Pustaka klien Paket Generatif Azure AI untuk Python - versi 1.0.0b2

Paket Azure AI Generative adalah bagian dari Azure AI SDK untuk Python dan berisi fungsionalitas untuk membangun, mengevaluasi, dan menyebarkan aplikasi AI Generatif yang memanfaatkan layanan Azure AI. Penginstalan default paket berisi kemampuan untuk skenario yang terhubung ke cloud, dan dengan menginstal ekstra, Anda juga dapat menjalankan operasi secara lokal (seperti membangun indeks dan menghitung metrik).

Kode sumber | Paket (PyPI) | Dokumentasi | referensi APIDokumentasi produk | [Sampel] [ml_samples]

Paket ini telah diuji dengan Python 3.7, 3.8, 3.9 dan 3.10.

Untuk kumpulan pustaka Azure yang lebih lengkap, lihat https://aka.ms/azsdk/python/all.

Memulai

Prasyarat

Instal paketnya

Instal paket generatif Azure AI untuk Python dengan pip:

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

Konsep utama

Sintaks [index,evaluate,promptflow] menentukan paket tambahan yang dapat Anda hapus secara opsional jika Anda tidak memerlukan fungsionalitas:

  • [index] menambahkan kemampuan untuk membangun indeks pada lingkungan pengembangan lokal Anda
  • [evaluate] menambahkan kemampuan untuk menjalankan evaluasi dan menghitung metrik di lingkungan pengembangan lokal Anda
  • [promptflow] menambahkan kemampuan untuk mengembangkan dengan alur perintah yang tersambung ke proyek Azure AI Anda

Penggunaan

Menyambungkan ke Proyek

Paket generatif mencakup paket azure-ai-resources dan menggunakan AIClient untuk menyambungkan ke proyek Anda.

Pertama, buat 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'
)

Menggunakan paket generatif

Azure AI Generative Python SDK menawarkan kemampuan utama berikut.

Untuk membangun indeks secara lokal, impor fungsi build_index:

from azure.ai.generative.index import build_index

Untuk menjalankan evaluasi lokal, impor fungsi evaluasi:

from azure.ai.generative.evaluate import evaluate

Untuk menyebarkan fungsi obrolan dan alur permintaan, impor fungsi penyebaran:

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

Untuk penggunaan sampel ini, lihat sampel ini

Contoh

Lihat repositori sampel kami untuk contoh cara menggunakan Azure AI Generative Python SDK.

Pemecahan Masalah

Umum

Klien Azure AI menaikkan pengecualian yang ditentukan di 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))

Pembuatan Log

Pustaka ini menggunakan pustaka pengelogan standar untuk pengelogan. Informasi dasar tentang sesi HTTP (URL, header, dll.) dicatat di tingkat INFO.

Pengelogan tingkat DEBUG terperinci, termasuk isi permintaan/respons dan header yang tidak diredaksikan, dapat diaktifkan pada klien dengan logging_enable argumen .

Lihat dokumentasi pengelogan SDK lengkap dengan contoh di sini.

Telemetri

Azure AI Generative Python SDK menyertakan fitur telemetri yang mengumpulkan data penggunaan dan kegagalan tentang SDK dan mengirimkannya ke Microsoft saat Anda menggunakan SDK di Jupyter Notebook saja. Telemetri tidak akan dikumpulkan untuk penggunaan Python SDK apa pun di luar Jupyter Notebook.

Data telemetri membantu tim SDK memahami bagaimana SDK digunakan sehingga dapat ditingkatkan dan informasi tentang kegagalan membantu tim menyelesaikan masalah dan memperbaiki bug. Fitur telemetri SDK diaktifkan secara default untuk penggunaan Jupyter Notebook dan tidak dapat diaktifkan untuk skenario non-Jupyter. Untuk menolak fitur telemetri dalam skenario Jupyter, atur variabel "AZURE_AI_GENERATIVE_ENABLE_LOGGING" lingkungan ke "False".

Langkah berikutnya

Lihat repositori sampel kami untuk contoh cara menggunakan Azure AI Generative Python SDK.

Berkontribusi

Jika Anda menemukan bug atau memiliki saran, silakan ajukan masalah di bagian Masalah proyek.

Tayangan