一、什么是Azure OpenAI ？

微軟已與 OpenAI 合作以實現三個主要目標：

?利用 Azure 的基礎結構（包括安全性、合規性和區域可用性），幫助用戶構建企業級應用程序。

?在微軟產品（包括 Azure AI 產品以及以外的產品）中部署 OpenAI AI 模型功能。

?使用 Azure 為 OpenAI 的所有工作負載提供支持。

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Azure OpenAI-全云在線

Azure OepnAI 服務

簡介

Azure OpenAI 服務是微軟與 OpenAI 之間合作的結果。 該服務將 Azure 的企業級功能與 OpenAI 的生成式 AI 模型功能相結合。

目前已經可以通過 Azure 使用 Azure OpenAI 服務，主要包括四個組件：

?預先訓練的生成式 AI 模型

? 自定義功能：使用你自己的數據微調 AI 模型的功能

?用于檢測和緩解有害用例的內置工具，以便用戶實現負責任的 AI

?過基于角色的訪問控制 (RBAC) 和專用網絡實現企業級安全性

通過 Azure OpenAI 服務，可以在使用 Azure 服務和 OpenAI 之間轉換，同時利用 Azure 的專用網絡、區域可用性和負責任 AI 內容篩選。

Azure OpenAI 服務

工作負載

Azure OpenAI 支持許多常見的 AI 工作負載，并解決一些新工作負載的問題。

常見的 AI 工作負載包括機器學習、計算機視覺、自然語言處理、對話 AI、異常情況檢測和知識挖掘。

Azure OpenAI 支持的其他 AI 工作負載可分為三組：

?生成自然語言

o 文本完成：生成和編輯文本

o 嵌入：搜索、分類和比較文本

?生成代碼：生成、編輯和解釋代碼

?生成圖像：生成和編輯圖像

Azure OpenAI 與 Azure AI

關系

Azure 的 AI 服務是用于解決 AI 工作負載的工具，可分為 Azure 的機器學習平臺、認知服務和應用 AI 服務。

Azure 認知服務有五大支柱：視覺、語音、語言、決策和 Azure OpenAI 服務。 你選擇使用的服務取決于你需要完成的任務。 具體而言，認知服務的語言服務和 OpenAI 服務之間有幾個重疊的功能，例如翻譯、情緒分析和關鍵字提取。

雖然對于何時使用特定服務沒有嚴格的指導，但 Azure 的現有語言服務可用于需要極少優化的廣為人知的用例，即優化模型性能的過程。 對于需要高度自定義生成模型的用例或探索性研究，Azure OpenAI 服務可能更有利。

在做出有關要使用的模型類型的業務決策時，或了解預先訓練的機器學習模型為何受到如此追捧時，了解時間和計算需求如何影響機器學習訓練，這一點非常重要。 若要獲取有效的機器學習模型，需要使用數據對其進行訓練。 訓練的“學習”部分要求計算機嘗試所有解決方案，直到它確定最適合數據的模型。 性能更高的模型、更復雜的任務和更大的訓練數據集會導致運行可能的解決方案所需的時間更多。

二、如何使用Azure OpenAI ？

目前需要在Azure門戶中申請訪問 Azure OpenAI。 獲得訪問權限后，可以通過創建 Azure OpenAI 資源來使用該服務，就像訪問其他 Azure 服務一樣。 創建資源后，可以通過 REST API、Python SDK 或 Azure OpenAI Studio 中基于 Web 的界面使用該服務。

Azure OpenAI Studio

在Azure OpenAI Studio中，可以生成 AI 模型并將其部署到軟件應用程序中供公眾使用。 Azure OpenAI 的功能是通過一些特定的生成式 AI 模型實現的。 不同模型針對不同任務進行了優化；一些模型擅長簡單的摘要任務，一些模型擅長一般的非結構化響應，還有一些模型用于從文本輸入生成唯一圖像。

在 Azure OpenAI Studio 中，可以生成 AI 模型并將其部署到軟件應用程序中供公眾使用。 Azure OpenAI 的功能是通過一些特定的生成式 AI 模型實現的。 不同模型針對不同任務進行了優化；一些模型擅長簡單的摘要任務，一些模型擅長一般的非結構化響應，還有一些模型用于從文本輸入生成唯一圖像。

這些 OpenAI 模型分為幾個主要系列：

?生成式預訓練轉換器 (GPT)

? Codex

? DALL-E

Azure OpenAI 上還提供嵌入模型。 專門創建嵌入模型用于特定任務。Azure OpenAI 的 AI 模型都可以通過微調進行訓練和自定義，以更好地滿足個性化需求。

GPT-3 Playground

在 Azure OpenAI Studio 中，可以在名為 GPT-3 操場的文本框用戶界面中試驗 OpenAI 模型。 可以在提示中輸入并查看響應，而無需編寫代碼。