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在 Azure 上构建 AI 工作负荷的 AI 体系结构指南
本文为在 Azure 上运行 AI 工作负荷的组织提供了体系结构指导。 它专注于 Azure AI 平台即服务 (PaaS) 解决方案，包括 Azure AI Studio、Azure OpenAI、Azure 机器学习和 Azure AI 服务。 它涵盖了生成式和非生成式 AI 工作负荷。
Azure 体系结构中心提供了参考体系结构和指南，以帮助组织高效、安全地构建 AI 工作负荷。 这些资源为 AI 工作负荷部署提供了经过充分测试的结构化框架。 在 AI 就绪中，你建立了一个资源层次结构，将 AI 工作负荷分为面向内部的组和面向 Internet 的组。 将 AI 工作负荷部署到相应管理组（内部与面向 Internet 的组）下的订阅中。 下表列出了用于生成 AI 工作负荷的文章。
注意
如果正在使用 Azure 登陆区域，请从 Azure 登陆区域中的基准 Azure OpenAI 体系结构开始，并将其部署到应用程序登陆区域订阅。
生成式 AI 体系结构和指南
| 文章 | 文章类型 | 目标组织 |
|---|---|---|
| Azure 登陆区域中的基线 Azure OpenAI 体系结构 | 体系结构 | 企业 |
| 基线 Azure OpenAI 参考体系结构 | 体系结构 | 任意 |
| 基本 Azure OpenAI 参考体系结构 | 体系结构 | 启动 |
| GenAIOps | 指南 | 任意 |
| 开发 RAG 解决方案 | Guides | 任意 |
| 代理 Azure OpenAI 用法 | 指南 | 任意 |
非生成式 AI 体系结构和指南
| 文章 | 文章类型 | 目标组织 |
|---|---|---|
| 文档处理体系结构 | 体系结构 | 任意 |
| 视频和图像分类体系结构 | 体系结构 | 任意 |
| 音频处理体系结构 | 体系结构 | 任意 |
| 预测分析体系结构 | 体系结构 | 任意 |
| Azure 机器学习 | Guides | 任意 |
| MLOps | Guides | 任意 |
| Team Data Science Process | Guides | 任意 |
将 AI 设计领域用作框架
AI 设计领域提供技术特定的框架，通过 Azure 的 AI 平台即服务（PaaS）解决方案设计 AI 工作负载。 它侧重于 Azure AI Studio、Azure OpenAI、Azure 机器学习 和 Azure AI 服务。 使用它们建立与这些服务相关的标准和最佳做法：
每个设计领域都包括针对 Azure 上生成式和非生成式 AI 工作负荷的建议，整合了适用于使用 Azure PaaS AI 平台的所有 AI 工作负荷的最佳做法。