Tworzenie aplikacji sztucznej inteligencji przy użyciu języka Python
Ten artykuł zawiera uporządkowaną listę najlepszych zasobów szkoleniowych dla deweloperów języka Python, którzy zaczynają tworzyć aplikacje sztucznej inteligencji. Zasoby obejmują popularne artykuły szybki start, przykłady referencyjne, dokumentację, kursy szkoleniowe itd.
Zasoby dla usługi Azure OpenAI
Usługa Azure OpenAI Service zapewnia dostęp interfejsu API REST do zaawansowanych modeli językowych interfejsu OpenAI. Modele te można łatwo dostosować do konkretnego zadania, w tym między innymi generowania zawartości, podsumowywania, interpretacji obrazów, wyszukiwania semantycznego i języka naturalnego do tłumaczenia kodu. Użytkownicy mogą uzyskiwać dostęp do usługi za pośrednictwem interfejsów API REST, zestawu OpenAI SDK lub za pośrednictwem portalu usługi Azure AI Foundry .
[!INFO] Podczas gdy OpenAI i Azure OpenAI Service opierają się na wspólnej bibliotece klienta Python, przy korzystaniu z punktów końcowych Azure OpenAI potrzebne są niewielkie zmiany kodu.
Zestawy SDK i biblioteki
| Link | opis |
|---|---|
| Zestaw OpenAI SDK dla języka Python | Wersja kodu źródłowego usługi GitHub biblioteki języka Python OpenAI zapewnia wygodny dostęp do interfejsu API OpenAI z aplikacji napisanych w języku Python. |
| pakiet OpenAI Python | Wersja PyPi biblioteki języka Python OpenAI. |
| Przełączanie z interfejsu OpenAI do usługi Azure OpenAI | Wskazówki dotyczące drobnych zmian, które należy wprowadzić w kodzie, aby zamienić się tam i z powrotem między usługą OpenAI a usługą Azure OpenAI. |
| Ukończenie czatu przesyłania strumieniowego | Notes zawierający przykład pobierania uzupełniania czatu do pracy przy użyciu punktów końcowych platformy Azure. W tym przykładzie skupiono się na uzupełnianiu czatów, ale także na innych operacjach, które są również dostępne przy użyciu interfejsu API. |
| Osadzanie | Notes demonstrujący operacje używania osadzania, które można wykonać przy użyciu punktów końcowych platformy Azure. W tym przykładzie skupiono się na osadzaniu, ale także innych operacjach, które są również dostępne przy użyciu interfejsu API. |
| Wdrażanie modelu i generowanie tekstu | Artykuł z minimalnymi, prostymi szczegółowymi krokami do programowego czatu. |
| OpenAI z kontrolą dostępu opartą na rolach identyfikatora wpisu firmy Microsoft | Zapoznaj się z uwierzytelnianiem przy użyciu identyfikatora Entra firmy Microsoft. |
| Interfejs OpenAI z tożsamościami zarządzanymi | Artykuł z bardziej złożonymi scenariuszami zabezpieczeń wymaga kontroli dostępu opartej na rolach (RBAC) platformy Azure. W tym dokumencie opisano sposób uwierzytelniania w zasobie OpenAI przy użyciu identyfikatora Entra firmy Microsoft. |
| Więcej przykładów | Kompilacja przydatnych zasobów i przykładów kodu usługi Azure OpenAI, które ułatwiają rozpoczęcie pracy i przyspieszenie wdrażania technologii. |
Dokumentacja
| Link | opis |
|---|---|
| Dokumentacja usługi Azure OpenAI Service | Strona centrum dokumentacji usługi Azure OpenAI Service. |
| Szybki start: rozpoczynanie generowania tekstu przy użyciu usługi Azure OpenAI Service | Bardzo szybki zestaw instrukcji konfigurowania potrzebnych usług i kodu, które należy napisać, aby wyświetlić monit o model przy użyciu języka Python. |
| Szybki start: rozpoczynanie pracy z usługą GPT-35-Turbo i GPT-4 za pomocą usługi Azure OpenAI Service | Podobnie jak w poprzednim przewodniku Szybki start, ale udostępnia przykład ról systemowych, asystentów i użytkowników w celu dostosowania zawartości w przypadku zadawanych pewnych pytań. |
| Szybki start: czat z modelami usługi Azure OpenAI przy użyciu własnych danych | Podobnie jak w pierwszym przewodniku Szybki start, ale tym razem dodasz własne dane (np. plik PDF lub inny dokument). |
| Szybki start: rozpoczynanie pracy z asystentami usługi Azure OpenAI (wersja zapoznawcza) | Podobnie jak w przypadku pierwszego przewodnika Szybki start na tej liście, ale tym razem poinformujesz model o użyciu wbudowanego interpretera kodu języka Python w celu rozwiązywania problemów matematycznych krok po kroku. Jest to punkt wyjścia do korzystania z własnych asystentów sztucznej inteligencji, do których uzyskujesz dostęp za pośrednictwem niestandardowych instrukcji. |
| Szybki start: używanie obrazów w czatach sztucznej inteligencji | Jak programowo poprosić model o opisanie zawartości obrazu. |
| Szybki start: generowanie obrazów za pomocą usługi Azure OpenAI Service | Programowe generowanie obrazów przy użyciu języka Dall-E na podstawie monitu. |
Zasoby dla innych usług Azure AI
Oprócz usługi Azure OpenAI Service istnieje wiele innych usług sztucznej inteligencji platformy Azure, które ułatwiają deweloperom i organizacjom szybkie tworzenie inteligentnych, gotowych na rynek i odpowiedzialnych aplikacji za pomocą gotowych do użycia i wstępnie utworzonych, dostosowywalnych interfejsów API i modeli. Przykładowe aplikacje obejmują przetwarzanie języka naturalnego na potrzeby konwersacji, wyszukiwania, monitorowania, tłumaczenia, mowy, przetwarzania obrazów i podejmowania decyzji.
Przykłady
| Link | opis |
|---|---|
| Integrowanie usługi Mowa z aplikacjami przy użyciu przykładów zestawu SPEECH SDK | Przykłady dla zestawu SDK usługi Mowa w usłudze Azure Cognitive Services. Linki do przykładów dotyczących rozpoznawania mowy, tłumaczenia, syntezy mowy i nie tylko. |
| Zestaw SDK analizy dokumentów usługi Azure AI | Azure AI Document Intelligence (dawniej Rozpoznawanie formularzy) to usługa w chmurze, która używa uczenia maszynowego do analizowania tekstu i danych ustrukturyzowanych z dokumentów. Zestaw SDK (Document Intelligence Software Development Kit) to zestaw bibliotek i narzędzi, które umożliwiają łatwe integrowanie modeli i możliwości analizy dokumentów z aplikacjami. |
| Wyodrębnianie danych strukturalnych z formularzy, paragonów, faktur i kart przy użyciu rozpoznawania formularzy w języku Python | Przykłady dla biblioteki klienta Azure.AI.FormRecognizer. |
| Wyodrębnianie, klasyfikowanie i interpretowanie tekstu w dokumentach przy użyciu analiza tekstu w języku Python | Biblioteka klienta dla analiza tekstu. Jest to część usługi językowej Azure AI, która udostępnia funkcje przetwarzania języka naturalnego (NLP) do zrozumienia i analizowania tekstu. |
| Tłumaczenie dokumentów w języku Python | Artykuł Szybki start, który używa tłumaczenia dokumentów do tłumaczenia dokumentu źródłowego na język docelowy przy zachowaniu struktury i formatowania tekstu. |
| Odpowiadanie na pytania w języku Python | Artykuł Szybki start z krokami umożliwiającymi uzyskanie odpowiedzi (i współczynnik ufności) z treści tekstu wysyłanego wraz z pytaniem. |
| Konwersacyjna usługa Language Understanding w języku Python | Biblioteka kliencka usługi Conversational Language Understanding (CLU), oparta na chmurze usługa konwersacyjnej sztucznej inteligencji, która może wyodrębniać intencje i jednostki w konwersacjach i działa jak orkiestrator, aby wybrać najlepszego kandydata do analizowania konwersacji w celu uzyskania najlepszej odpowiedzi z aplikacji, takich jak Qna, Luis i Conversation App. |
| Analizowanie obrazów | Przykładowy kod i dokumenty konfiguracji zestawu SDK analizy obrazów sztucznej inteligencji platformy Microsoft Azure |
| Zestaw SDK bezpieczeństwa zawartości usługi Azure AI dla języka Python | Wykrywa szkodliwą zawartość wygenerowaną przez użytkownika i wygenerowaną przez sztuczną inteligencję w aplikacjach i usługach. Bezpieczeństwo zawartości obejmuje interfejsy API tekstu i obrazu, które umożliwiają wykrywanie szkodliwych materiałów. |
Dokumentacja
| Usługa sztucznej inteligencji | opis | Odwołanie do interfejsu API | Szybki start |
|---|---|---|---|
| Bezpieczeństwo zawartości | Usługa sztucznej inteligencji, która wykrywa niepożądane treści. | Dokumentacja interfejsu API bezpieczeństwa zawartości | Szybki start |
| Analiza dokumentów | Przekształcanie dokumentów w inteligentne rozwiązania oparte na danych. | Dokumentacja interfejsu API analizy dokumentów | Szybki start |
| Język | Twórz aplikacje z wiodącymi w branży funkcjami interpretacji języka naturalnego. | Dokumentacja interfejsu API analizy tekstu | Szybki start |
| Wyszukaj | Przeprowadź wyszukiwanie w chmurze oparte na sztucznej inteligencji w aplikacjach. | Dokumentacja interfejsu API wyszukiwania | Szybki start |
| Mowa | Zamiana mowy na tekst, zamiana mowy na mowę, tłumaczenie i rozpoznawanie osoby mówiącej. | Dokumentacja interfejsu API rozpoznawania mowy | Szybki start |
| Translator | Tłumaczenie oparte na sztucznej inteligencji umożliwia tłumaczenie ponad 100 w użyciu, zagrożonych i zagrożonych języków i dialektów. | Dokumentacja interfejsu API tłumaczenia | Szybki start |
| Wizja | Analizowanie zawartości na obrazach i wideo. | Dokumentacja interfejsu API analizy obrazów | Szybki start |
Szkolenia
| Link | opis |
|---|---|
| Generowanie sztucznej inteligencji dla początkujących warsztatów | Poznaj podstawy tworzenia aplikacji generacyjnych sztucznej inteligencji, korzystając z naszego 18-lekcyjnego kompleksowego kursu przez ambasadorów chmury firmy Microsoft. |
| Rozpoczynanie pracy z usługami Azure AI | Usługi Azure AI to zbiór usług, które są blokami konstrukcyjnymi funkcji sztucznej inteligencji, które można zintegrować z aplikacjami. W tej ścieżce szkoleniowej dowiesz się, jak aprowizować, zabezpieczać, monitorować i wdrażać zasoby usług Azure AI Services oraz używać ich do tworzenia inteligentnych rozwiązań. |
| Podstawy sztucznej inteligencji platformy Microsoft Azure: generowanie sztucznej inteligencji | Ścieżka szkoleniowa pomagająca zrozumieć, jak duże modele językowe tworzą podstawę generowania sztucznej inteligencji: jak usługa Azure OpenAI zapewnia dostęp do najnowszej technologii generowania sztucznej inteligencji, jak monity i odpowiedzi mogą być precyzyjnie dostosowane oraz jak zasady odpowiedzialnej sztucznej inteligencji firmy Microsoft napędzają etyczne postępy w zakresie sztucznej inteligencji. |
| Opracowywanie rozwiązań generacyjnych sztucznej inteligencji za pomocą usługi Azure OpenAI Service | Usługa Azure OpenAI Service zapewnia dostęp do zaawansowanych modeli językowych openAI, takich jak ChatGPT, GPT, Codex i Embeddings. Ta ścieżka szkoleniowa uczy deweloperów, jak generować kod, obrazy i tekst przy użyciu zestawu Azure OpenAI SDK i innych usług platformy Azure. |
| Tworzenie aplikacji sztucznej inteligencji za pomocą usługi Azure Database for PostgreSQL | Ta ścieżka szkoleniowa zawiera informacje o tym, jak integracje usług Azure AI i Azure Machine Learning Services udostępniane przez rozszerzenie azure AI dla usługi Azure Database for PostgreSQL — serwer elastyczny mogą umożliwić tworzenie aplikacji opartych na sztucznej inteligencji. |
Szablony aplikacji sztucznej inteligencji
Szablony aplikacji sztucznej inteligencji zapewniają dobrze utrzymane, łatwe w wdrażaniu implementacji referencyjnych, które zapewniają wysokiej jakości punkt wyjścia dla aplikacji sztucznej inteligencji.
Istnieją dwie kategorie szablonów aplikacji sztucznej inteligencji, bloki konstrukcyjne i kompleksowe rozwiązania. Bloki konstrukcyjne to próbki o mniejszej skali, które koncentrują się na konkretnych scenariuszach i zadaniach. Kompleksowe rozwiązania to kompleksowe przykłady referencyjne, w tym dokumentacja, kod źródłowy i wdrożenie, które umożliwiają wykonywanie i rozszerzanie ich na własne potrzeby.
Aby przejrzeć listę szablonów kluczy dostępnych dla każdego języka programowania, zobacz Szablony aplikacji sztucznej inteligencji. Aby przeglądać wszystkie dostępne szablony, zobacz szablony aplikacji sztucznej inteligencji w galerii szablonów aplikacji sztucznej inteligencji.