ملاحظة
يتطلب الوصول إلى هذه الصفحة تخويلاً. يمكنك محاولة تسجيل الدخول أو تغيير الدلائل.
يتطلب الوصول إلى هذه الصفحة تخويلاً. يمكنك محاولة تغيير الدلائل.
مهم
العناصر التي تم وضع علامة عليها (إصدار أولي) في هذه المقالة موجودة حالياً في الإصدار الأولي العام. يتم توفير هذه المعاينة دون اتفاقية على مستوى الخدمة، ولا نوصي بها لأحمال عمل الإنتاج. بعض الميزات ربما لا تكون مدعمة أو بها بعض القدرات المقيدة. لمزيد من المعلومات، راجع شروط الاستخدام التكميلية لمعاينات Microsoft Azure.
أثناء البناء باستخدام أحدث النماذج ووكلاء البناء والتطبيقات معهم، توفر ملاعب Azure الذكاء الاصطناعي Foundry بيئة إعداد صفرية عند الطلب مصممة للنماذج الأولية السريعة واستكشاف واجهة برمجة التطبيقات والتحقق من الصحة الفني قبل تثبيت سطر واحد من التعليمات البرمجية لقاعدة التعليمات البرمجية للإنتاج.
أبرز ما في تجربة ملاعب Azure الذكاء الاصطناعي Foundry
تتضمن بعض النقاط البارزة لتجربة ملاعب Azure الذكاء الاصطناعي Foundry ما يلي:
- دعم AgentOps للتقييمات والتتبع في ملعب Agents.
- افتح في VS Code لملعب الدردشة والوكلاء. توفر لك هذه الميزة الوقت عن طريق استيراد نقطة النهاية والمفتاح تلقائيا من Azure الذكاء الاصطناعي Foundry إلى VS Code لعينات التعليمات البرمجية متعددة اللغات.
- صور ملعب 2.0 ل gpt-image-1، الانتشار المستقر 3.5 كبير، وبرايا 2.3 نماذج سريعة .
- ملعب الصوت لنماذج gpt-4o-audioوgpt-4o-transcribeوgpt-4o-mini-tts .
- ملعب فيديو ل Azure OpenAI Sora.
تلميح
في لقطة شاشة للصفحة المنتقل إليها في الملعب، تم تخصيص الجزء الأيمن من المدخل لإظهار علامة التبويب Playgrounds. لمعرفة المزيد حول رؤية العناصر الأخرى في الجزء الأيمن، راجع تخصيص الجزء الأيمن.
الملاعب كمقدمة للإنتاج
يتضمن التطوير الحديث العمل عبر أنظمة متعددة - واجهات برمجة التطبيقات والخدمات وSDKs ونماذج البيانات - غالبا قبل أن تكون مستعدا للالتزام الكامل بإطار العمل أو كتابة الاختبارات أو تدوير البنية الأساسية. ومع تزايد تعقيد النظم الإيكولوجية للبرامج، تصبح الحاجة إلى بيئات آمنة وخفيفة الوزن للتحقق من صحة الأفكار أمرا بالغ الأهمية. تم بناء الملاعب لتلبية هذه الحاجة.
توفر ملاعب Azure الذكاء الاصطناعي Foundry بيئات جاهزة للاستخدام مع جميع الأدوات والميزات الضرورية المثبتة مسبقا، مما يلغي الحاجة إلى إعداد المشاريع أو إدارة التبعيات أو حل مشكلات التوافق. يمكن للملاعب تسريع سرعة المطور عن طريق التحقق من صحة سلوك واجهة برمجة التطبيقات، والذهاب بشكل أسرع إلى التعليمات البرمجية، وتقليل تكلفة التجريب والوقت للشحن، وتسريع التكامل، وتحسين المطالبات، والمزيد.
كما توفر الملاعب الوضوح بسرعة عندما تكون لديك أسئلة، من خلال تقديم إجابات في ثوان - بدلا من ساعات - وتسمح لك باختبار الأفكار والتحقق من صحتها قبل الالتزام بالبناء على نطاق واسع. على سبيل المثال، تعتبر الملاعب مثالية للإجابة بسرعة عن أسئلة مثل:
- ما الحد الأدنى من المطالبة التي أحتاجها للحصول على الإخراج الذي أريده؟
- هل سيعمل هذا المنطق قبل أن أكتب تكاملا كاملا؟
- كيف يتغير زمن الانتقال أو استخدام الرمز المميز بتكوينات مختلفة؟
- ما هو النموذج الذي يوفر أفضل نسبة سعر إلى الأداء قبل أن أطورها إلى وكيل؟
فتح في إمكانية VS Code
يسمح لك ملعب الدردشة وملعبالوكلاء بالعمل في VS Code، باستخدام الزر Open in VS Code المتوفر من خلال ملحق Azure الذكاء الاصطناعي Foundry في VS Code.
متوفر على نماذج التعليمات البرمجية متعددة اللغات، يتيح "Open in VS Code" الاستيراد التلقائي لعينة التعليمات البرمجية ونقطة نهاية API والمفتاح إلى مساحة عمل VS Code في /azure بيئة. تسهل هذه الوظيفة العمل في VS Code IDE من مدخل Azure الذكاء الاصطناعي Foundry.
اتبع هذه الخطوات لاستخدام وظيفة "فتح في VS Code" من ملاعب الدردشة والوكلاء:
حدد Try the Chat playground لفتحه. بدلا من ذلك، يمكنك اتباع هذه الخطوات في ملعب Agents عن طريق تحديد Let's go on the Agents playground card.
إذا لم يكن لديك نشر بالفعل، فحدد إنشاء نشر جديد ونشر نموذج مثل
gpt-4o-mini.تأكد من تحديد التوزيع الخاص بك في مربع Deployment.
حدد عرض التعليمات البرمجية لمشاهدة نموذج التعليمات البرمجية.
حدد Open in VS Code لفتح VS Code في علامة تبويب جديدة من نافذة المستعرض.
تتم إعادة توجيهك إلى
/azureبيئة VS Code حيث يتم استيراد نموذج التعليمات البرمجية ونقطة نهاية API والمفتاح بالفعل من ملعب Azure الذكاء الاصطناعي Foundry.
READ.MEاستعرض الملف للحصول على إرشادات لتشغيل النموذج الخاص بك.عرض نموذج التعليمات البرمجية
run_model.pyفي .عرض التبعيات ذات الصلة في
requirements.txtالملف.
ملعب الوكلاء
يسمح لك ملعب الوكلاء باستكشاف الوكلاء والنماذج الأولية واختبارهم دون الحاجة إلى تشغيل أي تعليمة برمجية. من هذه الصفحة، يمكنك تكرار الأفكار الجديدة وتجربتها بسرعة. لبدء استخدام ملعب Agents، راجع التشغيل السريع: إنشاء عامل جديد.
بيئة الدردشة
ملعب الدردشة هو المكان المناسب لاختبار أحدث نماذج المنطق من Azure OpenAI و DeepSeek و Meta. لمعرفة المزيد حول ملعب الدردشة، راجع التشغيل السريع: استخدام ملعب الدردشة في مدخل Microsoft Azure الذكاء الاصطناعي Foundry.
لجميع نماذج المنطق، يوفر ملعب الدردشة قائمة منسدلة لملخص سلسلة التفكير تتيح لك معرفة كيفية تفكير النموذج من خلال استجابته قبل مشاركة الإخراج.
ملعب الصوت
يتيح لك ملعب الصوت (معاينة) استخدام قدرات تحويل النص إلى كلام وكتابة مع أحدث نماذج الصوت من Azure OpenAI.
اتبع هذه الخطوات لتجربة إمكانية تحويل النص إلى كلام:
حدد Try the Audio playground لفتحه.
إذا لم يكن لديك نشر بالفعل، فحدد إنشاء نشر جديد ونشر نموذج مثل
gpt-4o-mini-tts.تأكد من تحديد التوزيع الخاص بك في مربع Deployment.
أدخل مطالبة نصية.
ضبط معلمات النموذج مثل تنسيق الصوت والاستجابة.
حدد Generate لتلقي إخراج الكلام باستخدام عناصر تحكم التشغيل التي تتضمن التشغيل والإرجاع وإعادة التوجيه وضبط السرعة ومستوى الصوت.
قم بتنزيل الملف الصوتي إلى الكمبيوتر المحلي.
اتبع هذه الخطوات لتجربة إمكانية النسخ:
إذا لم يكن لديك نشر بالفعل، فحدد إنشاء نشر جديد ونشر نموذج مثل
gpt-4o-transcribe.(اختياري) قم بتضمين قائمة عبارات كآلية نصية لتوجيه إدخال الصوت.
أدخل ملفا صوتيا، إما عن طريق تحميل ملف أو تسجيل الصوت من شريط المطالبة.
حدد إنشاء نسخ لإرسال إدخال الصوت إلى النموذج وتلقي إخراج منسوخ بتنسيقي النص وJSON.
ملعب فيديو
ملعب الفيديو (معاينة) هو بيئة التكرار السريع لاستكشاف مهام سير عمل الفيديو التوليدية وتحسينها والتحقق من صحتها - مصممة للمطورين الذين يحتاجون إلى الانتقال من الفكرة إلى النموذج الأولي بدقة والتحكم والسرعة. يمنحك الملعب واجهة منخفضة الاحتكاك لاختبار بنيات المطالبة، وتقييم دقة الحركة، وتقييم تناسق النموذج عبر الإطارات، ومقارنة المخرجات عبر النماذج - دون كتابة دورات الحوسبة المتداولة أو إضاعتها. كما أنها واجهة عرض توضيحي رائعة لرئيس قسم المنتجات والهندسة الظاهرية.
يتم دمج جميع نقاط نهاية النموذج مع Azure الذكاء الاصطناعي Content Safety. ونتيجة لذلك، تتم تصفية الصور الضارة وغير الآمنة قبل ظهورها في ملعب الفيديو. إذا تم وضع علامة على مطالبة النص وإنشاء الفيديو بواسطة نهج الإشراف على المحتوى، فستتلقى إشعار تحذير.
يمكنك استخدام ملعب الفيديو مع نموذج Azure OpenAI Sora .
تلميح
راجع بكرة 60 ثانية من ملعب الفيديو ل Azure OpenAI Sora وDevBlog لمعرفة كيفية تحويل حالة الاستخدام الجاهزة للمؤسسات حسب الصناعة.
اتبع هذه الخطوات لاستخدام ملعب الفيديو:
تنبيه
يتم الاحتفاظ بمقاطع الفيديو التي تم إنشاؤها لمدة 24 ساعة بسبب خصوصية البيانات. قم بتنزيل مقاطع الفيديو إلى الكمبيوتر المحلي لاستبقاءها لفترة أطول.
حدد جرب ملعب الفيديو لفتحه.
إذا لم يكن لديك نشر بالفعل، فحدد نشر الآن من الجانب العلوي الأيمن من الصفحة الرئيسية وانشر
soraالنموذج.في الصفحة الرئيسية لملعب الفيديو، استلهم المطالبات التي تم إنشاؤها مسبقا والتي تم فرزها حسب عامل تصفية الصناعة . من هنا، يمكنك عرض مقاطع الفيديو في العرض الكامل ونسخ المطالبة للبناء منها.
يؤدي نسخ المطالبة إلى لصقها في شريط المطالبة. اضبط عناصر التحكم الرئيسية (على سبيل المثال، نسبة العرض إلى الارتفاع أو الدقة) لفهم استجابة النموذج والقيود المحددة فهما عميقا.
حدد إنشاء لإنشاء فيديو استنادا إلى المطالبة المنسخة.
أعد كتابة بناء جملة موجه النص باستخدام gpt-4o باستخدام إعادة الكتابة مع الذكاء الاصطناعي.
قم بتشغيل البدء مع إمكانية المطالبة بنظام الصناعة ، واختر صناعة، وحدد التغيير المطلوب لمطالبتك الأصلية.
حدد تحديث لتحديث المطالبة، ثم حدد إنشاء لإنشاء فيديو جديد.
انتقل إلى علامة التبويب Generation history لمراجعة أجيالك كعرض شبكة أو قائمة. عند تحديد مقاطع الفيديو، افتحها في وضع ملء الشاشة للانغماس الكامل. مراقبة المخرجات بصريا عبر تعديلات المطالبة أو تغييرات المعلمة.
في وضع ملء الشاشة، قم بتحرير المطالبة وإرسالها لإعادة إنشائها.
إما في وضع ملء الشاشة أو من خلال زر الخيارات الذي يظهر عند المرور عبر الفيديو، أو تنزيل مقاطع الفيديو إلى الكمبيوتر المحلي، أو عرض علامة معلومات إنشاء الفيديو، أو عرض التعليمات البرمجية، أو حذف الفيديو.
حدد View code من قائمة الخيارات لعرض نموذج التعليمات البرمجية السياقية لأجيال الفيديو الخاصة بك بعدة لغات، بما في ذلك Python وJavaScript وC#وJSON و Curl وGo.
قم بنقل نماذج التعليمات البرمجية إلى الإنتاج عن طريق نسخها إلى VS Code.
ما يجب التحقق من صحته عند التجربة في ملعب الفيديو
عند استخدام ملعب الفيديو أثناء التخطيط لحمل عمل الإنتاج الخاص بك، يمكنك استكشاف السمات التالية والتحقق من صحتها:
ترجمة فورية إلى حركة
- هل يفسر نموذج الفيديو مطالبتي بطريقة منطقية وزمنية؟
- هل الحركة متسقة مع الإجراء أو المشهد الموصوف؟
تناسق الإطار
- هل تظل الأحرف والعناصر والأنماط متناسقة عبر الإطارات؟
- هل هناك بيانات اصطناعية مرئية أو تشويش أو انتقالات غير طبيعية؟
التحكم في المشهد
- ما مدى جودة التحكم في تكوين المشهد أو سلوك الموضوع أو زوايا الكاميرا؟
- هل يمكنني توجيه انتقالات المشهد أو بيئات الخلفية؟
الطول والتوقيت
- كيف تؤثر بنيات المطالبة المختلفة على طول الفيديو وموجهه؟
- هل يبدو الفيديو سريعا جدا أو بطيئا جدا أو قصيرا جدا؟
تكامل الإدخال متعدد الوسائط
- ماذا يحدث عندما أقوم بتوفير صورة مرجعية أو وضع بيانات أو إدخال صوت؟
- هل يمكنني إنشاء فيديو مع مزامنة شفة مع voiceover معين؟
احتياجات ما بعد المعالجة
- ما مستوى الدقة البسيطة التي يمكنني توقعها قبل أن أحتاج إلى أدوات التحرير؟
- هل أحتاج إلى تحجيم الفيديو أو تثبيته أو إعادة لمسه قبل استخدامه في الإنتاج؟
زمن الانتقال والأداء
- كم من الوقت يستغرق إنشاء فيديو للأنووع أو الدقة المختلفة للمطالبات؟
- ما هي مفاضلة أداء التكلفة لإنشاء مقاطع 5s مقابل 15s؟
ملعب الصور
يعد ملعب الصور مثاليا للمطورين الذين ينشئون تدفقات إنشاء الصور. هذا الملعب هو بيئة كاملة الميزات، ويتم التحكم فيها للتجارب عالية الدقة المصممة لواجهات برمجة التطبيقات الخاصة بالنموذج لإنشاء الصور وتحريرها.
تلميح
راجع بكرة 60 ثانية من ملعب الصور ل gpt-image-1 وDevBlog لمعرفة كيفية تحويل حالة الاستخدام الجاهزة للمؤسسات حسب الصناعة.
يمكنك استخدام ملعب الصور مع هذه النماذج:
- gpt-image-1 من Azure OpenAI.
- انتشار مستقر 3.5 كبيرةومستقرة صورة الأساسية، صورة مستقرة Ultra من الاستقرار الذكاء الاصطناعي.
- Bria 2.3 Fast from Bria الذكاء الاصطناعي.
اتبع هذه الخطوات لاستخدام ملعب الصور:
- حدد جرب ملعب الصور لفتحه.
- إذا لم يكن لديك نشر بالفعل، فحدد إنشاء نشر جديد ونشر نموذج مثل
gpt-image-1. - ابدأ بمطالبة نصية تم إنشاؤها مسبقا: حدد خيارا للبدء بمطالبة نصية تم إنشاؤها مسبقا تملأ شريط المطالبة تلقائيا.
- استكشف عناصر التحكم في إنشاء واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بالنموذج بعد نشر النموذج: اضبط عناصر التحكم الرئيسية (على سبيل المثال، عدد المتغيرات والجودة والقوة) لفهم استجابة النموذج والقيود المحددة فهما عميقا.
- الملاحظات جنبا إلى جنب في عرض الشبكة: مراقبة المخرجات بصريا عبر تعديلات المطالبة أو تغييرات المعلمة.
- التحويل باستخدام أدوات واجهة برمجة التطبيقات: تتوفر ميزة Inpainting مع تحويل النص ل gpt-image-1. قم بتغيير أجزاء من صورتك الأصلية مع تحديد inpainting. استخدم المطالبات النصية لتحديد التغيير.
- منفذ الإنتاج مع نماذج التعليمات البرمجية متعددة اللغات: استخدم نماذج التعليمات البرمجية Python وJava وJavaScript وC# مع "View Code". ملعب الصور هو لوحة التشغيل الخاصة بك لتطوير العمل في VS Code.
ما يجب التحقق من صحته عند التجربة في ملعب الصور
باستخدام ملعب الصور، يمكنك استكشاف ما يلي والتحقق من صحته أثناء تخطيط حمل عمل الإنتاج الخاص بك:
فعالية المطالبة
- ما نوع الإخراج المرئي الذي تنشئه هذه المطالبة لحالة استخدام المؤسسة الخاصة بي؟
- ما مدى التحديد أو التجريد الذي يمكن أن تكون عليه لغتي وما زالت تحصل على نتائج جيدة؟
- هل يفهم النموذج مراجع الأنماط مثل "surrealist" أو "cyberpunk" بدقة؟
التناسق الأسلوبي
- كيف يمكنني الحفاظ على نفس الحرف أو النمط أو النسق عبر صور متعددة؟
- هل يمكنني التكرار على تباينات نفس المطالبة الأساسية مع الحد الأدنى من الانجراف؟
ضبط المعلمة
- ما هو تأثير تغيير معلمات النموذج مثل مقياس التوجيه والبذورة والخطوات وما إلى ذلك؟
- كيف يمكنني تحقيق التوازن بين الإبداع والدقة الفورية؟
مقارنة النموذج
- كيف تختلف النتائج بين النماذج (على سبيل المثال، SDXL مقابل DALL· E)?
- ما النموذج الذي يعمل بشكل أفضل للوجوه الواقعية مقابل التكوينات الفنية؟
عنصر تحكم التركيب
- ماذا يحدث عندما أستخدم القيود المكانية مثل المربعات المحيطة أو الأقنعة الممدودة؟
- هل يمكنني توجيه النموذج نحو تخطيطات أو نقاط تركيز محددة؟
تباين الإدخال
- كيف تؤثر التغييرات الطفيفة في الصياغة السريعة أو البنية على النتائج؟
- ما هي أفضل طريقة لمطالبة التماثل أو زوايا الكاميرا المحددة أو العواطف؟
جاهزية التكامل
- هل ستفي هذه الصورة بقيود واجهة مستخدم منتجي (نسبة العرض إلى الارتفاع والدقة وسلامة المحتوى)؟
- هل يتوافق الإخراج مع إرشادات العلامة التجارية أو توقعات العملاء؟