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11월 19일 오후 11시 - 1월 10일 오후 11시
Ignite Edition - Microsoft Azure에서 기술을 구축하고 1월 10일까지 디지털 배지를 획득하세요!
지금 등록이 빠른 시작에서는 음성 텍스트 변환에 Azure OpenAI Whisper 모델을 사용하는 방법을 설명합니다. Whisper 모델은 다양한 언어로 인간의 음성을 기록할 수 있으며 다른 언어를 영어로 번역할 수도 있습니다.
Whisper 모델의 파일 크기 제한은 25MB입니다. 25MB보다 큰 파일을 기록해야 하는 경우 Azure AI Speech 일괄 처리 기록 API를 사용할 수 있습니다.
Azure 구독 – 체험 구독을 만듭니다.
지원되는 모델을 사용하여 지원되는 지역에 배포된 Azure OpenAI 리소스.
Azure OpenAI 리소스에 대해 최소 Cognitive Services 기여자 역할이 할당되었는지 확인합니다.
자체 데이터가 없으면 GitHub에서 데이터 예를 다운로드합니다.
Azure OpenAI에 대해 성공적으로 호출하려면 엔드포인트와 키가 필요합니다.
변수 이름 | 값 |
---|---|
AZURE_OPENAI_ENDPOINT |
서비스 엔드포인트는 Azure Portal에서 리소스를 검사할 때 키 및 엔드포인트 섹션에서 찾을 수 있습니다. 또는 Azure AI Studio의 배포 페이지를 통해 엔드포인트를 찾을 수 있습니다. 예제 엔드포인트는 https://docs-test-001.openai.azure.com/ 입니다. |
AZURE_OPENAI_API_KEY |
이 값은 Azure Portal에서 리소스를 검사할 때 키 및 엔드포인트 섹션에서 찾을 수 있습니다. KEY1 또는 KEY2 를 사용할 수 있습니다. |
Azure Portal에서 해당 리소스로 이동합니다. 엔드포인트 및 키는 리소스 관리 섹션에서 찾을 수 있습니다. 엔드포인트 및 액세스 키를 복사합니다. API 호출을 인증하는 데 모두 필요합니다. KEY1
또는 KEY2
를 사용할 수 있습니다. 항상 두 개의 키를 사용하면 서비스 중단 없이 키를 안전하게 회전하고 다시 생성할 수 있습니다.
키 및 엔드포인트에 대한 영구 환경 변수를 만들고 할당합니다.
중요
API 키를 사용하는 경우 Azure Key Vault와 같은 다른 위치에 안전하게 저장합니다. API 키를 코드에 직접 포함하지 말고, 공개적으로 게시하지 마세요.
AI 서비스 보안에 대한 자세한 내용은 Azure AI 서비스에 대한 요청 인증을 참조하세요.
setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"
setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"
BASH 셸에서 다음 명령을 실행합니다. Whisper 모델을 배포할 때 YourDeploymentName
을 선택한 배포 이름으로 바꿔야 합니다. 배포 이름이 모델 이름과 반드시 똑같지는 않습니다. 기본 모델 이름과 동일한 배포 이름을 선택하지 않으면 모델 이름을 입력하면 오류가 발생합니다.
curl $AZURE_OPENAI_ENDPOINT/openai/deployments/YourDeploymentName/audio/transcriptions?api-version=2024-02-01 \
-H "api-key: $AZURE_OPENAI_API_KEY" \
-H "Content-Type: multipart/form-data" \
-F file="@./wikipediaOcelot.wav"
예시 엔드포인트가 포함된 이전 명령의 첫 번째 줄은 다음과 같습니다.
curl https://aoai-docs.openai.azure.com/openai/deployments/{YourDeploymentName}/audio/transcriptions?api-version=2024-02-01 \
GitHub의 Azure AI Speech SDK 리포지토리에서 wikipediaOcelot.wav 같은 샘플 오디오 파일을 가져올 수 있습니다.
중요
프로덕션의 경우 Azure Key Vault와 같은 안전한 방법을 사용하여 자격 증명을 저장하고 액세스합니다. 자격 증명 보안에 대한 자세한 내용은 Azure AI 서비스 보안을 참조하세요.
{"text":"The ocelot, Lepardus paradalis, is a small wild cat native to the southwestern United States, Mexico, and Central and South America. This medium-sized cat is characterized by solid black spots and streaks on its coat, round ears, and white neck and undersides. It weighs between 8 and 15.5 kilograms, 18 and 34 pounds, and reaches 40 to 50 centimeters 16 to 20 inches at the shoulders. It was first described by Carl Linnaeus in 1758. Two subspecies are recognized, L. p. paradalis and L. p. mitis. Typically active during twilight and at night, the ocelot tends to be solitary and territorial. It is efficient at climbing, leaping, and swimming. It preys on small terrestrial mammals such as armadillo, opossum, and lagomorphs."}
Azure OpenAI에 대해 성공적으로 호출하려면 엔드포인트와 키가 필요합니다.
변수 이름 | 값 |
---|---|
AZURE_OPENAI_ENDPOINT |
서비스 엔드포인트는 Azure Portal에서 리소스를 검사할 때 키 및 엔드포인트 섹션에서 찾을 수 있습니다. 또는 Azure AI Studio의 배포 페이지를 통해 엔드포인트를 찾을 수 있습니다. 예제 엔드포인트는 https://docs-test-001.openai.azure.com/ 입니다. |
AZURE_OPENAI_API_KEY |
이 값은 Azure Portal에서 리소스를 검사할 때 키 및 엔드포인트 섹션에서 찾을 수 있습니다. KEY1 또는 KEY2 를 사용할 수 있습니다. |
Azure Portal에서 해당 리소스로 이동합니다. 엔드포인트 및 키는 리소스 관리 섹션에서 찾을 수 있습니다. 엔드포인트 및 액세스 키를 복사합니다. API 호출을 인증하는 데 모두 필요합니다. KEY1
또는 KEY2
를 사용할 수 있습니다. 항상 두 개의 키를 사용하면 서비스 중단 없이 키를 안전하게 회전하고 다시 생성할 수 있습니다.
키 및 엔드포인트에 대한 영구 환경 변수를 만들고 할당합니다.
중요
API 키를 사용하는 경우 Azure Key Vault와 같은 다른 위치에 안전하게 저장합니다. API 키를 코드에 직접 포함하지 말고, 공개적으로 게시하지 마세요.
AI 서비스 보안에 대한 자세한 내용은 Azure AI 서비스에 대한 요청 인증을 참조하세요.
setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"
setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"
암호 없는 인증을 위해서는 다음을 수행해야 합니다.
@azure/identity
패키지를 사용합니다.Cognitive Services User
역할을 할당합니다. 이 작업은 Azure Portal의 액세스 제어(IAM)>역할 할당 추가에서 수행할 수 있습니다.az login
과 같은 Azure CLI를 사용하여 로그인합니다.다음을 사용하여 OpenAI Python 클라이언트 라이브러리를 설치합니다.
pip install openai
quickstart.py라는 새 Python 파일을 만듭니다. 선호하는 편집기 또는 IDE에서 이 파일을 엽니다.
quickstart.py의 내용을 다음 코드로 바꿉니다. 코드를 수정하여 배포 이름을 추가합니다.
import os
from openai import AzureOpenAI
client = AzureOpenAI(
api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),
api_version="2024-02-01",
azure_endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
)
deployment_id = "YOUR-DEPLOYMENT-NAME-HERE" #This will correspond to the custom name you chose for your deployment when you deployed a model."
audio_test_file = "./wikipediaOcelot.wav"
result = client.audio.transcriptions.create(
file=open(audio_test_file, "rb"),
model=deployment_id
)
print(result)
빠른 시작 파일에서 python
명령을 사용하여 애플리케이션을 실행합니다.
python quickstart.py
GitHub의 Azure AI Speech SDK 리포지토리에서 wikipediaOcelot.wav 같은 샘플 오디오 파일을 가져올 수 있습니다.
중요
프로덕션의 경우 Azure Key Vault와 같은 안전한 방법을 사용하여 자격 증명을 저장하고 액세스합니다. 자격 증명 보안에 대한 자세한 내용은 Azure AI 서비스 보안을 참조하세요.
{"text":"The ocelot, Lepardus paradalis, is a small wild cat native to the southwestern United States, Mexico, and Central and South America. This medium-sized cat is characterized by solid black spots and streaks on its coat, round ears, and white neck and undersides. It weighs between 8 and 15.5 kilograms, 18 and 34 pounds, and reaches 40 to 50 centimeters 16 to 20 inches at the shoulders. It was first described by Carl Linnaeus in 1758. Two subspecies are recognized, L. p. paradalis and L. p. mitis. Typically active during twilight and at night, the ocelot tends to be solitary and territorial. It is efficient at climbing, leaping, and swimming. It preys on small terrestrial mammals such as armadillo, opossum, and lagomorphs."}
Azure OpenAI에 대해 성공적으로 호출하려면 엔드포인트와 키가 필요합니다.
변수 이름 | 값 |
---|---|
AZURE_OPENAI_ENDPOINT |
서비스 엔드포인트는 Azure Portal에서 리소스를 검사할 때 키 및 엔드포인트 섹션에서 찾을 수 있습니다. 또는 Azure AI Studio의 배포 페이지를 통해 엔드포인트를 찾을 수 있습니다. 예제 엔드포인트는 https://docs-test-001.openai.azure.com/ 입니다. |
AZURE_OPENAI_API_KEY |
이 값은 Azure Portal에서 리소스를 검사할 때 키 및 엔드포인트 섹션에서 찾을 수 있습니다. KEY1 또는 KEY2 를 사용할 수 있습니다. |
Azure Portal에서 해당 리소스로 이동합니다. 엔드포인트 및 키는 리소스 관리 섹션에서 찾을 수 있습니다. 엔드포인트 및 액세스 키를 복사합니다. API 호출을 인증하는 데 모두 필요합니다. KEY1
또는 KEY2
를 사용할 수 있습니다. 항상 두 개의 키를 사용하면 서비스 중단 없이 키를 안전하게 회전하고 다시 생성할 수 있습니다.
다음 명령을 사용하여 .NET 앱을 만듭니다 dotnet new
.
dotnet new console -n OpenAIWhisper
새 앱의 디렉터리로 변경합니다.
cd OpenAIWhisper
클라이언트 라이브러리를 Azure.OpenAI
설치합니다.
dotnet add package Azure.AI.OpenAI
암호 없는 인증은 키 기반 대안보다 더 안전하며 Azure 서비스에 연결하는 데 권장되는 방법입니다. 암호 없는 인증을 사용하도록 선택하는 경우 다음을 완료해야 합니다.
Azure.Identity
패키지를 추가합니다.
dotnet add package Azure.Identity
사용자 계정에 Cognitive Services User
역할을 할당합니다. 이 작업은 액세스 제어(IAM)> 역할 할당 추가 아래의 OpenAI 리소스에 있는 Azure Portal에서 수행할 수 있습니다.
Visual Studio 또는 Azure CLI를 통해 az login
Azure에 로그인합니다.
내용을 program.cs
다음 코드로 바꾸고 자리 표시자 값을 사용자 고유의 값으로 업데이트합니다.
참고
GitHub의 Azure AI Speech SDK 리포지토리에서 wikipediaOcelot.wav 같은 샘플 오디오 파일을 가져올 수 있습니다.
using Azure;
using Azure.AI.OpenAI;
using Azure.Identity; // Required for Passwordless auth
var endpoint = new Uri("YOUR_OPENAI_ENDPOINT");
var credentials = new AzureKeyCredential("YOUR_OPENAI_KEY");
// var credentials = new DefaultAzureCredential(); // Use this line for Passwordless auth
var deploymentName = "whisper"; // Default deployment name, update with your own if necessary
var audioFilePath = "YOUR_AUDIO_FILE_PATH";
var openAIClient = new AzureOpenAIClient(endpoint, credentials);
var audioClient = openAIClient.GetAudioClient(deploymentName);
var result = await audioClient.TranscribeAudioAsync(audioFilePath);
Console.WriteLine("Transcribed text:");
foreach (var item in result.Value.Text)
{
Console.Write(item);
}
중요
프로덕션의 경우 Azure Key Vault와 같은 안전한 방법을 사용하여 자격 증명을 저장하고 액세스합니다. 자격 증명 보안에 대한 자세한 내용은 Azure AI 서비스 보안을 참조하세요.
Visual Studio 맨 위에 있는 dotnet run
명령 또는 실행 단추를 사용하여 애플리케이션을 실행합니다.
dotnet run
샘플 오디오 파일을 사용하는 경우 콘솔에 인쇄된 다음 텍스트가 표시됩니다.
The ocelot, Lepardus paradalis, is a small wild cat native to the southwestern United States,
Mexico, and Central and South America. This medium-sized cat is characterized by solid
black spots and streaks on its coat, round ears...
Azure OpenAI에 대해 성공적으로 호출하려면 엔드포인트와 키가 필요합니다.
변수 이름 | 값 |
---|---|
AZURE_OPENAI_ENDPOINT |
서비스 엔드포인트는 Azure Portal에서 리소스를 검사할 때 키 및 엔드포인트 섹션에서 찾을 수 있습니다. 또는 Azure AI Studio의 배포 페이지를 통해 엔드포인트를 찾을 수 있습니다. 예제 엔드포인트는 https://docs-test-001.openai.azure.com/ 입니다. |
AZURE_OPENAI_API_KEY |
이 값은 Azure Portal에서 리소스를 검사할 때 키 및 엔드포인트 섹션에서 찾을 수 있습니다. KEY1 또는 KEY2 를 사용할 수 있습니다. |
Azure Portal에서 해당 리소스로 이동합니다. 엔드포인트 및 키는 리소스 관리 섹션에서 찾을 수 있습니다. 엔드포인트 및 액세스 키를 복사합니다. API 호출을 인증하는 데 모두 필요합니다. KEY1
또는 KEY2
를 사용할 수 있습니다. 항상 두 개의 키를 사용하면 서비스 중단 없이 키를 안전하게 회전하고 다시 생성할 수 있습니다.
키 및 엔드포인트에 대한 영구 환경 변수를 만들고 할당합니다.
중요
API 키를 사용하는 경우 Azure Key Vault와 같은 다른 위치에 안전하게 저장합니다. API 키를 코드에 직접 포함하지 말고, 공개적으로 게시하지 마세요.
AI 서비스 보안에 대한 자세한 내용은 Azure AI 서비스에 대한 요청 인증을 참조하세요.
setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"
setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"
암호 없는 인증을 위해서는 다음을 수행해야 합니다.
@azure/identity
패키지를 사용합니다.Cognitive Services User
역할을 할당합니다. 이 작업은 Azure Portal의 액세스 제어(IAM)>역할 할당 추가에서 수행할 수 있습니다.az login
과 같은 Azure CLI를 사용하여 로그인합니다.콘솔 창(예: cmd, PowerShell 또는 Bash)에서 앱에 대한 새 디렉터리를 만들고 이 디렉터리로 이동합니다. 그런 다음 npm init
명령을 실행하여 package.json 파일이 있는 노드 애플리케이션을 만듭니다.
npm init
다음을 사용하여 클라이언트 라이브러리 설치:
npm install openai @azure/identity
종속성이 있는 앱의 package.json 파일이 업데이트됩니다.
이름이 Whisper.js인 새 파일을 만들고 기본 코드 편집기에서 엽니다. 다음 코드를 Whisper.js 파일에 복사합니다.
const { createReadStream } = require("fs");
const { AzureOpenAI } = require("openai");
const { DefaultAzureCredential, getBearerTokenProvider } = require("@azure/identity");
// You will need to set these environment variables or edit the following values
const audioFilePath = "<audio file path>";
const endpoint = process.env["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] || "<endpoint>";
// Required Azure OpenAI deployment name and API version
const apiVersion = "2024-08-01-preview";
const deploymentName = "whisper";
// keyless authentication
const credential = new DefaultAzureCredential();
const scope = "https://cognitiveservices.azure.com/.default";
const azureADTokenProvider = getBearerTokenProvider(credential, scope);
function getClient() {
return new AzureOpenAI({
endpoint,
azureADTokenProvider,
apiVersion,
deployment: deploymentName,
});
}
export async function main() {
console.log("== Transcribe Audio Sample ==");
const client = getClient();
const result = await client.audio.transcriptions.create({
model: "",
file: createReadStream(audioFilePath),
});
console.log(`Transcription: ${result.text}`);
}
main().catch((err) => {
console.error("The sample encountered an error:", err);
});
다음 명령을 사용하여 스크립트를 실행합니다.
node Whisper.js
GitHub의 Azure AI Speech SDK 리포지토리에서 wikipediaOcelot.wav 같은 샘플 오디오 파일을 가져올 수 있습니다.
중요
프로덕션의 경우 Azure Key Vault와 같은 안전한 방법을 사용하여 자격 증명을 저장하고 액세스합니다. 자격 증명 보안에 대한 자세한 내용은 Azure AI 서비스 보안을 참조하세요.
{"text":"The ocelot, Lepardus paradalis, is a small wild cat native to the southwestern United States, Mexico, and Central and South America. This medium-sized cat is characterized by solid black spots and streaks on its coat, round ears, and white neck and undersides. It weighs between 8 and 15.5 kilograms, 18 and 34 pounds, and reaches 40 to 50 centimeters 16 to 20 inches at the shoulders. It was first described by Carl Linnaeus in 1758. Two subspecies are recognized, L. p. paradalis and L. p. mitis. Typically active during twilight and at night, the ocelot tends to be solitary and territorial. It is efficient at climbing, leaping, and swimming. It preys on small terrestrial mammals such as armadillo, opossum, and lagomorphs."}
Azure OpenAI에 대해 성공적으로 호출하려면 엔드포인트와 키가 필요합니다.
변수 이름 | 값 |
---|---|
AZURE_OPENAI_ENDPOINT |
이 값은 Azure Portal에서 리소스를 검사할 때 키 및 엔드포인트 섹션에서 찾을 수 있습니다. 또는 Azure OpenAI Studio>플레이그라운드>코드 보기에서 값을 찾을 수 있습니다. 예제 엔드포인트는 https://aoai-docs.openai.azure.com/ 입니다. |
AZURE_OPENAI_API_KEY |
이 값은 Azure Portal에서 리소스를 검사할 때 키 및 엔드포인트 섹션에서 찾을 수 있습니다. KEY1 또는 KEY2 를 사용할 수 있습니다. |
Azure Portal에서 해당 리소스로 이동합니다. 엔드포인트 및 키는 리소스 관리 섹션에서 찾을 수 있습니다. 엔드포인트 및 액세스 키를 복사합니다. API 호출을 인증하는 데 모두 필요합니다. KEY1
또는 KEY2
를 사용할 수 있습니다. 항상 두 개의 키를 사용하면 서비스 중단 없이 키를 안전하게 회전하고 다시 생성할 수 있습니다.
키 및 엔드포인트에 대한 영구 환경 변수를 만들고 할당합니다.
중요
API 키를 사용하는 경우 Azure Key Vault와 같은 다른 위치에 안전하게 저장합니다. API 키를 코드에 직접 포함하지 말고, 공개적으로 게시하지 마세요.
AI 서비스 보안에 대한 자세한 내용은 Azure AI 서비스에 대한 요청 인증을 참조하세요.
setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"
setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"
암호 없는 인증을 위해서는 다음을 수행해야 합니다.
@azure/identity
패키지를 사용합니다.Cognitive Services User
역할을 할당합니다. 이 작업은 Azure Portal의 액세스 제어(IAM)>역할 할당 추가에서 수행할 수 있습니다.az login
과 같은 Azure CLI를 사용하여 로그인합니다.콘솔 창(예: cmd, PowerShell 또는 Bash)에서 앱에 대한 새 디렉터리를 만들고 이 디렉터리로 이동합니다. 그런 다음 npm init
명령을 실행하여 package.json 파일이 있는 노드 애플리케이션을 만듭니다.
npm init
다음을 사용하여 클라이언트 라이브러리 설치:
npm install openai @azure/identity
종속성이 있는 앱의 package.json 파일이 업데이트됩니다.
Whisper.ts 새 파일을 만들고 기본 코드 편집기에서 엽니다. 다음 코드를 Whisper.ts 파일에 복사합니다.
import { createReadStream } from "fs";
import { AzureOpenAI } from "openai";
import { DefaultAzureCredential, getBearerTokenProvider } from "@azure/identity";
// You will need to set these environment variables or edit the following values
const audioFilePath = "<audio file path>";
const endpoint = process.env["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] || "<endpoint>";
// Required Azure OpenAI deployment name and API version
const apiVersion = "2024-08-01-preview";
const deploymentName = "whisper";
// keyless authentication
const credential = new DefaultAzureCredential();
const scope = "https://cognitiveservices.azure.com/.default";
const azureADTokenProvider = getBearerTokenProvider(credential, scope);
function getClient(): AzureOpenAI {
return new AzureOpenAI({
endpoint,
azureADTokenProvider,
apiVersion,
deployment: deploymentName,
});
}
export async function main() {
console.log("== Transcribe Audio Sample ==");
const client = getClient();
const result = await client.audio.transcriptions.create({
model: "",
file: createReadStream(audioFilePath),
});
console.log(`Transcription: ${result.text}`);
}
main().catch((err) => {
console.error("The sample encountered an error:", err);
});
다음 명령을 사용하여 애플리케이션 빌드:
tsc
다음 명령을 사용하여 애플리케이션을 실행합니다.
node Whisper.js
GitHub의 Azure AI Speech SDK 리포지토리에서 wikipediaOcelot.wav 같은 샘플 오디오 파일을 가져올 수 있습니다.
중요
프로덕션의 경우 Azure Key Vault와 같은 안전한 방법을 사용하여 자격 증명을 저장하고 액세스합니다. 자격 증명 보안에 대한 자세한 내용은 Azure AI 서비스 보안을 참조하세요.
{"text":"The ocelot, Lepardus paradalis, is a small wild cat native to the southwestern United States, Mexico, and Central and South America. This medium-sized cat is characterized by solid black spots and streaks on its coat, round ears, and white neck and undersides. It weighs between 8 and 15.5 kilograms, 18 and 34 pounds, and reaches 40 to 50 centimeters 16 to 20 inches at the shoulders. It was first described by Carl Linnaeus in 1758. Two subspecies are recognized, L. p. paradalis and L. p. mitis. Typically active during twilight and at night, the ocelot tends to be solitary and territorial. It is efficient at climbing, leaping, and swimming. It preys on small terrestrial mammals such as armadillo, opossum, and lagomorphs."}
gpt-35-turbo
또는 gpt-4
모델이 배포된 Azure OpenAI Service 리소스입니다. 모델 배포에 대한 자세한 내용은 리소스 배포 가이드를 참조하세요.Azure OpenAI에 대해 성공적으로 호출하려면 엔드포인트와 키가 필요합니다.
변수 이름 | 값 |
---|---|
AZURE_OPENAI_ENDPOINT |
서비스 엔드포인트는 Azure Portal에서 리소스를 검사할 때 키 및 엔드포인트 섹션에서 찾을 수 있습니다. 또는 Azure AI Studio의 배포 페이지를 통해 엔드포인트를 찾을 수 있습니다. 예제 엔드포인트는 https://docs-test-001.openai.azure.com/ 입니다. |
AZURE_OPENAI_API_KEY |
이 값은 Azure Portal에서 리소스를 검사할 때 키 및 엔드포인트 섹션에서 찾을 수 있습니다. KEY1 또는 KEY2 를 사용할 수 있습니다. |
Azure Portal에서 해당 리소스로 이동합니다. 엔드포인트 및 키는 리소스 관리 섹션에서 찾을 수 있습니다. 엔드포인트 및 액세스 키를 복사합니다. API 호출을 인증하는 데 모두 필요합니다. KEY1
또는 KEY2
를 사용할 수 있습니다. 항상 두 개의 키를 사용하면 서비스 중단 없이 키를 안전하게 회전하고 다시 생성할 수 있습니다.
키 및 엔드포인트에 대한 영구 환경 변수를 만들고 할당합니다.
중요
API 키를 사용하는 경우 Azure Key Vault와 같은 다른 위치에 안전하게 저장합니다. API 키를 코드에 직접 포함하지 말고, 공개적으로 게시하지 마세요.
AI 서비스 보안에 대한 자세한 내용은 Azure AI 서비스에 대한 요청 인증을 참조하세요.
setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"
setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"
다음 명령을 실행합니다. Whisper 모델을 배포할 때 YourDeploymentName
을 선택한 배포 이름으로 바꿔야 합니다. 배포 이름이 모델 이름과 반드시 똑같지는 않습니다. 기본 모델 이름과 동일한 배포 이름을 선택하지 않으면 모델 이름을 입력하면 오류가 발생합니다.
# Azure OpenAI metadata variables
$openai = @{
api_key = $Env:AZURE_OPENAI_API_KEY
api_base = $Env:AZURE_OPENAI_ENDPOINT # your endpoint should look like the following https://YOUR_RESOURCE_NAME.openai.azure.com/
api_version = '2024-02-01' # this may change in the future
name = 'YourDeploymentName' #This will correspond to the custom name you chose for your deployment when you deployed a model.
}
# Header for authentication
$headers = [ordered]@{
'api-key' = $openai.api_key
}
$form = @{ file = get-item -path './wikipediaOcelot.wav' }
# Send a completion call to generate an answer
$url = "$($openai.api_base)/openai/deployments/$($openai.name)/audio/transcriptions?api-version=$($openai.api_version)"
$response = Invoke-RestMethod -Uri $url -Headers $headers -Form $form -Method Post -ContentType 'multipart/form-data'
return $response.text
GitHub의 Azure AI Speech SDK 리포지토리에서 wikipediaOcelot.wav 같은 샘플 오디오 파일을 가져올 수 있습니다.
중요
프로덕션의 경우 Azure Key Vault를 사용하는 PowerShell 비밀 관리와 같은 안전한 방법을 사용하여 자격 증명을 저장하고 액세스합니다. 자격 증명 보안에 대한 자세한 내용은 Azure AI 서비스 보안을 참조하세요.
The ocelot, Lepardus paradalis, is a small wild cat native to the southwestern United States, Mexico, and Central and South America. This medium-sized cat is characterized by solid black spots and streaks on its coat, round ears, and white neck and undersides. It weighs between 8 and 15.5 kilograms, 18 and 34 pounds, and reaches 40 to 50 centimeters 16 to 20 inches at the shoulders. It was first described by Carl Linnaeus in 1758. Two subspecies are recognized, L. p. paradalis and L. p. mitis. Typically active during twilight and at night, the ocelot tends to be solitary and territorial. It is efficient at climbing, leaping, and swimming. It preys on small terrestrial mammals such as armadillo, opossum, and lagomorphs.
Azure OpenAI 리소스를 정리하고 제거하려면 해당 리소스를 삭제할 수 있습니다. 리소스를 삭제하기 전에 먼저 배포된 모델을 삭제해야 합니다.
이벤트
11월 19일 오후 11시 - 1월 10일 오후 11시
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지금 등록학습
모듈
첫 번째 Azure AI 음성 텍스트 변환 애플리케이션 만들기 - Training
이 모듈에서는 Azure AI 서비스를 사용하여 음성 텍스트 변환 애플리케이션을 만드는 방법을 알아봅니다.
인증
Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals - Certifications
AI 솔루션을 만들기 위한 Microsoft Azure의 소프트웨어 및 서비스 개발과 관련된 기본 AI 개념을 보여 줍니다.