Biblioteca de cliente do Pacote Gerador de IA do Azure para Python – versão 1.0.0b2

Artigo
12/06/2023

O pacote Generative do Azure AI faz parte do SDK do Azure AI para Python e contém funcionalidades para criar, avaliar e implementar aplicações de IA Geradoras que tiram partido dos serviços de IA do Azure. A instalação predefinida do pacote contém capacidades para cenários ligados à cloud e, ao instalar extras, também pode executar operações localmente (como criar índices e calcular métricas).

Código fonte | Pacote (PyPI) | Documentação | de referência da API Documentação do produto | [Exemplos] [ml_samples]

Este pacote foi testado com o Python 3.7, 3.8, 3.9 e 3.10.

Para obter um conjunto mais completo de bibliotecas do Azure, veja https://aka.ms/azsdk/python/all.

Introdução

Pré-requisitos

O Python 3.7 ou posterior é necessário para utilizar este pacote.
Tem de ter uma subscrição do Azure.
Uma Área de Trabalho do Azure Machine Learning.

Instalar o pacote

Instale o pacote gerador de IA do Azure para Python com pip:

pip install azure-ai-generative[index,evaluate,promptflow]
pip install azure-identity

Conceitos-chave

A [index,evaluate,promptflow] sintaxe especifica pacotes adicionais que pode remover opcionalmente se não precisar da funcionalidade:

[index] adiciona a capacidade de criar índices no seu ambiente de desenvolvimento local
[evaluate] adiciona a capacidade de executar a avaliação e calcular métricas no seu ambiente de desenvolvimento local
[promptflow] adiciona a capacidade de programar com o fluxo de pedidos ligado ao projeto de IA do Azure

Utilização

Ligar a Projetos

O pacote gerador inclui o pacote azure-ai-resources e utiliza o AIClient para ligar ao seu projeto.

Em primeiro lugar, crie um AI Client:

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'
)

Utilizar o pacote gerador

O SDK Python Gerador de IA do Azure oferece as seguintes capacidades principais.

Para criar um índice localmente, importe a função build_index:

from azure.ai.generative.index import build_index

Para executar uma avaliação local, importe a função evaluate:

from azure.ai.generative.evaluate import evaluate

Para implementar funções de chat e fluxos de pedidos, importe a função deploy:

from azure.ai.resources.entities.deployment import Deployment

Para obter uma utilização de exemplo destes, veja este exemplo

Exemplos

Veja o nosso repositório de exemplos para obter exemplos de como utilizar o SDK Python Gerador do Azure AI.

Resolução de problemas

Geral

Os clientes do Azure AI geram exceções definidas no Azure Core.

from azure.core.exceptions import HttpResponseError

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

Registo

Esta biblioteca utiliza a biblioteca de registos padrão para registo. As informações básicas sobre sessões HTTP (URLs, cabeçalhos, etc.) são registadas ao nível da INFORMAÇÃO.

O registo de nível de DEBUG detalhado, incluindo os corpos de pedido/resposta e os cabeçalhos não retotados, pode ser ativado num cliente com o logging_enable argumento .

Veja a documentação completa do registo do SDK com exemplos aqui.

Telemetria

O SDK Python Gerador do Azure AI inclui uma funcionalidade de telemetria que recolhe dados de utilização e falha sobre o SDK e os envia à Microsoft quando utiliza o SDK apenas num Jupyter Notebook. A telemetria não será recolhida para qualquer utilização do SDK Python fora de um Jupyter Notebook.

Os dados telemétricos ajudam a equipa do SDK a compreender como o SDK é utilizado para que possa ser melhorado e as informações sobre falhas ajudam a equipa a resolver problemas e a corrigir erros. A funcionalidade de telemetria do SDK está ativada por predefinição para Jupyter Notebook utilização e não pode ser ativada para cenários não Jupyter. Para optar ativamente por não participar na funcionalidade de telemetria num cenário do Jupyter, defina a variável "AZURE_AI_GENERATIVE_ENABLE_LOGGING" de ambiente como "False".

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