Python için Azure AI Oluşturma Paketi istemci kitaplığı - sürüm 1.0.0b2

Makale
12/01/2023

Azure AI Generative paketi, Python için Azure AI SDK'sının bir parçasıdır ve Azure AI hizmetlerinden yararlanan Üretken Yapay Zeka uygulamaları oluşturma, değerlendirme ve dağıtma işlevleri içerir. Paketin varsayılan yüklemesi buluta bağlı senaryolar için özellikler içerir ve ek özellikler yükleyerek işlemleri yerel olarak da çalıştırabilirsiniz (dizin oluşturma ve ölçümleri hesaplama gibi).

Kaynak kodu | Paket (PyPI) | API başvuru belgeleri | Ürün belgeleri | [Örnekler] [ml_samples]

Bu paket Python 3.7, 3.8, 3.9 ve 3.10 ile test edilmiştir.

Azure kitaplıklarının daha eksiksiz bir kümesi için bkz https://aka.ms/azsdk/python/all. .

Başlarken

Önkoşullar

Bu paketi kullanmak için Python 3.7 veya üzeri gereklidir.
Bir Azure aboneliğiniz olmalıdır.
Azure Machine Learning Çalışma Alanı.

Paketi yükleme

Python için Azure AI oluşturma paketini pip ile yükleyin:

pip install azure-ai-generative[index,evaluate,promptflow]
pip install azure-identity

Önemli kavramlar

Söz [index,evaluate,promptflow] dizimi, işlevselliğe ihtiyacınız yoksa isteğe bağlı olarak kaldırabileceğiniz ek paketleri belirtir:

[index] , yerel geliştirme ortamınızda dizin oluşturma özelliğini ekler
[evaluate] değerlendirmeyi çalıştırma ve yerel geliştirme ortamınızda ölçümleri hesaplama olanağını ekler
[promptflow] Azure AI projenize bağlı istem akışıyla geliştirme olanağı ekler

Kullanım

Projelere Bağlanma

Oluşturma paketi azure-ai-resources paketini içerir ve projenize bağlanmak için öğesini AIClient kullanır.

İlk olarak bir AI Clientoluşturun:

from azure.ai.resources.client import AIClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential

ai_client = AIClient(
    credential=DefaultAzureCredential(),
    subscription_id='subscription_id',
    resource_group_name='resource_group',
    project_name='project_name'
)

Oluşturma paketini kullanma

Azure AI Oluşturma Python SDK'sı aşağıdaki temel özellikleri sunar.

Yerel olarak dizin oluşturmak için build_index işlevini içeri aktarın:

from azure.ai.generative.index import build_index

Yerel değerlendirme çalıştırmak için evaluate işlevini içeri aktarın:

from azure.ai.generative.evaluate import evaluate

Sohbet işlevlerini ve istem akışlarını dağıtmak için deploy işlevini içeri aktarın:

from azure.ai.resources.entities.deployment import Deployment

Bunların örnek kullanımı için bu örne bakın

Örnekler

Azure AI Generative Python SDK'sını kullanma örnekleri için örnek depomuza bakın.

Sorun giderme

Genel

Azure AI istemcileri, Azure Core'da tanımlanan özel durumları tetikler.

from azure.core.exceptions import HttpResponseError

try:
    ai_client.compute.get("cpu-cluster")
except HttpResponseError as error:
    print("Request failed: {}".format(error.message))

Günlüğe Kaydetme

Bu kitaplık, günlüğe kaydetme için standart günlük kitaplığını kullanır. HTTP oturumları (URL'ler, üst bilgiler vb.) hakkındaki temel bilgiler BİlGİ düzeyinde günlüğe kaydedilir.

İstek/yanıt gövdeleri ve kaydedilmemiş üst bilgiler de dahil olmak üzere ayrıntılı HATA AYıKLAMA düzeyi günlüğü bağımsız değişkeniyle logging_enable bir istemcide etkinleştirilebilir.

Burada örneklerin bulunduğu tam SDK günlük belgelerine bakın.

Telemetri

Azure AI Oluşturma Python SDK'sı, SDK hakkındaki kullanım ve hata verilerini toplayan ve SDK'yi yalnızca Jupyter Notebook kullandığınızda bunu Microsoft'a gönderen bir telemetri özelliği içerir. Python SDK'sının bir Jupyter Notebook dışında kullanılması için telemetri toplanmaz.

Telemetri verileri, SDK ekibinin SDK'nın nasıl kullanıldığını anlamasına yardımcı olur ve bu sayede sdk geliştirilebilir ve hatalar hakkındaki bilgiler ekibin sorunları çözmesine ve hataları düzeltmesine yardımcı olur. SDK telemetri özelliği, Jupyter Notebook kullanımı için varsayılan olarak etkindir ve Jupyter dışı senaryolar için etkinleştirilemez. Jupyter senaryosunda telemetri özelliğini geri çevirmek için ortam değişkenini "AZURE_AI_GENERATIVE_ENABLE_LOGGING" olarak "False"ayarlayın.

Sonraki adımlar