Orientações sobre arquitetura de IA para criar cargas de trabalho de IA no Azure
Este artigo contém orientações sobre arquitetura para organizações que executam cargas de trabalho de IA no Azure. Ele se concentra em soluções paaS (plataforma como serviço) de IA do Azure, incluindo o Azure AI Foundry, o Azure OpenAI, o Azure Machine Learning e os Serviços de IA do Azure. Ele abrange cargas de trabalho de IA generativa e não generativa.
O Centro de Arquitetura do Azure tem arquiteturas de referência e guias para ajudar as organizações a criar cargas de trabalho de IA com eficiência e segurança. Esses recursos fornecem estruturas bem projetadas e testadas para implantação de carga de trabalho de IA. Em Pronto para IA, você estabeleceu uma hierarquia de recursos que categoriza as cargas de trabalho de IA em grupos internos e voltados para a Internet. Implante cargas de trabalho de IA em assinaturas nos grupos de gerenciamento apropriados (internos ou voltados para a Internet). As tabelas a seguir listam artigos para criar cargas de trabalho de IA.
Observação
Se você usar zonas de destino do Azure, comece com a Arquitetura OpenAI do Azure de linha de base na zona de destino do Azure e implante-a em uma assinatura de zona de destino do aplicativo.
Arquiteturas e guias de IA generativa
| Artigo | Tipo de artigo | Tipo de organização |
|---|---|---|
| Arquitetura OpenAI do Azure de linha de base em uma zona de destino do Azure | Arquitetura | Empresa |
| Arquitetura de referência OpenAI do Azure de linha de base | Arquitetura | Qualquer |
| Arquitetura de referência OpenAI do Azure básica | Arquitetura | Inicialização |
| GenAIOps | Guia | Qualquer |
| Desenvolver soluções RAG | Guides | Qualquer |
| Uso do Proxy OpenAI do Azure | Guia | Qualquer |
| Design de Aplicativo | Área de design | Qualquer |
| Plataforma de aplicativos | Área de design | Qualquer |
| Design de dados de treinamento | Área de design | Qualquer |
| Design de dados de embasamento | Área de design | Qualquer |
| Plataforma de dados | Área de design | Qualquer |
| MLOps e GenAIOps | Área de design | Qualquer |
| Operações | Área de design | Qualquer |
| Testar e avaliar | Área de design | Qualquer |
| IA responsável | Área de design | Qualquer |
Arquiteturas e guias de IA não generativa
| Artigo | Tipo de artigo | Tipo de organização |
|---|---|---|
| Arquiteturas de processamento de documentos | Arquiteturas | Qualquer |
| Arquitetura de classificação de vídeo e imagem | Arquiteturas | Qualquer |
| Arquitetura de processamento de áudio | Arquitetura | Qualquer |
| Arquitetura de análise preditiva | Arquitetura | Qualquer |
| Azure Machine Learning | Guides | Qualquer |
| MLOps | Guides | Qualquer |
| Processo de Ciência de Dados de Equipe | Guides | Qualquer |
Usar as áreas de design de IA como uma estrutura
As áreas de design de IA fornecem uma estrutura específica de tecnologia para projetar cargas de trabalho de IA com as soluções de PaaS (plataforma como serviço) de IA do Azure. Ele se concentra no Azure AI Foundry, no Azure OpenAI, no Azure Machine Learning e nos Serviços de IA do Azure. Use-os para estabelecer padrões e práticas recomendadas relacionadas a esses serviços:
Cada área de design inclui recomendações para cargas de trabalho de IA generativa e não generativa no Azure, consolidando as práticas recomendadas que se aplicam a todas as cargas de trabalho de IA que usam plataformas de IA de PaaS do Azure.