Introducción al SDK de Azure AI
Nota:
Inteligencia artificial de Azure Studio está actualmente en versión preliminar pública. Esta versión preliminar se ofrece sin acuerdo de nivel de servicio y no se recomienda para las cargas de trabajo de producción. Es posible que algunas características no sean compatibles o que tengan sus funcionalidades limitadas. Para más información, consulte Términos de uso complementarios de las Versiones Preliminares de Microsoft Azure.
El SDK de Azure AI es una familia de paquetes que proporcionan acceso a servicios de Azure AI, como Azure OpenAI.
En este artículo, aprenderá a empezar a trabajar con el SDK de Azure AI para aplicaciones de IA generativas. Puede:
Instalación del SDK en un entorno de desarrollo existente
Instalar Python
En primer lugar, instale Python 3.10 o posterior, cree un entorno virtual o un entorno de conda e instale los paquetes en ese entorno virtual o conda. NO instale el SDK de IA generativa en la instalación global de Python. Siempre debe usar un entorno virtual o conda al instalar paquetes de Python; de lo contrario, puede interrumpir la instalación del sistema de Python.
Instalación de Python a través de entornos virtuales
Siga las instrucciones de tutorial de Python de VS Code para obtener la manera más sencilla de instalar Python y crear un entorno virtual en el sistema operativo.
Si ya tiene Instalado Python 3.10 o superior, puede crear un entorno virtual con los siguientes comandos:
Instalación de Python mediante entornos de Conda
En primer lugar, instale miniconda siguiendo las instrucciones aquí.
A continuación, cree y active un nuevo entorno de Python 3.10:
conda create --name ai_env python=3.10
conda activate ai_env
Instalación del SDK generativo de Azure AI
Actualmente, para usar los paquetes generativos del SDK de Azure AI, se instala un conjunto de paquetes como se describe en esta sección.
Precaución
Se recomienda instalar el SDK en un entorno virtual, un entorno de conda o un contenedor de docker. Si no lo hace, pueden surgir problemas de dependencia con los paquetes que ha instalado en el sistema. Para obtener más información, vea Instalación de Python.
Opción 1: Instalar con pip
pip install azure-ai-generative[index,evaluate,promptflow]
pip install azure-identity
Opción 2: Instalar con requirements.txt
Cree un nuevo archivo de texto denominado
requirements.txten el directorio del proyecto.Copie el contenido del repositorio Azure/aistudio-copilot-sample requirements.txt en GitHub en el archivo de
requirements.txt.Escriba el siguiente comando para instalar los paquetes desde el archivo
requirements.txt:pip install -r requirements.txt
El SDK de Azure AI ahora debe estar instalado y listo para usarse.
Uso del SDK de Azure AI sin instalarlo
Puede instalar el SDK de Azure AI localmente como se ha descrito anteriormente o ejecutarlo a través de un explorador de Internet o un contenedor de Docker.
Opción 1: Uso de VS Code (web) en Azure AI Studio
VS Code (web) en Azure AI Studio crea y ejecuta el contenedor de desarrollo en una instancia de proceso. Para empezar a trabajar con este enfoque, siga las instrucciones de Trabajar con proyectos de Azure AI en VS Code.
Nuestros entornos de desarrollo precompilados se basan en un contenedor de docker que tiene el SDK generativo de Azure AI, la CLI de Azure AI, el SDK de flujo de mensajes y otras herramientas. Está configurado para ejecutar VS Code de forma remota dentro del contenedor. El contenedor de docker se define en esta Dockerfile y se basa en imagen de contenedor de desarrollo de Python 3.10 de Microsoft.
OPCIÓN 2: Contenedor de desarrollo de Visual Studio Code
Puede ejecutar el SDK de Azure AI en un contenedor de Docker mediante contenedores de desarrollo de VS Code:
- Siga las instrucciones de instalación de para contenedores de desarrollo de VS Code.
- Clone el repositorio de aistudio-copilot-sample y ábralo con VS Code:
git clone https://github.com/azure/aistudio-copilot-sample code aistudio-copilot-sample - Seleccione el botón Volver a abrir en contenedores de desarrollo. Si no aparece, abra la paleta de comandos (
Ctrl+Shift+Pen Windows y Linux,Cmd+Shift+Pen Mac) y ejecute el comandoDev Containers: Reopen in Container.
OPCIÓN 3: GitHub Codespaces
Los ejemplos de código de Azure AI en GitHub Codespaces le ayudan a empezar a trabajar rápidamente sin tener que instalar nada localmente.
