Bien démarrer avec le kit de développement logiciel (SDK) Azure AI

Article
02/09/2024

Remarque

Azure AI Studio est actuellement en préversion publique. Cette préversion est fournie sans contrat de niveau de service, nous la déconseillons dans des charges de travail de production. Certaines fonctionnalités peuvent être limitées ou non prises en charge. Pour plus d’informations, consultez Conditions d’Utilisation Supplémentaires relatives aux Évaluations Microsoft Azure.

Le SDK Azure AI est une famille de packages qui fournissent un accès à Azure AI services comme Azure OpenAI.

Dans cet article, vous allez apprendre à bien démarrer avec le kit de développement logiciel (SDK) Azure AI pour les applications d’IA générative. Vous pouvez :

Installer le kit de développement logiciel (SDK) dans un environnement de développement existant ou
Utiliser le kit de développement logiciel (SDK) Azure AI sans l’installer

Installer le kit de développement logiciel (SDK) dans un environnement de développement existant

Installation de Python

Tout d’abord, installez Python 3.10 ou une version ultérieure, créez un environnement virtuel ou un environnement conda et installez vos packages dans cet environnement virtuel ou conda. N’installez PAS le kit de développement logiciel (SDK) Generative AI dans votre installation globale de Python. Vous devez toujours utiliser un environnement virtuel ou conda lors de l’installation des packages Python. Dans le cas contraire, l’installation de Python par votre système pourrait s’interrompre.

Installer Python via des environnements virtuels

Suivez les instructions du didacticiel Python VS Code, qui sont le moyen le plus simple d’installer Python et de créer un environnement virtuel sur votre système d’exploitation.

Si Python 3.10, ou une version ultérieure est déjà installé, vous pouvez créer un environnement virtuel à l’aide des commandes suivantes :

py -3 -m venv .venv
.venv\scripts\activate

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

Installer Python via des environnements Conda

Tout d’abord, installez miniconda en suivant les instructions fournies ici.

Ensuite, créez et activez un nouvel environnement Python 3.10 :

conda create --name ai_env python=3.10
conda activate ai_env

Installer le kit de développement logiciel (SDK) Azure AI Generative

Actuellement, pour utiliser les packages génératifs du kit de développement logiciel (SDK) Azure AI, vous installez un ensemble de packages, comme décrit dans cette section.

Attention

Il est recommandé d’installer le Kit de développement logiciel (SDK) dans un environnement virtuel, un environnement conda ou un conteneur Docker. Dans le cas contraire, vous pourriez rencontrer des problèmes de dépendance avec les packages que vous avez installés sur votre système. Pour plus d’informations, consultez Installer Python.

Option 1 : Installer via pip

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

Option 2 : Installer via requirements.txt

Créez un fichier texte nommé requirements.txt dans le répertoire de votre projet.
Copiez le contenu du référentiel Azure/aistudio-copilot-sample requirements.txt sur GitHub dans votre fichier requirements.txt.
Entrez la commande suivante pour installer les packages à partir du fichier requirements.txt :
```
pip install -r requirements.txt
```

Le kit de développement logiciel (SDK) Azure AI doit maintenant être installé et prêt à être utilisé !

Utiliser le kit de développement logiciel (SDK) Azure AI sans l’installer

Vous pouvez installer le kit de développement logiciel (SDK) Azure AI localement, comme décrit précédemment, ou l’exécuter via un navigateur internet ou un conteneur Docker.

Option 1 : utilisation de VS Code (web) dans Azure AI Studio

VS Code (web) dans Azure AI Studio crée et exécute le conteneur de développement sur une instance de calcul. Pour commencer à utiliser cette approche, suivez les instructions dans Travailler avec des projets Azure AI dans VS Code.

Nos environnements de développement prédéfinis sont basés sur un conteneur Docker avec le SDK Azure AI Generative, l’interface CLI Azure AI, le kit de développement logiciel (SDK) de flux d’invite et d’autres outils. Il est configuré pour exécuter VS Code à distance à l’intérieur du conteneur. Le conteneur Docker est défini dans ce Dockerfile et est basé sur l’image conteneur de développement Python 3.10 de Microsoft.

Option 2 : conteneur de développement Visual Studio Code

Vous pouvez exécuter le kit de développement logiciel (SDK) Azure AI dans un conteneur Docker à l’aide de conteneurs de développement VS Code :

Suivez les instructions d’installation pour les conteneurs de développement VS Code.

Clonez le référentiel aistudio-copilot-sample et ouvrez-le avec VS Code :

git clone https://github.com/azure/aistudio-copilot-sample
code aistudio-copilot-sample

Sélectionnez le bouton Rouvrir dans des conteneurs de développement. Si cela n’apparaît pas, ouvrez la palette de commandes (Ctrl+Shift+P sur Windows et Linux, Cmd+Shift+P sur Mac) et exécutez la commande Dev Containers: Reopen in Container.

Option 3 : GitHub Codespaces

Les exemples de code Azure AI dans GitHub Codespaces vous aident à bien démarrer, rapidement et sans avoir à installer quoi que ce soit localement.

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