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.NET에서 Azure AI를 사용하여 이미지 생성

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간단한 .NET 8 콘솔 채팅 애플리케이션을 만들어 의미 체계 커널을 시작합니다. 애플리케이션은 로컬로 실행되고 OpenAI dell-e-3 모델을 사용하여 우편 카드를 생성하고 친구를 하이킹에 초대합니다! 다음 단계에 따라 Azure OpenAI를 프로비전하고 의미 체계 커널을 사용하는 방법을 알아봅니다.

간단한 .NET 8 콘솔 채팅 애플리케이션을 만들어 .NET Azure OpenAI SDK를 시작합니다. 애플리케이션은 로컬로 실행되고 OpenAI dell-e-3 모델을 사용하여 우편 카드를 생성하고 친구를 하이킹에 초대합니다! 다음 단계에 따라 Azure OpenAI를 프로비전하고 .NET Azure OpenAI SDK를 사용하는 방법을 알아봅니다.

필수 조건

Azure 리소스 배포

Azure OpenAI Service와 Azure Developer CLI에 액세스하려면 필수 조건을 따르고 다음 가이드에 따라 샘플 애플리케이션을 시작하도록 설정합니다.

  1. 리포지토리 복제: dotnet/ai-samples

  2. 터미널이나 명령 프롬프트에서 quickstarts 디렉터리로 이동합니다.

  3. 그러면 Azure OpenAI 리소스가 프로비전됩니다. Azure OpenAI 서비스를 만들고 모델을 배포하는 데 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다.

    azd up

참고 항목

사용 가능한 Azure OpenAI 서비스가 이미 있는 경우 배포를 건너뛰고 Program.cs(IConfiguration 권장)에서 해당 값을 사용할 수 있습니다.

문제 해결

Windows에서는 azd up(을)를 실행한 후 다음과 같은 오류 메시지가 나타날 수 있습니다.

postprovision.ps1은 디지털 서명되지 않았습니다. 스크립트가 시스템에서 실행되지 않습니다.

애플리케이션에 사용되는 .NET 사용자 비밀을 설정하기 위해 postprovision.ps1 스크립트가 실행됩니다. 이 오류를 방지하려면 다음 PowerShell 명령을 실행합니다.

Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass

그런 다음 azd up 명령을 다시 실행합니다.

발생할 수 있는 다른 오류:

'pwsh'가 내부 또는 외부 명령, 실행 가능한 프로그램 또는 배치 파일로 인식되지 않습니다. 경고: 종료 코드: '1', 경로: '.\infra\post-script\postprovision.ps1'으로 인해 'postprovision' 후크가 실패했습니다. : 종료 코드: 1 ContinueOnError가 true로 설정되었으므로 실행이 계속됩니다.

애플리케이션에 사용되는 .NET 사용자 비밀을 설정하기 위해 postprovision.ps1 스크립트가 실행됩니다. 이 오류를 방지하려면 다음 PowerShell 명령을 사용하여 스크립트를 수동으로 실행합니다.

.\infra\post-script\postprovision.ps1

이제 .NET AI 앱에 사용자 비밀이 구성되어 테스트할 수 있습니다.

하이킹 이미지 생성 샘플 시도

  1. 터미널이나 명령 프롬프트에서 semantic-kernel\05-HikeImages 디렉터리로 이동합니다.
  1. 터미널이나 명령 프롬프트에서 azure-openai-sdk\05-HikeImages 디렉터리로 이동합니다.

  1. 이제 콘솔 애플리케이션을 사용해 볼 차례입니다. 앱을 실행하려면 다음을 입력합니다.

    dotnet run

    오류 메시지가 표시되면 Azure OpenAI 리소스 배포가 완료되지 않았을 수 있습니다. 몇 분 정도 기다렸다가 다시 시도해 보세요.

코드 이해

애플리케이션은 NuGet에서 사용할 수 있는 Microsoft.SemanticKernel 패키지를 사용하여 Azure에 배포된 Azure OpenAI 서비스에 요청을 보내고 가져옵니다.

전체 애플리케이션은 Program.cs 파일에 포함되어 있습니다. 처음 몇 줄의 코드는 애플리케이션 프로비저닝 중에 dotnet user-secrets 설정된 비밀 및 구성 값을 로드합니다.

// == Retrieve the local secrets saved during the Azure deployment ==========
var config = new ConfigurationBuilder()
    .AddUserSecrets<Program>()
    .Build();

var config = new ConfigurationBuilder().AddUserSecrets<Program>().Build();
string endpoint = config["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"];
string deployment = config["AZURE_OPENAI_GPT_NAME"];
string key = config["AZURE_OPENAI_KEY"];

AzureOpenAITextToImageService 서비스는 요청과 응답을 편리하게 수행할 수 있습니다.

AzureOpenAITextToImageService textToImageService = new(deployment, endpoint, key, null);

textToImageService 서비스가 만들어지면 시스템 프롬프트를 추가하여 모델에 더 많은 컨텍스트를 제공합니다. 이미지를 생성하려면 이미지에 무엇이 있는지, 사용할 특정 색, 스타일(그리기, 그리기, 그리기, 사실적 또는 만화)에 대한 명확한 설명이 필요합니다. 모델은 이 프롬프트를 사용하여 이미지를 생성합니다. 모델이 사용자 요청을 기반으로 응답을 생성하도록 하려면 GenerateImageAsync 함수를 사용하고 크기와 품질을 지정합니다.

// Generate the image
string imageUrl = await textToImageService.GenerateImageAsync("""
    A postal card with an happy hiker waving and a beautiful mountain in the background.
    There is a trail visible in the foreground.
    The postal card has text in red saying: 'You are invited for a hike!'
    """, 1024, 1024);
Console.WriteLine($"The generated image is ready at:\n{imageUrl}");

모델에서 생성된 이미지를 개인 설정하도록 프롬프트를 사용자 지정합니다.

코드 이해

애플리케이션은 NuGet에서 사용할 수 있는 Azure.AI.OpenAI 클라이언트 SDK를 사용하여 Azure에 배포된 Azure OpenAI 서비스에 요청을 보내고 가져옵니다.

전체 애플리케이션은 Program.cs 파일에 포함되어 있습니다. 처음 몇 줄의 코드는 애플리케이션 프로비저닝 중에 dotnet user-secrets 설정된 비밀 및 구성 값을 로드합니다.

// == Retrieve the local secrets saved during the Azure deployment ==========
var config = new ConfigurationBuilder()
    .AddUserSecrets<Program>()
    .Build();

string openAIEndpoint = config["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"];
string openAIDeploymentName = config["AZURE_OPENAI_GPT_NAME"];
string openAiKey = config["AZURE_OPENAI_KEY"];

// == Creating the AIClient ==========
var endpoint = new Uri(openAIEndpoint);
var credentials = new AzureKeyCredential(openAiKey);

OpenAIClient 클래스는 요청과 응답을 편리하게 수행할 수 있습니다. ChatCompletionOptions(은)는 모델이 응답하는 방식에 대한 매개 변수를 지정합니다.

var openAIClient = new OpenAIClient(endpoint, credentials);

var completionOptions = new ChatCompletionsOptions
{
    MaxTokens = 400,
    Temperature = 1f,
    FrequencyPenalty = 0.0f,
    PresencePenalty = 0.0f,
    NucleusSamplingFactor = 0.95f, // Top P
    DeploymentName = openAIDeploymentName
};

OpenAIClient 클라이언트가 만들어지면 시스템 프롬프트를 추가하여 모델에 더 많은 컨텍스트를 제공합니다. 이미지를 생성하려면 이미지에 무엇이 있는지, 사용할 특정 색, 스타일(그리기, 그리기, 그리기, 사실적 또는 만화)에 대한 명확한 설명이 필요합니다. 모델은 이 프롬프트를 사용하여 이미지를 생성합니다.

string imagePrompt = """
A postal card with an happy hiker waving, there a beautiful mountain in the background.
There is a trail visible in the foreground. 
The postal card has text in red saying: 'You are invited for a hike!'
""";

모델이 사용자 요청을 기반으로 응답을 생성하도록 하려면 GetImageGenerationsAsync 함수를 사용하고 크기와 품질을 지정합니다.

Response<ImageGenerations> response = await openAIClient.GetImageGenerationsAsync(
    new ImageGenerationOptions()
    {
        DeploymentName = openAIDalleName,
        Prompt = imagePrompt,
        Size = ImageSize.Size1024x1024,
        Quality = ImageGenerationQuality.Standard
    });

ImageGenerationData generatedImage = response.Value.Data[0];
if (!string.IsNullOrEmpty(generatedImage.RevisedPrompt))
{
    Console.WriteLine($"\n\nInput prompt automatically revised to:\n {generatedImage.RevisedPrompt}");
}
Console.WriteLine($"\n\nThe generated image is ready at:\n {generatedImage.Url.AbsoluteUri}");

모델에서 생성된 이미지를 개인 설정하도록 프롬프트를 사용자 지정합니다.

리소스 정리

샘플 애플리케이션이나 리소스가 더 이상 필요하지 않으면 해당 배포와 모든 리소스를 제거합니다.

azd down

다음 단계