Was ist Azure KI Studio?
Azure KI Studio ist ein Webportal, das mehrere Azure KI-bezogene Dienste in einer zentralen, einheitlichen Entwicklungsumgebung zusammenführt. Insbesondere kombiniert Azure KI Studio Folgendes:
- Die Entwicklungsfunktionen für Modellkatalog und Prompt Flow von Azure Machine Learning Service
- Die Funktionen für die generative KI-Modellimplementierung, Tests und die benutzerdefinierte Datenintegration des Azure OpenAI-Diensts
- Integration mit Azure KI Services für Sprechen, Sehen, Sprache, Dokumentintelligenz und Inhaltssicherheit
Hinweis
In einigen Fällen werden Azure KI-Dienste direkt in die Benutzeroberfläche von Azure KI Studio und die zugrunde liegende Azure KI Services-Ressource integriert. In anderen Fällen wird ein Link zu externen dienstspezifischen Studios bereitgestellt, in denen Sie Azure KI Services-Ressourcen erstellen und verwenden können. In beiden Fällen stellt Azure KI Studio den zentralen Ausgangspunkt dar, von dem aus Sie Azure KI-Dienste finden und in Ihre Lösung integrieren können.
Zusätzlich zur Bereitstellung einer einheitlichen Schnittstelle für mehrere KI-Dienste bietet Azure KI Studio Unterstützung für:
- Erstellen von Azure KI-Hubs, die einen Arbeitsbereich für die Zusammenarbeit bei der Entwicklung von KI-Lösungen durch Data Scientists, Entwickler*innen und andere bereitstellen.
- Erstellen von Projekten, in denen Ressourcen und Code für eine bestimmte Lösung verwaltet werden
- Skalierbares, bedarfsgesteuertes Compute
- Integration mit Datenquellen und anderen Clouddiensten
- Webbasierte Codeentwicklungsumgebungen
- SDKs und CLI-Bibliotheken für die Automatisierung
Welche Möglichkeiten bietet Azure KI Studio?
Azure KI Studio ermöglicht Teams, effizient und effektiv an KI-Projekten zusammenzuarbeiten, z. B. beim Entwickeln von benutzerdefinierten Copilot-Anwendungen, die große Sprachmodelle verwenden. Folgende Aufgaben können Sie unter anderem mit Azure KI Studio ausführen:
- Bereitstellen von Modellen aus dem Modellkatalog auf Endpunkten für Echtzeitrückschlüsse, die von Clientanwendungen verwendet werden sollen
- Bereitstellen und Testen von generativen KI-Modellen in einem Azure OpenAI-Dienst
- Integrieren von Daten aus benutzerdefinierten Datenquellen, um einen RAG-Ansatz (Retrieval Augmented Generation) beim Prompt Engineering für generative KI-Modelle zu unterstützen
- Verwenden des Prompt Flows zum Definieren von Workflows, die Modelle, Prompts und die benutzerdefinierte Verarbeitung integrieren
- Integrieren von Inhaltssicherheitsfiltern in eine generative KI-Lösung, um potenzielle Risiken zu minimieren
- Erweitern einer generativen KI-Lösung um mehrere KI-Funktionen mithilfe von Azure KI Services
Hinweis
Azure KI Studio befindet sich derzeit in der aktiven Entwicklung. Seine Funktionen können erweitert oder geändert werden, wenn neue Features veröffentlicht werden.