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Introducción a los SDK de Azure AI

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Importante

Algunas de las características descritas en este artículo solo pueden estar disponibles en versión preliminar. Esta versión preliminar se ofrece sin acuerdo de nivel de servicio y no se recomienda para las cargas de trabajo de producción. Es posible que algunas características no sean compatibles o que tengan sus funcionalidades limitadas. Para más información, consulte Términos de uso complementarios de las Versiones Preliminares de Microsoft Azure.

Microsoft ofrece una variedad de paquetes que puede usar para crear aplicaciones de inteligencia artificial generativas en la nube. En la mayoría de las aplicaciones, debe usar una combinación de paquetes para administrar y usar varios servicios de Azure que proporcionan funcionalidad de inteligencia artificial. También ofrecemos integraciones con bibliotecas de código abierto como LangChain y mlflow para su uso con Azure. En este artículo se proporciona información general sobre los principales servicios y SDK que puede usar con Azure AI Studio.

Para compilar aplicaciones de IA generativas, se recomienda usar los siguientes servicios y SDK:

  • Azure Machine Learning para el centro y la infraestructura de proyectos utilizados en AI Studio para organizar su trabajo en proyectos, gestionar los artefactos del proyecto (datos, ejecuciones de evaluación, trazas), ajustar y desplegar modelos, y conectarse a servicios y recursos externos
  • Servicios de Azure AI proporciona API y modelos inteligentes pre compilados y personalizables, con compatibilidad con Azure OpenAI, Search, Speech, Vision y Language
  • Flujo de avisos para que las herramientas de desarrollo agilicen el ciclo completo de desarrollo de aplicaciones de IA basadas en LLM, con soporte para inferencias, indexación, evaluación, implementación y supervisión.

Para cada uno de estos, hay conjuntos independientes de bibliotecas de administración y bibliotecas de cliente.

Bibliotecas de administración para crear y administrar recursos en la nube

Bibliotecas de administración de Azure (también "plano de control" o "plano de administración"), para crear y administrar recursos en la nube que usa la aplicación.

Azure Machine Learning

Servicios de Azure AI

Flujo de avisos

Bibliotecas de cliente utilizadas en el código de la aplicación en tiempo de ejecución

Bibliotecas de cliente de Azure (también denominadas "plano de datos") para conectarse a servicios aprovisionados y usar servicios aprovisionados desde código de aplicación en tiempo de ejecución.

Servicios de Azure AI

Flujo de avisos

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