Rychlý start: Převod řeči na text pomocí modelu Azure OpenAI Whisper

Tento rychlý start vysvětluje, jak použít model Azure OpenAI Whisper pro převod řeči na text. Model Šeptač může přepisovat lidskou řeč v mnoha jazycích a může také překládat další jazyky do angličtiny.

Limit velikosti souboru pro model Whisper je 25 MB. Pokud potřebujete přepsat soubor větší než 25 MB, můžete použít rozhraní API pro dávkový přepis služby Azure AI Speech.

Požadavky

• Předplatné Azure – Vytvořte si ho zdarma.

• Prostředek Azure OpenAI nasazený v podporované oblasti a s podporovaným modelem.

• Ujistěte se, že máte přiřazenou alespoň roli Přispěvatel služeb Cognitive Services pro prostředek Azure OpenAI.

• Pokud nemáte vlastní data, stáhněte si ukázková data z GitHubu .

Nastavení

Načtení klíče a koncového bodu

K úspěšnému volání azure OpenAI potřebujete koncový bod a klíč.

Název proměnné	Hodnota
AZURE_OPENAI_ENDPOINT	Tuto hodnotu najdete v části Klíče a koncový bod při zkoumání prostředku na webu Azure Portal. Případně můžete hodnotu najít v zobrazení kódu Azure OpenAI Studio>Playground>. Ukázkový koncový bod je: https://aoai-docs.openai.azure.com/.
AZURE_OPENAI_API_KEY	Tuto hodnotu najdete v části Klíče a koncový bod při zkoumání prostředku na webu Azure Portal. Použít můžete předponu KEY1 nebo KEY2.

Na webu Azure Portal přejděte ke svému prostředku. Koncový bod a klíče najdete v části Správa prostředků. Zkopírujte koncový bod a přístupový klíč, protože budete potřebovat obojí pro ověřování volání rozhraní API. Použít můžete předponu KEY1 nebo KEY2. Vždy mít dva klíče vám umožní bezpečně otáčet a znovu vygenerovat klíče, aniž by to způsobilo přerušení služeb.

Proměnné prostředí

Vytvořte a přiřaďte trvalé proměnné prostředí pro klíč a koncový bod.

Důležité

Pokud používáte klíč rozhraní API, uložte ho bezpečně někam jinam, například ve službě Azure Key Vault. Nezahrnujte klíč rozhraní API přímo do kódu a nikdy ho nevštěvujte veřejně.

Další informace o zabezpečení služeb AI najdete v tématu Ověřování požadavků na služby Azure AI.

Příkazový řádek

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 

setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" 

PowerShell

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_API_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_ENDPOINT', 'REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE', 'User')

Udeřit

echo export AZURE_OPENAI_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment

echo export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment

Vytvoření požadavku a odpovědi rozhraní REST API

V prostředí Bash spusťte následující příkaz. Musíte nahradit YourDeploymentName názvem nasazení, který jste zvolili při nasazení modelu Šept. Název nasazení nemusí být nutně stejný jako název modelu. Zadáním názvu modelu dojde k chybě, pokud jste nevybrali název nasazení, který je shodný s názvem základního modelu.

curl $AZURE_OPENAI_ENDPOINT/openai/deployments/YourDeploymentName/audio/transcriptions?api-version=2024-02-01 \
 -H "api-key: $AZURE_OPENAI_API_KEY" \
 -H "Content-Type: multipart/form-data" \
 -F file="@./wikipediaOcelot.wav"

První řádek předchozího příkazu s ukázkovým koncovým bodem by vypadal takto:

curl https://aoai-docs.openai.azure.com/openai/deployments/{YourDeploymentName}/audio/transcriptions?api-version=2024-02-01 \

Ukázkové zvukové soubory, například wikipediaOcelot.wav, můžete získat z úložiště Azure AI Speech SDK na GitHubu.

Důležité

Pro produkční prostředí uložte přihlašovací údaje a získejte k němu přístup pomocí zabezpečené metody, jako je Azure Key Vault. Další informace o zabezpečení přihlašovacích údajů najdete v tématu Zabezpečení služeb Azure AI.

Výstup

{"text":"The ocelot, Lepardus paradalis, is a small wild cat native to the southwestern United States, Mexico, and Central and South America. This medium-sized cat is characterized by solid black spots and streaks on its coat, round ears, and white neck and undersides. It weighs between 8 and 15.5 kilograms, 18 and 34 pounds, and reaches 40 to 50 centimeters 16 to 20 inches at the shoulders. It was first described by Carl Linnaeus in 1758. Two subspecies are recognized, L. p. paradalis and L. p. mitis. Typically active during twilight and at night, the ocelot tends to be solitary and territorial. It is efficient at climbing, leaping, and swimming. It preys on small terrestrial mammals such as armadillo, opossum, and lagomorphs."}

Požadavky

• Předplatné Azure. Můžete si ho zdarma vytvořit.
• Prostředek Azure OpenAI s modelem Whisper nasazeným v podporované oblasti. Další informace najdete v tématu Vytvoření prostředku a nasazení modelu pomocí Azure OpenAI.
• Python 3.8 nebo novější
• Následující knihovna Pythonu: os

Nastavení

Načtení klíče a koncového bodu

K úspěšnému volání azure OpenAI potřebujete koncový bod a klíč.

Název proměnné	Hodnota
AZURE_OPENAI_ENDPOINT	Tuto hodnotu najdete v části Klíče a koncový bod při zkoumání prostředku na webu Azure Portal. Případně můžete hodnotu najít v zobrazení kódu Azure OpenAI Studio>Playground>. Ukázkový koncový bod je: https://aoai-docs.openai.azure.com/.
AZURE_OPENAI_API_KEY	Tuto hodnotu najdete v části Klíče a koncový bod při zkoumání prostředku na webu Azure Portal. Použít můžete předponu KEY1 nebo KEY2.

Na webu Azure Portal přejděte ke svému prostředku. Koncový bod a klíče najdete v části Správa prostředků. Zkopírujte koncový bod a přístupový klíč, protože budete potřebovat obojí pro ověřování volání rozhraní API. Použít můžete předponu KEY1 nebo KEY2. Vždy mít dva klíče vám umožní bezpečně otáčet a znovu vygenerovat klíče, aniž by to způsobilo přerušení služeb.

Proměnné prostředí

Vytvořte a přiřaďte trvalé proměnné prostředí pro klíč a koncový bod.

Důležité

Pokud používáte klíč rozhraní API, uložte ho bezpečně někam jinam, například ve službě Azure Key Vault. Nezahrnujte klíč rozhraní API přímo do kódu a nikdy ho nevštěvujte veřejně.

Další informace o zabezpečení služeb AI najdete v tématu Ověřování požadavků na služby Azure AI.

Příkazový řádek

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 

setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" 

PowerShell

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_API_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_ENDPOINT', 'REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE', 'User')

Udeřit

echo export AZURE_OPENAI_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment

echo export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment

Doporučuje se ověřování bez hesla.

Pro ověřování bez hesla musíte

1. @azure/identity Použijte balíček.
2. Přiřaďte roli k uživatelskému Cognitive Services User účtu. Můžete to udělat na webu Azure Portal v části Řízení přístupu (IAM)>Přidat přiřazení role.
3. Přihlaste se pomocí Azure CLI, například az login.

Vytvoření prostředí Pythonu

Nainstalujte klientskou knihovnu OpenAI Pythonu pomocí:

OpenAI Python 1.x

pip install openai

OpenAI Python 0.28.1

Poznámka:

Verze 0.28.1 knihovny Python OpenAI je zastaralá. Doporučujeme používat 1.x. Informace o přechodu z 0.28.1 této 1.xmigrace najdete v našem průvodci migrací.

pip install openai==0.28.1

Vytvoření aplikace v Pythonu

1. Vytvořte nový soubor Pythonu s názvem quickstart.py. Pak ho otevřete v preferovaném editoru nebo integrovaném vývojovém prostředí (IDE).

2. Obsah quickstart.py nahraďte následujícím kódem. Upravte kód a přidejte název nasazení:

OpenAI Python 1.x

    import os
    from openai import AzureOpenAI
        
    client = AzureOpenAI(
        api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),  
        api_version="2024-02-01",
        azure_endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
    )
    
    deployment_id = "YOUR-DEPLOYMENT-NAME-HERE" #This will correspond to the custom name you chose for your deployment when you deployed a model."
    audio_test_file = "./wikipediaOcelot.wav"
    
    result = client.audio.transcriptions.create(
        file=open(audio_test_file, "rb"),            
        model=deployment_id
    )
    
    print(result)

OpenAI Python 0.28.1

    import openai
    import time
    import os
    
    openai.api_key = os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY")
    openai.api_base = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")  # your endpoint should look like the following https://YOUR_RESOURCE_NAME.openai.azure.com/
    openai.api_type = "azure"
    openai.api_version = "2024-02-01"
    
    model_name = "whisper"
    deployment_id = "YOUR-DEPLOYMENT-NAME-HERE" #This will correspond to the custom name you chose for your deployment when you deployed a model."
    audio_language="en"
    
    audio_test_file = "./wikipediaOcelot.wav"
    
    result = openai.Audio.transcribe(
                file=open(audio_test_file, "rb"),            
                model=model_name,
                deployment_id=deployment_id
            )
    
    print(result)

Spusťte aplikaci pomocí příkazu v souboru rychlého python startu:

python quickstart.py

Ukázkové zvukové soubory, například wikipediaOcelot.wav, můžete získat z úložiště Azure AI Speech SDK na GitHubu.

Důležité

Pro produkční prostředí uložte přihlašovací údaje a získejte k němu přístup pomocí zabezpečené metody, jako je Azure Key Vault. Další informace o zabezpečení přihlašovacích údajů najdete v tématu Zabezpečení služeb Azure AI.

Výstup

{"text":"The ocelot, Lepardus paradalis, is a small wild cat native to the southwestern United States, Mexico, and Central and South America. This medium-sized cat is characterized by solid black spots and streaks on its coat, round ears, and white neck and undersides. It weighs between 8 and 15.5 kilograms, 18 and 34 pounds, and reaches 40 to 50 centimeters 16 to 20 inches at the shoulders. It was first described by Carl Linnaeus in 1758. Two subspecies are recognized, L. p. paradalis and L. p. mitis. Typically active during twilight and at night, the ocelot tends to be solitary and territorial. It is efficient at climbing, leaping, and swimming. It preys on small terrestrial mammals such as armadillo, opossum, and lagomorphs."}

Ukázky balíčku zdrojového kódu | (npm) |

Požadavky

JavaScript

• Předplatné Azure – Vytvoření předplatného zdarma
• Verze LTS Node.js
• Prostředek Azure OpenAI vytvořený v podporované oblasti (viz Dostupnost oblastí). Další informace najdete v tématu Vytvoření prostředku a nasazení modelu pomocí Azure OpenAI.

TypeScript

• Předplatné Azure – Vytvoření předplatného zdarma
• Verze LTS Node.js
• TypeScript
• Prostředek Azure OpenAI vytvořený v podporované oblasti (viz Dostupnost oblastí). Další informace najdete v tématu Vytvoření prostředku a nasazení modelu pomocí Azure OpenAI.

Nastavení

Načtení klíče a koncového bodu

K úspěšnému volání azure OpenAI potřebujete koncový bod a klíč.

Název proměnné	Hodnota
AZURE_OPENAI_ENDPOINT	Tuto hodnotu najdete v části Klíče a koncový bod při zkoumání prostředku na webu Azure Portal. Případně můžete hodnotu najít v zobrazení kódu Azure OpenAI Studio>Playground>. Ukázkový koncový bod je: https://aoai-docs.openai.azure.com/.
AZURE_OPENAI_API_KEY	Tuto hodnotu najdete v části Klíče a koncový bod při zkoumání prostředku na webu Azure Portal. Použít můžete předponu KEY1 nebo KEY2.

Na webu Azure Portal přejděte ke svému prostředku. Koncový bod a klíče najdete v části Správa prostředků. Zkopírujte koncový bod a přístupový klíč, protože budete potřebovat obojí pro ověřování volání rozhraní API. Použít můžete předponu KEY1 nebo KEY2. Vždy mít dva klíče vám umožní bezpečně otáčet a znovu vygenerovat klíče, aniž by to způsobilo přerušení služeb.

Proměnné prostředí

Vytvořte a přiřaďte trvalé proměnné prostředí pro klíč a koncový bod.

Důležité

Pokud používáte klíč rozhraní API, uložte ho bezpečně někam jinam, například ve službě Azure Key Vault. Nezahrnujte klíč rozhraní API přímo do kódu a nikdy ho nevštěvujte veřejně.

Další informace o zabezpečení služeb AI najdete v tématu Ověřování požadavků na služby Azure AI.

Příkazový řádek

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 

setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" 

PowerShell

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_API_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_ENDPOINT', 'REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE', 'User')

Udeřit

echo export AZURE_OPENAI_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment

echo export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment

Doporučuje se ověřování bez hesla.

Pro ověřování bez hesla musíte

1. @azure/identity Použijte balíček.
2. Přiřaďte roli k uživatelskému Cognitive Services User účtu. Můžete to udělat na webu Azure Portal v části Řízení přístupu (IAM)>Přidat přiřazení role.
3. Přihlaste se pomocí Azure CLI, například az login.

Vytvoření aplikace Node

V okně konzoly (například cmd, PowerShell nebo Bash) vytvořte pro vaši aplikaci nový adresář a přejděte do něj. Potom spuštěním npm init příkazu vytvořte aplikaci uzlu se souborem package.json .

npm init

Instalace klientské knihovny

Nainstalujte klientské knihovny pomocí:

npm install openai @azure/identity

---

Soubor package.json vaší aplikace se aktualizuje o závislosti.

Vytvoření ukázkové aplikace

JavaScript

1. Vytvořte nový soubor s názvem Whisper.js a otevřete ho v preferovaném editoru kódu. Do souboru Whisper.js zkopírujte následující kód:

   require("dotenv/config");
   const { createReadStream } = require("fs");
   const { AzureOpenAI } = require("openai");
   
   // You will need to set these environment variables or edit the following values
   const audioFilePath = process.env["AUDIO_FILE_PATH"] || "<audio file path>";
   const endpoint = process.env["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] || "<endpoint>";
   const apiKey = process.env["AZURE_OPENAI_API_KEY"] || "<api key>";
   
   // Required Azure OpenAI deployment name and API version
   const apiVersion = "2024-08-01-preview";
   const deploymentName = "whisper";
   
   function getClient() {
     return new AzureOpenAI({
       endpoint,
       apiKey,
       apiVersion,
       deployment: deploymentName,
     });
   }
   
   export async function main() {
     console.log("== Transcribe Audio Sample ==");
   
     const client = getClient();
     const result = await client.audio.transcriptions.create({
       model: "",
       file: createReadStream(audioFilePath),
     });
   
     console.log(`Transcription: ${result.text}`);
   }
   
   main().catch((err) => {
     console.error("The sample encountered an error:", err);
   });
   

2. Spusťte skript pomocí následujícího příkazu:

   node Whisper.js
   

TypeScript

1. Vytvořte nový soubor s názvem Whisper.js a otevřete ho v preferovaném editoru kódu. Do souboru Whisper.js zkopírujte následující kód:

   import "dotenv/config";
   import { createReadStream } from "fs";
   import { AzureOpenAI } from "openai";
   
   // You will need to set these environment variables or edit the following values
   const audioFilePath = process.env["AUDIO_FILE_PATH"] || "<audio file path>";
   const endpoint = process.env["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] || "<endpoint>";
   const apiKey = process.env["AZURE_OPENAI_API_KEY"] || "<api key>";
   
   // Required Azure OpenAI deployment name and API version
   const apiVersion = "2024-08-01-preview";
   const deploymentName = "whisper";
   
   function getClient(): AzureOpenAI {
     return new AzureOpenAI({
       endpoint,
       apiKey,
       apiVersion,
       deployment: deploymentName,
     });
   }
   
   export async function main() {
     console.log("== Transcribe Audio Sample ==");
   
     const client = getClient();
     const result = await client.audio.transcriptions.create({
       model: "",
       file: createReadStream(audioFilePath),
     });
   
     console.log(`Transcription: ${result.text}`);
   }
   
   main().catch((err) => {
     console.error("The sample encountered an error:", err);
   });
   

2. Sestavte aplikaci pomocí následujícího příkazu:

   tsc
   

3. Spusťte aplikaci pomocí následujícího příkazu:

   node Whisper.js
   

Ukázkové zvukové soubory, například wikipediaOcelot.wav, můžete získat z úložiště Azure AI Speech SDK na GitHubu.

Důležité

Pro produkční prostředí uložte přihlašovací údaje a získejte k němu přístup pomocí zabezpečené metody, jako je Azure Key Vault. Další informace o zabezpečení přihlašovacích údajů najdete v tématu Zabezpečení služeb Azure AI.

Výstup

{"text":"The ocelot, Lepardus paradalis, is a small wild cat native to the southwestern United States, Mexico, and Central and South America. This medium-sized cat is characterized by solid black spots and streaks on its coat, round ears, and white neck and undersides. It weighs between 8 and 15.5 kilograms, 18 and 34 pounds, and reaches 40 to 50 centimeters 16 to 20 inches at the shoulders. It was first described by Carl Linnaeus in 1758. Two subspecies are recognized, L. p. paradalis and L. p. mitis. Typically active during twilight and at night, the ocelot tends to be solitary and territorial. It is efficient at climbing, leaping, and swimming. It preys on small terrestrial mammals such as armadillo, opossum, and lagomorphs."}

Požadavky

• Předplatné Azure – Vytvoření předplatného zdarma
• Můžete použít nejnovější verzi, PowerShell 7 nebo Windows PowerShell 5.1.
• Prostředek služby Azure OpenAI s nasazeným modelem Další informace o nasazení modelu najdete v tématu Průvodce nasazením prostředku.
• Prostředek služby Azure OpenAI s gpt-35-turbo nasazenými modely gpt-4 Další informace o nasazení modelu najdete v tématu Průvodce nasazením prostředku.

Nastavení

Načtení klíče a koncového bodu

K úspěšnému volání azure OpenAI potřebujete koncový bod a klíč.

Název proměnné	Hodnota
AZURE_OPENAI_ENDPOINT	Tuto hodnotu najdete v části Klíče a koncový bod při zkoumání prostředku na webu Azure Portal. Případně můžete hodnotu najít v zobrazení kódu Azure OpenAI Studio>Playground>. Ukázkový koncový bod je: https://aoai-docs.openai.azure.com/.
AZURE_OPENAI_API_KEY	Tuto hodnotu najdete v části Klíče a koncový bod při zkoumání prostředku na webu Azure Portal. Použít můžete předponu KEY1 nebo KEY2.

Na webu Azure Portal přejděte ke svému prostředku. Koncový bod a klíče najdete v části Správa prostředků. Zkopírujte koncový bod a přístupový klíč, protože budete potřebovat obojí pro ověřování volání rozhraní API. Použít můžete předponu KEY1 nebo KEY2. Vždy mít dva klíče vám umožní bezpečně otáčet a znovu vygenerovat klíče, aniž by to způsobilo přerušení služeb.

Proměnné prostředí

Vytvořte a přiřaďte trvalé proměnné prostředí pro klíč a koncový bod.

Důležité

Pokud používáte klíč rozhraní API, uložte ho bezpečně někam jinam, například ve službě Azure Key Vault. Nezahrnujte klíč rozhraní API přímo do kódu a nikdy ho nevštěvujte veřejně.

Další informace o zabezpečení služeb AI najdete v tématu Ověřování požadavků na služby Azure AI.

Příkazový řádek

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 

setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" 

PowerShell

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_API_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_ENDPOINT', 'REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE', 'User')

Udeřit

echo export AZURE_OPENAI_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment

echo export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment

Vytvoření aplikace PowerShellu

Spusťte následující příkaz: Musíte nahradit YourDeploymentName názvem nasazení, který jste zvolili při nasazení modelu Šept. Název nasazení nemusí být nutně stejný jako název modelu. Zadáním názvu modelu dojde k chybě, pokud jste nevybrali název nasazení, který je shodný s názvem základního modelu.

# Azure OpenAI metadata variables
$openai = @{
    api_key     = $Env:AZURE_OPENAI_API_KEY
    api_base    = $Env:AZURE_OPENAI_ENDPOINT # your endpoint should look like the following https://YOUR_RESOURCE_NAME.openai.azure.com/
    api_version = '2024-02-01' # this may change in the future
    name        = 'YourDeploymentName' #This will correspond to the custom name you chose for your deployment when you deployed a model.
}

# Header for authentication
$headers = [ordered]@{
    'api-key' = $openai.api_key
}

$form = @{ file = get-item -path './wikipediaOcelot.wav' }

# Send a completion call to generate an answer
$url = "$($openai.api_base)/openai/deployments/$($openai.name)/audio/transcriptions?api-version=$($openai.api_version)"

$response = Invoke-RestMethod -Uri $url -Headers $headers -Form $form -Method Post -ContentType 'multipart/form-data'
return $response.text

Ukázkové zvukové soubory, například wikipediaOcelot.wav, můžete získat z úložiště Azure AI Speech SDK na GitHubu.

Důležité

Pro produkční prostředí uložte přihlašovací údaje a získejte k němu přístup pomocí zabezpečené metody, jako je správa tajných kódů PowerShellu se službou Azure Key Vault. Další informace o zabezpečení přihlašovacích údajů najdete v tématu Zabezpečení služeb Azure AI.

Výstup

The ocelot, Lepardus paradalis, is a small wild cat native to the southwestern United States, Mexico, and Central and South America. This medium-sized cat is characterized by solid black spots and streaks on its coat, round ears, and white neck and undersides. It weighs between 8 and 15.5 kilograms, 18 and 34 pounds, and reaches 40 to 50 centimeters 16 to 20 inches at the shoulders. It was first described by Carl Linnaeus in 1758. Two subspecies are recognized, L. p. paradalis and L. p. mitis. Typically active during twilight and at night, the ocelot tends to be solitary and territorial. It is efficient at climbing, leaping, and swimming. It preys on small terrestrial mammals such as armadillo, opossum, and lagomorphs.

Vyčištění prostředků

Pokud chcete vyčistit a odebrat prostředek Azure OpenAI, můžete prostředek odstranit. Před odstraněním prostředku musíte nejprve odstranit všechny nasazené modely.

• Azure Portal
• Azure CLI

Další kroky

• Informace o převodu zvukových dat na text v dávkách najdete v tématu Vytvoření dávkového přepisu.
• Další příklady najdete v úložišti GitHub s ukázkami Azure OpenAI.