Sviluppare app di intelligenza artificiale con Python
Questo articolo contiene un elenco organizzato delle migliori risorse di apprendimento per gli sviluppatori Python che iniziano a creare app di intelligenza artificiale. Le risorse includono articoli di avvio rapido più diffusi, esempi di riferimento, documentazione, corsi di formazione e così via.
Risorse per il Servizio OpenAI di Azure
Il servizio OpenAI di Azure consente all'API REST di accedere ai modelli di linguaggio avanzati di OpenAI. Questi modelli possono essere facilmente adattati alle attività specifiche, tra cui, a titolo esemplificativo, la generazione di contenuti, il riepilogo, la comprensione delle immagini, la ricerca semantica e la traduzione dal linguaggio naturale al codice. Gli utenti possono accedere al servizio tramite API REST, OpenAI SDK o tramite il portale di Azure AI Foundry .
[!INFO] Mentre OpenAI e il servizio Azure OpenAI si basano su una libreria client Python comune , sono necessarie piccole modifiche al codice quando si usano gli endpoint OpenAI di Azure.
SDK e raccolte
| Collega | Descrizione |
|---|---|
| OpenAI SDK per Python | La versione del codice sorgente GitHub della libreria Python OpenAI consente di accedere facilmente all'API OpenAI dalle applicazioni scritte nel linguaggio Python. |
| pacchetto Python OpenAI | Versione PyPi della libreria Python OpenAI. |
| Passare da OpenAI ad Azure OpenAI | Articolo sussidiario sulle piccole modifiche che è necessario apportare al codice per eseguire lo scambio tra OpenAI e il servizio Azure OpenAI. |
| Completamento di Streaming Chat | Notebook contenente un esempio di recupero dei completamenti della chat da usare con gli endpoint di Azure. Questo esempio è incentrato sui completamenti della chat, ma tocca anche alcune altre operazioni disponibili anche usando l'API. |
| Incorporamenti | Un notebook che illustra le operazioni su come usare gli incorporamenti che possono essere eseguiti usando gli endpoint di Azure. Questo esempio è incentrato sugli incorporamenti, ma tocca anche alcune altre operazioni disponibili anche tramite l'API. |
| Distribuire un modello e generare testo | Un articolo con passaggi minimi e semplici per la chat a livello di codice. |
| OpenAI con il controllo degli accessi in base al ruolo dell'ID voce Microsoft | Uno sguardo all'autenticazione con Microsoft Entra ID. |
| OpenAI con identità gestite | Un articolo con scenari di sicurezza più complessi richiede il controllo degli accessi in base al ruolo di Azure. Questo documento illustra come eseguire l'autenticazione alla risorsa OpenAI usando Microsoft Entra ID. |
| Ulteriori esempi | Una compilazione di utili esempi di codice e risorse del servizio OpenAI di Azure per iniziare e accelerare il percorso di adozione della tecnologia. |
Documentazione
| Collega | Descrizione |
|---|---|
| Documentazione del Servizio OpenAI di Azure | La pagina hub per la documentazione del servizio OpenAI di Azure. |
| Avvio rapido: Introduzione alla generazione del testo con il servizio Azure OpenAI | Un set molto rapido di istruzioni per configurare i servizi necessari e il codice necessario scrivere per richiedere un modello usando Python. |
| Guida introduttiva: Introduzione all'uso di GPT-35-Turbo e GPT-4 con il servizio Azure OpenAI | Analogamente alla guida introduttiva precedente, ma fornisce un esempio di sistema, assistente e ruoli utente per personalizzare il contenuto quando vengono poste determinate domande. |
| Guida introduttiva: Chattare con i modelli di Azure OpenAI usando i propri dati | Analogamente alla prima guida introduttiva, ma questa volta si aggiungono dati personalizzati (ad esempio un PDF o un altro documento). |
| Guida introduttiva: Introduzione all'uso di Assistenti OpenAI di Azure (anteprima) | Analogamente alla prima guida introduttiva in questo elenco, ma questa volta si indica al modello di usare l'interprete di codice Python predefinito per risolvere i problemi matematici in modo dettagliato. Questo è un punto di partenza per usare gli assistenti di intelligenza artificiale a cui si accede tramite istruzioni personalizzate. |
| Avvio rapido: Usare le immagini nelle chat di intelligenza artificiale | Come chiedere al modello a livello di codice di descrivere il contenuto di un'immagine. |
| Guida introduttiva: Generare immagini con il servizio Azure OpenAI | Generare immagini a livello di codice usando Dall-E in base a un prompt. |
Risorse per gli altri Servizi di Azure AI
Oltre al servizio Azure OpenAI, sono disponibili molti altri servizi di intelligenza artificiale di Azure che aiutano sviluppatori e organizzazioni a creare rapidamente applicazioni intelligenti, pronte per il mercato e responsabili con API e modelli personalizzabili predefiniti. Le applicazioni di esempio includono elaborazione del linguaggio naturale per conversazioni, ricerca, monitoraggio, traduzione, riconoscimento vocale, visione e processo decisionale.
Esempi
| Collega | Descrizione |
|---|---|
| Integrare Servizio cognitivo di Azure per la voce nelle app con gli esempi di Speech SDK | Esempi per Speech SDK di Servizi cognitivi di Azure. Collegamenti a esempi per il riconoscimento vocale, la traduzione, la sintesi vocale e altro ancora. |
| Informazioni sui documenti di Azure AI SDK | Azure AI Document Intelligence (in precedenza Riconoscimento modulo) è un servizio cloud che usa Machine Learning per analizzare il testo e i dati strutturati dai documenti. Document Intelligence Software Development Kit (SDK) è un set di librerie e strumenti che consentono di integrare facilmente modelli e funzionalità di Document Intelligence nelle applicazioni. |
| Estrarre dati strutturati da moduli, ricevute, fatture e schede usando Riconoscimento modulo in Python | Esempi per la libreria client Azure.AI.FormRecognizer. |
| Estrarre, classificare e comprendere il testo all'interno dei documenti usando Analisi del testo in Python | La libreria client per Analisi del testo. Questo fa parte del servizio Azure AI Language, che fornisce funzionalità di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per la comprensione e l'analisi del testo. |
| Traduzione di documenti in Python | Articolo di avvio rapido che usa La traduzione documenti per tradurre un documento di origine in una lingua di destinazione mantenendo al tempo stesso la struttura e la formattazione del testo. |
| Risposta alle domande in Python | Un articolo di avvio rapido con i passaggi per ottenere una risposta (e un punteggio di attendibilità) da un corpo di testo inviato insieme alla domanda. |
| Conversational Language Understanding in Python | La libreria client per Conversational Language Understanding (CLU), un servizio di intelligenza artificiale conversazionale basato sul cloud, che può estrarre finalità ed entità nelle conversazioni e funge da agente di orchestrazione per selezionare il candidato migliore per analizzare le conversazioni per ottenere una risposta migliore dalle app come Qna, Luis e Conversation App. |
| Analizzare le immagini | Codice di esempio e documenti di configurazione per l’SDK di analisi di immagini di Microsoft Azure per intelligenza artificiale |
| Azure AI Content Safety SDK per Python | Rileva contenuti dannosi generati dall'utente e generati dall'intelligenza artificiale nelle applicazioni e nei servizi. Content Safety include API di testo e immagine che consentono di rilevare materiale dannoso. |
Documentazione
| Servizio di intelligenza artificiale | Descrizione | Informazioni di riferimento sulle API | Guida introduttiva |
|---|---|---|---|
| Sicurezza dei contenuti | Servizio di intelligenza artificiale che rileva contenuto indesiderato. | Informazioni di riferimento sulle API di Sicurezza dei contenuti | Guida introduttiva |
| Intelligence per i documenti | Trasformare i documenti in soluzioni intelligenti basate sui dati. | Informazioni di riferimento sulle API di Document Intelligence | Guida introduttiva |
| Lingua | Creare app con funzionalità di comprensione del linguaggio naturale leader del settore. | Informazioni di riferimento sull'API Analisi del testo | Guida introduttiva |
| Cerca | Portare la ricerca cloud basata sull'intelligenza artificiale alle applicazioni. | Informazioni di riferimento per l'API Ricerca | Guida introduttiva |
| Comandi vocali | Riconoscimento vocale, sintesi vocale, traduzione e riconoscimento del parlante. | Informazioni di riferimento per l'API Voce | Guida introduttiva |
| Translator | Usare la traduzione basata sull'intelligenza artificiale per tradurre più di 100 lingue e dialetti in uso, a rischio e in pericolo. | Informazioni di riferimento per l’API Traduzione | Guida introduttiva |
| Visione | Consente di analizzare il contenuto in immagini e video. | Informazioni di riferimento sulle API di analisi delle immagini | Guida introduttiva |
Formazione
| Collega | Descrizione |
|---|---|
| Workshop sull'intelligenza artificiale generativa per principianti | Informazioni sui concetti fondamentali della creazione di app generative per intelligenza artificiale con il corso completo di 18 lezioni di Microsoft Cloud Advocate. |
| Introduzione a Servizi di Azure AI | Servizi di Azure AI è una raccolta di servizi che costituiscono blocchi delle funzionalità di intelligenza artificiale che è possibile integrare nelle applicazioni. In questo percorso di apprendimento si apprenderà come effettuare il provisioning, proteggere, monitorare e distribuire le risorse di Servizi di Azure AI e usarle per creare soluzioni intelligenti. |
| Concetti fondamentali su Microsoft Azure per intelligenza artificiale: intelligenza artificiale generativa | Percorso di training per comprendere come i modelli linguistici di grandi dimensioni costituiscano la base dell'intelligenza artificiale generativa: come il servizio OpenAI di Azure fornisce l'accesso alla tecnologia di intelligenza artificiale generativa più recente, come i prompt e le risposte possono essere ottimizzati e il modo in cui i principi di intelligenza artificiale responsabile di Microsoft guidano i progressi dell'intelligenza artificiale etica. |
| Sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale generative con il servizio OpenAI di Azure | Il servizio OpenAI di Azure offre l'accesso a modelli Large Language Model avanzati di OpenAI, come ChatGPT, GPT, Codex e Embeddings. Questo percorso di apprendimento illustra agli sviluppatori come generare codice, immagini e testo usando Azure OpenAI SDK e altri servizi di Azure. |
| Creare app di intelligenza artificiale con Database di Azure per PostgreSQL | Questo percorso di apprendimento illustra in che modo le integrazioni di Azure per intelligenza artificiale e Azure Machine Learning Services fornite dall'estensione Azure per Intelligenza artificiale per Database di Azure per PostgreSQL - Server flessibile consentono di creare app basate sull'intelligenza artificiale. |
Modelli di app per intelligenza artificiale
I modelli di app di intelligenza artificiale consentono di eseguire implementazioni di riferimento ben gestite e facili da distribuire che offrono un punto di partenza di alta qualità per le app di intelligenza artificiale.
Esistono due categorie di modelli di app di intelligenza artificiale, ovvero blocchi predefiniti e soluzioni end-to-end. I blocchi predefiniti sono esempi su scala ridotta incentrati su scenari e attività specifici. Le soluzioni end-to-end sono esempi di riferimento completi, tra cui la documentazione, il codice sorgente e la distribuzione per consentire l'esecuzione e l'estensione per scopi personalizzati.
Per esaminare un elenco di modelli chiave disponibili per ogni linguaggio di programmazione, vedere Modelli di app di intelligenza artificiale. Per esplorare tutti i modelli disponibili, vedere i modelli di app per intelligenza artificiale nella raccolta modelli di app per intelligenza artificiale.