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Biblioteca cliente de Azure AI Generative Package para Python: versión 1.0.0b2

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El paquete Generative de Azure AI forma parte del SDK de Azure AI para Python y contiene funcionalidad para compilar, evaluar e implementar aplicaciones de IA generativas que aprovechan los servicios de Azure AI. La instalación predeterminada del paquete contiene funcionalidades para escenarios conectados a la nube y, al instalar extras, también puede ejecutar operaciones localmente (como la creación de índices y el cálculo de métricas).

Código | fuentePaquete (PyPI) | Documentación | de referencia de APIDocumentación del producto | [Ejemplos] [ml_samples]

Este paquete se ha probado con Python 3.7, 3.8, 3.9 y 3.10.

Para obtener un conjunto más completo de bibliotecas de Azure, consulte https://aka.ms/azsdk/python/all.

Introducción

Requisitos previos

Instalar el paquete

Instale el paquete generativo de Azure AI para Python con pip:

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

Conceptos clave

La [index,evaluate,promptflow] sintaxis especifica paquetes adicionales que puede quitar opcionalmente si no necesita la funcionalidad:

  • [index] agrega la capacidad de crear índices en el entorno de desarrollo local.
  • [evaluate] agrega la capacidad de ejecutar la evaluación y calcular métricas en el entorno de desarrollo local.
  • [promptflow] agrega la capacidad de desarrollar con el flujo de solicitud conectado al proyecto de Azure AI.

Uso

Conexión a proyectos

El paquete generativo incluye el paquete azure-ai-resources y usa para AIClient conectarse al proyecto.

En primer lugar, cree un 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'
)

Uso del paquete generativo

El SDK de Python generativo de Azure AI ofrece las siguientes funcionalidades clave.

Para compilar un índice localmente, importe la función build_index:

from azure.ai.generative.index import build_index

Para ejecutar una evaluación local, importe la función evaluate:

from azure.ai.generative.evaluate import evaluate

Para implementar funciones de chat y flujos de aviso, importe la función deploy:

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

Para ver el uso de ejemplo de estos, consulte este ejemplo.

Ejemplos

Consulte nuestro repositorio de ejemplos para obtener ejemplos de cómo usar el SDK de Python generative de Azure AI.

Solución de problemas

General

Los clientes de Azure AI generan excepciones definidas en Azure Core.

from azure.core.exceptions import HttpResponseError

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

Registro

Esta biblioteca usa la biblioteca de registro estándar para el registro. La información básica sobre las sesiones HTTP (direcciones URL, encabezados, etc.) se registra en el nivel INFO.

El registro detallado de nivel de DEPURACIÓN, incluidos los cuerpos de solicitud/respuesta y los encabezados no aprobados, se puede habilitar en un cliente con el logging_enable argumento .

Consulte la documentación completa del registro del SDK con ejemplos aquí.

Telemetría

El SDK de Python generative de Azure AI incluye una característica de telemetría que recopila datos de uso y error sobre el SDK y los envía a Microsoft cuando se usa el SDK solo en un Jupyter Notebook. La telemetría no se recopilará para ningún uso del SDK de Python fuera de un Jupyter Notebook.

Los datos de telemetría ayudan al equipo del SDK a comprender cómo se usa el SDK para que se pueda mejorar y la información sobre los errores ayuda al equipo a resolver problemas y corregir errores. La característica de telemetría del SDK está habilitada de forma predeterminada para Jupyter Notebook uso y no se puede habilitar para escenarios que no son de Jupyter. Para no participar en la característica de telemetría en un escenario de Jupyter, establezca la variable "AZURE_AI_GENERATIVE_ENABLE_LOGGING""False"de entorno en .

Pasos siguientes

Consulte nuestro repositorio de ejemplos para obtener ejemplos de cómo usar el SDK de Python generative de Azure AI.

Contribuciones

Si encuentra algún error o tiene sugerencias, envíe un problema en la sección Problemas del proyecto.

Impresiones