Bibliothèque de client azure AI Resources Package pour Python - version 1.0.0b2

Article
12/06/2023

Le package Ressources Azure AI fait partie du Kit de développement logiciel (SDK) Azure AI pour Python et contient des fonctionnalités permettant de se connecter à vos ressources et projets Azure AI et de les gérer. Dans vos projets Azure AI, il fournit des opérations de plan de contrôle pour la création et la gestion des données, des index, des modèles et des déploiements.

| Code source Package (PyPI) | Documentation de référence sur les | APIDocumentation produit | [Exemples] [ml_samples]

Ce package a été testé avec Python 3.7, 3.8, 3.9 et 3.10.

Pour un ensemble plus complet de bibliothèques Azure, consultez https://aka.ms/azsdk/python/all.

Prise en main

Prérequis

Python 3.7 ou version ultérieure est requis pour utiliser ce package.
Vous devez disposer d’un abonnement Azure.
Un espace de travail Azure Machine Learning.

Installer le package

Installez le package génératif Azure AI pour Python avec pip :

pip install azure-ai-resources
pip install azure-identity

Authentifier le client

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')

Concepts clés

Utilisez cette bibliothèque dans vos projets Azure AI pour fournir des opérations de plan de contrôle pour la création et la gestion des données, des index, des modèles et des déploiements.

Exemples

Consultez notre référentiel d’exemples sur GitHub pour obtenir des exemples montrant comment utiliser le Kit de développement logiciel (SDK) Python génératif Azure AI.

Dépannage

Général

Les clients Azure AI lèvent des exceptions définies dans Azure Core.

from azure.core.exceptions import HttpResponseError

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

Journalisation

Cette bibliothèque utilise la bibliothèque de journalisation standard pour la journalisation. Les informations de base sur les sessions HTTP (URL, en-têtes, etc.) sont enregistrées au niveau INFO.

La journalisation détaillée au niveau DEBUG, y compris les corps de requête/réponse et les en-têtes non expurgés, peut être activée sur un client avec l’argument logging_enable .

Consultez la documentation complète sur la journalisation du KIT de développement logiciel (SDK) avec des exemples ici.

Télémétrie

Le Kit de développement logiciel (SDK) Python génératif Azure AI inclut une fonctionnalité de télémétrie qui collecte les données d’utilisation et d’échec sur le KIT de développement logiciel (SDK) et les envoie à Microsoft lorsque vous utilisez le Kit de développement logiciel (SDK) dans un Jupyter Notebook uniquement. Les données de télémétrie ne seront pas collectées pour une utilisation du Kit de développement logiciel (SDK) Python en dehors d’un Jupyter Notebook.

Les données de télémétrie aident l’équipe du Kit de développement logiciel (SDK) à comprendre comment il est utilisé afin qu’il puisse être amélioré et les informations sur les échecs aident l’équipe à résoudre les problèmes et à corriger les bogues. La fonctionnalité de télémétrie du SDK est activée par défaut pour l’utilisation Jupyter Notebook et ne peut pas être activée pour les scénarios non Jupyter. Pour désactiver la fonctionnalité de télémétrie dans un scénario Jupyter, définissez la variable "AZURE_AI_RESOURCES_ENABLE_LOGGING" d’environnement sur "False".

Étapes suivantes