Entwickeln von KI-Apps mit Python
Dieser Artikel enthält eine organisierte Liste der besten Lernressourcen für Python-Entwickler, die mit der Erstellung von KI-Apps beginnen. Zu den Ressourcen gehören beliebte Schnellstartartikel, Referenzbeispiele, Dokumentationen, Schulungskurse usw.
Ressourcen für Azure OpenAI Service
Azure OpenAI Service bietet REST-API-Zugriff auf die leistungsstarken Sprachmodelle von OpenAI. Diese Modelle können problemlos an Ihre spezifische Aufgabe angepasst werden, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die Erstellung von Inhalten, die Zusammenfassung, die Bildanalyse, die semantische Suche und die Übersetzung von natürlicher Sprache in Code. Benutzerinnen und Benutzer können über REST-APIs, Azure OpenAI SDK für .NET oder die webbasierte Schnittstelle im Azure OpenAI Studio auf den Dienst zugreifen.
SDKs und Bibliotheken
| Verknüpfung | Beschreibung |
|---|---|
| OpenAI SDK für Python | Die GitHub-Quellcodeversion der OpenAI Python-Bibliothek bietet bequemen Zugriff auf die OpenAI-API von Anwendungen, die in der Python-Sprache geschrieben sind. |
| openai Python-Paket | Die PyPi-Version der OpenAI Python-Bibliothek. |
| Wechseln von OpenAI zu Azure OpenAI | Artikel mit Anleitungen zu den kleinen Änderungen, die Sie an Ihrem Code vornehmen müssen, um zwischen OpenAI und dem Azure OpenAI Service hin und her zu wechseln. |
| Streamen von Chatvervollständigungen | Ein Notebook mit Beispiel für das Abrufen von Chatvervollständigungen für die Arbeit mit den Azure-Endpunkten. Dieses Beispiel konzentriert sich auf Chatvervollständigungen, geht aber auch auf einige andere Vorgänge ein, die ebenfalls über die API verfügbar sind. |
| Einbettungen | Ein Notebook, in dem Vorgänge zum Verwenden von Einbettungen veranschaulicht werden, die mithilfe der Azure-Endpunkte durchgeführt werden können. Dieses Beispiel konzentriert sich auf Einbettungen, geht aber auch auf einige andere Vorgänge ein, die ebenfalls über die API verfügbar sind. |
| Bereitstellen eines Modells und Generieren von Text | Ein Artikel mit minimalen, einfachen Detailschritten zum programmgesteuerten Chatten. |
| OpenAI mit Microsoft Entry ID – Rollenbasierte Zugriffskontrolle | Eine Übersicht über die Authentifizierung mithilfe von Microsoft Entra ID. |
| OpenAI mit verwalteten Identitäten | Ein Artikel mit komplexeren Sicherheitsszenarien erfordert die rollenbasierte Zugriffssteuerung von Azure (Azure Role-Based Access Control, Azure RBAC). In diesem Dokument wird erläutert, wie Sie sich mit Microsoft Entra ID bei Ihrer OpenAI-Ressource authentifizieren. |
| Weitere Beispiele | Eine Zusammenstellung nützlicher Azure OpenAI Service-Ressourcen und Codebeispiele, die Ihnen bei den ersten Schritten helfen und Ihre Technologieeinführungsjourney beschleunigen können. |
Dokumentation
| Verknüpfung | Beschreibung |
|---|---|
| Dokumentation zu Azure OpenAI Service | Die Hubseite für die Azure OpenAI Service-Dokumentation. |
| Schnellstart: Erste Schritte zur Texterstellung mit Azure OpenAI Service | Sehr schnelle Anweisungen zum Einrichten der benötigten Dienste und des Codes, den Sie schreiben müssen, um ein Modell mit Python aufzufordern. |
| Schnellstart: Erste Schritte für die Verwendung von GPT-35-Turbo und GPT-4 mit Azure OpenAI Service | Ähnlich wie der vorherige Schnellstart, aber mit einem Beispiel für System-, Assistenten- und Benutzerrollen, um den Inhalt bei bestimmten Fragen anzupassen. |
| Schnellstart: Chatten mit Azure OpenAI-Modellen mithilfe Ihrer eigenen Daten | Ähnlich wie der erste Schnellstart, aber dieses Mal fügen Sie Ihre eigenen Daten hinzu (z. B. eine PDF oder ein anderes Dokument). |
| Schnellstart: Erste Schritte mit Azure OpenAI Assistants (Vorschau) | Ähnlich wie der erste Schnellstart in dieser Liste, aber dieses Mal weisen Sie das Modell an, den eingebauten Python-Code-Interpreter zu verwenden, um mathematische Probleme Schritt für Schritt zu lösen. Dies ist ein Ausgangspunkt für die Verwendung Ihrer eigenen KI-Assistenten, auf die über benutzerdefinierte Anweisungen zugegriffen wird. |
| Schnellstart: Verwenden von Bildern in Ihren KI-Chats | So fordern Sie das Modell programmgesteuert auf, den Inhalt eines Bildes zu beschreiben. |
| Schnellstart: Generieren von Bildern mit Azure OpenAI Service | Generieren Sie programmgesteuert Bilder mit Dall-E auf der Grundlage eines Prompts. |
Ressourcen für andere Azure KI-Dienste
Zusätzlich zu Azure OpenAI Service gibt es viele weitere Azure KI-Dienste, die Entwicklerinnen und Entwicklern sowie Organisationen helfen, schnell intelligente, marktfähige und verantwortungsvolle Anwendungen mit vordefinierten und vordefinierten anpassbaren APIs und Modellen zu erstellen. Beispielanwendungen sind die Verarbeitung natürlicher Sprache für Unterhaltungen, Suche, Überwachung, Übersetzung, Sprache, Visions- und Entscheidungsfindung.
Beispiele
| Verknüpfung | Beschreibung |
|---|---|
| Integrieren von Speech in Ihre Apps mit Speech SDK-Beispielen | Beispiele für das Azure Cognitive Services Speech SDK. Links zu Beispielen für Spracherkennung, Übersetzung, Sprachsynthese und vielem mehr. |
| Azure KI Dokument Intelligenz SDK | Azure KI Dokument Intelligenz (früher Azure-Formularerkennung) ist ein Clouddienst, der maschinelles Lernen verwendet, um Text und strukturierte Daten aus Dokumenten zu analysieren. Das Dokument Intelligenz SDK (Software Development Kit) besteht aus einer Reihe von Bibliotheken und Tools, mit denen Sie die Modelle und Funktionen von Dokument Intelligenz einfach in Ihre Anwendungen integrieren können. |
| Extrahieren von strukturierten Daten aus Formularen, Quittungen, Rechnungen und Karten mit der Formularerkennung in Python | Beispiele für die Clientbibliothek der Azure KI-Formularerkennung. |
| Extrahieren, Klassifizieren und Verstehen von Text in Dokumenten mit der Textanalyse in Python | Die Clientbibliothek für die Textanalyse. Sie ist Teil des Azure KI Language-Diensts, der NLP-Funktionen (Natural Language Processing) zum Verstehen und Analysieren von Text bereitstellt. |
| Dokumentübersetzung in Python | Ein Schnellstartartikel, in dem die Dokumentübersetzung verwendet wird, um ein Quelldokument in eine Zielsprache zu übersetzen, wobei die Struktur und die Textformatierung beibehalten werden. |
| Fragen und Antworten in Python | Ein Schnellstartartikel mit Schritten zum Abrufen einer Antwort (und einer Konfidenzbewertung) aus einem Textkorpus, den Sie zusammen mit Ihrer Frage senden. |
| Conversational Language Understanding in Python | Die Clientbibliothek für Conversational Language Understanding (CLU), einen cloudbasierten KI-Dienst für Unterhaltungen, der Absichten und Entitäten aus Unterhaltungen extrahieren kann und wie ein Orchestrator fungiert, um den besten Kandidaten zum Analysieren von Unterhaltungen auszuwählen, um optimale Antworten von Apps wie Qna, Luis und Conversation App zu erhalten. |
| Analysieren von Bildern | Beispielcode und Setupdokumente für das Microsoft Azure KI-Bildanalyse SDK hostet |
| Azure KI Inhaltssicherheit-SDK für Python | Erkennt schädliche benutzergenerierte und KI-generierte Inhalte in Anwendungen und Diensten. Content Safety enthält Text- und Bild-APIs für die Erkennung von schädlichem Material. |
Dokumentation
| KI-Dienst | Beschreibung | API-Referenz | Schnellstart |
|---|---|---|---|
| Content Safety | Ein KI-Dienst, der unerwünschte Inhalte erkennt. | Referenz zur Content Safety-API | Schnellstart |
| Dokument Intelligenz | Verwandeln Sie Dokumente in intelligente datengesteuerte Lösungen. | Referenz zur Document Intelligence-API | Schnellstart |
| Sprache | Erstellen Sie Anwendungen mit branchenführenden Funktionen zum Verstehen natürlicher Sprache. | Referenz zur Textanalyse-API | Schnellstart |
| Suche | Nutzen Sie die KI-gestützte Cloudsuche für Ihre Anwendungen. | Referenz zur Search-API | Schnellstart |
| Speech | Spracherkennung, Sprachsynthese, Übersetzung und Sprechererkennung | Referenz zur Speech-API | Schnellstart |
| Übersetzer | Nutzen Sie die KI-gestützte Übersetzung, um mehr als 100 gebräuchliche, gefährdete und bedrohte Sprachen und Dialekte zu übersetzen. | Referenz zur Translation-API | Schnellstart |
| Vision | Analysieren von Inhalten in Bildern und Videos | Referenz zur Bildanalyse-API | Schnellstart |
Training
| Verknüpfung | Beschreibung |
|---|---|
| Workshop: Generative KI für Anfänger | Lernen Sie die Grundlagen der Entwicklung generativer KI-Apps mit unserem 18 Lektionen umfassenden Kurs von Microsoft Cloud Advocates kennen. |
| Erste Schritte mit Azure Lab Services | Azure KI Services ist eine Sammlung von Diensten, die Bausteine von KI-Funktionen sind, die Sie in Ihre Anwendungen integrieren können. In diesem Lernpfad erfahren Sie, wie Sie Azure KI Services-Ressourcen vorbereiten, sichern, überwachen und bereitstellen und sie verwenden, um intelligente Lösungen zu erstellen. |
| Grundlagen zu Microsoft Azure AI: Generative KI | Schulungspfad, der Ihnen hilft zu verstehen, wie große Sprachmodelle die Grundlage der generativen KI bilden: wie der Azure OpenAI Service Zugang zur neuesten generativen KI-Technologie bietet, wie Prompts und Antworten optimiert werden können und wie die verantwortungsvollen KI-Grundsätze von Microsoft ethische KI-Fortschritte vorantreiben. |
| Entwickeln von generativen KI-Lösungen mit Azure OpenAI Service | Azure OpenAI Service bietet Zugriff auf die leistungsstarken großen Sprachmodelle von OpenAI wie ChatGPT-, GPT-, Codex- und Embeddings-Modelle. In diesem Lernpfad lernen Entwicklerinnen und Entwickler, wie Sie Code, Bilder und Text mithilfe des Azure OpenAI SDK und anderer Azure-Dienste generieren. |
| Entwickeln von KI-Apps mit Azure Database for PostgreSQL. | In diesem Lernpfad erfahren Sie, wie die Azure KI und Azure Machine Learning Services-Integrationen, die von der Azure KI-Erweiterung für Azure Database for PostgreSQL – Flexible Server bereitgestellt werden, Ihnen helfen können KI-basierte Apps zu erstellen. |
KI-App-Vorlagen
KI-App-Vorlagen bieten Ihnen gut verwaltete, einfach bereitzustellende Referenzimplementierungen, die helfen, einen qualitativ hochwertigen Ausgangspunkt für Ihre KI-Apps zu gewährleisten.
Es gibt zwei Kategorien von KI-App-Vorlagen, Bausteine und End-to-End-Lösungen. Bausteine sind kleinere Beispiele, die sich jeweils auf bestimmte Szenarien und Aufgaben konzentrieren. End-to-End-Lösungen sind umfassende Referenzbeispiele, einschließlich Dokumention, Quellcode und Bereitstellung, damit Sie sie für Ihre eigenen Zwecke übernehmen und erweitern können.
Eine Liste der für jede Programmiersprache verfügbaren wichtigen Vorlagen finden Sie unter KI-App-Vorlagen. Um alle verfügbaren Vorlagen zu durchsuchen, lesen Sie die KI-App-Vorlagen im KI-App-Vorlagenkatalog.