Opracowywanie rozwiązań generacyjnych sztucznej inteligencji za pomocą usługi Azure OpenAI Service
Usługa Azure OpenAI Service zapewnia dostęp do zaawansowanych modeli językowych openAI, takich jak ChatGPT, GPT, Codex i Embeddings. Te modele umożliwiają różne rozwiązania przetwarzania języka naturalnego (NLP), aby zrozumieć, odwrót i wygenerować zawartość. Użytkownicy mogą uzyskiwać dostęp do usługi za pośrednictwem interfejsów API REST, zestawów SDK i programu Azure OpenAI Studio.
Wymagania wstępne
Przed rozpoczęciem tej ścieżki szkoleniowej należy mieć już następujące elementy:
- Znajomość platformy Azure i witryny Azure Portal.
- Doświadczenie w programowaniu w języku C# lub Python. Jeśli nie masz wcześniejszego środowiska programowania, zalecamy wykonanie pierwszych kroków za pomocą języka C# lub Najpierw wykonaj pierwsze kroki ze ścieżką szkoleniową języka Python przed rozpoczęciem tego.
Kod osiągnięć
Czy chcesz zażądać kodu osiągnięcia?
Moduły w ramach tej ścieżki szkoleniowej
Ten moduł zapewnia inżynierom umiejętności umożliwiające rozpoczęcie tworzenia rozwiązania usługi Azure OpenAI Service.
Ten moduł zapewnia inżynierom umiejętności umożliwiające rozpoczęcie tworzenia aplikacji integrujących się z usługą Azure OpenAI Service.
Monitowanie inżynieryjne w usłudze Azure OpenAI to technika, która obejmuje projektowanie monitów dotyczących modeli przetwarzania języka naturalnego. Ten proces poprawia dokładność i trafność w odpowiedziach, optymalizując wydajność modelu.
W tym module pokazano inżynierom, jak używać usługi Azure OpenAI Do generowania i ulepszania kodu.
Usługa Azure OpenAI zawiera model DALL-E, którego można użyć do generowania oryginalnych obrazów na podstawie monitów języka naturalnego.
Usługa Azure OpenAI na danych umożliwia deweloperom implementowanie modelu RAG z obsługiwanymi modelami czatów sztucznej inteligencji w celu odwołowania się do określonych źródeł danych w celu uziemienia odpowiedzi.
Generowanie sztucznej inteligencji umożliwia tworzenie niesamowitych rozwiązań kreatywnych, ale należy je wdrożyć w sposób odpowiedzialny, aby zminimalizować ryzyko szkodliwego generowania zawartości.