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Che cos'è Studio AI della piattaforma Azure?

Studio AI della piattaforma Azure è una piattaforma attendibile che consente agli sviluppatori di stimolare l'innovazione e modellare il futuro con funzionalità IA in modo sicuro, protetto e responsabile. La piattaforma completa accelera lo sviluppo di copiloti pronti per la produzione per supportare chat aziendali, generazione di contenuti, analisi dei dati e altro. Gli sviluppatori possono esplorare API e modelli all'avanguardia per i loro casi d'uso; compilare e testare soluzioni con strumenti di IA collaborativi e responsabili, misure di sicurezza e procedure consigliate; distribuire innovazioni di IA per l'uso in siti Web, applicazioni e altri ambienti di produzione; gestire soluzioni con monitoraggio e governance continui in produzione.

Screenshot della home page di Studio AI della piattaforma Azure.

Studio AI è progettato per gli sviluppatori per:

  • Creare applicazioni con intelligenza artificiale generativa in una piattaforma di livello aziendale.
  • Tramite Visual Studio Code (Web), è possibile interagire direttamente con un progetto code-first.
  • Studio AI è una piattaforma attendibile e inclusiva che offre agli sviluppatori le capacità e le preferenze per innovare con le funzionalità IA e dare forma al futuro.
  • Esplorare, creare, testare e distribuire facilmente usando strumenti di intelligenza artificiale all'avanguardia e modelli di Machine Learning, basati su procedure di intelligenza artificiale responsabile.
  • Creare insieme come un unico team. L’hub di Studio AI offre sicurezza di livello aziendale e un ambiente collaborativo con file condivisi e connessioni a modelli, dati e calcolo con training preliminare.
  • Organizzare il lavoro. Il progetto di Studio AI consente di salvare lo stato, consentendo di eseguire l'iterazione dalla prima idea, al primo prototipo e quindi alla prima distribuzione di produzione. Inoltre, si può invitare facilmente altri a collaborare in questo percorso.

Con Studio AI è possibile valutare le risposte del modello e orchestrare i componenti dell'applicazione di richiesta con un prompt flow per ottenere prestazioni migliori. La piattaforma facilita la scalabilità per trasformare la prova dei concetti in una produzione completa con facilità. Il monitoraggio continuo e il perfezionamento supportano il successo a lungo termine.

Scelta di API e modello

Identificare i migliori servizi e modelli di IA per il caso d'uso.

  • Servizi di Azure AI
  • Servizio OpenAI di Azure
  • Catalogo modelli: API gestite di calcolo e serverless
  • Indicatori di modello: confrontare i modelli in base alle prestazioni e ai parametri chiave

Creare app intelligenti con API leader del settore. Sviluppare funzionalità di intelligenza artificiale multimodale e multilingue con API e modelli predefiniti e personalizzabili.

Individuare i modelli per il caso d'uso. Scegliere tra basi all'avanguardia e modelli aperti più recenti. Applicare gli indicatori di modello in base ai parametri di prestazioni e chiave e distribuire ciò che è appropriato per il caso d'uso.

Distribuire i modelli serverless. Eseguire le attività iniziali in modo rapido con API pronte all'uso, senza dover effettuare il provisioning di GPU.

Toolchain di IA completa

Accedere a strumenti collaborativi e completi per supportare il ciclo di vita di sviluppo e differenziare le app.

  • Azure AI Search
  • Ottimizzazione
  • Prompt flow
  • Framework aperti
  • Traccia e debug
  • Valutazioni

Modelli di base sui dati sicuri. Usare i dati protetti per personalizzare i modelli con ottimizzazione avanzata e per la generazione aumentata del recupero contestualmente rilevante.

Orchestrare ed eseguire il debug dei flussi di lavoro di IA. Semplificare lo sviluppo di app con orchestrazione, traccia e debug di facile utilizzo tramite flussi di lavoro interattivi visuali e code-first.

Semplificare le valutazioni di modelli e app. Misurare e migliorare sistematicamente le prestazioni di app con valutazioni manuali e automatizzate.

Strumenti e procedure di IA responsabili

Progettare e proteggere le applicazioni.

  • Principi di intelligenza artificiale responsabile
  • Sicurezza del contenuto di IA di Azure

Progettare le app in modo responsabile. Compilare in tutta sicurezza app con tecnologie, modelli e procedure consigliate per gestire i rischi, migliorare l'accuratezza, proteggere la privacy, rafforzare la trasparenza e semplificare la conformità.

Proteggere le app con filtri e controlli configurabili. Rilevare e filtrare il contenuto, proteggere le informazioni personali (PII) e salvaguardare le applicazioni da attacchi prompt.

Produzione di livello aziendale su larga scala

Distribuire le innovazioni di IA nell'infrastruttura gestita di Azure con monitoraggio e governance continui in ambienti diversi.

  • Hub di collaborazione
  • LLMOps
  • Monitoraggio e osservabilità
  • Governance IT
  • Sicurezza e privacy
  • RBAC
  • Impegno relativo al copyright di Microsoft Copilot

Distribuzione in produzione. Ridimensionare l’AI per l'uso in siti Web, applicazioni e altri ambienti di produzione.

Rendere operativi e monitorare i flussi di lavoro. Monitorare continuamente la sicurezza e la qualità di intelligenza artificiale e il consumo di token in produzione. Automatizzare flussi di lavoro e avvisi per la risoluzione tempestiva dei problemi.

Abilitare l'agilità degli sviluppatori e la governance aziendale su larga scala. Offrire facili funzionalità di creazione di progetti e gestione delle risorse a livello di organizzazione di controlli aziendali per la sicurezza, la privacy e la conformità.

Home page

Passare alla home page per creare o accedere a hub e progetti, esplorare il catalogo modelli, accedere alle esperienze di prova dei servizi IA, approfondire la documentazione e altro ancora.

Screenshot della home page di Studio AI della piattaforma Azure con i collegamenti per le attività iniziali.

Catalogo modelli

Il catalogo modelli è una raccolta di modelli utilizzabile nei progetti. I modelli si possono filtrare in base alla raccolta, all'attività di inferenza (ad esempio riepilogo e completamento della chat), alla licenza e altro.

Screenshot del catalogo dei modelli nella home page di Studio AI.

Benchmark del modello

Giudicare le prestazioni del modello con metriche valutate per accuratezza, coerenza, scorrevolezza e somiglianza. Confrontare gli indicatori tra modelli e set di dati disponibili nel settore per valutare quale sia il più adatto al proprio scenario aziendale.

Lo strumento indicatori di modello consente di confrontare le prestazioni di modelli diversi in un'attività specifica. È possibile selezionare un'attività, ad esempio risposta alla domanda o generazione di testo, e vedere le prestazioni dei diversi modelli su tale attività. Inoltre è possibile filtrare in base a modelli o raccolte di modelli specifici per vedere come vengono confrontati tra loro.

Screenshot della pagina di indicatori del modello in Studio AI.

Catalogo richieste

La progettazione dei prompt è un aspetto importante dell'uso di modelli di intelligenza artificiale generativa, in quanto consente agli utenti di avere maggiore controllo, personalizzazione e influenza sugli output. Progettando in modo efficace le richieste, gli utenti possono sfruttare le funzionalità dei modelli di intelligenza artificiale generativa per generare contenuto desiderato, soddisfare requisiti specifici e soddisfare vari domini di applicazione.

Il catalogo richieste è una raccolta per i casi d'uso comuni, ad esempio la generazione di testo o immagini. È possibile filtrare le richieste per modalità (ad esempio chat, completamenti, immagini e video), per settore (ad esempio vendita al dettaglio e istruzione) e per attività (ad esempio completamento di riepilogo e chat).

Screenshot del catalogo prompt nella home page di Studio AI.

Scegliere una richiesta di esempio per vederne il funzionamento o per usarla come punto iniziale del progetto. Quindi personalizzarlo per lo scenario e valutarne le prestazioni prima dell'integrazione nell'app.

Servizi di intelligenza artificiale

Dalla pagina Servizi di Azure AI è possibile acquisire esperienze di prova per diversi Servizi di Azure AI e modelli. Ad esempio, è possibile provare Voce, Lingua, Visione, Intelligenza dei documenti, Sicurezza dei contenuti e altro. Per altre informazioni sui Servizi di Azure AI, vedere Che cosa sono i Servizi di Azure AI? e Provare i Servizi di Azure AI.

Screenshot della home page di Servizi IA.

Nota

Sebbene Servizio OpenAI di Azure non sia elencato nella pagina dei Servizi AI, rientra comunque nei Servizi di Azure AI. È possibile accedere ai modelli OpenAI di Azure dal catalogo modelli, dal playground, dalle distribuzioni e da altre posizioni in Studio AI.

Gestione

Dal riquadro di spostamento a sinistra della home page, è possibile accedere alle pagine seguenti in Gestione:

Tutti gli hub: è una delle posizioni in Studio AI in cui è possibile creare nuovi hub. È possibile visualizzare un elenco di tutti gli hub a cui si ha accesso in Studio AI della piattaforma Azure. Inoltre è possibile filtrare gli hub in base al nome, all'area o al gruppo di risorse. Per altre informazioni sugli hub, vedere Hub di Studio AI per i progetti.

Risorse e chiavi: fornisce informazioni sui Servizi di Azure AI (incluse risorse e chiavi di Azure OpenAI) a cui si ha accesso in Studio AI della piattaforma Azure. È possibile visualizzare il nome di ciascuna risorsa di Azure, la sottoscrizione di appartenenza, l'area in cui si trova, il piano tariffario, l'URL dell'endpoint e la chiave necessaria per accedere alla risorsa.

Quota: questa sezione offre informazioni sull'utilizzo delle quote e sui limiti delle macchine virtuali, per il calcolo, e sulle distribuzioni modello del Servizio OpenAI di Azure. Per altre informazioni sulle quote, vedere Quote e limiti per Studio AI della piattaforma Azure.

Vista hub

L'utente (o l'amministratore) usa un hub per creare la configurazione aziendale, la storia dei dati unificata e la governance predefinita. Esiste un’infrastruttura di back-end centralizzata per ridurre la complessità per gli sviluppatori. Per altre informazioni su hub e dipendenze, vedere Architettura di Studio AI.

Dopo aver creato un hub (indipendentemente dal fatto che sia presente o meno un progetto), è possibile visualizzarne i dettagli, gestire le impostazioni e accedere alle risorse. Nel riquadro di spostamento a sinistra nella home page, selezionare Tutti gli hub e quindi selezionarne uno per visualizzare i dettagli.

Dal riquadro di spostamento a sinistra nella pagina di panoramica dell'hub è possibile accedere allo stesso catalogo modelli, indicatori di modello, catalogo prompt e pagine dei Servizi AI a cui è possibile accedere dalla home page. È anche possibile accedere alle pagine seguenti:

  • Tutti i progetti: è una delle posizioni in Studio AI cui è possibile creare nuovi progetti. È possibile visualizzare l’elenco di tutti i progetti a cui si ha accesso nell'hub. Inoltre è possibile filtrare i progetti per nome del progetto o dell'hub, o per area. Per altre informazioni sulla creazione di progetti, vedere Creare un progetto.
  • Playgrounds: qui è possibile sperimentare i dati e i prompt per i modelli di IA generativa. I playground disponibili comprendono chat, assistenti e molto altro.
  • Risorse condivise: qui è possibile visualizzare e gestire le risorse condivise nell'hub. Le risorse condivise comprendono: distribuzioni, connessioni, istanze di ambiente di calcolo, utenti, criteri e filtri del contenuto.

Vista progetto

Il progetto consente di organizzare il lavoro, gestire le risorse e collaborare con altri utenti. Un progetto è un contenitore di dati, modelli, codice e altre risorse. Per altre informazioni sulla creazione di progetti, vedere Creare progetti di Studio AI.

Un progetto è accessibile nei modi seguenti:

  • Passare alla home page e selezionare un progetto nell'elenco dei progetti recenti.
  • Nel riquadro di spostamento a sinistra nella home page, selezionare Tutti gli hub, quindi selezionarne uno. Quindi è possibile selezionare un progetto dall'elenco dei progetti nell'hub.

Dal riquadro di spostamento a sinistra del progetto è possibile accedere allo stesso catalogo modelli, agli indicatori di modello e alle pagine del catalogo di prompt a cui è possibile accedere dalla home page.

Screenshot di una pagina di panoramica per un progetto di Studio AI.

È anche possibile accedere alle pagine seguenti:

  • Playground del progetto: qui è possibile sperimentare i dati e le richieste per i modelli di intelligenza artificiale generativa. I playground disponibili comprendono chat, completamento, assistenti e immagini.
  • Strumenti: qui è possibile accedere agli strumenti per il prompt flow, la traccia, le valutazioni e l'ottimizzazione. Inoltre da questa pagina è possibile accedere all'esperienza di Visual Studio Code (Web).
  • Componenti: qui è possibile visualizzare e gestire i componenti del progetto. Questi comprendono dati, indici, distribuzioni e filtri di contenuto.

Determinazione dei prezzi e fatturazione

Azure AI Studio viene monetizzato tramite l'accesso e l'uso da parte dei clienti dei singoli prodotti presenti nella piattaforma, tra cui API e modelli, toolchain completa di intelligenza artificiale, intelligenza artificiale responsabile e produzione a livello aziendale su larga scala. Ogni prodotto ha un proprio modello di fatturazione e prezzo.

La piattaforma è gratuita per l'uso e l'esplorazione. I prezzi dipendono dal livello di distribuzione. Per altre informazioni sui prezzi di AI Studio, vedere Prezzi di AI Studio.

L'uso di Studio AI comporta anche i costi associati ai servizi sottostanti. Per altre informazioni, leggere Pianificare e gestire i costi per i Servizi di Azure AI.

Aree di disponibilità

Studio AI è disponibile nella maggior parte delle aree in cui sono disponibili i Servizi di Azure AI. Per altre informazioni, vedere supporto di area per Studio AI.

Come ottenere l'accesso

È possibile esplorare Studio AI (incluso il catalogo dei modelli) senza eseguire l'accesso.

Per le funzionalità complete, esistono alcuni requisiti:

Passaggi successivi