Bereitstellen einer Azure KI-Serviceressource
Azure KI Services umfassen eine breite Palette von KI-Funktionen, die Sie in Ihren Anwendungen verwenden können. Damit Sie einen KI Services-Dienst nutzen können, müssen Sie geeignete Ressourcen in einem Azure-Abonnement erstellen. Diese Ressourcen definieren einen Endpunkt, an dem der Dienst genutzt werden kann, stellen Zugriffsschlüssel für den authentifizierten Zugriff bereit und verwalten die Abrechnung für die Nutzung des Dienstes durch Ihre Anwendung.
Optionen für Azure-Ressourcen
Für viele der verfügbaren KI Services stehen die folgenden Bereitstellungsoptionen zur Auswahl:
Ressource für mehrere Dienste
Sie können eine KI Services-Ressource bereitstellen, die mehrere verschiedene KI-Dienste unterstützt. Beispielsweise können Sie eine einzelne Ressource erstellen, mit der Sie Azure KI Language, Azure KI Vision, Azure KI Speech und andere Dienste verwenden können.
Mit dieser Methode können Sie einen einzelnen Satz von Zugriffsanmeldeinformationen verwalten, um mehrere Dienste an einem einzigen Endpunkt zu nutzen, und zwar mit einem einzigen Abrechnungspunkt für die Nutzung aller Dienste.
Ressource für einen einzelnen Dienst
Jeder KI Services-Dienst kann einzeln bereitgestellt werden, z. B. durch Erstellen spezifischer Ressourcen für die Dienste KI Language und KI Vision in Ihrem Azure-Abonnement.
Mit dieser Methode können Sie separate Endpunkte für jeden Dienst verwenden (um sie z. B. in verschiedenen geografischen Regionen bereitzustellen) und die Zugriffsanmeldeinformationen für jeden Dienst unabhängig verwalten. Außerdem können Sie damit die Abrechnung für jeden Dienst separat verwalten.
Einzeldienstressourcen bieten im Allgemeinen einen kostenlosen Tarif (mit Nutzungseinschränkungen), sodass sie sich gut zum Testen eines Diensts eignen, bevor sie ihn in einer Produktionsanwendung einsetzen.
Trainings- und Vorhersageressourcen
Zwar können die meisten Azure KI Services über eine einzige Azure-Ressource verwendet werden, doch bieten (oder erfordern) einige Dienste separate Ressourcen für das Training und die Vorhersage des Modells an. Auf diese Weise können Sie die Abrechnung für benutzerdefinierte Schulungsmodelle separat vom Modellverbrauch nach Anwendungen verwalten, und in den meisten Fällen können Sie eine dedizierte dienstspezifische Ressource verwenden, um ein Modell zu trainieren, aber eine generische KI-Dienst-Ressource, um das Modell für Anwendungen für die Ableitung verfügbar zu machen.