Développer des applications IA avec Python
Cet article contient une liste organisée des meilleures ressources d’apprentissage pour les développeurs Python qui commencent à créer des applications IA. Les ressources incluent des articles de démarrage rapide populaires, des exemples de référence, de la documentation, des cours de formation, etc.
Ressources pour Azure OpenAI Service
Azure OpenAI Service fournit un accès à l’API REST aux modèles de langage puissants d’OpenAI. Ces modèles peuvent être facilement adaptés à des tâches spécifiques, comme la génération de contenu, le résumé, la compréhension d’images, la recherche sémantique, le langage naturel et la traduction de code, entre autres. Les utilisateurs peuvent accéder au service via des API REST, le SDK Azure OpenAI pour .NET ou l’interface web dans Azure OpenAI Studio.
Kits SDK et bibliothèques
| Lien | Description |
|---|---|
| SDK OpenAI pour Python | La version du code source GitHub de la bibliothèque OpenAI Python offre un accès pratique à l’API OpenAI depuis des applications écrites en langage Python. |
| Package Openai Python | La version PyPi de la bibliothèque OpenAI Python. |
| Passer de OpenAI à Azure OpenAI | Article d’orientation sur les petits changements à apporter à votre code pour permuter entre OpenAI et Azure OpenAI Service. |
| Achèvement du chat en streaming | Un notebook contenant un exemple de fonctionnement des complétions de chat en utilisant les points de terminaison Azure. Cet exemple se concentre sur les complétions de chat mais aborde également certaines autres opérations disponibles via l’API. |
| Incorporations | Un notebook démontrant comment utiliser les embeddings pouvant être effectués via les points de terminaison Azure. Cet exemple se concentre sur les embeddings mais aborde également certaines autres opérations disponibles via l’API. |
| Déployer un modèle et générer du texte | Un article avec des étapes minimales et simples pour chatter de manière programmatique. |
| OpenAI avec Microsoft Entry ID Rôle basé sur le contrôle d’accès | Aperçu de l’authentification à l’aide de Microsoft Entra ID. |
| OpenAI avec les identités managées | Un article avec des scénarios de sécurité plus complexes nécessitant un contrôle d’accès basé sur les rôles Azure (Azure RBAC). Ce document explique comment s'authentifier auprès de votre ressource OpenAI à l'aide de Microsoft Entra ID. |
| Plus d’exemples | Une compilation de ressources utiles et d’exemples de code de Azure OpenAI Service pour vous aider à démarrer et à accélérer votre adoption technologique. |
Documentation
| Lien | Description |
|---|---|
| Documentation Azure OpenAI Service | Page hub de la documentation Azure OpenAI Service. |
| Démarrage rapide : Commencer la génération de texte à l’aide d’Azure OpenAI Service | Un ensemble d’instructions très rapides pour configurer les services nécessaires et écrire le code pour inviter un modèle en utilisant Python. |
| Démarrage rapide : Commencez à utiliser GPT-35-Turbo et GPT-4 avec Azure OpenAI Service | Similaire au démarrage rapide précédent, mais fournit un exemple de rôles système, assistant et utilisateur pour adapter le contenu lorsqu’on pose certaines questions. |
| Démarrage rapide : Chattez avec les modèles Azure OpenAI en utilisant vos propres données | Similaire au premier démarrage rapide, mais cette fois, vous ajoutez vos propres données (comme un PDF ou un autre document). |
| Démarrage rapide : Commencez à utiliser les assistants Azure OpenAI (Aperçu) | Similaire au premier démarrage rapide de cette liste, mais cette fois, vous demandez au modèle d’utiliser l’interpréteur de code Python intégré pour résoudre des problèmes mathématiques étape par étape. Ceci est un point de départ pour utiliser vos propres assistants IA accessibles via des instructions personnalisées. |
| Démarrage rapide : Utiliser des images dans vos conversations IA | Comment demander de manière programmatique au modèle de décrire le contenu d’une image. |
| Démarrage rapide : Générer des images avec Azure OpenAI Service | Générez des images de manière programmatique en utilisant Dall-E basé sur une invite. |
Ressources pour d’autres services Azure AI services
En plus d’Azure OpenAI Service, il existe de nombreux autres services Azure AI qui aident les développeurs et les organisations à créer rapidement des applications intelligentes, prêtes pour le marché et responsables avec des API et des modèles personnalisables prêts à l’emploi et prédéfinis. Les exemples d’applications incluent le traitement en langage naturel des conversations, la recherche, l’analyse, la traduction, le message, la vision et la prise de décision.
Exemples
| Lien | Description |
|---|---|
| Intégrer Speech à vos applications avec des exemples de SDK Speech | Exemples pour le SDK de reconnaissance vocale des services cognitifs Azure. Liens vers des exemples pour la reconnaissance vocale, la traduction, la synthèse vocale, etc. |
| Kit de développement logiciel (SDK) Azure AI Document Intelligence | Azure AI Document Intelligence (anciennement Form Recognizer) est un service cloud qui utilise le Machine Learning pour analyser du texte et des données structurées à partir de documents. Le Kit de développement logiciel (SDK) Intelligence documentaire est un ensemble de bibliothèques et d’outils qui vous permettent d’intégrer facilement les modèles et fonctionnalités d’Intelligence documentaire dans vos applications. |
| Extraire des données structurées à partir de formulaires, reçus, factures et cartes en utilisant Form Recognizer en Python | Exemples pour la bibliothèque cliente Azure.AI.FormRecognizer. |
| Extraire, classifier et comprendre le texte dans des documents en utilisant Text Analytics en Python | Bibliothèque cliente pour Analyse de texte. Elle fait partie du service Azure AI Language, qui fournit des fonctionnalités de traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre et analyser du texte. |
| Traduction de documents en Python | Un article de démarrage rapide qui utilise la traduction de documents pour traduire un document source dans une langue cible tout en préservant la structure et la mise en forme du texte. |
| Questions-Réponses en Python | Un article de démarrage rapide avec des étapes pour obtenir une réponse (et un score de confiance) à partir d’un texte que vous envoyez avec votre question. |
| Compréhension de langage conversationnel en Python | Bibliothèque cliente pour la compréhension du langage courant (CLU), un service d’IA conversationnelle basé sur le cloud, qui peut extraire des intentions et des entités dans des conversations et fait office d’orchestrateur pour sélectionner le meilleur candidat pour analyser les conversations afin d’obtenir la meilleure réponse à partir d’applications telles que Qna, Luis et Conversation App. |
| Analyser des images | Exemples de code et documents de configuration pour le Kit de développement logiciel (SDK) Microsoft Azure AI Image Analysis |
| SDK de sécurité du contenu Azure AI pour Python | Détecte le contenu nocif généré par les utilisateurs et par l’IA dans les applications et services. Content Safety comprend des API de texte et d’image qui vous permettent de détecter des éléments nuisibles. |
Documentation
| Service IA | Description | Informations de référence sur l'API | Démarrage rapide |
|---|---|---|---|
| Content Safety | Un service IA qui détecte le contenu indésirable. | Informations de référence sur l’API Content Safety | Démarrage rapide |
| Document Intelligence | Transformez des documents en solutions intelligentes pilotées par les données. | Référence d’API Intelligence documentaire | Démarrage rapide |
| Langage | Créez des applications avec des fonctionnalités de compréhension du langage naturel de pointe. | Informations de référence sur l’API Analyse de texte | Démarrage rapide |
| action | Ajoutez la recherche cloud alimentée par l'IA à vos applications. | Informations de référence de l'API Recherche | Démarrage rapide |
| Speech | Reconnaissance vocale, conversion de texte par synthèse vocale, traduction et reconnaissance de l’orateur. | Informations de référence sur l'API Speech | Démarrage rapide |
| Translator | Utilisez la traduction basée sur l’IA pour traduire plus de 100 langues et dialectes en cours d’utilisation, à risque et en danger. | Informations de référence sur l’API Traduction | Démarrage rapide |
| Vision | Analysez le contenu dans les images et les vidéos. | Informations de référence sur l’API Analyse d’image | Démarrage rapide |
Entrainement
| Lien | Description |
|---|---|
| Atelier sur l’IA générative pour les débutants | Découvrez les principes fondamentaux de la création d’applications d’IA générative avec notre cours complet en 18 leçons par Microsoft Cloud Advocate. |
| Bien démarrer avec Azure AI Services | Azure AI Services est un ensemble de services qui constituent les fondements des fonctionnalités de l’IA que vous pouvez intégrer à vos applications. Dans ce parcours d'apprentissage, vous apprendrez à configurer, sécuriser, superviser et déployer des ressources Azure AI Services, puis les utiliser pour créer des solutions intelligentes. |
| Notions de base de Microsoft Azure AI : IA générative | Parcours de formation pour vous aider à comprendre comment les modèles de langage volumineux constituent la base de l’IA générative : comment Azure OpenAI Service fournit l’accès à la dernière technologie d’IA générative, comment les invites et les réponses peuvent être affinées et comment les principes d’IA responsable de Microsoft favorisent les avancées éthiques de l’IA. |
| Développer des solutions d’IA générative avec azure OpenAI Service | Azure OpenAI Service permet d’accéder aux grands et puissants modèles de langage d’OpenAI, comme les modèles ChatGPT, GPT, Codex et Embeddings. Ce parcours d’apprentissage explique aux développeurs comment générer du code, des images et du texte à l’aide du SDK Azure OpenAI et d’autres services Azure. |
| Créer des applications d’IA avec Azure Database pour PostgreSQL | Ce parcours d’apprentissage examine comment les intégrations d’Azure AI et d’Azure Machine Learning Services, fournies par l’extension Azure AI pour Azure Database pour PostgreSQL - Serveur flexible, peuvent vous permettre de créer des applications basées sur l’intelligence artificielle. |
Modèles d’application d’IA
Les modèles d’application IA vous fournissent des implémentations de référence bien gérées et faciles à déployer, qui constituent un point de départ de qualité pour vos applications IA.
Il existe deux catégories de modèles d’application IA, les blocs de construction et les solutions de bout en bout. Les blocs de construction sont des exemples à plus petite échelle qui se concentrent sur des scénarios et des tâches spécifiques. Les solutions de bout en bout sont des exemples de référence complets comprenant documentation, code source et déploiement, vous permettant de les utiliser et de les étendre à vos propres fins.
Pour consulter la liste des modèles clés disponibles pour chaque langage de programmation, consultez les modèles d’application IA. Pour parcourir tous les modèles disponibles, consultez les modèles d’application IA dans la galerie de modèles d’application IA.