Hızlı Başlangıç: Azure OpenAI Hizmeti ile görüntü ve videolarınızda GÖRÜNTÜ İşleme ile GPT-4 Turbo kullanma - Azure OpenAI

Azure OpenAI Studio aracılığıyla kod içermeyen bir yaklaşımla Görüntü İşleme özelliklerine sahip GPT-4 Turbo'yu keşfetmeye başlayın.

Önkoşullar

Azure aboneliği. Ücretsiz bir tane oluşturun.
İstenen Azure aboneliğinde Azure OpenAI'ya erişim verilir. Şu anda bu hizmete erişim yalnızca uygulama tarafından sağlanmaktadır. adresinden formu https://aka.ms/oai/accesstamamlayarak Azure OpenAI'ye erişim için başvurabilirsiniz. Sorun yaşıyorsanız bizimle iletişime geçmek için bu depoda bir sorun açın.
Görüntü İşleme modeli dağıtılan GPT-4 Turbo'ya sahip bir Azure OpenAI Hizmeti kaynağı. Kullanılabilir bölgeler için bkz . GPT-4 ve GPT-4 Turbo Preview modeli kullanılabilirliği . Kaynak oluşturma hakkında daha fazla bilgi için kaynak dağıtım kılavuzuna bakın.
Görüntü İşleme geliştirmesi için (isteğe bağlı): Ücretli (S1) katmanında, Azure OpenAI kaynağınızla aynı bölgede yer alan bir Azure Görüntü İşleme kaynağı.

Not

Şu anda GÖRÜNTÜ İşlemeli GPT-4 Turbo modeli için içerik filtrelemeyi kapatmak desteklenmiyor.

Azure OpenAI Studio'ya gidin

Azure OpenAI Studio'ya gidin ve Azure OpenAI kaynağınızla ilişkili kimlik bilgileriyle oturum açın. Oturum açma iş akışı sırasında veya sonrasında uygun dizini, Azure aboneliğini ve Azure OpenAI kaynağını seçin.

Yönetim altında Dağıtımlar'ı seçin ve Model adı: "gpt-4" ve model sürümü "vision-preview" seçeneğini belirleyerek Görüntü İşleme dağıtımı ile GPT-4 Turbo oluşturun. Model dağıtımı hakkında daha fazla bilgi için bkz. kaynak dağıtım kılavuzu.

Oyun Alanı bölümünün altında Sohbet'i seçin.

Çocuk bahçesi

Bu sayfadan modelin özelliklerini hızla yineleyebilir ve deneyebilirsiniz.

Yardımcı kurulumu, sohbet oturumları, ayarlar ve panellerle ilgili genel yardım için Sohbet hızlı başlangıcına bakın.

Resimleri veya videoları analiz etmek için sohbet oturumu başlatma

Bu sohbet oturumunda, yardımcıya girdiğiniz görüntülerin anlaşılmasına yardımcı olması için talimat acaksınız.

Başlamak için açılan listeden GPT-4 Turbo with Vision dağıtımını seçin.
Yardımcı kurulum bölmesinde, yardımcıya yol gösterecek bir Sistem İletisi sağlayın. Varsayılan Sistem İletisi: "İnsanların bilgi bulmasına yardımcı olan bir yapay zeka yardımcısısınız." Sistem İletisi'ni karşıya yüklediğiniz görüntüye veya senaryoya uyarlayabilirsiniz.

Not

Modelden gelen yararlı olmayan yanıtları önlemek için Sistem İletisi'ni göreve özgü olacak şekilde güncelleştirmeniz önerilir.
Değişikliklerinizi kaydedin ve sistem iletisinin güncelleştirilmesini onaylamanız istendiğinde Devam'ı seçin.
Sohbet oturumu bölmesinde, "Bu resmi açıkla" gibi bir metin istemi girin ve ek düğmesini içeren bir resim yükleyin. Kullanım örneğiniz için farklı bir metin istemi kullanabilirsiniz. Ardından Gönder'i seçin.
Sağlanan çıkışı gözlemleyin. Daha fazla bilgi edinmek için görüntünüzün analiziyle ilgili takip soruları sormayı göz önünde bulundurun.

Kaynakları temizleme

Bir Azure OpenAI kaynağını temizlemek ve kaldırmak istiyorsanız, kaynağı veya kaynak grubunu silebilirsiniz. Kaynak grubunun silinmesi, kaynak grubuyla ilişkili diğer tüm kaynakları da siler.

Görüntü İşlemeli GPT-4 Turbo modelini dağıtmak ve kullanmak üzere Azure OpenAI REST API'lerini kullanmaya başlamak için bu makaleyi kullanın.

Önkoşullar

Azure aboneliği. Ücretsiz bir tane oluşturun.
İstenen Azure aboneliğinde Azure OpenAI'ya erişim verilir. Şu anda bu hizmete erişim yalnızca uygulama tarafından sağlanmaktadır. adresinden formu https://aka.ms/oai/accesstamamlayarak Azure OpenAI'ye erişim için başvurabilirsiniz. Sorun yaşıyorsanız bizimle iletişime geçmek için bu depoda bir sorun açın.
Python 3.8 veya sonraki bir sürümü.
Aşağıdaki Python kitaplıkları: requests, json.
Görüntü İşleme modeli dağıtılan GPT-4 Turbo'ya sahip bir Azure OpenAI Hizmeti kaynağı. Kullanılabilir bölgeler için bkz . GPT-4 ve GPT-4 Turbo Preview modeli kullanılabilirliği . Kaynak oluşturma hakkında daha fazla bilgi için kaynak dağıtım kılavuzuna bakın.
Görüntü İşleme geliştirmesi için (isteğe bağlı): Ücretli (S1) katmanında, Azure OpenAI kaynağınızla aynı bölgede yer alan bir Azure Görüntü İşleme kaynağı.

Not

Şu anda GÖRÜNTÜ İşlemeli GPT-4 Turbo modeli için içerik filtrelemeyi kapatmak desteklenmiyor.

Anahtarı ve uç noktayı alma

Azure OpenAI API'lerini başarıyla çağırmak için Azure OpenAI kaynağınız hakkında aşağıdaki bilgilere ihtiyacınız vardır:

Değişken	Veri Akışı Adı	Değer
Uç nokta	`api_base`	Uç nokta değeri, Azure portalında kaynağınız için Anahtarlar ve Uç Nokta altında bulunur. Alternatif olarak, değeri Azure OpenAI Studio>Playground>Code View'da bulabilirsiniz. Örnek uç nokta: `https://docs-test-001.openai.azure.com/`.
Anahtar	`api_key`	Anahtar değeri, Azure portalında kaynağınız için Anahtarlar ve Uç Nokta altında da bulunur. Azure, kaynağınız için iki anahtar oluşturur. İki değerden birini kullanabilirsiniz.

Azure portalında kaynağınıza gidin. Gezinti bölmesinde Kaynak Yönetimi'nin altında Anahtarlar ve Uç Nokta'yı seçin. Uç nokta değerini ve erişim anahtarı değerini kopyalayın. ANAHTAR 1 veya ANAHTAR 2 değerini kullanabilirsiniz. İki anahtara sahip olmak, hizmet kesintisine neden olmadan anahtarları güvenli bir şekilde döndürmenize ve yeniden oluşturmanıza olanak tanır.

Yeni Python uygulaması oluşturma

quickstart.py adlı yeni bir Python dosyası oluşturun. Yeni dosyayı tercih ettiğiniz düzenleyicide veya IDE'de açın.

quickstart.py içeriğini aşağıdaki kodla değiştirin.

# 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)

Aşağıdaki değişiklikleri yapın:
1. Uygun alanlara uç nokta URL'nizi ve anahtarınızı girin.
2. Uygun alana Görüntü İşleme dağıtım adıyla GPT-4 Turbo'nuzu girin.
3. Alanın değerini "image" görüntünüzün URL'si olarak değiştirin.
  
  İpucu
  
  Url yerine temel 64 kodlanmış görüntü verilerini de kullanabilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz . GPT-4 Turbo with Vision nasıl yapılır kılavuzu.
Uygulamayı şu komutla python çalıştırın:
```
python quickstart.py
```

GpT-4 Görüntü İşlemeli Turbo, Azure AI Hizmetleri'ne özel olarak uyarlanmış iyileştirmelere özel erişim sağlar. Azure AI Vision ile birlikte kullanıldığında, sohbet modeline görüntüdeki görünür metinler ve nesnelerin konumları hakkında daha ayrıntılı bilgiler sağlayarak sohbet deneyiminizi geliştirir.

Optik Karakter Tanıma (OCR) tümleştirmesi, modelin yoğun metin, dönüştürülmüş görüntüler ve çok sayıda ağır finansal belgeler için daha yüksek kaliteli yanıtlar üretmesini sağlar. Ayrıca daha geniş bir dil yelpazesini de kapsar.

Nesne topraklama tümleştirmesi, veri analizine ve kullanıcı etkileşimine yeni bir katman getirir; özellik işlediği görüntülerdeki önemli öğeleri görsel olarak ayırt edebilir ve vurgulayabilir.

Dikkat

Görüntü İşlemeli GPT-4 Turbo için Azure AI geliştirmeleri temel işlevlerden ayrı olarak faturalandırılır. Görüntü İşlemeli GPT-4 Turbo için her özel Azure AI geliştirmesi kendi ayrı ücretlerine sahiptir. Ayrıntılar için özel fiyatlandırma bilgilerine bakın.

quickstart.py içeriğini aşağıdaki kodla değiştirin.

# 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}/extensions/chat/completions?api-version=2023-12-01-preview" 
data = {
    "model": "gpt-4-vision-preview",
    "enhancements": {
        "ocr": {
          "enabled": True
        },
        "grounding": {
          "enabled": True
        }
    },
    "dataSources": [
    {
        "type": "AzureComputerVision",
        "parameters": {
            "endpoint": "<your_computer_vision_endpoint>",
            "key": "<your_computer_vision_key>"
        }
    }],
    "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)

Aşağıdaki değişiklikleri yapın:
1. Uygun alana Görüntü İşleme dağıtım adıyla GPT-4 Turbo'nuzu girin.
2. uygun alanlara Görüntü İşleme uç nokta URL'nizi ve anahtarınızı girin.
3. Alanın değerini "image" görüntünüzün URL'si olarak değiştirin.
  
  İpucu
  
  Url yerine temel 64 kodlanmış görüntü verilerini de kullanabilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz . GPT-4 Turbo with Vision nasıl yapılır kılavuzu.
Uygulamayı şu komutla python çalıştırın:
```
python quickstart.py
```

Kaynakları temizleme

Bir Azure OpenAI kaynağını temizlemek ve kaldırmak istiyorsanız, kaynağı veya kaynak grubunu silebilirsiniz. Kaynak grubunun silinmesi, kaynak grubuyla ilişkili diğer tüm kaynakları da siler.

Görüntü İşlemeli GPT-4 Turbo modelini dağıtmak ve kullanmak üzere Azure OpenAI Python SDK'sını kullanmaya başlamak için bu makaleyi kullanın.

Kitaplık kaynak kodu | Paketi (PyPi) |

Önkoşullar

Azure aboneliği. Ücretsiz bir tane oluşturun.
İstenen Azure aboneliğinde Azure OpenAI'ya erişim verilir. Şu anda bu hizmete erişim yalnızca uygulama tarafından sağlanmaktadır. adresinden formu https://aka.ms/oai/accesstamamlayarak Azure OpenAI'ye erişim için başvurabilirsiniz. Sorun yaşıyorsanız bizimle iletişime geçmek için bu depoda bir sorun açın.
Python 3.8 veya sonraki bir sürümü.
Aşağıdaki Python kitaplıkları: os
Görüntü İşleme modeli dağıtılan GPT-4 Turbo'ya sahip bir Azure OpenAI Hizmeti kaynağı. Kullanılabilir bölgeler için bkz . GPT-4 ve GPT-4 Turbo Preview modeli kullanılabilirliği . Kaynak oluşturma hakkında daha fazla bilgi için kaynak dağıtım kılavuzuna bakın.
Görüntü İşleme geliştirmesi için (isteğe bağlı): Ücretli (S1) katmanında, Azure OpenAI kaynağınızla aynı bölgede yer alan bir Azure Görüntü İşleme kaynağı.

Ayarlama

OpenAI Python istemci kitaplığını şu şekilde yükleyin:

pip install openai

Not

Bu kitaplık OpenAI tarafından korunur. Kitaplığın en son güncelleştirmelerini izlemek için sürüm geçmişine bakın.

Anahtarı ve uç noktayı alma

Azure OpenAI'ye karşı başarılı bir şekilde çağrı yapmak için bir uç nokta ve anahtar gerekir.

Değişken adı	Değer
`ENDPOINT`	Bu değer, Azure portal kaynağınızı incelerken Anahtarlar ve Uç Nokta bölümünde bulunabilir. Alternatif olarak, değeri Azure OpenAI Studio>Oyun Alanı>Kod Görünümü'nde bulabilirsiniz. Örnek uç nokta: `https://docs-test-001.openai.azure.com/`.
`API-KEY`	Bu değer, Azure portal kaynağınızı incelerken Anahtarlar ve Uç Nokta bölümünde bulunabilir. `KEY1` veya `KEY2` kullanabilirsiniz.

Azure portalında kaynağınıza gidin. Anahtarlar ve Uç Nokta bölümü Kaynak Yönetimi bölümünde bulunabilir. Api çağrılarınızın kimliğini doğrulamak için ihtiyacınız olacak şekilde uç noktanızı ve erişim anahtarınızı kopyalayın. KEY1 veya KEY2 kullanabilirsiniz. Her zaman iki anahtara sahip olmak, hizmet kesintisine neden olmadan anahtarları güvenli bir şekilde döndürmenize ve yeniden oluşturmanıza olanak tanır.

Ortam değişkenleri

Anahtarınız ve uç noktanız için kalıcı ortam değişkenleri oluşturun ve atayın.

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_API_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_ENDPOINT', 'REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE', 'User')

export AZURE_OPENAI_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

Yeni Python uygulaması oluşturma

quickstart.py adlı yeni bir Python dosyası oluşturun. Yeni dosyayı tercih ettiğiniz düzenleyicide veya IDE'de açın.

quickstart.py içeriğini aşağıdaki kodla değiştirin.

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)

Aşağıdaki değişiklikleri yapın:
1. Uygun alana GÖRÜNTÜ İşlemeli GPT-4 Turbo dağıtımınızın adını girin.
2. Alanın değerini "url" görüntünüzün URL'si olarak değiştirin.
  
  İpucu
  
  Url yerine temel 64 kodlanmış görüntü verilerini de kullanabilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz . GPT-4 Turbo with Vision nasıl yapılır kılavuzu.
Uygulamayı şu komutla python çalıştırın:
```
python quickstart.py
```

GpT-4 Görüntü İşlemeli Turbo, Azure AI Hizmetleri'ne özel olarak uyarlanmış iyileştirmelere özel erişim sağlar. Azure AI Vision ile birlikte kullanıldığında, sohbet modeline görüntüdeki görünür metinler ve nesnelerin konumları hakkında daha ayrıntılı bilgiler sağlayarak sohbet deneyiminizi geliştirir.

Optik Karakter Tanıma (OCR) tümleştirmesi, modelin yoğun metin, dönüştürülmüş görüntüler ve çok sayıda ağır finansal belgeler için daha yüksek kaliteli yanıtlar üretmesini sağlar. Ayrıca daha geniş bir dil yelpazesini de kapsar.

Nesne topraklama tümleştirmesi, veri analizine ve kullanıcı etkileşimine yeni bir katman getirir; özellik işlediği görüntülerdeki önemli öğeleri görsel olarak ayırt edebilir ve vurgulayabilir.

Dikkat

Görüntü İşlemeli GPT-4 Turbo için Azure AI geliştirmeleri temel işlevlerden ayrı olarak faturalandırılır. Görüntü İşlemeli GPT-4 Turbo için her özel Azure AI geliştirmesi kendi ayrı ücretlerine sahiptir. Ayrıntılar için özel fiyatlandırma bilgilerine bakın.

quickstart.py içeriğini aşağıdaki kodla değiştirin.

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}/extensions",
)

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>"
                }
            }
        ] } 
    ],
    extra_body={
        "dataSources": [
            {
                "type": "AzureComputerVision",
                "parameters": {
                    "endpoint": "<your_computer_vision_endpoint>",
                    "key": "<your_computer_vision_key>"
                }
            }],
        "enhancements": {
            "ocr": {
                "enabled": True
            },
            "grounding": {
                "enabled": True
            }
        }
    },
    max_tokens=2000
)

print(response)

Aşağıdaki değişiklikleri yapın:
1. Uygun alana Görüntü İşleme dağıtım adıyla GPT-4 Turbo'nuzu girin.
2. uygun alanlara Görüntü İşleme uç nokta URL'nizi ve anahtarınızı girin.
3. Alanın değerini "url" görüntünüzün URL'si olarak değiştirin.
  
  İpucu
  
  Url yerine temel 64 kodlanmış görüntü verilerini de kullanabilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz . GPT-4 Turbo with Vision nasıl yapılır kılavuzu.
Uygulamayı şu komutla python çalıştırın:
```
python quickstart.py
```

Kaynakları temizleme

Bir Azure OpenAI kaynağını temizlemek ve kaldırmak istiyorsanız, kaynağı veya kaynak grubunu silebilirsiniz. Kaynak grubunun silinmesi, kaynak grubuyla ilişkili diğer tüm kaynakları da siler.

Aracılığıyla paylaş

Hızlı Başlangıç: Yapay zeka sohbetlerinizde görüntüleri kullanma

GPT-4 Turbo model yükseltmesi

OpenAI ile Azure OpenAI GPT-4 Turbo GA Modelleri Arasındaki Farklar

gpt-4 vision-preview ile arasındaki farklar

GPT-4 Turbo tarafından sağlanan yönetilen kullanılabilirlik

Bölgesel kullanılabilirlik

Görüntü İşleme GA ile GPT-4 Turbo Dağıtma

Önkoşullar

Azure OpenAI Studio'ya gidin

Çocuk bahçesi

Resimleri veya videoları analiz etmek için sohbet oturumu başlatma

Kaynakları temizleme

Önkoşullar

Anahtarı ve uç noktayı alma

Yeni Python uygulaması oluşturma

Kaynakları temizleme

Önkoşullar

Ayarlama

Anahtarı ve uç noktayı alma

Ortam değişkenleri

Yeni Python uygulaması oluşturma

Kaynakları temizleme

Sonraki adımlar

Geri Bildirim

Geri Bildirim

Ek kaynaklar