Entwickeln von KI-Apps mit Python

Dieser Artikel enthält eine organisierte Liste der besten Lernressourcen für Python-Entwickler, die mit der Erstellung von KI-Apps beginnen. Zu den Ressourcen gehören beliebte Schnellstartartikel, Referenzbeispiele, Dokumentationen, Schulungskurse usw.

Ressourcen für Azure OpenAI-Dienst

Azure OpenAI Service bietet REST-API-Zugriff auf die leistungsstarken Sprachmodelle von OpenAI. Diese Modelle können problemlos an Ihre spezifische Aufgabe angepasst werden, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die Erstellung von Inhalten, die Zusammenfassung, die Bildanalyse, die semantische Suche und die Übersetzung von natürlicher Sprache in Code. Benutzerinnen und Benutzer können über REST-APIs, Azure OpenAI SDK für .NET oder die webbasierte Schnittstelle im Azure OpenAI Studio auf den Dienst zugreifen.

SDKs und Bibliotheken

Verknüpfung	Beschreibung
OpenAI SDK für Python	Die GitHub-Quellcodeversion der OpenAI Python-Bibliothek bietet bequemen Zugriff auf die OpenAI-API von Anwendungen, die in der Python-Sprache geschrieben wurden.
openai Python-Paket	Die PyPi-Version der OpenAI Python-Bibliothek.
Wechseln von OpenAI zu Azure OpenAI	Leitfadenartikel zu den kleinen Änderungen, die Sie an Ihrem Code vornehmen müssen, um zwischen OpenAI und dem Azure OpenAI-Dienst zu wechseln.
Abschluss des Streamingchats	Ein Notizbuch mit Beispiel für das Abrufen von Chatabschlussen für die Arbeit mit den Azure-Endpunkten. Dieses Beispiel konzentriert sich auf Chatabschlusse, berührt aber auch einige andere Vorgänge, die auch mit der API verfügbar sind.
Einbettungen	Ein Notizbuch, in dem Vorgänge zum Verwenden von Einbettungen veranschaulicht werden, die mithilfe der Azure-Endpunkte durchgeführt werden können. Dieses Beispiel konzentriert sich auf Einbettungen, berührt aber auch einige andere Vorgänge, die auch mit der API verfügbar sind.
Bereitstellen eines Modells und Generieren von Text	Ein Artikel mit minimalen, einfachen Detailschritten zum programmgesteuerten Chatten.
OpenAI mit Microsoft Entry ID Role based access control	Eine Übersicht über die Authentifizierung mithilfe von Microsoft Entra ID.
OpenAI mit verwalteten Identitäten	Ein Artikel mit komplexeren Sicherheitsszenarien erfordert die rollenbasierte Zugriffssteuerung (Azure RBAC). In diesem Dokument wird erläutert, wie Sie sich mit Microsoft Entra ID bei Ihrer OpenAI-Ressource authentifizieren.
Weitere Beispiele	Eine Zusammenstellung nützlicher Azure OpenAI Service-Ressourcen und Codebeispiele, die Ihnen bei den ersten Schritten helfen und Ihre Technologieakzeptanz beschleunigen können.

Dokumentation

Verknüpfung	Beschreibung
Dokumentation zu Azure OpenAI Service	Die Hubseite für die Azure OpenAI Service-Dokumentation.
Schnellstart: Erste Schritte zur Texterstellung mit Azure OpenAI Service	Eine sehr schnelle Reihe von Anweisungen zum Einrichten der benötigten Dienste und Code, die Sie schreiben müssen, um ein Modell mit Python aufzufordern.
Schnellstart: Erste Schritte mit GPT-35-Turbo und GPT-4 mit Azure OpenAI Service	Ähnlich wie in der vorherigen Schnellstartanleitung, stellt aber ein Beispiel für System-, Assistenten- und Benutzerrollen bereit, um den Inhalt anzupassen, wenn bestimmte Fragen gestellt werden.
Schnellstart: Chatten mit Azure OpenAI-Modellen mithilfe Ihrer eigenen Daten	Ähnlich wie bei der ersten Schnellstartanleitung fügen Sie ihre eigenen Daten hinzu (z. B. eine PDF oder ein anderes Dokument).
Schnellstart: Erste Schritte mit Azure OpenAI-Assistenten (Vorschau)	Ähnlich wie die erste Schnellstartanleitung in dieser Liste, aber dieses Mal teilen Sie dem Modell mit, den integrierten Python-Codedolmetscher zu verwenden, um mathematische Probleme schritt für Schritt zu lösen. Dies ist ein Ausgangspunkt für die Verwendung Ihrer eigenen KI-Assistenten, auf die über benutzerdefinierte Anweisungen zugegriffen wird.
Schnellstart: Verwenden von Bildern in Ihren KI-Chats	Wie Sie das Modell programmgesteuert auffordern, den Inhalt eines Bilds zu beschreiben.
Schnellstart: Generieren von Bildern mit Dem Azure OpenAI-Dienst	Programmgesteuertes Generieren von Bildern mithilfe von Dall-E basierend auf einer Eingabeaufforderung.

Ressourcen für andere Azure AI-Dienste

Zusätzlich zum Azure OpenAI-Dienst gibt es viele weitere Azure AI-Dienste, die Entwicklern und Organisationen helfen, schnell intelligente, marktfähige und responsbile Anwendungen mit vordefinierten und vordefinierten anpassbaren APIs und Modellen zu erstellen. Beispielanwendungen sind die Verarbeitung natürlicher Sprache für Unterhaltungen, Suche, Überwachung, Übersetzung, Sprache, Visions- und Entscheidungsfindung.

Beispiele

Verknüpfung	Beschreibung
Integrieren von Speech in Ihre Apps mit Speech SDK-Beispielen	Beispiele für das Azure Cognitive Services Speech SDK. Links zu Beispielen für Spracherkennung, Übersetzung, Sprachsynthese und vielem mehr.
Azure KI Dokument Intelligenz SDK	Azure KI Dokument Intelligenz (früher Azure-Formularerkennung) ist ein Clouddienst, der maschinelles Lernen verwendet, um Text und strukturierte Daten aus Dokumenten zu analysieren. Das Dokument Intelligenz SDK (Software Development Kit) besteht aus einer Reihe von Bibliotheken und Tools, mit denen Sie die Modelle und Funktionen von Dokument Intelligenz einfach in Ihre Anwendungen integrieren können.
Extrahieren von strukturierten Daten aus Formularen, Quittungen, Rechnungen und Karten mithilfe von Formularerkennung in Python	Beispiele für die Azure.AI.FormRecognizer-Clientbibliothek.
Extrahieren, Klassifizieren und Verstehen von Text in Dokumenten mithilfe von Textanalyse in Python	Die Clientbibliothek für die Textanalyse. Sie ist Teil des Azure KI Language-Diensts, der NLP-Funktionen (Natural Language Processing) zum Verstehen und Analysieren von Text bereitstellt.
Dokumentübersetzung in Python	Ein Schnellstartartikel, der die Dokumentübersetzung verwendet, um ein Quelldokument in eine Zielsprache zu übersetzen und dabei Struktur und Textformatierung beizubehalten.
Frageantwort in Python	Ein Schnellstartartikel mit Schritten, um eine Antwort (und Konfidenzbewertung) aus einem Textkörper zu erhalten, den Sie zusammen mit Ihrer Frage senden.
Unterhaltungssprachenverständnis in Python	Die Clientbibliothek für Conversational Language Understanding (CLU), einen cloudbasierten KI-Dienst für Unterhaltungen, der Absichten und Entitäten aus Unterhaltungen extrahieren kann und wie ein Orchestrator fungiert, um den besten Kandidaten zum Analysieren von Unterhaltungen auszuwählen, um optimale Antworten von Apps wie Qna, Luis und Conversation App zu erhalten.
Analysieren von Bildern	Beispielcode und Setupdokumente für das Microsoft Azure KI-Bildanalyse SDK hostet
Azure AI Content Safety SDK für Python	Erkennt schädliche vom Benutzer generierte und KI-generierte Inhalte in Anwendungen und Diensten. Content Safety enthält Text- und Bild-APIs für die Erkennung von schädlichem Material.

Dokumentation

KI-Dienst	Beschreibung	API-Referenz	Schnellstart
Content Safety	Ein KI-Dienst, der unerwünschte Inhalte erkennt.	Referenz zur Content Safety-API	Schnellstart
Dokument Intelligenz	Verwandeln Sie Dokumente in intelligente datengesteuerte Lösungen.	Referenz zur Document Intelligence-API	Schnellstart
Sprache	Erstellen Sie Anwendungen mit branchenführenden Funktionen zum Verstehen natürlicher Sprache.	Referenz zur Textanalyse-API	Schnellstart
Suche	Nutzen Sie die KI-gestützte Cloudsuche für Ihre Anwendungen.	Referenz zur Search-API	Schnellstart
Speech	Spracherkennung, Sprachsynthese, Übersetzung und Sprechererkennung	Referenz zur Speech-API	Schnellstart
Übersetzer	Nutzen Sie die KI-gestützte Übersetzung, um mehr als 100 gebräuchliche, gefährdete und bedrohte Sprachen und Dialekte zu übersetzen.	Referenz zur Translation-API	Schnellstart
Vision	Analysieren von Inhalten in Bildern und Videos	Referenz zur Bildanalyse-API	Schnellstart

Training

Verknüpfung	Beschreibung
Workshop: Generative KI für Anfänger	Lernen Sie die Grundlagen der Entwicklung generativer KI-Apps mit unserem 18 Lektionen umfassenden Kurs von Microsoft Cloud Advocates kennen.
Erste Schritte mit Azure Lab Services	Azure KI Services ist eine Sammlung von Diensten, die Bausteine von KI-Funktionen sind, die Sie in Ihre Anwendungen integrieren können. In diesem Lernpfad erfahren Sie, wie Sie Azure KI Services-Ressourcen vorbereiten, sichern, überwachen und bereitstellen und sie verwenden, um intelligente Lösungen zu erstellen.
Grundlagen zu Microsoft Azure AI: Generative KI	Schulungspfad, der Ihnen hilft zu verstehen, wie große Sprachmodelle die Grundlage der generativen KI bilden: wie der Azure OpenAI Service Zugang zur neuesten generativen KI-Technologie bietet, wie Prompts und Antworten optimiert werden können und wie die verantwortungsvollen KI-Grundsätze von Microsoft ethische KI-Fortschritte vorantreiben.
Entwickeln von generativen KI-Lösungen mit Azure OpenAI Service	Azure OpenAI Service bietet Zugriff auf die leistungsstarken großen Sprachmodelle von OpenAI wie ChatGPT-, GPT-, Codex- und Embeddings-Modelle. In diesem Lernpfad lernen Entwicklerinnen und Entwickler, wie Sie Code, Bilder und Text mithilfe des Azure OpenAI SDK und anderer Azure-Dienste generieren.
Erstellen von KI-Apps mit Azure-Datenbank für PostgreSQL	In diesem Lernpfad erfahren Sie, wie die Azure KI und Azure Machine Learning Services-Integrationen, die von der Azure KI-Erweiterung für Azure Database for PostgreSQL – Flexible Server bereitgestellt werden, Ihnen helfen können KI-basierte Apps zu erstellen.

KI-App-Vorlagen

KI-App-Vorlagen bieten Ihnen gut gepflegte, einfach zu implementierende Referenzimplementierungen, die einen qualitativ hochwertigen Ausgangspunkt für Ihre KI-Apps bieten.

Es gibt zwei Kategorien von KI-App-Vorlagen, Bausteinen und End-to-End-Lösungen. Bausteine sind kleinere Beispiele, die sich auf bestimmte Szenarien und Aufgaben konzentrieren. End-to-End-Lösungen sind umfassende Referenzbeispiele, einschließlich Dokumention, Quellcode und Bereitstellung, damit Sie sie für Ihre eigenen Zwecke übernehmen und erweitern können.

Eine Liste der für jede Programmiersprache verfügbaren Schlüsselvorlagen finden Sie unter KI-App-Vorlagen. Informationen zum Durchsuchen aller verfügbaren Vorlagen finden Sie in den KI-App-Vorlagen im Azure Developer CLI-Katalog.