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Clientbibliothek für generatives Azure KI-Paket für Python– Version 1.0.0b2

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Das Azure AI Generative-Paket ist Teil des Azure AI SDK für Python und enthält Funktionen zum Erstellen, Auswerten und Bereitstellen generativer KI-Anwendungen, die Azure KI-Dienste nutzen. Die Standardinstallation des Pakets enthält Funktionen für Szenarien mit Cloudverbindung, und durch die Installation von Extras können Sie auch Vorgänge lokal ausführen (z. B. erstellen von Indizes und Berechnen von Metriken).

Quellcode | Paket (PyPI) | API-Referenzdokumentation | Produktdokumentation | [Beispiele] [ml_samples]

Dieses Paket wurde mit Python 3.7, 3.8, 3.9 und 3.10 getestet.

Eine vollständigere Gruppe von Azure-Bibliotheken finden Sie unter https://aka.ms/azsdk/python/all.

Erste Schritte

Voraussetzungen

Installieren des Pakets

Installieren Sie das generative Azure KI-Paket für Python mit pip:

pip install azure-ai-generative[index,evaluate,promptflow]
pip install azure-identity

Wichtige Begriffe

Die [index,evaluate,promptflow] Syntax gibt zusätzliche Pakete an, die Sie optional entfernen können, wenn Sie die Funktionalität nicht benötigen:

  • [index] fügt die Möglichkeit hinzu, Indizes für Ihre lokale Entwicklungsumgebung zu erstellen.
  • [evaluate] fügt die Möglichkeit zum Ausführen von Auswertungen und Berechnen von Metriken in Ihrer lokalen Entwicklungsumgebung hinzu.
  • [promptflow] fügt die Möglichkeit zum Entwickeln mit Einem prompten Flow hinzu, der mit Ihrem Azure KI-Projekt verbunden ist

Verbrauch

Herstellen einer Verbindung mit Projekten

Das generative Paket enthält das Paket azure-ai-resources und verwendet die zum Herstellen einer AIClient Verbindung mit Ihrem Projekt.

Erstellen Sie zunächst eine AI Client:

from azure.ai.resources.client import AIClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential

ai_client = AIClient(
    credential=DefaultAzureCredential(),
    subscription_id='subscription_id',
    resource_group_name='resource_group',
    project_name='project_name'
)

Verwenden des generativen Pakets

Das Azure AI Generative Python SDK bietet die folgenden wichtigen Funktionen.

Um einen Index lokal zu erstellen, importieren Sie die funktion build_index:

from azure.ai.generative.index import build_index

Um eine lokale Auswertung auszuführen, importieren Sie die Evaluate-Funktion:

from azure.ai.generative.evaluate import evaluate

Importieren Sie die Deploy-Funktion, um Chatfunktionen und Eingabeaufforderungsflows bereitzustellen:

from azure.ai.resources.entities.deployment import Deployment

Beispiele für die Verwendung dieser Beispiele finden Sie in diesem Beispiel.

Beispiele

In unserem Beispielrepository finden Sie Beispiele für die Verwendung des Azure AI Generative Python SDK.

Problembehandlung

Allgemein

Azure KI-Clients lösen in Azure Core definierte Ausnahmen aus.

from azure.core.exceptions import HttpResponseError

try:
    ai_client.compute.get("cpu-cluster")
except HttpResponseError as error:
    print("Request failed: {}".format(error.message))

Protokollierung

Diese Bibliothek verwendet für die Protokollierung die Standardprotokollierungsbibliothek. Grundlegende Informationen zu HTTP-Sitzungen (URLs, Header usw.) werden auf INFO-Ebene protokolliert.

Eine detaillierte Protokollierung auf DEBUG-Ebene, einschließlich Anforderungs-/Antworttexten und nicht ausgeführten Headern, kann auf einem Client mit dem logging_enable Argument aktiviert werden.

Die vollständige SDK-Protokollierungsdokumentation mit Beispielen finden Sie hier.

Telemetrie

Das Azure AI Generative Python SDK enthält ein Telemetriefeature, das Nutzungs- und Fehlerdaten zum SDK sammelt und an Microsoft sendet, wenn Sie das SDK nur in einem Jupyter Notebook verwenden. Für die Verwendung des Python SDK außerhalb eines Jupyter Notebook werden keine Telemetriedaten erfasst.

Telemetriedaten helfen dem SDK-Team zu verstehen, wie das SDK verwendet wird, damit es verbessert werden kann, und die Informationen zu Fehlern helfen dem Team, Probleme zu beheben und Fehler zu beheben. Das SDK-Telemetriefeature ist standardmäßig für Jupyter Notebook Verwendung aktiviert und kann nicht für Nicht-Jupyter-Szenarien aktiviert werden. Um die Telemetriefunktion in einem Jupyter-Szenario zu deaktivieren, legen Sie die Umgebungsvariable "AZURE_AI_GENERATIVE_ENABLE_LOGGING" auf fest "False".

Nächste Schritte

In unserem Beispielrepository finden Sie Beispiele für die Verwendung des Azure AI Generative Python SDK.

Mitwirken

Wenn Fehler auftreten oder Vorschläge vorliegen, melden Sie ein Problem im Abschnitt Probleme des Projekts.

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