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Python 用 Azure AI 生成パッケージ クライアント ライブラリ - バージョン 1.0.0b2

  • [アーティクル]

Azure AI Generative パッケージは、Python 用 Azure AI SDK の一部であり、Azure AI サービスを利用する Generative AI アプリケーションを構築、評価、デプロイするための機能が含まれています。 パッケージの既定のインストールには、クラウドに接続されたシナリオの機能が含まれています。また、追加機能をインストールすることで、操作をローカルで実行することもできます (インデックスの作成やメトリックの計算など)。

ソースコード | パッケージ (PyPI) | API リファレンス ドキュメント | 製品ドキュメント |[サンプル][ml_samples]

このパッケージは、Python 3.7、3.8、3.9、3.10 でテストされています。

Azure ライブラリのより完全なセットについては、「」を参照してください https://aka.ms/azsdk/python/all。

作業の開始

前提条件

パッケージをインストールする

pip を使用して Python 用の Azure AI 生成パッケージをインストールします。

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

主要な概念

構文では [index,evaluate,promptflow] 、必要に応じて削除できる追加のパッケージを指定します。この機能は必要ありません。

  • [index] は、ローカル開発環境でインデックスを作成する機能を追加します
  • [evaluate] は、ローカル開発環境で評価を実行し、メトリックを計算する機能を追加します
  • [promptflow] は、Azure AI プロジェクトに接続されたプロンプト フローを使用して開発する機能を追加します

使用

プロジェクトへの接続

生成パッケージには azure-ai-resources パッケージが含まれており、 を AIClient 使用してプロジェクトに接続します。

まず、 を作成します 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'
)

生成パッケージの使用

Azure AI Generative Python SDK には、次の主要な機能が用意されています。

インデックスをローカルでビルドするには、build_index関数をインポートします。

from azure.ai.generative.index import build_index

ローカル評価を実行するには、evaluate 関数をインポートします。

from azure.ai.generative.evaluate import evaluate

チャット関数とプロンプト フローをデプロイするには、deploy 関数をインポートします。

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

これらの使用例については、このサンプルを参照してください。

例

Azure AI Generative Python SDK の使用方法の例については、 サンプル リポジトリ を参照してください。

トラブルシューティング

全般

Azure AI クライアントでは、Azure Core で定義されている例外が発生します。

from azure.core.exceptions import HttpResponseError

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

ログ記録

このライブラリでは、ログ記録に標準のログ ライブラリを使用します。 HTTP セッション (URL、ヘッダーなど) に関する基本情報は INFO レベルでログに記録されます。

要求/応答本文や未コンパイルのヘッダーなど、詳細な DEBUG レベルのログ記録は、 引数を使用してクライアントで logging_enable 有効にすることができます。

SDK のログ記録に関する完全なドキュメントと例については、こちらを参照してください。

テレメトリ

Azure AI Generative Python SDK には、SDK に関する使用状況とエラー データを収集し、Jupyter Notebookでのみ SDK を使用するときに Microsoft に送信するテレメトリ機能が含まれています。 Jupyter Notebookの外部で Python SDK を使用した場合、テレメトリは収集されません。

テレメトリ データは、SDK を改善できるように SDK がどのように使用されているかを SDK チームが理解するのに役立ちます。また、障害に関する情報は、チームが問題を解決し、バグを修正するのに役立ちます。 SDK テレメトリ機能は、Jupyter Notebookの使用に対して既定で有効になっており、Jupyter 以外のシナリオでは有効にできません。 Jupyter シナリオでテレメトリ機能をオプトアウトするには、環境変数 "AZURE_AI_GENERATIVE_ENABLE_LOGGING" を に "False"設定します。

次の手順

Azure AI Generative Python SDK の使用方法の例については、 サンプル リポジトリ を参照してください。

共同作成

バグが発生した場合、または提案がある場合は、プロジェクトの [問題 ] セクションに問題を提出してください。

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