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Sviluppare app di intelligenza artificiale con Python

Questo articolo offre un elenco dettagliato delle principali risorse di apprendimento per gli sviluppatori Python che non hanno familiarità con la creazione di applicazioni di intelligenza artificiale. Include collegamenti a guide introduttive, progetti di esempio, documentazione ufficiale, corsi di formazione e altri materiali utili.

Risorse per Azure OpenAI nei modelli di Microsoft Foundry

Azure OpenAI nei modelli Microsoft Foundry fornisce all'API REST l'accesso ai potenti modelli linguistici disponibili in OpenAI. Azure OpenAI consente di adattare questi modelli per eseguire attività specifiche, ad esempio generazione di contenuto, riepilogo, comprensione delle immagini, ricerca semantica e linguaggio naturale alla traduzione del codice. Accedere Azure OpenAI usando le API REST, OpenAI SDK per Python o tramite il portale Microsoft Foundry.

SDK e librerie

link Descrizione
OpenAI SDK in Python La versione del codice sorgente GitHub della libreria Python OpenAI, che consente di accedere facilmente all'API OpenAI dalle applicazioni scritte nel linguaggio Python.
pacchetto OpenAI Python Versione PyPi della libreria Python OpenAI.

Esempi

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Completamento della chat in streaming Esempio di notebook che illustra come far funzionare i completamenti della chat usando gli endpoint Azure. L'esempio è incentrato sui completamenti della chat, ma introduce anche altre operazioni disponibili con l'API.
Azure embeddings Esempio di notebook che illustra come usare incorporamenti con endpoint Azure. L'esempio è incentrato sugli incorporamenti, ma introduce anche altre operazioni disponibili con l'API.

Documentazione

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Switch da OpenAI a Azure OpenAI Un articolo sussidiario sulle piccole modifiche che è necessario apportare al codice, in modo da poter eseguire lo scambio tra OpenAI e il Azure OpenAI Service.
Quickstart: Introduzione alla generazione di testo con Azure OpenAI Service Avvio rapido che illustra come configurare i servizi necessari e scrivere codice per richiedere un modello usando Python.
Quickstart: Introduzione all'uso di GPT-35-Turbo e GPT-4 con Azure OpenAI Service Guida introduttiva che illustra come usare i ruoli di sistema, assistente e utente per personalizzare il contenuto in risposta a determinate domande.
Guida rapida: Chatta con i modelli Azure OpenAI utilizzando i tuoi dati Guida introduttiva che consente di aggiungere dati personalizzati, ad esempio un PDF o un altro documento.
Quickstart: Introduzione all'uso di Azure Assistenti OpenAI (anteprima) Guida introduttiva che illustra come indicare a un modello di usare l'interprete di codice Python predefinito per risolvere i problemi matematici passo passo. Questo esempio fornisce un punto di partenza per usare i propri assistenti di intelligenza artificiale a cui si accede tramite istruzioni personalizzate.
Distribuire il modello e generare testo Un articolo con passaggi minimi e semplici per distribuire un modello in grado di chattare a livello di codice.
OpenAI con Microsoft Entra ID controllo degli accessi in base al ruolo Esaminare l'autenticazione utilizzando Microsoft Entra ID e Azure controllo degli accessi basato sui ruoli.
OpenAI con identità gestite da AD Azure per le risorse di Azure Articolo con scenari di sicurezza più complessi che richiedono Azure controllo degli accessi in base al ruolo. Informazioni su come eseguire l'autenticazione alla risorsa OpenAI con Microsoft Entra ID.
Azure OpenAI negli esempi di modelli di Microsoft Foundry Una raccolta di risorse e esempi di codice utili di Azure OpenAI nei modelli di Microsoft Foundry per aiutarti a iniziare e accelerare il tuo percorso di adozione della tecnologia.
Guida introduttiva: Usare le immagini nelle chat di intelligenza artificiale Guida introduttiva che illustra come chiedere a livello di codice a un modello di descrivere il contenuto di un'immagine.
Quickstart: Generare immagini con Azure OpenAI Service Avvio rapido che illustra come generare immagini a livello di codice usando Dall-E in base a un prompt.

Risorse per altri strumenti della fonderia

Oltre al servizio Azure OpenAI, sono disponibili molti altri strumenti Foundry. Gli sviluppatori e le organizzazioni possono creare rapidamente applicazioni intelligenti, pronte per il mercato e responsabili con API e modelli personalizzabili predefiniti. Le applicazioni di esempio includono elaborazione del linguaggio naturale per conversazioni, ricerca, monitoraggio, traduzione, riconoscimento vocale, visione e processo decisionale.

Esempi

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Integrate voce nelle app con Azure Speech in Foundry Tools SDK Samples Esempi per i Servizi cognitivi di Azure Speech SDK. Collegamenti a esempi per il riconoscimento vocale, la traduzione, la sintesi vocale e altro ancora.
Azure Document Intelligence in Foundry Tools SDK Document Intelligence (in precedenza Form Recognizer) è un servizio cloud che usa l'apprendimento automatico per analizzare il testo e i dati strutturati dai documenti. Document Intelligence Software Development Kit (SDK) è un set di librerie e strumenti che consentono di integrare facilmente modelli e funzionalità di Document Intelligence nelle applicazioni.
Estrai dati strutturati da moduli, ricevute, fatture e schede utilizzando Form Recognizer in Python Esempi per la libreria client Azure.AI.FormRecognizer.
Estrarre, classificare e comprendere il testo all'interno dei documenti utilizzando Analisi del Testo in Python Libreria client per analisi del testo. Queste API fanno parte del servizio Azure Language in Foundry Tools, che fornisce funzionalità NLP (Natural Language Processing) per la comprensione e l'analisi del testo.
Document Translation in Python Articolo di introduzione rapida che usa Traduzione documenti per tradurre un documento di origine in una lingua di destinazione mantenendo la struttura e la formattazione del testo.
Risoluzione di domande in Python Un articolo di avvio rapido con i passaggi per ottenere una risposta (e un punteggio di attendibilità) da un corpo di testo inviato insieme alla domanda.
Conversational Language Understanding in Python Libreria client per il Comprensione del Linguaggio Conversazionale (CLU). CLU è un servizio di intelligenza artificiale conversazionale basato sul cloud che può estrarre finalità ed entità nelle conversazioni. CLU agisce come un agente di orchestrazione per selezionare il candidato migliore per analizzare le conversazioni per ottenere la risposta migliore dalle app come QnA, Luis e Conversation App.
Analizzare le immagini Codice di esempio e documenti di configurazione per Microsoft Azure AI Image Analysis SDK.
Sicurezza dei Contenuti nell'SDK di Foundry Control Plane per Python L'SDK consente di rilevare contenuti dannosi generati dall'utente e generati dall'intelligenza artificiale nelle applicazioni e nei servizi. Content Safety include API di testo e immagine che consentono di rilevare materiale dannoso.

Documentazione

Servizio di intelligenza artificiale Descrizione Informazioni di riferimento sulle API Guida introduttiva
Sicurezza dei contenuti Strumento Foundry che rileva il contenuto indesiderato. Informazioni di riferimento sulle API di Sicurezza dei contenuti Avvio rapido
Informazioni sui documenti Trasformare i documenti in soluzioni intelligenti basate sui dati. Informazioni di riferimento sulle API di Document Intelligence Avvio rapido
Language Crea app con funzionalità di comprensione del linguaggio naturale leader del settore. Informazioni di riferimento sulle API Text Analytics Avvio rapido
Azure AI Search Portare la ricerca cloud basata sull'intelligenza artificiale alle applicazioni. Informazioni di riferimento Azure AI Search API Avvio rapido
Discorso Trascrizione da voce a testo, sintesi da testo a voce, traduzione e riconoscimento del parlante. Informazioni di riferimento sulle API Voce Avvio rapido
Azure Translator in Foundry Tools Usare la traduzione basata sull'intelligenza artificiale per tradurre più di 100 lingue e dialetti in uso, a rischio e in pericolo. Informazioni di riferimento sulle API di traduzione Avvio rapido
Azure Vision in Foundry Tools Consente di analizzare il contenuto in immagini e video. Informazioni di riferimento sulle API di analisi delle immagini Avvio rapido

Formazione

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Workshop sull'intelligenza artificiale generativa per principianti Informazioni sui concetti fondamentali della creazione di app generative per intelligenza artificiale con il corso completo di 18 lezioni di Microsoft Cloud Advocate.
Inizia con gli strumenti di fonderia Foundry Tools sono blocchi predefiniti delle funzionalità di intelligenza artificiale che è possibile integrare nelle applicazioni. Completare questo percorso di apprendimento per esplorare come effettuare il provisioning, proteggere, monitorare e distribuire le risorse Azure AI services e usarle per creare soluzioni intelligenti.
concetti fondamentali sull'intelligenza artificiale Microsoft Azure: Generative AI Completare questo percorso di apprendimento per comprendere in che modo i modelli linguistici di grandi dimensioni costituiscono la base dell'intelligenza artificiale generativa. Scopri come Azure OpenAI Service fornisce l'accesso alla tecnologia di intelligenza artificiale generativa più recente. Scopri come le richieste e le risposte di Azure OpenAI possono essere ottimizzate e come i principi di intelligenza artificiale responsabile di Microsoft guidano i progressi nell'IA etica.
Develop Generative AI solutions with Azure OpenAI Service Azure OpenAI Service consente di accedere ai modelli di linguaggio di grandi dimensioni avanzati di OpenAI, ad esempio ChatGPT, GPT, Codex e Incorporamenti. Completare questo percorso di apprendimento per gli sviluppatori ed esplorare come generare codice, immagini e testo usando Azure OpenAI SDK e altri servizi Azure.
Crea applicazioni di intelligenza artificiale con Azure Database for PostgreSQL Completare questo percorso di apprendimento per esplorare le integrazioni di Azure AI e Azure Machine Learning Services fornite dall'estensione Azure AI per Azure Database for PostgreSQL - Server Flessibile. Informazioni su come questi servizi consentono di creare app basate sull'intelligenza artificiale.

Modelli di applicazione di intelligenza artificiale

I modelli di applicazione di intelligenza artificiale offrono implementazioni di riferimento ben gestite e facili da distribuire che offrono un punto di partenza di alta qualità per le app di intelligenza artificiale.

Esistono due categorie di modelli di app di intelligenza artificiale, ovvero blocchi predefiniti e soluzioni end-to-end. I blocchi predefiniti sono esempi su scala ridotta incentrati su scenari e attività specifici. Le soluzioni end-to-end sono esempi di riferimento completi che includono documentazione, codice sorgente e funzionalità di distribuzione. È possibile basarsi sulle soluzioni ed estenderle per scopi personalizzati.

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