Dela via

Snabbstart: Använda bilder i dina AI-chattar

  • Artikel

Kom igång med GPT-4 Turbo med bilder med Azure OpenAI Service.

Kommentar

Modellval

De senaste visionskompatibla modellerna är gpt-4o och gpt-4o mini. Dessa finns i offentlig förhandsversion. Den senaste tillgängliga GA-modellen är gpt-4 version turbo-2024-04-09.

Börja utforska GPT-4 Turbo med visionsfunktioner med en metod utan kod via Azure OpenAI Studio.

Förutsättningar

Kommentar

Det stöds för närvarande inte att inaktivera innehållsfiltrering för GPT-4 Turbo med Vision-modellen.

Gå till Azure OpenAI Studio

Bläddra till Azure OpenAI Studio och logga in med de autentiseringsuppgifter som är associerade med din Azure OpenAI-resurs. Under eller efter inloggningsarbetsflödet väljer du lämplig katalog, Azure-prenumeration och Azure OpenAI-resurs.

Under Hantering väljer du Distributioner och Skapa en GPT-4 Turbo med Vision-distribution genom att välja modellnamn: "gpt-4" och modellversionen "vision-preview". Mer information om distributionsmodellerna finns i Förstå distributionsmodeller.

Under avsnittet Playground väljer du Chatt.

Lekplats

Från den här sidan kan du snabbt iterera och experimentera med modellens funktioner.

Allmän hjälp med assistentkonfiguration, chattsessioner, inställningar och paneler finns i snabbstarten Chatt.

Starta en chattsession för att analysera bilder eller video

I den här chattsessionen instruerar du assistenten att hjälpa dig att förstå bilder som du matar in.

  1. Börja genom att välja din GPT-4 Turbo med Vision-distribution från listrutan.

  2. I fönstret Assistentkonfiguration anger du ett systemmeddelande som vägleder assistenten. Standardmeddelandet för system är: "Du är en AI-assistent som hjälper människor att hitta information." Du kan anpassa systemmeddelandet till den bild eller det scenario som du laddar upp.

    Kommentar

    Vi rekommenderar att du uppdaterar systemmeddelandet så att det är specifikt för uppgiften för att undvika ohjälpsamma svar från modellen.

  3. Spara ändringarna och välj Fortsätt när du uppmanas att bekräfta uppdateringen av systemmeddelandet.

  4. I fönstret Chattsession anger du en textprompt som "Beskriv den här bilden" och laddar upp en bild med knappen bifogad fil. Du kan använda en annan textprompt för ditt användningsfall. Välj sedan Skicka.

  5. Observera de angivna utdata. Överväg att ställa uppföljningsfrågor som rör analysen av din bild för att lära dig mer.

Skärmbild av OpenAI Studio Chat Playground.

Rensa resurser

Om du vill rensa och ta bort en Azure OpenAI-resurs kan du ta bort resursen eller resursgruppen. Om du tar bort resursgruppen tas även alla andra resurser som är associerade med den bort.

Använd den här artikeln för att komma igång med Azure OpenAI REST API:er för att distribuera och använda GPT-4 Turbo med Vision-modellen.

Förutsättningar

Kommentar

Det stöds för närvarande inte att inaktivera innehållsfiltrering för GPT-4 Turbo med Vision-modellen.

Hämta nyckel och slutpunkt

Om du vill anropa Azure OpenAI-API:erna behöver du följande information om din Azure OpenAI-resurs:

Olika Name Värde
Slutpunkt api_base Slutpunktsvärdet finns under Nycklar och slutpunkt för resursen i Azure Portal. Du hittar även slutpunkten via sidan Distributioner i Azure AI Studio. En exempelslutpunkt är: https://docs-test-001.openai.azure.com/.
Tangent api_key Nyckelvärdet finns också under Nycklar och slutpunkt för resursen i Azure Portal. Azure genererar två nycklar för din resurs. Du kan använda något av värdena.

Gå till resursen i Azure Portal. I navigeringsfönstret väljer du Nycklar och slutpunkt under Resurshantering. Kopiera slutpunktsvärdet och ett åtkomstnyckelvärde. Du kan använda antingen värdet KEY 1 eller KEY 2 . Med två nycklar kan du rotera och återskapa nycklar på ett säkert sätt utan att orsaka avbrott i tjänsten.

Skärmbild som visar sidan Nycklar och slutpunkt för en Azure OpenAI-resurs i Azure Portal.

Skapa ett nytt Python-program

Skapa en ny Python-fil med namnet quickstart.py. Öppna den nya filen i önskad redigerare eller IDE.

  1. Ersätt innehållet i quickstart.py med följande kod.

    # Packages required:
import requests 
import json 

api_base = '<your_azure_openai_endpoint>' 
deployment_name = '<your_deployment_name>'
API_KEY = '<your_azure_openai_key>'

base_url = f"{api_base}openai/deployments/{deployment_name}" 
headers = {   
    "Content-Type": "application/json",   
    "api-key": API_KEY 
} 

# Prepare endpoint, headers, and request body 
endpoint = f"{base_url}/chat/completions?api-version=2023-12-01-preview" 
data = { 
    "messages": [ 
        { "role": "system", "content": "You are a helpful assistant." }, 
        { "role": "user", "content": [  
            { 
                "type": "text", 
                "text": "Describe this picture:" 
            },
            { 
                "type": "image_url",
                "image_url": {
                    "url": "<image URL>"
                }
            }
        ] } 
    ], 
    "max_tokens": 2000 
}   

# Make the API call   
response = requests.post(endpoint, headers=headers, data=json.dumps(data))   

print(f"Status Code: {response.status_code}")   
print(response.text)

  2. Gör följande ändringar:

    1. Ange din slutpunkts-URL och nyckel i lämpliga fält.
    2. Ange ditt GPT-4 Turbo med visionens distributionsnamn i lämpligt fält.
    3. Ändra värdet för fältet "image" till URL:en för din bild.

      Dricks

      Du kan också använda grundläggande 64-kodade bilddata i stället för en URL. Mer information finns i guiden GPT-4 Turbo med vision.

  3. Kör programmet med python kommandot :

    python quickstart.py

Rensa resurser

Om du vill rensa och ta bort en Azure OpenAI-resurs kan du ta bort resursen eller resursgruppen. Om du tar bort resursgruppen tas även alla andra resurser som är associerade med den bort.

Använd den här artikeln för att komma igång med Azure OpenAI Python SDK för att distribuera och använda GPT-4 Turbo med Vision-modellen.

Paket för bibliotekskällkod | (PyPi) |

Förutsättningar

Konfigurera

Installera OpenAI Python-klientbiblioteket med:

pip install openai

Kommentar

Det här biblioteket underhålls av OpenAI. Se versionshistoriken för att spåra de senaste uppdateringarna i biblioteket.

Hämta nyckel och slutpunkt

Om du vill göra ett anrop mot Azure OpenAI behöver du en slutpunkt och en nyckel.

Variabelnamn Värde
ENDPOINT Tjänstslutpunkten finns i avsnittet Nycklar och slutpunkter när du undersöker resursen från Azure Portal. Du kan också hitta slutpunkten via sidan Distributioner i Azure AI Studio. En exempelslutpunkt är: https://docs-test-001.openai.azure.com/.
API-KEY Det här värdet finns i avsnittet Nycklar och slutpunkt när du undersöker resursen från Azure-portalen. Du kan använda antingen KEY1 eller KEY2.

Gå till resursen i Azure Portal. Avsnittet Nycklar och slutpunkter finns i avsnittet Resurshantering . Kopiera slutpunkten och åtkomstnyckeln eftersom du behöver båda för att autentisera dina API-anrop. Du kan använda antingen KEY1 eller KEY2. Om du alltid har två nycklar kan du rotera och återskapa nycklar på ett säkert sätt utan att orsaka avbrott i tjänsten.

Skärmbild av översiktsgränssnittet för en Azure OpenAI-resurs i Azure Portal med slutpunkten och åtkomstnycklarnas plats inringad i rött.

Miljövariabler

Skapa och tilldela beständiga miljövariabler för din nyckel och slutpunkt.

Viktigt!

Om du använder en API-nyckel lagrar du den på ett säkert sätt någon annanstans, till exempel i Azure Key Vault. Inkludera inte API-nyckeln direkt i koden och publicera den aldrig offentligt.

Mer information om säkerhet för AI-tjänster finns i Autentisera begäranden till Azure AI-tjänster.

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

Skapa ett nytt Python-program

Skapa en ny Python-fil med namnet quickstart.py. Öppna den nya filen i önskad redigerare eller IDE.

  1. Ersätt innehållet i quickstart.py med följande kod.

    from openai import AzureOpenAI

api_base = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
api_key= os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY")
deployment_name = '<your_deployment_name>'
api_version = '2023-12-01-preview' # this might change in the future

client = AzureOpenAI(
    api_key=api_key,  
    api_version=api_version,
    base_url=f"{api_base}/openai/deployments/{deployment_name}"
)

response = client.chat.completions.create(
    model=deployment_name,
    messages=[
        { "role": "system", "content": "You are a helpful assistant." },
        { "role": "user", "content": [  
            { 
                "type": "text", 
                "text": "Describe this picture:" 
            },
            { 
                "type": "image_url",
                "image_url": {
                    "url": "<image URL>"
                }
            }
        ] } 
    ],
    max_tokens=2000 
)

print(response)

  2. Gör följande ändringar:

    1. Ange namnet på din GPT-4 Turbo med Vision-distribution i lämpligt fält.
    2. Ändra värdet för fältet "url" till URL:en för din bild.

      Dricks

      Du kan också använda grundläggande 64-kodade bilddata i stället för en URL. Mer information finns i guiden GPT-4 Turbo med vision.

  3. Kör programmet med python kommandot :

    python quickstart.py

Rensa resurser

Om du vill rensa och ta bort en Azure OpenAI-resurs kan du ta bort resursen eller resursgruppen. Om du tar bort resursgruppen tas även alla andra resurser som är associerade med den bort.

Använd den här artikeln för att komma igång med OpenAI JavaScript SDK för att distribuera och använda GPT-4 Turbo med Vision-modellen.

Denna SDK tillhandahålls av OpenAI med Azure-specifika typer som tillhandahålls av Azure.

Referensdokumentation Bibliotek källkodspaket | (npm)Exempel | |

Förutsättningar

Kommentar

Det här biblioteket underhålls av OpenAI. Se versionshistoriken för att spåra de senaste uppdateringarna i biblioteket.

Hämta nyckel och slutpunkt

Om du vill göra ett anrop mot Azure OpenAI behöver du en slutpunkt och en nyckel.

Variabelnamn Värde
ENDPOINT Tjänstslutpunkten finns i avsnittet Nycklar och slutpunkter när du undersöker resursen från Azure Portal. Du kan också hitta slutpunkten via sidan Distributioner i Azure AI Studio. En exempelslutpunkt är: https://docs-test-001.openai.azure.com/.
API-KEY Det här värdet finns i avsnittet Nycklar och slutpunkt när du undersöker resursen från Azure-portalen. Du kan använda antingen KEY1 eller KEY2.

Gå till resursen i Azure Portal. Avsnittet Nycklar och slutpunkter finns i avsnittet Resurshantering . Kopiera slutpunkten och åtkomstnyckeln eftersom du behöver båda för att autentisera dina API-anrop. Du kan använda antingen KEY1 eller KEY2. Om du alltid har två nycklar kan du rotera och återskapa nycklar på ett säkert sätt utan att orsaka avbrott i tjänsten.

Skärmbild av översiktsgränssnittet för en Azure OpenAI-resurs i Azure Portal med slutpunkten och åtkomstnycklarnas plats inringad i rött.

Miljövariabler

Skapa och tilldela beständiga miljövariabler för din nyckel och slutpunkt.

Viktigt!

Om du använder en API-nyckel lagrar du den på ett säkert sätt någon annanstans, till exempel i Azure Key Vault. Inkludera inte API-nyckeln direkt i koden och publicera den aldrig offentligt.

Mer information om säkerhet för AI-tjänster finns i Autentisera begäranden till Azure AI-tjänster.

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

Skapa ett Node-program

Skapa en ny katalog för din app i ett konsolfönster (till exempel cmd, PowerShell eller bash) och navigera till den. Kör npm init sedan kommandot för att skapa ett nodprogram med en package.json fil.

npm init

Installera klientbiblioteket

Installera klientbiblioteken med:

npm install openai @azure/identity

Appens package.json-fil uppdateras med beroendena.

Skapa ett nytt JavaScript-program för avbildningsprompter

Välj en bild från azure-samples/cognitive-services-sample-data-files och ange URL:en för en bild i miljövariablerna.

  1. Ersätt innehållet i quickstart.js med följande kod.

    const AzureOpenAI = require('openai').AzureOpenAI;
const { 
    DefaultAzureCredential, 
    getBearerTokenProvider 
} = require('@azure/identity');

// You will need to set these environment variables or edit the following values
const endpoint = process.env["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] || "<endpoint>";
const imageUrl = process.env["IMAGE_URL"] || "<image url>";

// Required Azure OpenAI deployment name and API version
const apiVersion = "2024-07-01-preview";
const deploymentName = "gpt-4-with-turbo";

// 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,
  });
}
function createMessages() {
  return {
    messages: [
      { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
      {
        role: "user",
        content: [
          {
            type: "text",
            text: "Describe this picture:",
          },
          {
            type: "image_url",
            image_url: {
              url: imageUrl,
            },
          },
        ],
      },
    ],
    model: "",
    max_tokens: 2000,
  };
}
async function printChoices(completion) {
  for (const choice of completion.choices) {
    console.log(choice.message);
  }
}
export async function main() {
  console.log("== Get GPT-4 Turbo with vision Sample ==");

  const client = getClient();
  const messages = createMessages();
  const completion = await client.chat.completions.create(messages);
  await printChoices(completion);
}

main().catch((err) => {
  console.error("Error occurred:", err);
});

  2. Gör följande ändringar:

    1. Ange namnet på din GPT-4 Turbo med Vision-distribution i lämpligt fält.
    2. Ändra värdet för fältet "url" till URL:en för din bild.

      Dricks

      Du kan också använda grundläggande 64-kodade bilddata i stället för en URL. Mer information finns i guiden GPT-4 Turbo med vision.

  3. Kör programmet med följande kommando:

    node quickstart.js

Rensa resurser

Om du vill rensa och ta bort en Azure OpenAI-resurs kan du ta bort resursen eller resursgruppen. Om du tar bort resursgruppen tas även alla andra resurser som är associerade med den bort.

Använd den här artikeln för att komma igång med OpenAI JavaScript SDK för att distribuera och använda GPT-4 Turbo med Vision-modellen.

Denna SDK tillhandahålls av OpenAI med Azure-specifika typer som tillhandahålls av Azure.

Referensdokumentation Bibliotek källkodspaket | (npm)Exempel | |

Förutsättningar

Kommentar

Det här biblioteket underhålls av OpenAI. Se versionshistoriken för att spåra de senaste uppdateringarna i biblioteket.

Hämta nyckel och slutpunkt

Om du vill göra ett anrop mot Azure OpenAI behöver du en slutpunkt och en nyckel.

Variabelnamn Värde
ENDPOINT Tjänstslutpunkten finns i avsnittet Nycklar och slutpunkter när du undersöker resursen från Azure Portal. Du kan också hitta slutpunkten via sidan Distributioner i Azure AI Studio. En exempelslutpunkt är: https://docs-test-001.openai.azure.com/.
API-KEY Det här värdet finns i avsnittet Nycklar och slutpunkt när du undersöker resursen från Azure-portalen. Du kan använda antingen KEY1 eller KEY2.

Gå till resursen i Azure Portal. Avsnittet Nycklar och slutpunkter finns i avsnittet Resurshantering . Kopiera slutpunkten och åtkomstnyckeln eftersom du behöver båda för att autentisera dina API-anrop. Du kan använda antingen KEY1 eller KEY2. Om du alltid har två nycklar kan du rotera och återskapa nycklar på ett säkert sätt utan att orsaka avbrott i tjänsten.

Skärmbild av översiktsgränssnittet för en Azure OpenAI-resurs i Azure Portal med slutpunkten och åtkomstnycklarnas plats inringad i rött.

Miljövariabler

Skapa och tilldela beständiga miljövariabler för din nyckel och slutpunkt.

Viktigt!

Om du använder en API-nyckel lagrar du den på ett säkert sätt någon annanstans, till exempel i Azure Key Vault. Inkludera inte API-nyckeln direkt i koden och publicera den aldrig offentligt.

Mer information om säkerhet för AI-tjänster finns i Autentisera begäranden till Azure AI-tjänster.

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

Skapa ett Node-program

Skapa en ny katalog för din app i ett konsolfönster (till exempel cmd, PowerShell eller bash) och navigera till den. Kör npm init sedan kommandot för att skapa ett nodprogram med en package.json fil.

npm init

Installera klientbiblioteket

Installera klientbiblioteken med:

npm install openai @azure/identity

Appens package.json-fil uppdateras med beroendena.

Skapa ett nytt JavaScript-program för avbildningsprompter

Välj en bild från azure-samples/cognitive-services-sample-data-files och ange URL:en för en bild i miljövariablerna.

  1. Skapa en quickstart.ts och klistra in följande kod.

    import { AzureOpenAI } from "openai";
import { 
    DefaultAzureCredential, 
    getBearerTokenProvider 
} from "@azure/identity";
import type {
  ChatCompletion,
  ChatCompletionCreateParamsNonStreaming,
} from "openai/resources/index";

// You will need to set these environment variables or edit the following values
const endpoint = process.env["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] || "<endpoint>";
const imageUrl = process.env["IMAGE_URL"] || "<image url>";

// Required Azure OpenAI deployment name and API version
const apiVersion = "2024-07-01-preview";
const deploymentName = "gpt-4-with-turbo";

// 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,
  });
}
function createMessages(): ChatCompletionCreateParamsNonStreaming {
  return {
    messages: [
      { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
      {
        role: "user",
        content: [
          {
            type: "text",
            text: "Describe this picture:",
          },
          {
            type: "image_url",
            image_url: {
              url: imageUrl,
            },
          },
        ],
      },
    ],
    model: "",
    max_tokens: 2000,
  };
}
async function printChoices(completion: ChatCompletion): Promise<void> {
  for (const choice of completion.choices) {
    console.log(choice.message);
  }
}
export async function main() {
  console.log("== Get GPT-4 Turbo with vision Sample ==");

  const client = getClient();
  const messages = createMessages();
  const completion = await client.chat.completions.create(messages);
  await printChoices(completion);
}

main().catch((err) => {
  console.error("Error occurred:", err);
});

  2. Gör följande ändringar:

    1. Ange namnet på din GPT-4 Turbo med Vision-distribution i lämpligt fält.
    2. Ändra värdet för fältet "url" till URL:en för din bild.

      Dricks

      Du kan också använda grundläggande 64-kodade bilddata i stället för en URL. Mer information finns i guiden GPT-4 Turbo med vision.

  3. Skapa programmet med följande kommando:

    tsc

  4. Kör programmet med följande kommando:

    node quickstart.js

Rensa resurser

Om du vill rensa och ta bort en Azure OpenAI-resurs kan du ta bort resursen eller resursgruppen. Om du tar bort resursgruppen tas även alla andra resurser som är associerade med den bort.

Använd den här artikeln för att komma igång med Azure OpenAI .NET SDK för att distribuera och använda GPT-4 Turbo med Vision-modellen.

Förutsättningar

Konfigurera

Hämta nyckel och slutpunkt

Om du vill göra ett anrop mot Azure OpenAI behöver du en slutpunkt och en nyckel.

Variabelnamn Värde
AZURE_OPENAI_ENDPOINT Tjänstslutpunkten finns i avsnittet Nycklar och slutpunkter när du undersöker resursen från Azure Portal. Du kan också hitta slutpunkten via sidan Distributioner i Azure AI Studio. En exempelslutpunkt är: https://docs-test-001.openai.azure.com/.
AZURE_OPENAI_API_KEY Det här värdet finns i avsnittet Nycklar och slutpunkt när du undersöker resursen från Azure-portalen. Du kan använda antingen KEY1 eller KEY2.

Gå till resursen i Azure Portal. Slutpunkten och nycklarna finns i avsnittet Resurshantering . Kopiera slutpunkten och åtkomstnyckeln när du behöver båda för att autentisera dina API-anrop. Du kan använda antingen KEY1 eller KEY2. Om du alltid har två nycklar kan du rotera och återskapa nycklar på ett säkert sätt utan att orsaka avbrott i tjänsten.

Skärmbild av översiktsgränssnittet för en Azure OpenAI-resurs i Azure Portal med platsen slutpunkt och åtkomstnycklar markerad.

Skapa .NET-appen

  1. Skapa en .NET-app med kommandot dotnet new :

    dotnet new console -n OpenAISpeech

  2. Ändra till katalogen för den nya appen:

    cd OpenAISpeech

Installera klientbiblioteket

Azure.OpenAI Installera klientbiblioteket:

dotnet add package Azure.AI.OpenAI

Lösenordsfri autentisering är säkrare än nyckelbaserade alternativ och är den rekommenderade metoden för att ansluta till Azure-tjänster. Om du väljer att använda lösenordslös autentisering måste du slutföra följande:

  1. Lägg till paketet Azure.Identity.

    dotnet add package Azure.Identity

  2. Cognitive Services User Tilldela rollen till ditt användarkonto. Detta kan göras i Azure Portal på din OpenAI-resurs under Åtkomstkontroll (IAM)>Lägg till rolltilldelning.

  3. Logga in på Azure med Visual Studio eller Azure CLI via az login.

Uppdatera appkoden

  1. Ersätt innehållet i program.cs med följande kod och uppdatera platshållarvärdena med dina egna.

    using Azure;
using Azure.AI.OpenAI;
using Azure.Identity;
using OpenAI.Chat; // Required for Passwordless auth

var endpoint = new Uri("YOUR_AZURE_OPENAI_ENDPOINT");
var credentials = new AzureKeyCredential("YOUR_AZURE_OPENAI_KEY");
// var credentials = new DefaultAzureCredential(); // Use this line for Passwordless auth
var deploymentName = "gpt-4"; // Default name, update with your own if needed

var openAIClient = new AzureOpenAIClient(endpoint, credentials);
var chatClient = openAIClient.GetChatClient(deploymentName);

var imageUri = "YOUR_IMAGE_URL";

List<ChatMessage> messages = [
    new UserChatMessage(
        ChatMessageContentPart.CreateTextMessageContentPart("Please describe the following image:"),
        ChatMessageContentPart.CreateImageMessageContentPart(new Uri(imageUri), "image/png"))
];

ChatCompletion chatCompletion = await chatClient.CompleteChatAsync(messages);

Console.WriteLine($"[ASSISTANT]:");
Console.WriteLine($"{chatCompletion.Content[0].Text}");

    Viktigt!

    För produktion lagrar och kommer du åt dina autentiseringsuppgifter med hjälp av en säker metod, till exempel Azure Key Vault. Mer information om säkerhet för autentiseringsuppgifter finns i Säkerhet för Azure AI-tjänster.

  2. Kör programmet med hjälp av dotnet run kommandot eller körningsknappen överst i Visual Studio:

    dotnet run

Appen genererar en ljudfil på den plats som du angav för variabeln speechFilePath . Spela upp filen på enheten för att höra det genererade ljudet.

Rensa resurser

Om du vill rensa och ta bort en Azure OpenAI-resurs kan du ta bort resursen eller resursgruppen. Om du tar bort resursgruppen tas även alla andra resurser som är associerade med den bort.

Nästa steg