什么是 Azure OpenAI ?了解微软 Azure OpenAI 和 OpenAI 的关系

一、什么是Azure OpenAI ?

微软已与 OpenAI 合作以实现三个主要目标:

⦿利用 Azure 的基础结构(包括安全性、合规性和区域可用性),帮助用户构建企业级应用程序。

⦿在微软产品(包括 Azure AI 产品以及以外的产品)中部署 OpenAI AI 模型功能。

⦿使用 Azure 为 OpenAI 的所有工作负载提供支持。


GPT-4o / o1 企业免费测试入口:

Azure OpenAI-全云在线

Azure OepnAI 服务

简介

Azure OpenAI 服务是微软与 OpenAI 之间合作的结果。 该服务将 Azure 的企业级功能与 OpenAI 的生成式 AI 模型功能相结合。

目前已经可以通过 Azure 使用 Azure OpenAI 服务,主要包括四个组件:

⦿预先训练的生成式 AI 模型

⦿ 自定义功能:使用你自己的数据微调 AI 模型的功能

⦿用于检测和缓解有害用例的内置工具,以便用户实现负责任的 AI

⦿过基于角色的访问控制 (RBAC) 和专用网络实现企业级安全性

通过 Azure OpenAI 服务,可以在使用 Azure 服务和 OpenAI 之间转换,同时利用 Azure 的专用网络、区域可用性和负责任 AI 内容筛选。

Azure OpenAI 服务

工作负载

Azure OpenAI 支持许多常见的 AI 工作负载,并解决一些新工作负载的问题。

常见的 AI 工作负载包括机器学习计算机视觉自然语言处理对话 AI异常情况检测知识挖掘

Azure OpenAI 支持的其他 AI 工作负载可分为三组:

⦿生成自然语言

o 文本完成:生成和编辑文本

o 嵌入:搜索、分类和比较文本

⦿生成代码:生成、编辑和解释代码

⦿生成图像:生成和编辑图像

Azure OpenAI 与 Azure AI

关系

Azure 的 AI 服务是用于解决 AI 工作负载的工具,可分为 Azure 的机器学习平台认知服务应用 AI 服务

Azure 认知服务有五大支柱:视觉、语音、语言、决策和 Azure OpenAI 服务。 你选择使用的服务取决于你需要完成的任务。 具体而言,认知服务的语言服务和 OpenAI 服务之间有几个重叠的功能,例如翻译情绪分析关键字提取

虽然对于何时使用特定服务没有严格的指导,但 Azure 的现有语言服务可用于需要极少优化的广为人知的用例,即优化模型性能的过程。 对于需要高度自定义生成模型的用例或探索性研究,Azure OpenAI 服务可能更有利。

在做出有关要使用的模型类型的业务决策时,或了解预先训练的机器学习模型为何受到如此追捧时,了解时间和计算需求如何影响机器学习训练,这一点非常重要。 若要获取有效的机器学习模型,需要使用数据对其进行训练。 训练的“学习”部分要求计算机尝试所有解决方案,直到它确定最适合数据的模型。 性能更高的模型、更复杂的任务和更大的训练数据集会导致运行可能的解决方案所需的时间更多。

二、如何使用Azure OpenAI ?

目前需要在Azure门户中申请访问 Azure OpenAI。 获得访问权限后,可以通过创建 Azure OpenAI 资源来使用该服务,就像访问其他 Azure 服务一样。 创建资源后,可以通过 REST API、Python SDK 或 Azure OpenAI Studio 中基于 Web 的界面使用该服务。

Azure OpenAI Studio

Azure OpenAI Studio中,可以生成 AI 模型并将其部署到软件应用程序中供公众使用。 Azure OpenAI 的功能是通过一些特定的生成式 AI 模型实现的。 不同模型针对不同任务进行了优化;一些模型擅长简单的摘要任务,一些模型擅长一般的非结构化响应,还有一些模型用于从文本输入生成唯一图像。

在 Azure OpenAI Studio 中,可以生成 AI 模型并将其部署到软件应用程序中供公众使用。 Azure OpenAI 的功能是通过一些特定的生成式 AI 模型实现的。 不同模型针对不同任务进行了优化;一些模型擅长简单的摘要任务,一些模型擅长一般的非结构化响应,还有一些模型用于从文本输入生成唯一图像。

这些 OpenAI 模型分为几个主要系列:

⦿生成式预训练转换器 (GPT)

⦿ Codex

⦿ DALL-E

Azure OpenAI 上还提供嵌入模型。 专门创建嵌入模型用于特定任务。Azure OpenAI 的 AI 模型都可以通过微调进行训练和自定义,以更好地满足个性化需求。

GPT-3 Playground

在 Azure OpenAI Studio 中,可以在名为 GPT-3 操场的文本框用户界面中试验 OpenAI 模型。 可以在提示中输入并查看响应,而无需编写代码。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/web/64654.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Linux day 1129

家人们今天继续学习Linux,ok话不多说一起去看看吧 三.Linux常用命令 3.1 Linux命令体验 3.1.1 常用命令演示 在这一部分中,我们主要介绍几个常用的命令,让大家快速感 受以下 Linux 指令的操作方式。主要包含以下几个指令: ls命…

mysql8 从C++源码角度看 Statement cancelled due to timeout or client request异常

##Statement cancelled due to timeout or client request 异常 Caused by: com.mysql.jdbc.exceptions.MySQLTimeoutException: Statement cancelled due to timeout or client requestat com.mysql.jdbc.PreparedStatement.executeInternal(PreparedStatement.java:1932)at …

【数据结构-单调队列】力扣1438. 绝对差不超过限制的最长连续子数组

给你一个整数数组 nums ,和一个表示限制的整数 limit,请你返回最长连续子数组的长度,该子数组中的任意两个元素之间的绝对差必须小于或者等于 limit 。 如果不存在满足条件的子数组,则返回 0 。 示例 1: 输入&#x…

SAP HCM 标准报表与前台操作的增强差异逻辑分析(rhgrenz4)

导读 增强差异:SAP的HCM模块组织和人事增强都有标准的增强点,不管你调用标准的函数还是前台操作都会触发对应的增强。所以很多业务不需要考虑那么多分散点,只要找到一个合适的增强点,就能解决很多和外围系统集成的业务逻辑,今天遇…

【Spring】Spring DI(依赖注入)详解——自动装配——手动装配与自动装配的区别

在spring开发中,依赖注入(Dependency Injection,DI)是实现松耦合和高内聚设计的重要模式。它使得对象的创建和管理与其依赖关系分离,从而提高了代码的可维护性、可测试性和灵活性。Spring框架通过IoC(控制反…

EZ-USB™ FX3 USB 5 Gbps 外设控制器

EZ-USB™ FX3 USB 5 Gbps 外设控制器 EZ-USB™ FX3 提供 USB 5Gbps 至 32 位数据总线,并配备 ARM9,可为任何系统添加 USB 3.0 连接 英飞凌的 EZ-USB™ FX3 是业界用途最广泛的 USB 外围设备控制器,可以为几乎任何系统添加 USB 5Gbps 连接。 …

【数据仓库】spark大数据处理框架

文章目录 概述架构spark 架构角色下载安装启动pyspark启动spark-sehll启动spark-sqlspark-submit经验 概述 Spark是一个性能优异的集群计算框架,广泛应用于大数据领域。类似Hadoop,但对Hadoop做了优化,计算任务的中间结果可以存储在内存中&a…

数据库容灾备份的意义+分类+执行工具!

数据库容灾解决方案的背景 数据库容灾(Disaster Recovery,DR)解决方案的背景主要源于企业对数据安全性、业务连续性和系统高可用性的需求。随着数字化转型的加速,企业的数据量迅猛增长,数据库已成为支撑核心业务的关键…

PDF怎么压缩得又小又清晰?5种PDF压缩方法

PDF 文件在日常办公与学习中使用极为频繁,可想要把它压缩得又小又清晰却困难重重。一方面,PDF 格式本身具有高度兼容性,集成了文字、图像、矢量图等多样元素,压缩时难以兼顾不同元素特性,稍不注意,文字就会…

SpringBoot数据字典字段自动生成对应code和desc

效果:接口会返回orderType,但是这个orderType是枚举的类型(1,2,3,4),我想多返回一个orderTypeDesc给前端展示,这样前端就可以直接拿orderTypeDesc使用了。 1. 定义注解 …

【YashanDB知识库】imp导入数据库时,报错YAS-08023

本文内容来自YashanDB官网,原文内容请见 https://www.yashandb.com/newsinfo/7849010.html?templateId1718516 **【问题分类】**数据导入导出 **【关键字】**imp、YAS-08023 【问题描述】 导出数据库时,使用以下命令,导出正常&#xff1…

又一年。。。。。。

2024,浑浑噩噩的一年。 除了100以内的加减法(数据,数据,还是数据。。。。。。),似乎没做些什么。 脸盲症越来越重的,怕是哪天连自己都不认得自己的了。 看到什么,听到什…

FreeRTOS: ISR(中断服务例程)和 TCB(任务控制块)

在讨论 ISR(中断服务例程)和 TCB(任务控制块,Task Control Block)时,我们实际上是在探讨 FreeRTOS 中两个不同但又相互关联的概念:一个是用于处理硬件或软件触发的中断事件,另一个是…

GoldenDB组件及对应的用户和进程

1. GoldenDB组件及对应的用户和进程 GoldenDB数据库由管理节点、全局事务节点GTM、计算节点CN、数据节点DN等组成。 1.1. 管理节点 管理节点分为集群管理、Insight运维管理平台(InsightServer、RDB、ZK)。 1.1.1. 集群管理 1. 集群管理包括Metadatas…

OpenStack系列第四篇:云平台基础功能与操作(Dashboard)

文章目录 1. 镜像(Image)添加镜像查看镜像删除镜像 2. 卷(Volume)创建卷查看卷删除卷 3. 网络(虚拟网络)创建网络查看网络删除网络 4. 实例类型创建实例类型查看实例类型删除实例类型 4. 密钥对&#xff08…

CSDN编辑器

这里写自定义目录标题 欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants 创建一个自定义列表如何创建一个…

MTK 平台关于WIFI 6E P2P的解说

一 前言 官方 P2P 6E 设计原理,请查看这个网站 hostap - hostapd/wpa_supplicant 配置:p2p_6ghz_disable 允许上层指定是否允许6G连接 仅允许6G用于WFD –不允许6G用于纯P2P 缺点:存在很多 IOT issues 如:一些物联网设备无法识别6G类/信道,可能存在物联网问…

四大自平衡树对比:AVL树、红黑树、B树与B+树

AVL树、红黑树、B树和B树的对比与应用场景 树系列相关文章(置顶) 1、从链表到平衡树:二叉查找树的退化与优化 2、自平衡二叉查找树:如何让二叉查找树始终保持高效 3、AVL树入门:理解自平衡二叉查找树的基础 4、红黑树全…

Linux下读取Windows下保存的文件,报错信息中出现“^M“时如何解决?【由于Windows和Linux的换行方式不同造成的-提供两种转换方式】

Windows 和 Linux 的文本文件使用的换行符不同: Windows 使用 \r\n (回车 换行)。Linux 使用 \n (换行)。 因此,当在 Linux 系统上运行带有 Windows 换行符的脚本或读取相关文件时,可能会出现…

简易内存池(下)

提示&#xff1a;文章 文章目录 前言一、背景二、2.1Ace代码 三、3.1 总结 前言 前期疑问&#xff1a; 本文目标&#xff1a; 一、背景 最近 二、 2.1 Ace代码 Aced代码形式如下 #include <stdbool.h> #include <stdio.h> #include <malloc.h> #inclu…