
  • Relato de Bugs: Melhorar precisão e clareza
  • Normas Comunitárias: Seguir as nossas diretrizes inclusivas

📄 Informação do Curso

Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT - consulte o ficheiro LICENSE para detalhes.

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🗺️ Navegação do Curso

🚀 Pronto para Começar a Aprender?

Iniciantes: Comece com Capítulo 1: Fundamentos & Início Rápido
Desenvolvedores de IA: Avance para Capítulo 2: Desenvolvimento AI-First
Desenvolvedores Experientes: Comece com Capítulo 3: Configuração & Autenticação

Próximos Passos: Começar Capítulo 1 - Noções Básicas do AZD →

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