怎样在Azure中使用OpenAI服务进行模型部署和文本生成(azure openai教程)

在Azure中使用OpenAI服务进行模型部署和文本生成的教程

本教程将介绍怎样在Azure中使用OpenAI服务进行模型部署和文本生成。Azure OpenAI服务是一种功能强大的云服务,它提供了预先训练的生成式AI模型、自定义功能和有害用例的检测和减缓内置支持。

1. 介绍Azure OpenAI服务和其核心组件

Azure OpenAI服务是一个整体解决方案,它包括以下核心组件:

  • 预先训练的生成式AI模型:Azure OpenAI服务提供了强大的自然语言处理模型,如ChatGPT和Davinci等。这些模型可以用于各种任务,如文本生成、对话系统等。
  • 自定义功能:除使用预先训练的模型,Azure OpenAI还支持使用自己的数据微调AI模型,以满足特定任务的需求。
  • 有害用例的检测和减缓内置支持:Azure OpenAI服务内置了对有害用例的检测和减缓支持,可以帮助用户更好地保护数据和利用程序。

2. 注册Azure OpenAI服务并获得访问凭证

要使用Azure OpenAI服务,您需要注册Azure账户并获得相应的访问凭证。以下是注册和获得访问凭证的步骤:

  1. 访问OpenAI官方网站并创建新账户。
  2. 根据提示提供基本个人信息并设置安全密码。
  3. 完成注册后,您会收到确认电子邮件。点击确认邮件中的链接完成账户验证。
  4. 使用您的Azure账号登录Azure管理控制台。
  5. 注册Azure OpenAI服务,并获得API密钥和终结点。

3. 使用Azure OpenAI服务进行模型部署

在Azure OpenAI服务上部署模型非常简单,您只需要依照以下步骤操作:

  1. 使用您的Azure账号登录Azure OpenAI Studio。
  2. 选择适合的定阅和OpenAI资源。
  3. 使用GPT⑶操场进行文本摘要,您可以输入待摘要的文本,然后选择要生成的摘要长度。
  4. 如果您希望使用自定义功能,您可使用自己的数据微调AI模型,以满足特定任务的需求。

4. 使用Azure OpenAI服务进行文本生成

您可使用OpenAI库调用API在Azure上进行文本生成。以下是使用Azure OpenAI服务进行文本生成的步骤:

  1. 使用OpenAI库调用API,传递所需的文本生成参数。
  2. 将生成的文本存储在Azure上的相关数据存储服务中。
  3. 如果需要在本地进行测试和调试,您可使用Jupyter界面或Codespaces进行端口转发,以便访问Azure上部署的服务。

5. 其他相关资讯与资源

以下是一些有关Azure OpenAI服务的相关资讯与资源:

  • 学习怎样使用Azure OpenAI强大的语言模型。
  • 浏览Azure OpenAI服务申请与使用的详细教程。
  • 了解Microsoft Azure是提供OpenAI云服务的独家云厂商。
  • 参考在Azure上申请OpenAI和部署使用的教程。
  • 了解怎样使用Azure OpenAI不要钱注册使用ChatGPT的教程。
  • 注册国版Azure账号以使用Azure OpenAI服务。

问题1:怎样使用Azure OpenAI服务部署模型并生成文本?

回答:

使用Azure OpenAI服务部署模型并生成文本的步骤以下:

  1. 首先,创建和部署Azure OpenAI服务资源。可以在Azure OpenAI Studio中创建资源并依照向导的说明进行操作。
  2. 一旦资源部署完成,可以选择一个已部署的模型,或从预加载的示例中进行选择。
  3. 输入文本后,选择“生成”按钮将文本发送到补全API,然后将结果流式传输回文本框中。
  4. 可以通过调剂温度和预响应文本等配置设置来实验。
  5. 如果想撤销上一次生成调用,可以选择“撤销”按钮。
  6. 如果之前没有部署资源,可以选择“创建部署”并依照向导的说明进行操作。

问题2:Azure OpenAI服务有哪几种组件?

回答:

Azure OpenAI服务包括以下四个组件:

  • 预先训练的生成式AI模型。
  • 自定义功能:可使用自己的数据对AI模型进行微调。
  • 用于检测和减缓有害用例的内置功能。
  • API和与Azure其他服务的集成。

问题3:怎样使用Azure OpenAI服务自定义模型?

回答:

使用Azure OpenAI服务自定义模型的步骤以下:

  1. 根据特定的提示和结构进行模型权重训练,改进少样本学习方法。
  2. 使用自定义模型可以在更多任务上获得更好的结果,而无需在提示中提供示例。
  3. 通过使用自定义模型,在特定的任务中可以得到更准确和个性化的生成结果。

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