Ten artykuł zawiera najlepsze zasoby szkoleniowe dla deweloperów, którzy zaczynają tworzyć aplikacje sztucznej inteligencji dla każdego języka programowania. Zasoby obejmują biblioteki i przykłady, dokumentację, kursy szkoleniowe i inne.
Zasoby dla platformy Azure OpenAI w modelach rozwiązania Microsoft Foundry
Azure OpenAI w modelach Microsoft Foundry Model zapewnia dostęp interfejsu API REST do zaawansowanych modeli językowych dostępnych w środowisku OpenAI. Azure OpenAI ułatwia dostosowanie tych modeli do określonych zadań, takich jak generowanie zawartości, podsumowywanie, interpretacja obrazów, wyszukiwanie semantyczne i język naturalny do tłumaczenia kodu. Uzyskaj dostęp Azure openAI przy użyciu interfejsów API REST, zestawu OpenAI SDK dla Python lub za pośrednictwem portalu Portal Microsoft Foundry.
Biblioteki
| Odnośnik |
opis |
|
OpenAI SDK for .NET |
Biblioteka OpenAI .NET zapewnia wygodny dostęp do API REST OpenAI z aplikacji .NET. Może ona łączyć się z zasobami Azure OpenAI lub z punktem końcowym wnioskowania nie Azure OpenAI, dzięki czemu jest to doskonały wybór nawet w przypadku programowania bez Azure OpenAI. |
|
Wydania zestawu OpenAI SDK |
Linki do wszystkich pakietów bibliotek zestawu OpenAI SDK, w tym linki do .NET, Java, JavaScript i Go. |
|
Pakiet NuGet OpenAI |
Wersja NuGet biblioteki klienta OpenAI dla .NET. |
Przykłady
| Odnośnik |
opis |
|
Agent MCP OpenAI dla .NET |
Ten przykład to aplikacja agenta MCP napisana w .NET przy użyciu Azure OpenAI z zdalnym serwerem MCP napisanym w języku TypeScript. |
|
AI Travel Agents |
„Agenci podróży AI” to solidna przedsiębiorstwowa aplikacja, która wykorzystuje wielu agentów sztucznej inteligencji do usprawnienia operacji biur podróży. Aplikacja pokazuje, jak sześciu agentów sztucznej inteligencji współpracuje, aby pomóc pracownikom w obsłudze zapytań klientów, dostarczać zalecenia docelowe i planować trasy. |
|
deepseek-dotnet |
Jest to przykładowy pokaz czatu, który prezentuje możliwości DeepSeek-R1. |
|
Ukończenia |
Kolekcja 10 przykładów, które pokazują, jak używać biblioteki klienta Azure OpenAI na potrzeby .NET do czatu, przesyłania strumieniowego odpowiedzi, używania własnych danych, transkrypcji/tłumaczenia dźwięku, generowania obrazów itp. |
|
OpenAI z Microsoft Entra ID i kontrolą dostępu opartą na rolach |
Spojrzenie na uwierzytelnianie przy użyciu Microsoft Entra ID. |
|
OpenAI z zarządzanymi tożsamościami |
Artykuł z bardziej złożonymi scenariuszami zabezpieczeń, które wymagają Azure kontroli dostępu opartej na rolach. W tym dokumencie opisano sposób uwierzytelniania w zasobie openAI przy użyciu Microsoft Entra ID. |
|
Więcej przykładów |
Kolekcja przykładów openAI napisanych w .NET. |
Dokumentacja
| Odnośnik |
opis |
| dokumentacja Azure OpenAI Service |
Strona centrum dokumentacji Azure OpenAI Service. |
|
Przegląd ekosystemu .NET i sztucznej inteligencji |
Podsumowanie usług i narzędzi, które mogą być potrzebne w aplikacjach, z linkami, aby dowiedzieć się więcej na temat każdego z nich. |
|
Switch from OpenAI to Azure OpenAI |
Artykuł ze wskazówkami dotyczącymi drobnych zmian, które należy wprowadzić w kodzie, dzięki czemu możesz zamienić się tam i z powrotem między usługą OpenAI a Azure OpenAI Service. |
|
Microsoft Foundry Szybki Start |
Zestaw MICROSOFT Foundry SDK jest dostępny w wielu językach, w tym w Python, Java, TypeScript i C#. |
|
Zbuduj aplikację do czatu AI za pomocą .NET |
Utwórz konwersacyjną aplikację konsolową czatu .NET przy użyciu modelu OpenAI lub Azure OpenAI. |
|
Nawiąż połączenie z modelem sztucznej inteligencji i wywołaj jego reakcję |
Utwórz aplikację konsolową .NET do czatu, aby połączyć się z modelem OpenAI lub Azure OpenAI. |
|
Build a .NET AI vector search app |
Utwórz aplikację konsolową .NET do wykonywania semantycznego wyszukiwania w magazynie wektorów w celu znalezienia odpowiednich wyników zapytania użytkownika. |
|
Wywołaj funkcje .NET przy użyciu modelu sztucznej inteligencji |
Utwórz aplikację konsolową do czatu .NET, która łączy się z modelem SI z możliwością wywoływania funkcji lokalnych. |
|
Generowanie obrazów przy użyciu biblioteki OpenAI.Images.ImageClient |
Użyj modelu OpenAI DALL-E AI. w celu wygenerowania obrazu. |
Oprócz usługi Azure OpenAI istnieje wiele innych narzędzi Foundry, które pomagają deweloperom i organizacjom szybko tworzyć inteligentne, gotowe na rynek i odpowiedzialne aplikacje, korzystając z gotowych do użycia i konfigurowalnych interfejsów API i modeli. Przykładowe aplikacje obejmują przetwarzanie języka naturalnego na potrzeby konwersacji, wyszukiwania, monitorowania, tłumaczenia, mowy, przetwarzania obrazów i podejmowania decyzji.
Przykłady
| Odnośnik |
opis |
|
Zintegruj Azure Speech w Foundry Tools w swoje aplikacje przy użyciu próbek SDK mowy |
Repozytorium przykładów dla zestawu Speech SDK. Linki do przykładów dotyczących rozpoznawania mowy, tłumaczenia, syntezy mowy i nie tylko. |
|
Azure Document Intelligence in Foundry Tools SDK |
Analiza dokumentów (dawniej Form Recognizer) to usługa w chmurze, która używa uczenia maszynowego do analizowania tekstu i danych strukturalnych z dokumentów. Zestaw SDK (Document Intelligence Software Development Kit) to zestaw bibliotek i narzędzi, które umożliwiają łatwe integrowanie modeli i możliwości analizy dokumentów z aplikacjami. |
|
Ekstrakcja ustrukturyzowanych danych z formularzy, paragonów, faktur i kart przy użyciu narzędzia Form Recognizer w .NET |
Repozytorium próbek dla biblioteki klienta Azure.AI.FormRecognizer. |
|
Wyodrębnianie, klasyfikowanie i rozumienie tekstu w dokumentach przy użyciu Analizy Tekstu w .NET |
Biblioteka klienta dla Text Analytics. Jest to część usługi Azure Language in Foundry Tools, która zapewnia funkcje przetwarzania języka naturalnego (NLP) umożliwiające zrozumienie i analizowanie tekstu. |
|
Document Translation in .NET |
Artykuł Szybki start zawierający szczegółowe informacje na temat sposobu tłumaczenia dokumentów w celu tłumaczenia dokumentu źródłowego na język docelowy przy zachowaniu struktury i formatowania tekstu. |
|
Odpowiadanie na pytania w .NET |
Artykuł wprowadzający umożliwiający uzyskanie odpowiedzi (i oceny pewności) z tekstu przesłanego wraz z pytaniem. |
|
Zrozumienie Języka Konwersacyjnego w .NET |
Biblioteka kliencka dla konwersacyjnego zrozumienia języka (Conversational Language Understanding, CLU), chmurowej usługi AI do obsługi konwersacji, która może wyodrębniać intencje i jednostki z dialogów oraz działa jak orkiestrator, wybierając najlepszego kandydata do analizy konwersacji w celu uzyskania najbardziej trafnej odpowiedzi z aplikacji, takich jak Qna, Luis i aplikacja konwersacyjna. |
|
Analizowanie obrazów |
Przykładowy kod i dokumenty konfiguracji zestawu SDK analizy obrazów sztucznej inteligencji Microsoft Azure |
Dokumentacja
Szkolenia
| Odnośnik |
opis |
|
Warsztat z generatywnej sztucznej inteligencji dla początkujących |
Poznaj podstawy tworzenia aplikacji generacyjnych sztucznej inteligencji, korzystając z naszego 18-lekcyjnego kompleksowego kursu przez ambasadorów chmury firmy Microsoft. |
|
Warsztaty dla agentów sztucznej inteligencji dla początkujących |
Poznaj podstawy tworzenia agentów generacyjnych sztucznej inteligencji, korzystając z naszego 10-lekcji kompleksowego kursu przez ambasadorów chmury firmy Microsoft. |
|
Wprowadzenie do narzędzi Foundry |
Foundry Tools to zbiór usług, które są blokami konstrukcyjnymi funkcji sztucznej inteligencji, które można zintegrować z aplikacjami. W tej ścieżce szkoleniowej dowiesz się, jak aprowizować, zabezpieczać, monitorować i wdrażać zasoby usług sztucznej inteligencji Azure oraz używać ich do tworzenia inteligentnych rozwiązań. |
|
Microsoft Azure Podstawy sztucznej inteligencji: Generowanie sztucznej inteligencji |
Ścieżka szkoleniowa pomagająca zrozumieć, w jaki sposób duże modele językowe stanowią fundament generatywnej sztucznej inteligencji: jak Azure OpenAI Service zapewnia dostęp do najnowszej technologii generatywnej sztucznej inteligencji, jak monity i odpowiedzi mogą być precyzyjnie dostosowane, a także jak zasady odpowiedzialnej sztucznej inteligencji firmy Microsoft napędzają etyczne postępy w rozwoju sztucznej inteligencji. |
|
Rozwijaj rozwiązania generatywnej sztucznej inteligencji za pomocą usługi Azure OpenAI |
Azure OpenAI Service zapewnia dostęp do zaawansowanych modeli językowych openAI, takich jak ChatGPT, GPT, Codex i Embeddings. Ta ścieżka szkoleniowa uczy deweloperów, jak generować kod, obrazy i tekst przy użyciu zestawu AZURE OpenAI SDK i innych usług Azure. |
Szablony aplikacji AI
Szablony aplikacji sztucznej inteligencji zapewniają dobrze utrzymane, łatwe we wdrażaniu implementacje referencyjne, które stanowią wysokiej jakości punkt startowy dla twoich aplikacji AI.
Istnieją dwie kategorie szablonów aplikacji sztucznej inteligencji, bloki konstrukcyjne i kompleksowe rozwiązania. Bloki konstrukcyjne to próbki o mniejszej skali, które koncentrują się na konkretnych scenariuszach i zadaniach. Kompleksowe rozwiązania to wszechstronne przykładowe odniesienia obejmujące dokumentację, kod źródłowy i implementację, które umożliwiają dalsze dostosowywanie i rozszerzanie ich do własnych potrzeb.
Aby przejrzeć listę szablonów kluczy dostępnych dla każdego języka programowania, zobacz Szablony aplikacji sztucznej inteligencji. Aby przeglądać wszystkie dostępne szablony, zobacz szablony aplikacji sztucznej inteligencji w galerii szablonów aplikacji sztucznej inteligencji.
Zasoby dla platformy Azure OpenAI w modelach rozwiązania Microsoft Foundry
Azure OpenAI w modelach Microsoft Foundry Model zapewnia dostęp interfejsu API REST do zaawansowanych modeli językowych dostępnych w środowisku OpenAI. Azure OpenAI ułatwia dostosowanie tych modeli do określonych zadań, takich jak generowanie zawartości, podsumowywanie, interpretacja obrazów, wyszukiwanie semantyczne i język naturalny do tłumaczenia kodu. Uzyskaj dostęp Azure openAI przy użyciu interfejsów API REST, zestawu OpenAI SDK dla Python lub za pośrednictwem portalu Portal Microsoft Foundry.
Zestawy SDK i biblioteki
| Odnośnik |
opis |
|
OpenAI SDK for Python |
Wersja kodu źródłowego GitHub biblioteki openAI Python, która zapewnia wygodny dostęp do interfejsu API OpenAI z aplikacji napisanych w języku Python. |
|
OpenAI Python Package |
Wersja biblioteki Python OpenAI w PyPi. |
Przykłady
| Odnośnik |
opis |
|
Ukończenie transmisji czatu |
Przykładowy notatnik, który pokazuje, jak uruchomić funkcję uzupełniania czatu przy użyciu punktu końcowego Azure. W tym przykładzie skupiono się na uzupełnianiu czatów, ale także wprowadzono inne operacje dostępne w interfejsie API. |
|
Azure zakodowania |
Przykład notatnika, który pokazuje, jak używać embeddingów z punktami końcowymi Azure. W przykładzie skupiono się na osadzaniu, ale także wprowadzono inne operacje dostępne w interfejsie API. |
Dokumentacja
| Odnośnik |
opis |
|
Switch from OpenAI to Azure OpenAI |
Artykuł ze wskazówkami dotyczącymi drobnych zmian, które należy wprowadzić w kodzie, dzięki czemu możesz zamienić się tam i z powrotem między usługą OpenAI a Azure OpenAI Service. |
|
Quickstart: Wprowadzenie do generowania tekstu przy użyciu Azure OpenAI Service |
Instrukcja szybkiego startu, która pokazuje, jak skonfigurować potrzebne usługi i napisać kod, aby wywołać model za pomocą Pythona. |
|
Quickstart: rozpocznij korzystanie z GPT-35-Turbo i GPT-4 z Azure OpenAI Service |
Przewodnik szybkiego startu przedstawiający sposób pracy z rolami systemu, asystenta i użytkownika, aby dostosować zawartość w odpowiedzi na pytania. |
|
Quickstart: czat z modelami Azure OpenAI przy użyciu własnych danych |
Szybki start, który pomaga w dodawaniu własnych danych, takich jak PDF lub inny dokument. |
|
Quickstart: Rozpoczynanie korzystania z asystentów Azure OpenAI (wersja zapoznawcza) |
Szybki start, który pokazuje, jak poinstruować model, aby używał wbudowanego interpretera kodu Python w celu rozwiązywania zadań matematycznych krok po kroku. W tym przykładzie przedstawiono punkt wyjścia umożliwiający korzystanie z własnych asystentów sztucznej inteligencji, do których można uzyskać dostęp za pomocą niestandardowych instrukcji. |
|
Wdrażanie modelu i generowanie tekstu |
Artykuł z minimalnymi, prostymi szczegółowymi krokami wdrażania modelu, który może programowo rozmawiać. |
|
OpenAI z kontrolą dostępu opartą na rolach Microsoft Entra ID |
Przegląd uwierzytelniania z użyciem Microsoft Entra ID i kontroli dostępu opartej na rolach Azure. |
|
OpenAI z tożsamościami zarządzanymi przez usługę Azure AD dla zasobów Azure |
Artykuł z bardziej złożonymi scenariuszami zabezpieczeń, które wymagają Azure kontroli dostępu opartej na rolach. Dowiedz się, jak uwierzytelniać się w zasobie OpenAI przy użyciu Microsoft Entra ID. |
|
Azure OpenAI w przykładach modeli Microsoft Foundry Models |
Kompilacja przydatnych zasobów i przykładów kodu Azure OpenAI w modelach Microsoft Foundry, które ułatwią rozpoczęcie pracy i przyspieszą proces wdrażania technologii. |
|
Szybki start: używanie obrazów w czatach sztucznej inteligencji |
Szybki start pokazujący, jak oprogramować model do opisania zawartości zdjęcia. |
|
Quickstart: generowanie obrazów za pomocą Azure OpenAI Service |
Szybki start, który pokazuje, jak programowo generować obrazy przy użyciu Dall-E na podstawie polecenia. |
Oprócz Azure OpenAI Service istnieje wiele innych narzędzi foundry. Deweloperzy i organizacje mogą szybko tworzyć inteligentne, gotowe na rynek i odpowiedzialne aplikacje za pomocą gotowych do użycia i wstępnie utworzonych, dostosowywalnych interfejsów API i modeli. Przykładowe aplikacje obejmują przetwarzanie języka naturalnego na potrzeby konwersacji, wyszukiwania, monitorowania, tłumaczenia, mowy, przetwarzania obrazów i podejmowania decyzji.
Przykłady
| Odnośnik |
opis |
|
Zintegruj rozpoznawanie mowy w swoich aplikacjach za pomocą Azure Speech w próbkach Foundry Tools SDK |
Przykłady dla zestawu SDK rozpoznawania mowy Azure Cognitive Services. Linki do przykładów dotyczących rozpoznawania mowy, tłumaczenia, syntezy mowy i nie tylko. |
|
Azure Document Intelligence in Foundry Tools SDK |
Analiza dokumentów (dawniej Form Recognizer) to usługa w chmurze, która używa uczenia maszynowego do analizowania tekstu i danych strukturalnych z dokumentów. Zestaw SDK (Document Intelligence Software Development Kit) to zestaw bibliotek i narzędzi, które umożliwiają łatwe integrowanie modeli i możliwości analizy dokumentów z aplikacjami. |
|
Wyodrębnij ustrukturyzowane dane z formularzy, paragonów, faktur i kart przy użyciu Form Recognizer w Pythonie |
Przykłady dla klienta biblioteki Azure.AI.FormRecognizer. |
|
Wyodrębniać, klasyfikować i interpretować tekst w dokumentach przy użyciu Text Analytics w Pythonie |
Biblioteka klienta dla Text Analytics. Te interfejsy API są częścią usługi Azure Language in Foundry Tools, która zapewnia funkcje przetwarzania języka naturalnego (NLP) do zrozumienia i analizowania tekstu. |
|
Document Translation in Python |
Artykuł z szybkim startem, który używa usługi Tłumaczenia Dokumentów do przekładania dokumentu źródłowego na język docelowy, zachowując jego strukturę i formatowanie tekstu. |
|
Odpowiadanie na pytania w Pythonie |
Artykuł Szybki start z krokami umożliwiającymi uzyskanie odpowiedzi (i współczynnik ufności) z treści tekstu wysyłanego wraz z pytaniem. |
|
Rozumienie języka konwersacyjnego w Pythonie |
Biblioteka kliencka dla rozumienia języka konwersacyjnego (CLU). CLU to oparta na chmurze usługa konwersacyjna sztucznej inteligencji, która umożliwia wyodrębnianie intencji i jednostek w konwersacjach. Clu działa jak koordynator, aby wybrać najlepszego kandydata do analizowania konwersacji, aby uzyskać najlepszą odpowiedź z aplikacji, takich jak QnA, Luis i Conversation App. |
|
Analizowanie obrazów |
Przykładowy kod i dokumenty konfiguracji dla zestawu SDK analizy obrazów sztucznej inteligencji Microsoft Azure. |
|
Content Safety in Foundry Control Plane SDK for Python |
Zestaw SDK może pomóc w wykrywaniu szkodliwej zawartości generowanej przez użytkownika i generowanej przez sztuczną inteligencję w aplikacjach i usługach. Bezpieczeństwo zawartości obejmuje interfejsy API tekstu i obrazu, które umożliwiają wykrywanie szkodliwych materiałów. |
Dokumentacja
Szkolenia
| Odnośnik |
opis |
|
Warsztat dotyczący generatywnej sztucznej inteligencji dla początkujących |
Poznaj podstawy tworzenia aplikacji generacyjnych sztucznej inteligencji, korzystając z naszego 18-lekcyjnego kompleksowego kursu przez ambasadorów chmury firmy Microsoft. |
|
Wprowadzenie do narzędzi Foundry |
Narzędzia Foundry to bloki konstrukcyjne funkcji sztucznej inteligencji, które można zintegrować z aplikacjami. Ukończ tę ścieżkę szkoleniową, aby dowiedzieć się, jak aprowizować, zabezpieczać, monitorować i wdrażać zasoby Azure AI services oraz używać ich do tworzenia inteligentnych rozwiązań. |
|
Microsoft Azure Podstawy sztucznej inteligencji: Generowanie sztucznej inteligencji |
Ukończ tę ścieżkę szkoleniową, aby dowiedzieć się, jak duże modele językowe tworzą podstawę generowania sztucznej inteligencji. Dowiedz się, jak Azure OpenAI Service zapewnia dostęp do najnowszej technologii generowania sztucznej inteligencji. Dowiedz się, jak można dostroić monity i odpowiedzi Azure OpenAI oraz jak zasady odpowiedzialnego AI firmy Microsoft napędzają rozwój etycznej sztucznej inteligencji. |
|
Rozwijaj rozwiązania generatywnej sztucznej inteligencji za pomocą usługi Azure OpenAI |
Azure OpenAI Service zapewnia dostęp do zaawansowanych modeli językowych openAI, takich jak ChatGPT, GPT, Codex i Embeddings. Ukończ tę ścieżkę szkoleniową dla deweloperów i dowiedz się, jak wygenerować kod, obrazy i tekst przy użyciu zestawu AZURE OpenAI SDK i innych usług Azure. |
|
Twórz aplikacje AI z wykorzystaniem Azure Database for PostgreSQL |
Ukończ tę ścieżkę szkoleniową, aby zapoznać się z integracją Azure sztucznej inteligencji i usługami Azure Machine Learning Services udostępnianymi przez rozszerzenie Azure AI dla Azure Database for PostgreSQL — serwer elastyczny. Dowiedz się, jak te usługi umożliwiają tworzenie aplikacji opartych na sztucznej inteligencji. |
Szablony aplikacji sztucznej inteligencji
Szablony aplikacji sztucznej inteligencji zapewniają dobrze utrzymywane, łatwe w wdrażaniu implementacje referencyjne, które zapewniają wysokiej jakości punkt wyjścia dla aplikacji sztucznej inteligencji.
Istnieją dwie kategorie szablonów aplikacji sztucznej inteligencji, bloki konstrukcyjne i kompleksowe rozwiązania. Bloki konstrukcyjne to próbki o mniejszej skali, które koncentrują się na konkretnych scenariuszach i zadaniach. Wszechstronne rozwiązania to kompleksowe przykłady referencyjne, które obejmują dokumentację, kod źródłowy i funkcje wdrażania. Możesz tworzyć rozwiązania i rozszerzać je do własnych celów.
- Aby przejrzeć listę szablonów kluczy dostępnych dla każdego języka programowania, zobacz Szablony aplikacji sztucznej inteligencji.
- Aby przeglądać wszystkie dostępne szablony, zobacz szablony aplikacji sztucznej inteligencji w galerii interfejsu wiersza polecenia dla deweloperów Azure.
Zasoby dla platformy Azure OpenAI w modelach rozwiązania Microsoft Foundry
Azure OpenAI w ramach Microsoft Foundry Models zapewnia dostęp do zaawansowanych modeli językowych OpenAI poprzez interfejs API REST. Modele te można łatwo dostosować do konkretnego zadania, w tym między innymi generowania zawartości, podsumowywania, interpretacji obrazów, wyszukiwania semantycznego i języka naturalnego do tłumaczenia kodu. Użytkownicy mogą uzyskiwać dostęp do usługi za pośrednictwem interfejsów API REST, biblioteki interfejsów API platformy OpenAI lub portalu Microsoft Foundry.
Biblioteki
| Pakiet |
Kod źródłowy |
npm |
|
Biblioteka OpenAI Node API |
Kod źródłowy |
Pakiet |
|
Azure biblioteka OpenAI dla języka TypeScript |
kod źródłowy |
Pakiet |
Przykłady
| Odnośnik |
opis |
|
AI Travel Agents |
„Agenci podróży AI” to solidna przedsiębiorstwowa aplikacja, która wykorzystuje wielu agentów sztucznej inteligencji do usprawnienia operacji biur podróży. Aplikacja pokazuje, jak sześciu agentów sztucznej inteligencji współpracuje, aby pomóc pracownikom w obsłudze zapytań klientów, dostarczać zalecenia docelowe i planować trasy. |
|
Wprowadzenie do zdalnych serwerów MCP za pomocą Azure Container Apps (Node.js/TypeScript) |
Ten przewodnik Szybki start zawiera podstawowe bloki konstrukcyjne służące do konfigurowania zdalnego serwera protokołu MCP (Model Context Protocol) przy użyciu Azure Container Apps. Serwer MCP jest tworzony przy użyciu Node.js i TypeScript i może służyć do uruchamiania różnych narzędzi i usług w środowisku bezserwerowym. |
|
DeepSeek w Azure |
Demonstruje sposób używania funkcji DeepSeek z językiem JavaScript/TypeScript za pośrednictwem biblioteki klienta openAI Node.js lub LangChain.js. DeepSeek wyróżnia się zadaniami wymagającymi głębokiego zrozumienia kontekstu i złożonego rozumowania. Możesz doświadczyć dłuższego czasu odpowiedzi w porównaniu z innymi modelami, ponieważ symuluje proces myślowy (pod tagiem <think>) przed dostarczeniem rzeczywistej odpowiedzi. |
|
Ukończenia |
Prosty przykład pokazujący sposób uzyskiwania podpowiedzi dla podanego polecenia. |
|
Uzupełnianie czatów strumieniowych |
Prosty przykład demonstrujący, jak używać uzupełniania czatu w trybie strumieniowym. |
|
Switch from OpenAI to Azure OpenAI |
Artykuł ze wskazówkami dotyczącymi drobnych zmian, które należy wprowadzić w kodzie, aby zamienić się tam i z powrotem między usługą OpenAI a Azure OpenAI Service. |
|
OpenAI z Microsoft Entra ID i kontrolą dostępu opartą na rolach |
Spojrzenie na uwierzytelnianie przy użyciu Microsoft Entra ID. |
|
OpenAI z zarządzanymi tożsamościami |
Artykuł opisujący bardziej złożone scenariusze zabezpieczeń wymagają kontroli dostępu opartej na rolach Azure (Azure RBAC). W tym dokumencie opisano sposób uwierzytelniania w zasobie openAI przy użyciu Microsoft Entra ID. |
|
LangChain.js z Azure OpenAI i Azure AI Search |
Utwórz inteligentnego agenta RAG z LangChain.js, który ocenia, czy pytania można odpowiedzieć przy użyciu danych bez struktury w Azure AI Search i dostarcza kontekstowo odpowiednie odpowiedzi z tej bazy wiedzy, gdy jest to możliwe. |
|
Więcej przykładów |
Przykłady interfejsu OpenAI obejmujące szereg scenariuszy. |
Dokumentacja
Oprócz Azure openAI w microsoft Foundry Models, istnieje wiele innych narzędzi Foundry, które ułatwiają deweloperom i organizacjom szybkie tworzenie inteligentnych, gotowych na rynek i odpowiedzialnych aplikacji za pomocą gotowych do użycia i wstępnie utworzonych, dostosowywalnych interfejsów API i modeli. Przykładowe aplikacje obejmują przetwarzanie języka naturalnego na potrzeby konwersacji, wyszukiwania, monitorowania, tłumaczenia, mowy, przetwarzania obrazów i podejmowania decyzji.
Przykłady
Dokumentacja
Szkolenia
| Odnośnik |
opis |
|
Warsztat z generatywnej sztucznej inteligencji dla początkujących |
Poznaj podstawy tworzenia aplikacji generacyjnych sztucznej inteligencji, korzystając z naszego 18-lekcyjnego kompleksowego kursu przez ambasadorów chmury firmy Microsoft. |
|
Generowanie sztucznej inteligencji dla deweloperów języka JavaScript |
Obejmuje to podstawy generowania sztucznej inteligencji oraz sposób tworzenia aplikacji sztucznej inteligencji przy użyciu języka JavaScript, od lokalnego programowania po wdrażanie na Azure, do uruchamiania i skalowania modeli sztucznej inteligencji. Lista odtwarzania filmów wideo w serwisie YouTube obejmuje serię filmów o długości około 10 minut, z których każda koncentruje się na konkretnym temacie. |
|
Warsztaty dla agentów sztucznej inteligencji dla początkujących |
Poznaj podstawy tworzenia agentów generacyjnych sztucznej inteligencji, korzystając z naszego 10-lekcji kompleksowego kursu przez ambasadorów chmury firmy Microsoft. |
|
Wprowadzenie do narzędzi Foundry |
Foundry Tools to zbiór usług, które są blokami konstrukcyjnymi funkcji sztucznej inteligencji, które można zintegrować z aplikacjami. W tej ścieżce szkoleniowej dowiesz się, jak aprowizować, zabezpieczać, monitorować i wdrażać zasoby narzędzi Foundry Tools oraz używać ich do tworzenia inteligentnych rozwiązań. |
|
Microsoft Azure Podstawy sztucznej inteligencji: Generowanie sztucznej inteligencji |
Ścieżka szkoleniowa pomagająca zrozumieć, w jaki sposób duże modele językowe stanowią fundament generatywnej sztucznej inteligencji: jak Azure OpenAI Service zapewnia dostęp do najnowszej technologii generatywnej sztucznej inteligencji, jak monity i odpowiedzi mogą być precyzyjnie dostosowane, a także jak zasady odpowiedzialnej sztucznej inteligencji firmy Microsoft napędzają etyczne postępy w rozwoju sztucznej inteligencji. |
| Opracuj generatywne rozwiązania AI z Azure OpenAI w Microsoft Foundry |
Azure OpenAI w rozwiązaniu Microsoft Foundry zapewnia dostęp do zaawansowanych dużych modeli językowych platformy OpenAI, takich jak ChatGPT, GPT, Codex i Embeddings. Ta ścieżka szkoleniowa uczy deweloperów, jak generować kod, obrazy i tekst przy użyciu zestawu OpenAI SDK i innych usług Azure. |
|
Twórz aplikacje AI z wykorzystaniem Azure Database for PostgreSQL |
W tej ścieżce szkoleniowej omówiono, jak integracje usług Azure AI i Azure Machine Learning, dostępne dzięki rozszerzeniu Azure AI dla bazy danych Azure Database for PostgreSQL — Elastyczny Serwer, mogą umożliwić tworzenie aplikacji korzystających z technologii sztucznej inteligencji. |
|
Bezpieczne uwierzytelnianie i autoryzacja Azure OpenAI |
Dowiedz się, dlaczego należy używać tożsamości zarządzanej do uwierzytelniania Azure openAI i jak można skonfigurować mechanizmy kontroli dostępu opartej na rolach w celu zminimalizowania niezbędnych uprawnień. |
|
Wprowadzenie do uwierzytelniania tożsamości zarządzanej Azure OpenAI za pomocą języka JavaScript |
Ten moduł pomaga zrozumieć, jak używać tożsamości zarządzanej w aplikacjach JavaScript, które współdziałają z Azure OpenAI Service. |
Szablony aplikacji AI
Szablony aplikacji sztucznej inteligencji zapewniają dobrze utrzymane, łatwe we wdrażaniu implementacje referencyjne, które stanowią wysokiej jakości punkt startowy dla twoich aplikacji AI.
Istnieją dwie kategorie szablonów aplikacji sztucznej inteligencji, bloki konstrukcyjne i kompleksowe rozwiązania. Bloki konstrukcyjne to próbki o mniejszej skali, które koncentrują się na konkretnych scenariuszach i zadaniach. Kompleksowe rozwiązania to wszechstronne przykładowe odniesienia obejmujące dokumentację, kod źródłowy i implementację, które umożliwiają dalsze dostosowywanie i rozszerzanie ich do własnych potrzeb.
Aby przejrzeć listę szablonów kluczy dostępnych dla każdego języka programowania, zobacz Szablony aplikacji sztucznej inteligencji. Aby przeglądać wszystkie dostępne szablony, zobacz szablony aplikacji sztucznej inteligencji w galerii szablonów aplikacji sztucznej inteligencji.
Zasoby dla platformy Azure OpenAI w modelach rozwiązania Microsoft Foundry
Azure OpenAI w ramach Microsoft Foundry Models zapewnia dostęp do zaawansowanych modeli językowych OpenAI poprzez interfejs API REST. Modele te można łatwo dostosować do konkretnego zadania, w tym między innymi generowania zawartości, podsumowywania, interpretacji obrazów, wyszukiwania semantycznego i języka naturalnego do tłumaczenia kodu. Użytkownicy mogą uzyskiwać dostęp do usługi za pośrednictwem interfejsów API REST, biblioteki interfejsów API platformy OpenAI lub portalu Microsoft Foundry.
Biblioteki i przykłady
Dokumentacja
| Odnośnik |
opis |
| dokumentacja Azure OpenAI Service |
Strona centrum dokumentacji Azure OpenAI Service. |
|
Quickstart: Wprowadzenie do generowania tekstu przy użyciu Azure OpenAI Service |
Szybki zestaw instrukcji dotyczących konfigurowania potrzebnych usług i kodu, które należy napisać, aby uruchomić model przy użyciu Javy. |
|
Pracuj z modelami uzupełniania czatów, korzystając z Azure OpenAI w Microsoft Foundry Models |
Szybki zestaw instrukcji dotyczących konfigurowania potrzebnych usług i kodu, które należy napisać, aby uruchomić model przy użyciu Javy. |
|
Microsoft Foundry Szybki Start |
Zestaw MICROSOFT Foundry SDK jest dostępny w wielu językach, w tym w Python, Java, TypeScript i C#. |
|
Switch from OpenAI to Azure OpenAI |
Artykuł ze wskazówkami dotyczącymi drobnych zmian, które należy wprowadzić w kodzie, aby zamienić się tam i z powrotem między usługą OpenAI a Azure OpenAI Service. |
|
OpenAI z Microsoft Entra ID i kontrolą dostępu opartą na rolach |
Artykuł przedstawiający uwierzytelnianie przy użyciu Microsoft Entra ID. |
|
OpenAI z zarządzanymi tożsamościami |
W artykule szczegółowo opisano bardziej złożone scenariusze zabezpieczeń, które wymagają Azure RBAC (kontroli dostępu opartej na rolach w Azure). W tym dokumencie opisano sposób uwierzytelniania w zasobie openAI przy użyciu Microsoft Entra ID. |
|
Quickstart: Rozpocznij korzystanie z GPT-35-Turbo i GPT-4 z Azure OpenAI Service w IntelliJ |
Podobnie jak w przypadku pierwszego przewodnika szybkiego startu, ale udostępnia przykład ról systemu, asystenta i użytkownika w celu dostosowania zawartości w odpowiedzi na pewne pytania przy użyciu IntelliJ. |
|
Quickstart: generowanie obrazów z Azure OpenAI w modelach Microsoft Foundry |
Skorzystaj z tego przewodnika, aby rozpocząć generowanie obrazów przy użyciu zestawu SDK Azure OpenAI dla Java. |
Oprócz usługi Azure OpenAI istnieje wiele innych narzędzi Foundry, które pomagają deweloperom i organizacjom szybko tworzyć inteligentne, gotowe na rynek i odpowiedzialne aplikacje, korzystając z gotowych do użycia i konfigurowalnych interfejsów API i modeli. Przykładowe aplikacje obejmują przetwarzanie języka naturalnego na potrzeby konwersacji, wyszukiwania, monitorowania, tłumaczenia, mowy, przetwarzania obrazów i podejmowania decyzji.
Przykłady
Dokumentacja
Szkolenia
Szablony aplikacji AI
Szablony aplikacji sztucznej inteligencji zapewniają dobrze utrzymane, łatwe we wdrażaniu implementacje referencyjne, które stanowią wysokiej jakości punkt startowy dla twoich aplikacji AI.
Istnieją dwie kategorie szablonów aplikacji sztucznej inteligencji, bloki konstrukcyjne i kompleksowe rozwiązania. Bloki konstrukcyjne to próbki o mniejszej skali, które koncentrują się na konkretnych scenariuszach i zadaniach. Kompleksowe rozwiązania to wszechstronne przykładowe odniesienia obejmujące dokumentację, kod źródłowy i implementację, które umożliwiają dalsze dostosowywanie i rozszerzanie ich do własnych potrzeb.
Aby przejrzeć listę szablonów kluczy dostępnych dla każdego języka programowania, zobacz Szablony aplikacji sztucznej inteligencji. Aby przeglądać wszystkie dostępne szablony, zobacz szablony aplikacji sztucznej inteligencji w galerii szablonów aplikacji sztucznej inteligencji.
Zasoby dla platformy Azure OpenAI w modelach rozwiązania Microsoft Foundry
Azure OpenAI w ramach Microsoft Foundry Models zapewnia dostęp do zaawansowanych modeli językowych OpenAI poprzez interfejs API REST. Modele te można łatwo dostosować do konkretnego zadania, w tym między innymi generowania zawartości, podsumowywania, interpretacji obrazów, wyszukiwania semantycznego i języka naturalnego do tłumaczenia kodu. Użytkownicy mogą uzyskiwać dostęp do usługi za pośrednictwem interfejsów API REST, biblioteki interfejsów API platformy OpenAI lub portalu Microsoft Foundry.
Zabezpieczanie zasobów sztucznej inteligencji Azure
Mowa/przetwarzanie obrazów
Język