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Beispielaufforderungen zur Optimierung Ihrer Anwendung mit GitHub Copilot für Azure

Wenn Sie mit Azure noch nicht vertraut sind oder nur möchten, dass die Tools und KI die meisten Aufgaben erledigen können, können Sie GitHub Copilot für Azure bitten, die Leistung Ihrer Azure-Ressourcen zu optimieren. Verwenden Sie bewährte Methoden , um die besten Ergebnisse zu erzielen.

Beispielaufforderungen zum Optimieren Ihrer App

Wenn Sie GitHub Copilot für Azure verwenden möchten, um Hilfe bei der Optimierung Ihrer Anwendung zu erhalten, können Sie mit einer offenen Frage oder Anforderung beginnen. Fügen Sie dann Details wie bestimmte Dienste und Technologien hinzu, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Probieren Sie die folgenden Beispielaufforderungen aus.

Dienst Optimieren von Eingabeaufforderungsbeispielen
Azure App Service
  • "@azure Sind App-Codeoptimierungen verfügbar?"
  • "@azure Zeigen Sie mir, wie Sie die CPU-Auslastung für Azure-App Service optimieren."
  • "@azure Gewusst wie Code für Azure-App Dienst optimieren?"
  • "@azure Was sind die bewährten Methoden für sicherheit in Azure?"
Azure SQL
  • "@azure Wie kann ich meine Azure SQL-Datenbank für eine bessere Leistung optimieren?"

Aufforderungen zum Auswerten von KI-Modellen

Das Online Experimentation GitHub Copilot Erweiterungs-Plug-In ist ein leistungsfähiges Tool, das den Prozess der Online-A/B-Modellauswertung für KI-Anwendungsentwickler optimiert. Dieses Plug-In ist Teil einer umfassenderen Initiative, um die Entwicklererfahrung zu verbessern, indem experimentierfunktionen direkt in den Entwicklungsworkflow integriert werden.

Dazu gehören zwei Komponenten:

  • Ein Kopilot-Plug-In für die @azure Erweiterung. Dieser Chatbot unterstützt das Experimentieren, generiert Featurekennzeichnungscode und Metrik, hilft dabei, Experimentergebnisse auszuwerten und zusammenzufassen und vieles mehr.
  • Eine GitHub-Aktion, die als Teil des AI-Entwicklungsworkflows in GitHub aufgerufen werden kann, um Experimente zu starten und Experimente zu aktualisieren und mit Experimentergebnissen zu verknüpfen.

Ziel dieses Projekts ist es, Entwicklern eine nahtlose und effiziente Möglichkeit zu bieten, Experimente durchzuführen und Ergebnisse zu analysieren, ohne ihre Entwicklungsumgebung zu verlassen. Es unterstützt die Erstellung und Verwaltung von Experimenten und Metriken und nutzt Azure-Dienste wie Azure-App Konfiguration für die Konfigurationsbereitstellung und Azure AI für Modellüberwachungsmetriken.

Die Erweiterung enthält eine Code-first-Benutzeroberfläche in Partnerschaft mit Azure App Config, wodurch eine optimierte Auswertung und Experimentierung in GitHub ermöglicht wird. Dazu gehören sofort einsatzbereite Modellüberwachungsmetriken und benutzerdefinierte Metriken. Die Erweiterung wird dies zu einer vollständig optimierten Integration und benutzerfreundlichen Benutzererfahrung in App Config und AI Studio entwickeln.

Die Azure AI-Auswertung ist bereits öffentlich verfügbar, aber wenn Sie daran interessiert sind, unsere Online-Experimentierfunktion auszuprobieren, melden Sie sich für unsere Vorschau an, um mehr zu erfahren.

Optimieren der Leistung auf Codeebene

Wenn Sie Applications Insights Profiler für .NET verwenden, können Sie Leistungsoptimierungen auf Codeebene mit GitHub Copilot durchführen. Dieses Feature befindet sich derzeit in der Entwicklung, daher muss zur Optimierung der Leistung auf Codeebene eine separate @Code_Optimization Erweiterung (anstelle von @azure) verwendet werden. Ausführliche Informationen zum Installieren und Verwenden von Codeoptimierungen finden Sie unter Codeoptimierungserweiterungen für Visual Studio und Visual Studio Code (Vorschau) – Azure Monitor.

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