Comienza con Foundry Local

En este inicio rápido, creará una aplicación de consola que descarga un modelo de inteligencia artificial local, generará una respuesta de chat en streaming y descargará el modelo. Todo se ejecuta en el dispositivo sin dependencias en la nube ni Azure suscripción.

Prerrequisitos

SDK de .NET 8.0 o posterior instalado.

Repositorio de ejemplos

El código de ejemplo completo de este artículo está disponible en el repositorio de Foundry Local GitHub. Cómo clonar el repositorio y acceder al directorio de ejemplo:

git clone https://github.com/microsoft/Foundry-Local.git
cd Foundry-Local/samples/cs/native-chat-completions

Instalación de paquetes

Si está desarrollando o distribuyendo en Windows, seleccione la pestaña Windows. El paquete de Windows se integra con el entorno de ejecución Windows ML y ofrece la misma superficie de API con una gama más amplia de aceleración de hardware.

Windows
Multiplataforma

dotnet add package Microsoft.AI.Foundry.Local.WinML
dotnet add package OpenAI

dotnet add package Microsoft.AI.Foundry.Local
dotnet add package OpenAI

Los ejemplos de C# del repositorio de GitHub son proyectos preconfigurados. Si va a compilar desde cero, debe leer la referencia del SDK local de Foundry para obtener más detalles sobre cómo configurar el proyecto de C# con Foundry Local.

Uso de la API de finalizaciones de chat nativas

Copie y pegue el código siguiente en un archivo de C# denominado Program.cs:

using Microsoft.AI.Foundry.Local;
using Betalgo.Ranul.OpenAI.ObjectModels.RequestModels;

CancellationToken ct = new CancellationToken();

var config = new Configuration
{
    AppName = "foundry_local_samples",
    LogLevel = Microsoft.AI.Foundry.Local.LogLevel.Information
};


// Initialize the singleton instance.
await FoundryLocalManager.CreateAsync(config, Utils.GetAppLogger());
var mgr = FoundryLocalManager.Instance;


// Discover available execution providers and their registration status.
var eps = mgr.DiscoverEps();
int maxNameLen = 30;
Console.WriteLine("Available execution providers:");
Console.WriteLine($"  {"Name".PadRight(maxNameLen)}  Registered");
Console.WriteLine($"  {new string('─', maxNameLen)}  {"──────────"}");
foreach (var ep in eps)
{
    Console.WriteLine($"  {ep.Name.PadRight(maxNameLen)}  {ep.IsRegistered}");
}

// Download and register all execution providers with per-EP progress.
// EP packages include dependencies and may be large.
// Download is only required again if a new version of the EP is released.
// For cross platform builds there is no dynamic EP download and this will return immediately.
Console.WriteLine("\nDownloading execution providers:");
if (eps.Length > 0)
{
    string currentEp = "";
    await mgr.DownloadAndRegisterEpsAsync((epName, percent) =>
    {
        if (epName != currentEp)
        {
            if (currentEp != "")
            {
                Console.WriteLine();
            }
            currentEp = epName;
        }
        Console.Write($"\r  {epName.PadRight(maxNameLen)}  {percent,6:F1}%");
    });
    Console.WriteLine();
}
else
{
    Console.WriteLine("No execution providers to download.");
}


// Get the model catalog
var catalog = await mgr.GetCatalogAsync();


// Get a model using an alias.
var model = await catalog.GetModelAsync("qwen2.5-0.5b") ?? throw new Exception("Model not found");

// Download the model (the method skips download if already cached)
await model.DownloadAsync(progress =>
{
    Console.Write($"\rDownloading model: {progress:F2}%");
    if (progress >= 100f)
    {
        Console.WriteLine();
    }
});

// Load the model
Console.Write($"Loading model {model.Id}...");
await model.LoadAsync();
Console.WriteLine("done.");

// Get a chat client
var chatClient = await model.GetChatClientAsync();

// Create a chat message
List<ChatMessage> messages = new()
{
    new ChatMessage { Role = "user", Content = "Why is the sky blue?" }
};

// Get a streaming chat completion response
Console.WriteLine("Chat completion response:");
var streamingResponse = chatClient.CompleteChatStreamingAsync(messages, ct);
await foreach (var chunk in streamingResponse)
{
    Console.Write(chunk.Choices[0].Message.Content);
    Console.Out.Flush();
}
Console.WriteLine();

// Tidy up - unload the model
await model.UnloadAsync();

Ejecute el código mediante el comando siguiente:

dotnet run

Nota:

Si tiene como destino Windows, use las instrucciones específicas de Windows en la pestaña Windows para obtener el mejor rendimiento y experiencia.

Solución de problemas

Errores de Build que hacen referencia a net8.0: instale el SDK de .NET 8.0 y reconstruya la aplicación.
Model not found: ejecute el fragmento de código de lista de modelos opcional para buscar un alias disponible en el dispositivo y, a continuación, actualice el alias pasado a GetModelAsync.
Primera ejecución lenta: las descargas de modelos pueden tardar la primera vez que ejecute la aplicación.

Prerrequisitos

Se debe tener instalado Node.js 20 o una versión posterior.

Repositorio de ejemplos

El código de ejemplo completo de este artículo está disponible en el repositorio de Foundry Local GitHub. Cómo clonar el repositorio y acceder al directorio de ejemplo:

git clone https://github.com/microsoft/Foundry-Local.git
cd Foundry-Local/samples/js/native-chat-completions

npm install foundry-local-sdk-winml openai

npm install foundry-local-sdk openai

Uso de la API de finalizaciones de chat nativas

Copie y pegue el código siguiente en un archivo javaScript denominado app.js:

import { FoundryLocalManager } from 'foundry-local-sdk';

// Initialize the Foundry Local SDK
console.log('Initializing Foundry Local SDK...');

const manager = FoundryLocalManager.create({
    appName: 'foundry_local_samples',
    logLevel: 'info'
});
console.log('✓ SDK initialized successfully');

// Discover available execution providers and their registration status.
const eps = manager.discoverEps();
const maxNameLen = 30;
console.log('\nAvailable execution providers:');
console.log(`  ${'Name'.padEnd(maxNameLen)}  Registered`);
console.log(`  ${'─'.repeat(maxNameLen)}  ──────────`);
for (const ep of eps) {
    console.log(`  ${ep.name.padEnd(maxNameLen)}  ${ep.isRegistered}`);
}

// Download and register all execution providers with per-EP progress.
// EP packages include dependencies and may be large.
// Download is only required again if a new version of the EP is released.
console.log('\nDownloading execution providers:');
if (eps.length > 0) {
    let currentEp = '';
    await manager.downloadAndRegisterEps((epName, percent) => {
        if (epName !== currentEp) {
            if (currentEp !== '') {
                process.stdout.write('\n');
            }
            currentEp = epName;
        }
        process.stdout.write(`\r  ${epName.padEnd(maxNameLen)}  ${percent.toFixed(1).padStart(5)}%`);
    });
    process.stdout.write('\n');
} else {
    console.log('No execution providers to download.');
}

// Get the model object
const modelAlias = 'qwen2.5-0.5b'; // Using an available model from the list above
const model = await manager.catalog.getModel(modelAlias);

// Download the model
console.log(`\nDownloading model ${modelAlias}...`);
await model.download((progress) => {
    process.stdout.write(`\rDownloading... ${progress.toFixed(2)}%`);
});
console.log('\n✓ Model downloaded');

// Load the model
console.log(`\nLoading model ${modelAlias}...`);
await model.load();
console.log('✓ Model loaded');

// Create chat client
console.log('\nCreating chat client...');
const chatClient = model.createChatClient();
console.log('✓ Chat client created');

// Example chat completion
console.log('\nTesting chat completion...');
const completion = await chatClient.completeChat([
    { role: 'user', content: 'Why is the sky blue?' }
]);

console.log('\nChat completion result:');
console.log(completion.choices[0]?.message?.content);

// Example streaming completion
console.log('\nTesting streaming completion...');
for await (const chunk of chatClient.completeStreamingChat(
    [{ role: 'user', content: 'Write a short poem about programming.' }]
)) {
    const content = chunk.choices?.[0]?.delta?.content;
    if (content) {
        process.stdout.write(content);
    }
}
console.log('\n');

// Unload the model
console.log('Unloading model...');
await model.unload();
console.log(`✓ Model unloaded`);

Ejecute el código mediante el comando siguiente:

node app.js

Prerrequisitos

Python 3.11 o posterior instalado.

Repositorio de ejemplos

El código de ejemplo completo de este artículo está disponible en el repositorio de Foundry Local GitHub. Cómo clonar el repositorio y acceder al directorio de ejemplo:

git clone https://github.com/microsoft/Foundry-Local.git
cd Foundry-Local/samples/python/native-chat-completions

Instalación de paquetes

Windows
Multiplataforma

pip install foundry-local-sdk-winml openai

pip install foundry-local-sdk openai

Uso de la API de finalizaciones de chat nativas

Copie y pegue el código siguiente en un archivo de Python denominado app.py:

from foundry_local_sdk import Configuration, FoundryLocalManager


def main():
    # Initialize the Foundry Local SDK
    config = Configuration(app_name="foundry_local_samples")
    FoundryLocalManager.initialize(config)
    manager = FoundryLocalManager.instance

    # Download and register all execution providers.
    current_ep = ""
    def ep_progress(ep_name: str, percent: float):
        nonlocal current_ep
        if ep_name != current_ep:
            if current_ep:
                print()
            current_ep = ep_name
        print(f"\r  {ep_name:<30}  {percent:5.1f}%", end="", flush=True)

    manager.download_and_register_eps(progress_callback=ep_progress)
    if current_ep:
        print()

    # Select and load a model from the catalog
    model = manager.catalog.get_model("qwen2.5-0.5b")
    model.download(
        lambda progress: print(
            f"\rDownloading model: {progress:.2f}%",
            end="",
            flush=True,
        )
    )
    print()
    model.load()
    print("Model loaded and ready.")

    # Get a chat client
    client = model.get_chat_client()

    # Create the conversation messages
    messages = [
        {"role": "user", "content": "What is the golden ratio?"}
    ]

    # Stream the response token by token
    print("Assistant: ", end="", flush=True)
    for chunk in client.complete_streaming_chat(messages):
        content = chunk.choices[0].delta.content
        if content:
            print(content, end="", flush=True)
    print()

    # Clean up
    model.unload()
    print("Model unloaded.")


if __name__ == "__main__":
    main()

Ejecute el código mediante el comando siguiente:

python app.py

Solución de problemas

ModuleNotFoundError: No module named 'foundry_local_sdk': Instale SDK mediante la ejecución de pip install foundry-local-sdk.
Model not found: ejecute el fragmento de código de lista de modelos opcional para buscar un alias disponible en el dispositivo y, a continuación, actualice el alias pasado a get_model.
Primera ejecución lenta: las descargas de modelos pueden tardar la primera vez que ejecute la aplicación.

Prerrequisitos

Rust y Cargo instalados (Rust 1.70.0 o posterior).

Repositorio de ejemplos

El código de ejemplo completo de este artículo está disponible en el repositorio de Foundry Local GitHub. Cómo clonar el repositorio y acceder al directorio de ejemplo:

git clone https://github.com/microsoft/Foundry-Local.git
cd Foundry-Local/samples/rust/native-chat-completions

Instalación de paquetes

Windows
Multiplataforma

cargo add foundry-local-sdk --features winml
cargo add tokio --features full
cargo add tokio-stream anyhow

cargo add foundry-local-sdk
cargo add tokio --features full
cargo add tokio-stream anyhow

Uso de la API de finalizaciones de chat nativas

Reemplace el contenido de main.rs por el código siguiente:

// Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved.
// Licensed under the MIT License.

use std::io::{self, Write};

use foundry_local_sdk::{
    ChatCompletionRequestMessage, ChatCompletionRequestSystemMessage,
    ChatCompletionRequestUserMessage, FoundryLocalConfig, FoundryLocalManager,
};
use tokio_stream::StreamExt;

const ALIAS: &str = "qwen2.5-0.5b";

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    println!("Native Chat Completions");
    println!("=======================\n");

    // ── 1. Initialise the manager ────────────────────────────────────────
    let manager = FoundryLocalManager::create(FoundryLocalConfig::new("foundry_local_samples"))?;

    // Download and register all execution providers.
    manager
        .download_and_register_eps_with_progress(None, {
            let mut current_ep = String::new();
            move |ep_name: &str, percent: f64| {
                if ep_name != current_ep {
                    if !current_ep.is_empty() {
                        println!();
                    }
                    current_ep = ep_name.to_string();
                }
                print!("\r  {:<30}  {:5.1}%", ep_name, percent);
                io::stdout().flush().ok();
            }
        })
        .await?;
    println!();

    // ── 2. Pick a modeland ensure it is downloaded ──────────────────────
    let model = manager.catalog().get_model(ALIAS).await?;
    println!("Model: {} (id: {})", model.alias(), model.id());

    if !model.is_cached().await? {
        println!("Downloading model...");
        model
            .download(Some(|progress: f64| {
                print!("\r  {progress:.1}%");
                io::stdout().flush().ok();
            }))
            .await?;
        println!();
    }

    println!("Loading model...");
    model.load().await?;
    println!("✓ Model loaded\n");

    // ── 3. Create a chat client──────────────────────────────────────────
    let client = model.create_chat_client()
        .temperature(0.7)
        .max_tokens(256);

    // ── 4. Non-streamingchat completion ─────────────────────────────────
    let messages: Vec<ChatCompletionRequestMessage> = vec![
        ChatCompletionRequestSystemMessage::from("You are a helpful assistant.").into(),
        ChatCompletionRequestUserMessage::from("What is Rust's ownership model?").into(),
    ];

    println!("--- Non-streaming completion ---");
    let response = client.complete_chat(&messages, None).await?;
    if let Some(choice) = response.choices.first() {
        if let Some(ref content) = choice.message.content {
            println!("Assistant: {content}");
        }
    }

    // ── 5. Streamingchat completion ─────────────────────────────────────
    let stream_messages: Vec<ChatCompletionRequestMessage> = vec![
        ChatCompletionRequestSystemMessage::from("You are a helpful assistant.").into(),
        ChatCompletionRequestUserMessage::from("Explain the borrow checker in two sentences.")
            .into(),
    ];

    println!("\n--- Streaming completion ---");
    print!("Assistant: ");
    let mut stream = client
        .complete_streaming_chat(&stream_messages, None)
        .await?;
    while let Some(chunk) = stream.next().await {
        let chunk = chunk?;
        if let Some(choice) = chunk.choices.first() {
            if let Some(ref content) = choice.delta.content {
                print!("{content}");
                io::stdout().flush().ok();
            }
        }
    }
    println!("\n");

    // ── 6. Unloadthe model──────────────────────────────────────────────
    println!("Unloading model...");
    model.unload().await?;
    println!("Done.");

    Ok(())
}

Ejecute el código mediante el comando siguiente:

cargo run

Solución de problemas

Errores de compilación: asegúrese de que tiene rust 1.70.0 o posterior instalado. Ejecute rustup update para obtener la versión más reciente.
Model not found: compruebe que el alias del modelo es correcto. Use manager.catalog().get_models().await? para enumerar los modelos disponibles.
Primera ejecución lenta: las descargas de modelos pueden tardar la primera vez que ejecute la aplicación.

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Last updated on 2026-04-13

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