Microsoft Döküm Modelleri ile metin yanıtları oluşturma

Bu makalede, Yanıtlar API'sini kullanarak Microsoft AI, DeepSeek ve Grok modelleri gibi DökümHane Modelleri için metin yanıtları oluşturma adımları açıklanmaktadır. Yanıtlar API'sinin kullanımını destekleyen DökümHane Modellerinin tam listesi için bkz. Desteklenen DökümHane Modelleri.

Önkoşullar

Uygulamanızda dağıtılan modellerle Yanıtlar API'sini kullanmak için şunları yapmanız gerekir:

• Azure aboneliği. GitHub Modelleri kullanıyorsanız deneyiminizi yükseltebilir ve bu süreçte bir Azure aboneliği oluşturabilirsiniz. GitHub Modellerinden Microsoft DökümHane Modelleri'ne yükseltin durum buysa okuyun.

• Dökümhane projesi. Bu tür bir proje Foundry kaynağı altında yönetilir. Microsoft Foundry projeniz yoksa Microsoft Foundry için bir proje oluşturun bölümüne bakın.

• Foundry projenizin uç nokta URL'si https://YOUR-RESOURCE-NAME.services.ai.azure.com/api/projects/YOUR_PROJECT_NAME biçimindedir.

• Bu makalede kullanılan DeepSeek-R1-0528 modeli gibi bir Foundry Modeli dağıtımı. Henüz bir dağıtımınız yoksa bkz. Kaynağınıza model dağıtımına DökümHane Modelleri ekleme ve yapılandırma .

Yapay zeka modeli başlangıç setini kullanma

Bu makaledeki kod parçacıkları yapay zeka modeli başlangıç setinden alınıyor. Yanıtlar API'siyle kararlı bir OpenAI kitaplığı kullanarak Foundry Modellerini çağırmak için gereken eksiksiz bulut altyapısını ve kodu kullanmaya başlamanın hızlı bir yolu olarak bu başlangıç setini kullanın.

Metin oluşturmak için Yanıtlar API'sini kullanma

Dökümhane Modelleri için Yanıtlar API çağrıları yapmak üzere bu bölümdeki kodu kullanın. Kod örneklerinde, modeli kullanmak için istemciyi oluşturur ve ardından temel bir istek gönderirsiniz.

Ipucu

Dökümhane portalında bir model dağıttığınızda, ona bir dağıtım adı atarsınız. API çağrılarınızın parametresinde model bu dağıtım adını (model kataloğu kimliğini değil) kullanın.

Not

Microsoft Entra ID ile anahtarsız kimlik doğrulaması kullanın. Anahtarsız kimlik doğrulaması hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz. Microsoft Entra kimlik doğrulaması nedir? ve DefaultAzureCredential.

Python

1. Azure Identity istemci kitaplığı da dahil olmak üzere kitaplıkları yükleyin:

   pip install azure-identity
   pip install -U openai
   

2. Proje yolunda OpenAI istemci nesnesini yapılandırmak, dağıtımınızı belirtmek ve yanıtlar oluşturmak için aşağıdaki kodu kullanın.

   from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider
   from openai import OpenAI
   
   project_endpoint = "https://YOUR-RESOURCE-NAME.services.ai.azure.com/api/projects/YOUR_PROJECT_NAME"
   # Build the base URL: project_endpoint + /openai/v1 (no api-version needed)
   base_url = project_endpoint.rstrip("/") + "/openai/v1"
   
   # get_bearer_token_provider returns a callable; call it to get automatic refresh of the token string
   credential = DefaultAzureCredential()
   token_provider = get_bearer_token_provider(credential, "https://ai.azure.com/.default")
   client = OpenAI(
       base_url=base_url,
       api_key=token_provider(),
   )   
   
   response = client.responses.create(
       model="DeepSeek-R1-0528", # Replace with your deployment name, not the model ID 
       input="What are the top 3 benefits of cloud computing? Be concise.",
       max_output_tokens=500,
   )
   
   print(f"Response: {response.output_text}")
   print(f"Status:   {response.status}")
   print(f"Output tokens: {response.usage.output_tokens}") 
   

C#

1. Azure Kimliği istemci kitaplığını yükleyin:

   dotnet add package Azure.Identity
   dotnet add package OpenAI
   

2. Proje yolunda OpenAI istemci nesnesini yapılandırmak, dağıtımınızı belirtmek ve yanıtlar oluşturmak için aşağıdaki kodu kullanın.

   using Azure.Identity;
   using OpenAI;
   using OpenAI.Responses;
   
   var deploymentName = "DeepSeek-R1-0528"; // Replace with your deployment name, not the model ID 
   var project_endpoint = "https://YOUR-RESOURCE-NAME.services.ai.azure.com/api/projects/YOUR_PROJECT_NAME";
   
   // Get EntraID token for keyless auth
   var credential = new DefaultAzureCredential();
   var token = await credential.GetTokenAsync(
       new Azure.Core.TokenRequestContext(["https://ai.azure.com/.default"])
   );
   
   // Standard OpenAI client — no AzureOpenAI wrapper (no api-version needed with /v1 path)
   var baseUrl = project_endpoint.TrimEnd('/') + "/openai/v1";
   var client = new OpenAIClient(
       new ApiKeyCredential(token.Token),
       new OpenAIClientOptions { Endpoint = new Uri(baseUrl) });    
   
   // GetResponsesClient takes no parameter; model goes in CreateResponseOptions
   var responseClient = client.GetResponsesClient(deploymentName);
   var result = await responseClient.CreateResponseAsync(new CreateResponseOptions(
       [ResponseItem.CreateUserMessageItem("What are the top 3 benefits of cloud computing? Be concise.")])
       { MaxOutputTokenCount = 500 }
   );
   Console.WriteLine($"Response: {result.Value.GetOutputText()}");
   Console.WriteLine($"Status:   {result.Value.Status}");
   Console.WriteLine($"Output tokens: {result.Value.Usage.OutputTokenCount}");
   
   

Javascript

1. DefaultAzureCredential kullanmadan önce Azure Identity istemci kitaplığını yükleyin:

   npm install @azure/identity
   npm install openai
   

2. Proje yolunda OpenAI istemci nesnesini yapılandırmak, dağıtımınızı belirtmek ve yanıtlar oluşturmak için aşağıdaki kodu kullanın.

   import OpenAI from "openai";
   import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";
   
   async function getToken(): Promise<string> {
     const credential = new DefaultAzureCredential();
     const tokenResponse = await credential.getToken(
       "https://ai.azure.com/.default"
     );
     return tokenResponse.token;
   }
   
   async function main() {
       const projectEndpoint = "https://YOUR-RESOURCE-NAME.services.ai.azure.com/api/projects/YOUR_PROJECT_NAME";
       const deploymentName = "DeepSeek-R1-0528"; // Replace with your deployment name, not the model ID 
   
       const baseURL = projectEndpoint.replace(/\/+$/, "") + "/openai/v1";
       const token = await getToken();
   
       const client = new OpenAI({
           baseURL,
           apiKey: token,
         });
   
       const response = await client.responses.create({
           model: deploymentName,
           input: "What are the top 3 benefits of cloud computing? Be concise.",
           max_output_tokens: 500,
         });
   
       console.log(`Response: ${response.output_text}`);
       console.log(`Status:   ${response.status}`);
       console.log(`Output tokens: ${response.usage?.output_tokens}`);
   }
   
   main();
   

Java

Microsoft Entra ID ile kimlik doğrulaması için bazı başlangıç ayarları gerekir. İlk olarak Azure Identity istemci kitaplığını yükleyin. Bu kitaplığı yükleme seçenekleri hakkında daha fazla bilgi için Java için Azure Identity istemci kitaplığına bakın.

1. Azure Kimliği istemci kitaplığını ekleyin:

   <dependencies>
       <dependency>
           <groupId>com.openai</groupId>
           <artifactId>openai-java</artifactId>
           <version>4.22.0</version>
       </dependency>
       <dependency>
           <groupId>com.azure</groupId>
           <artifactId>azure-identity</artifactId>
           <version>1.15.4</version>
       </dependency>
   </dependencies>
   

   Kurulumdan sonra, hangi kimlik bilgisi azure.identity türünü kullanacağınızı seçin. Örneğin, istemcinin kimliğini doğrulamak için kullanın DefaultAzureCredential . DefaultAzureCredential en kolay seçenektir çünkü çalışan ortamında kullanılacak en iyi kimlik bilgilerini bulur.

2. Proje yolunda OpenAI istemci nesnesini yapılandırmak, dağıtımınızı belirtmek ve yanıtlar oluşturmak için aşağıdaki kodu kullanın.

   import com.azure.core.credential.TokenRequestContext;
   import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;
   import com.openai.client.OpenAIClient;
   import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
   import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;
   
   public class Sample {
       public static void main(String[] args) {
           String endpoint = "https://YOUR-RESOURCE-NAME.services.ai.azure.com/api/projects/YOUR_PROJECT_NAME";
           String deploymentName = "DeepSeek-R1-0528"; // Replace with your deployment name, not the model ID
   
           // Get EntraID token for keyless auth
           var credential = new DefaultAzureCredentialBuilder().build();
           var context = new TokenRequestContext().addScopes("https://ai.azure.com/.default");
           String token = credential.getToken(context).block().getToken();
   
           // Standard OpenAI client — no Azure wrapper
           // Java SDK uses /openai/v1 path (no api-version needed; SDK manages versioning internally)
           String baseUrl = endpoint.replaceAll("/+$", "") + "/openai/v1";
           OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
                   .baseUrl(baseUrl)
                   .apiKey(token)
                   .build();
   
           var response = client.responses().create(
                   ResponseCreateParams.builder()
                           .model(deploymentName)
                           .input("What are the top 3 benefits of cloud computing? Be concise.")
                           .maxOutputTokens(500)
                           .build()
           );
           System.out.printf("Response: %s%n", response.outputText());
           System.out.printf("Status:   %s%n", response.status());
           response.usage().ifPresent(u ->
                   System.out.printf("Output tokens: %d%n", u.outputTokens()));
       }
   }
   

Go

1. Örneği çalıştırmadan önce gerekli Go modüllerini yükleyin.

   go get github.com/Azure/azure-sdk-for-go/sdk/azcore v1.21.0
   go get github.com/Azure/azure-sdk-for-go/sdk/azidentity v1.13.1
   go get github.com/openai/openai-go/v3 v3.22.0
   

2. Proje yolunda OpenAI istemci nesnesini yapılandırmak, dağıtımınızı belirtmek ve yanıtlar oluşturmak için aşağıdaki kodu kullanın.

   package main
   
   import (
       "context"
       "fmt"
       "os"
       "strings"
   
       "github.com/Azure/azure-sdk-for-go/sdk/azcore/policy"
       "github.com/Azure/azure-sdk-for-go/sdk/azidentity"
       "github.com/openai/openai-go/v3"
       "github.com/openai/openai-go/v3/option"
       "github.com/openai/openai-go/v3/responses"
   )
   
   func main() {
       projectEndpoint := "https://YOUR-RESOURCE-NAME.services.ai.azure.com/api/projects/YOUR_PROJECT_NAME"
       deploymentName := "DeepSeek-R1-0528" // Replace with your deployment name, not the model ID
   
       ctx := context.Background()
   
       // Get EntraID token for keyless auth
       credential, err := azidentity.NewDefaultAzureCredential(nil)
       if err != nil {
           fmt.Fprintf(os.Stderr, "Failed to create credential: %v\n", err)
           os.Exit(1)
       }
       token, err := credential.GetToken(ctx, policy.TokenRequestOptions{
           Scopes: []string{"https://ai.azure.com/.default"},
       })
       if err != nil {
           fmt.Fprintf(os.Stderr, "Failed to get token: %v\n", err)
           os.Exit(1)
       }
   
       // Standard OpenAI client — no Azure wrapper (no api-version needed with /v1 path)
       baseURL := strings.TrimRight(projectEndpoint, "/") + "/openai/v1"
       client := openai.NewClient(
           option.WithBaseURL(baseURL),
           option.WithAPIKey(token.Token),
       )
   
       resp, err := client.Responses.New(ctx, responses.ResponseNewParams{
           Model: deploymentName,
           Input: responses.ResponseNewParamsInputUnion{
               OfString: openai.String("What are the top 3 benefits of cloud computing? Be concise."),
           },
           MaxOutputTokens: openai.Int(500),
       })
       if err != nil {
           fmt.Fprintf(os.Stderr, "API error: %v\n", err)
           os.Exit(1)
       }
   
       fmt.Printf("Response: %s\n", resp.OutputText())
       fmt.Printf("Status:   %s\n", resp.Status)
       fmt.Printf("Output tokens: %d\n", resp.Usage.OutputTokens)
   }
   

Yanıt, model ve kullanım meta verilerinin yanı sıra oluşturulan metni içerir.

Desteklenen DökümHane Modelleri

Yanıtlar API'siyle kullanılmak üzere çeşitli Foundry Modelleri desteklenir.

Foundry portalında desteklenen modelleri görüntüleme

Foundry portalında desteklenen modellerin tam listesini görmek için:

1. Microsoft Foundry oturum açın. Yeni Dökümhane anahtarının açık olduğundan emin olun. Bu adımlar Foundry (yeni)'ye atıfta bulunur.
2. Sağ üst köşede Keşfet'i, ardından sol panelde Modeller'i seçin.
3. Özellikler açılan listesini açın ve Aracı tarafından desteklenen filtreyi seçin.

Desteklenen modellerin listesi

Bu bölümde, Yanıtlar API'siyle kullanılması desteklenen Bazı Döküm Modelleri listelenmektedir. Desteklenen Azure OpenAI modelleri için bkz. Available Azure OpenAI modelleri.

Doğrudan Azure tarafından satılan modeller:

• MAI-DS-R1: Belirleyici, duyarlık odaklı akıl yürütme.
• grok-4: Karmaşık, çok adımlı problem çözme için sınır ölçeğinde mantık.
• grok-4-fast-reasoning: İş akışı otomasyonu için iyileştirilmiş hızlandırılmış aracı mantık.
• grok-4-fast-non-reasoning: Yüksek aktarım kapasiteli, düşük gecikmeli üretim ve sistem yönlendirmesi.
• grok-3: Karmaşık, sistem düzeyinde iş akışları için güçlü mantık.
• grok-3-mini: Etkileşimli, yüksek hacimli kullanım örnekleri için iyileştirilmiş basit model.
• Llama-3.3-70B-Instruct: Kurumsal Soru-Cevap, karar desteği ve sistem düzenleme için çok yönlü model.
• Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8: Hızlı, uygun maliyetli çıkarım sağlayan FP8 için iyileştirilmiş model.
• DeepSeek-V3-0324: Metin ve görüntüler arasında çokmodal anlayış.
• DeepSeek-V3.1: Gelişmiş çoklu modlu akıl yürütme ve temellendirilmiş erişim.
• DeepSeek-R1-0528: Gelişmiş uzun biçimli ve çok adımlı akıl yürütme.
• gpt-oss-120b: Saydamlığı ve yeniden üretilebilirliği destekleyen açık ekosistem modeli.

Yaygın hataları giderme

Hata	Neden	Çözünürlük
401 Yetkisiz	Geçersiz veya süresi dolmuş kimlik bilgileri	DefaultAzureCredential Kaynakta Bilişsel Hizmetler OpenAI Kullanıcı rolünün atandığını doğrulayın.
404 Bulunamadı	Yanlış uç nokta veya dağıtım adı	Uç nokta URL'inizin /api/projects/YOUR_PROJECT_NAME içerdiğini ve dağıtım adının Foundry portalınızla eşleştiğini onaylayın.
400 Modeli desteklenmiyor	Model Yanıtlar API'lerini desteklemiyor	Desteklenen modeller listesini denetleyin ve dağıtımınızın uyumlu bir model kullandığını doğrulayın.

İlgili içerik

• Azure AI Çıkarım SDK'sından OpenAI SDK'sına Migrate
• Azure OpenAI tarafından desteklenen programlama dilleri
• OpenAI ve Azure OpenAI uç noktaları arasında geçiş yapın
• v1 Azure OpenAI API için Model desteği