在 Azure 上建置 AI 工作負載的 AI 架構指引
本文提供在 Azure 上執行 AI 工作負載的組織架構指引。 其著重於 Azure AI 平臺即服務 （PaaS） 解決方案，包括 Azure AI Studio、Azure OpenAI、Azure 機器學習 和 Azure AI 服務。 其涵蓋產生式和非產生式 AI 工作負載。
Azure 架構中心提供參考架構和指南，可協助組織有效率且安全地建置 AI 工作負載。 這些資源提供經過測試且結構化的 AI 工作負載部署架構。 在 AI 就緒中，您已建立將 AI 工作負載分類為內部和因特網面向群組的資源階層。 將 AI 工作負載部署至適當管理群組下的訂用帳戶（內部與因特網面向）。 下表列出建置 AI 工作負載的文章。
注意
如果您使用 Azure 登陸區域，請從 Azure 登陸區域中的基準 Azure OpenAI 架構開始，並將其部署至應用程式登陸區域訂用帳戶。
Generative AI 架構和指南
| 文章 | 發行項類型 | 目標組織 |
|---|---|---|
| Azure 登陸區域中的基準 Azure OpenAI 架構 | 架構 | Enterprise |
| 基準 Azure OpenAI 參考架構 | 架構 | 任意 |
| 基本 Azure OpenAI 參考架構 | 架構 | 啟動 |
| GenAIOps | 指南 | 任意 |
| 開發RAG解決方案 | Guides | 任意 |
| Proxy Azure OpenAI 使用量 | 指南 | 任意 |
非行性 AI 架構和指南
| 文章 | 發行項類型 | 目標組織 |
|---|---|---|
| 檔處理架構 | 架構 | 任意 |
| 影片和影像分類架構 | 架構 | 任意 |
| 音訊處理架構 | 架構 | 任意 |
| 預測性分析架構 | 架構 | 任意 |
| Azure Machine Learning | Guides | 任意 |
| MLOps | Guides | 任意 |
| 小組 資料科學 程式 | Guides | 任意 |
使用 AI 設計區域作為架構
AI 設計領域提供技術特定的架構，透過 Azure 的 AI 平臺即服務 （PaaS） 解決方案來設計 AI 工作負載。 其著重於 Azure AI Studio、Azure OpenAI、Azure 機器學習 和 Azure AI 服務。 使用它們來建立與這些服務相關的標準和最佳做法：
每個設計區域都包含 Azure 上產生式和非產生式 AI 工作負載的建議，合併適用於所有使用 Azure PaaS AI 平臺之 AI 工作負載的最佳做法。