Python 用 Azure AI リソース パッケージ クライアント ライブラリ - バージョン 1.0.0b2

Azure AI リソース パッケージは、Azure AI SDK for Python の一部であり、Azure AI リソースとプロジェクトに接続して管理するための機能が含まれています。 Azure AI プロジェクト内では、データ、インデックス、モデル、デプロイを作成および管理するためのコントロール プレーン操作が提供されます。

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このパッケージは、Python 3.7、3.8、3.9、3.10 でテストされています。

Azure ライブラリのより完全なセットについては、「」を参照してください https://aka.ms/azsdk/python/all

作業の開始

前提条件

パッケージをインストールする

pip を使用して Python 用の Azure AI 生成パッケージをインストールします。

pip install azure-ai-resources
pip install azure-identity

クライアントを認証する

from azure.ai.resources.client import AIClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential

ai_client = AIClient(credential=DefaultAzureCredential(), subscription_id='subscription_id',
                     resource_group_name='resource_group', project_name='project_name')

主要な概念

Azure AI プロジェクト内でこのライブラリを使用して、データ、インデックス、モデル、デプロイを作成および管理するためのコントロール プレーン操作を提供します。

Azure AI Generative Python SDK の使用方法を示す例については、GitHub の サンプル リポジトリ を参照してください。

トラブルシューティング

全般

Azure AI クライアントでは、Azure Core で定義されている例外が発生します。

from azure.core.exceptions import HttpResponseError

try:
    ai_client.compute.get("cpu-cluster")
except HttpResponseError as error:
    print("Request failed: {}".format(error.message))

ログ記録

このライブラリでは、ログ記録に標準のログ ライブラリを使用します。 HTTP セッション (URL、ヘッダーなど) に関する基本情報は INFO レベルでログに記録されます。

要求/応答本文や未コンパイルのヘッダーなど、詳細な DEBUG レベルのログ記録は、 引数を使用してクライアントで logging_enable 有効にすることができます。

SDK のログ記録に関する完全なドキュメントと例については、こちらを参照してください。

テレメトリ

Azure AI Generative Python SDK には、SDK に関する使用状況とエラー データを収集し、Jupyter Notebookでのみ SDK を使用するときに Microsoft に送信するテレメトリ機能が含まれています。 Jupyter Notebookの外部で Python SDK を使用した場合、テレメトリは収集されません。

テレメトリ データは、SDK を改善できるように SDK がどのように使用されているかを SDK チームが理解するのに役立ちます。また、障害に関する情報は、チームが問題を解決し、バグを修正するのに役立ちます。 SDK テレメトリ機能は、Jupyter Notebookの使用に対して既定で有効になっており、Jupyter 以外のシナリオでは有効にできません。 Jupyter シナリオでテレメトリ機能をオプトアウトするには、環境変数 "AZURE_AI_RESOURCES_ENABLE_LOGGING" を に "False"設定します。

次の手順

Azure AI Generative Python SDK の使用方法を示す例については、GitHub の サンプル リポジトリ を参照してください。

共同作成

バグが発生した場合、または提案がある場合は、プロジェクトの [問題 ] セクションに問題を提出してください。

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