Schnellstart: Verwenden von Bildern in Ihren KI-Chats

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Azure AI Foundry zum Bereitstellen und Testen eines Chatabschlussmodells mit Bildverständnis nutzen.

Voraussetzungen

• Ein Azure-Abonnement. Erstellen Sie ein kostenloses Konto.
• Sobald Sie Ihr Azure-Abonnement haben, erstellen Sie eine Azure OpenAI-Ressource. Weitere Informationen zur Ressourcenerstellung finden Sie im Ressourcenbereitstellungsleitfaden.
• Ein Azure KI Foundry-Hub mit Ihrer Azure OpenAI-Ressource, die als Verbindung hinzugefügt wurde.

Vorbereiten Ihrer Medien

Sie benötigen ein Bild, um diesen Schnellstart abzuschließen. Sie können dieses Beispielbild oder ein beliebiges anderes Bild verwenden, das Ihnen zur Verfügung steht.

Aufrufen von Azure KI Foundry

1. Navigieren Sie zu Azure KI Foundry, und melden Sie sich mit den Anmeldeinformationen für Ihre Azure OpenAI-Ressource an. Wählen Sie während oder nach dem Anmeldeworkflow das passende Verzeichnis, Azure-Abonnement und die Azure OpenAI-Ressource aus.
2. Wählen Sie den Hub aus, in dem Sie arbeiten möchten.
3. Wählen Sie im linken Navigationsmenü Modelle + Endpunkte aus und wählen Sie + Modell bereitstellen aus.
4. Wählen Sie eine Bereitstellung mit Image aus, indem Sie als Modellnamen gpt-4o oder gpt-4o-mini auswählen. Wählen Sie im angezeigten Fenster einen Namen und einen Bereitstellungstyp aus. Stellen Sie sicher, dass Ihre Azure OpenAI-Ressource verbunden ist. Weitere Informationen zur Modellimplementierung finden Sie im Leitfaden zur Ressourcenbereitstellung.
5. Klicken Sie auf Bereitstellen.
6. Wählen Sie als Nächstes Ihr neues Modell aus, und wählen Sie In Playground öffnenaus. Im Chat-Playground sollte die von Ihnen erstellte-Bereitstellung in der Dropdownliste Bereitstellung ausgewählt sein.

Playground

In dieser Chatsitzung weisen Sie den Assistenten an, Sie beim Verstehen von Bildern zu unterstützen, die Sie eingeben.

Allgemeine Hilfe zum Einrichten von Assistenten, Chatsitzungen, Einstellungen und Panels finden Sie im Schnellstart zu Chats.

Starten einer Chatsitzung zum Analysieren von Bildern

In dieser Chatsitzung weisen Sie den Assistenten an, Sie beim Verstehen der angegebenen Bilder zu unterstützen.

1. Stellen Sie zunächst sicher, dass Ihre Bereitstellung mit Image im Dropdownmenü Bereitstellung ausgewählt ist.

2. Geben Sie im Kontexttextfeld im Bereich Setup diesen Prompt ein an, den Assistenten zu leiten: "You're an AI assistant that helps people find information." Sie können den Prompt auch auf Ihr Bild oder Szenario anpassen.

   Hinweis

   Es wird empfohlen, die Systemnachricht so zu aktualisieren, dass sie spezifisch für die Aufgabe ist, damit das Modell sinnvoll antworten kann.

3. Wählen Sie zum Speichern der Änderungen Änderungen übernehmen aus.

4. Wählen Sie im Chatsitzungsbereich die Schaltfläche „Anlage“ und dann Bild hochladen aus. Wählen Sie Ihr Bild aus.

5. Fügen Sie den folgenden Prompt im Chatfeld hinzu: Describe this image.Wählen Sie dann das Symbol „Senden“ aus, um ihn zu senden.

6. Das Symbol „Senden“ wird durch eine Stoppschaltfläche ersetzt. Wenn Sie sie auswählen, beendet der Assistent die Verarbeitung Ihrer Anforderung. Lassen Sie den Assistenten die Antwort für diese Schnellstartanleitung abschließen.

7. Der Assistent antwortet mit einer Beschreibung des Bilds.

8. Senden Sie eine weitere Anweisung im Zusammenhang mit der Analyse Ihres Bilds. Sie können "What should I highlight about this image to my insurance company?" eingeben.

9. Sie sollten eine Antwort empfangen, die etwa dem folgenden Beispiel ähnelt:

   When reporting the incident to your insurance company, you should highlight the following key points from the image:  
   
   1. **Location of Damage**: Clearly state that the front end of the car, particularly the driver's side, is damaged. Mention the crumpled hood, broken front bumper, and the damaged left headlight.  
   
   2. **Point of Impact**: Indicate that the car has collided with a guardrail, which may suggest that no other vehicles were involved in the accident.  
   
   3. **Condition of the Car**: Note that the damage seems to be concentrated on the front end, and there is no visible damage to the windshield or rear of the car from this perspective.  
   
   4. **License Plate Visibility**: Mention that the license plate is intact and can be used for identification purposes.  
   
   5. **Environment**: Report that the accident occurred near a roadside with a guardrail, possibly in a rural or semi-rural area, which might help in establishing the accident location and context.  
   
   6. **Other Observations**: If there were any other circumstances or details not visible in the image that may have contributed to the accident, such as weather conditions, road conditions, or any other relevant information, be sure to include those as well.  
   
   Remember to be factual and descriptive, avoiding speculation about the cause of the accident, as the insurance company will conduct its own investigation.
   

Anzeigen und Exportieren von Code

Zu jedem Zeitpunkt in der Chatsitzung können Sie den Schalter JSON-Rohdaten anzeigen oben im Chatfenster aktivieren, um die als JSON formatierte Unterhaltung anzuzeigen. Hier sehen Sie den Status zu Beginn der Schnellstart-Chatsitzung:

[
	{
		"role": "system",
		"content": [
			"You are an AI assistant that helps people find information."
		]
	},
]

Bereinigen von Ressourcen

Wenn Sie eine Azure OpenAI-Ressource bereinigen und entfernen möchten, können Sie die Ressource selbst oder die Ressourcengruppe löschen. Wenn Sie die Ressourcengruppe löschen, werden auch alle anderen Ressourcen gelöscht, die ihr zugeordnet sind.

• Azure portal
• Azure-Befehlszeilenschnittstelle

Dieser Artikel behandelt die ersten Schritte mit den Azure OpenAI-REST-APIs, um das GPT-4 Turbo with Vision-Modell bereitzustellen und zu verwenden.

Voraussetzungen

• Ein Azure-Abonnement. Erstellen Sie ein kostenloses Konto.
• Python 3.8 oder eine höhere Version
• Die folgenden Python-Bibliotheken: requests, json
• Eine Azure OpenAI Service-Ressource mit bereitgestelltem GPT-4 Turbo with Vision-Modell. Informationen zu den verfügbaren Regionen finden Sie unter GPT-4 and GPT-4 Turbo-Previewmodelle. Weitere Informationen zur Ressourcenerstellung finden Sie im Ressourcenbereitstellungsleitfaden.

Abrufen von Schlüssel und Endpunkt

Um die Azure OpenAI-APIs erfolgreich aufzurufen, benötigen Sie die folgenden Informationen zu Ihrer Azure OpenAI-Ressource:

Wechseln Sie zu Ihrer Ressource im Azure-Portal. Wählen Sie im Navigationsbereich unter Ressourcenverwaltung die Option Schlüssel und Endpunkt aus. Kopieren Sie den Wert unter Endpunkt und einen Zugriffsschlüsselwert. Sie können entweder den Wert unter SCHLÜSSEL 1 oder unter SCHLÜSSEL 2 verwenden. Wenn Sie zwei Schlüssel zur Verfügung haben, können Sie die Schlüssel auf sichere Weise rotieren und erneut generieren, ohne Dienstunterbrechungen zu verursachen.

Erstellen einer neuen Python-Anwendung

Erstellen Sie eine neue Python-Datei namens quickstart.py. Öffnen Sie die Datei in Ihrem bevorzugten Editor oder Ihrer bevorzugten IDE.

1. Ersetzen Sie den Inhalt von quickstart.py durch den folgenden Code.

   # Packages required:
   import requests 
   import json 
   
   api_base = '<your_azure_openai_endpoint>' 
   deployment_name = '<your_deployment_name>'
   API_KEY = '<your_azure_openai_key>'
   
   base_url = f"{api_base}openai/deployments/{deployment_name}" 
   headers = {   
       "Content-Type": "application/json",   
       "api-key": API_KEY 
   } 
   
   # Prepare endpoint, headers, and request body 
   endpoint = f"{base_url}/chat/completions?api-version=2023-12-01-preview" 
   data = { 
       "messages": [ 
           { "role": "system", "content": "You are a helpful assistant." }, 
           { "role": "user", "content": [  
               { 
                   "type": "text", 
                   "text": "Describe this picture:" 
               },
               { 
                   "type": "image_url",
                   "image_url": {
                       "url": "<image URL>"
                   }
               }
           ] } 
       ], 
       "max_tokens": 2000 
   }   
   
   # Make the API call   
   response = requests.post(endpoint, headers=headers, data=json.dumps(data))   
   
   print(f"Status Code: {response.status_code}")   
   print(response.text)
   

2. Nehmen Sie die folgenden Änderungen vor:

   1. Geben Sie Ihre Endpunkt-URL und ihren Schlüssel in die entsprechenden Felder ein.
   2. Geben Sie Ihren GPT-4 Turbo with Vision-Bereitstellungsnamen in das entsprechende Feld ein.
   3. Ändern Sie den Wert des "image"-Felds in die URL Ihres Bilds.

      Tipp

      Sie können ebenfalls Base64-codierte Bilddaten anstelle einer URL verwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Schrittanleitung für GPT-4 Turbo mit Vision.

3. Führen Sie die Anwendung mit Befehl python aus:

   python quickstart.py
   

Bereinigen von Ressourcen

Wenn Sie eine Azure OpenAI-Ressource bereinigen und entfernen möchten, können Sie die Ressource selbst oder die Ressourcengruppe löschen. Wenn Sie die Ressourcengruppe löschen, werden auch alle anderen Ressourcen gelöscht, die ihr zugeordnet sind.

• Azure portal
• Azure-Befehlszeilenschnittstelle

Dieser Artikel behandelt die ersten Schritte mit dem Python-SDK von Azure OpenAI, um das Modell für GPT-4 Turbo mit Vision bereitzustellen und zu verwenden.

Quellcode der Bibliothek | Paket (PyPi) |

Voraussetzungen

• Ein Azure-Abonnement. Erstellen Sie ein kostenloses Konto.
• Python 3.8 oder eine höhere Version
• Die folgenden Python-Bibliotheken: os
• Eine Azure OpenAI Service-Ressource mit bereitgestelltem GPT-4 Turbo with Vision-Modell. Informationen zu den verfügbaren Regionen finden Sie unter GPT-4 and GPT-4 Turbo-Previewmodelle. Weitere Informationen zur Ressourcenerstellung finden Sie im Ressourcenbereitstellungsleitfaden.

Einrichten

Installieren Sie die OpenAI Python-Clientbibliothek mit:

pip install openai

Abrufen von Schlüssel und Endpunkt

Für erfolgreiche Azure OpenAI-Aufrufe benötigen Sie einen Endpunkt und einen Schlüssel.

Wechseln Sie zu Ihrer Ressource im Azure-Portal. Den Abschnitt Schlüssel und Endpunkt finden Sie im Abschnitt Ressourcenverwaltung. Kopieren Sie die Werte für Endpunkt und Zugriffsschlüssel, da Sie beide für die Authentifizierung Ihrer API-Aufrufe benötigen. Sie können KEY1 oder KEY2 verwenden. Wenn Sie jederzeit zwei Schlüssel zur Verfügung haben, können Sie die Schlüssel auf sichere Weise rotieren und neu generieren, ohne Dienstunterbrechungen zu verursachen.

Umgebungsvariablen

Erstellen und Zuweisen von beständigen Umgebungsvariablen für Ihren Schlüssel und Endpunkt.

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" 

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_API_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_ENDPOINT', 'REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE', 'User')

export AZURE_OPENAI_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

Erstellen einer neuen Python-Anwendung

Erstellen Sie eine neue Python-Datei namens quickstart.py. Öffnen Sie die Datei in Ihrem bevorzugten Editor oder Ihrer bevorzugten IDE.

1. Ersetzen Sie den Inhalt von quickstart.py durch den folgenden Code.

   from openai import AzureOpenAI
   
   api_base = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
   api_key= os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY")
   deployment_name = '<your_deployment_name>'
   api_version = '2023-12-01-preview' # this might change in the future
   
   client = AzureOpenAI(
       api_key=api_key,  
       api_version=api_version,
       base_url=f"{api_base}/openai/deployments/{deployment_name}"
   )
   
   response = client.chat.completions.create(
       model=deployment_name,
       messages=[
           { "role": "system", "content": "You are a helpful assistant." },
           { "role": "user", "content": [  
               { 
                   "type": "text", 
                   "text": "Describe this picture:" 
               },
               { 
                   "type": "image_url",
                   "image_url": {
                       "url": "<image URL>"
                   }
               }
           ] } 
       ],
       max_tokens=2000 
   )
   
   print(response)
   

2. Nehmen Sie die folgenden Änderungen vor:

   1. Geben Sie den Namen Ihrer Bereitstellung für GPT-4 Turbo mit Vision in das entsprechende Feld ein.
   2. Ändern Sie den Wert des "url"-Felds in die URL Ihres Bilds.

      Tipp

      Sie können ebenfalls Base64-codierte Bilddaten anstelle einer URL verwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Schrittanleitung für GPT-4 Turbo mit Vision.

3. Führen Sie die Anwendung mit Befehl python aus:

   python quickstart.py
   

Bereinigen von Ressourcen

Wenn Sie eine Azure OpenAI-Ressource bereinigen und entfernen möchten, können Sie die Ressource selbst oder die Ressourcengruppe löschen. Wenn Sie die Ressourcengruppe löschen, werden auch alle anderen Ressourcen gelöscht, die ihr zugeordnet sind.

• Azure portal
• Azure-Befehlszeilenschnittstelle

Dieser Artikel behandelt die ersten Schritte mit dem JavaScript SDK für OpenAI, um das Modell für GPT-4 Turbo mit Vision bereitzustellen und zu verwenden.

Dieses SDK wird von OpenAI mit Azure-spezifischen Typen bereitgestellt, die von Azure bereitgestellt werden.

Referenzdokumentation | Quellcode der Bibliothek | Paket (npm) | Beispiele

Voraussetzungen

• Azure-Abonnement: Kostenloses Azure-Konto
• LTS-Versionen von Node.js
• Die Azure CLI wird für die kennwortlose Authentifizierung in einer lokalen Entwicklungsumgebung verwendet. Erstellen Sie den erforderlichen Kontext, indem Sie sich mit der Azure CLI anmelden.
• Eine Azure OpenAI-Ressource, die in einer unterstützten Region erstellt wurde (siehe Regionale Verfügbarkeit). Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen einer Ressource und Bereitstellen eines Modells mit Azure OpenAI.

Voraussetzungen für Microsoft Entra ID

Für die empfohlene schlüssellose Authentifizierung mit Microsoft Entra ID müssen Sie:

• Die Azure CLI installieren, die für die schlüssellose Authentifizierung mit Microsoft Entra ID verwendet wird
• Weisen Sie Ihrem Benutzerkonto die Cognitive Services User-Rolle zu. Sie können Rollen im Azure-Portal unter Zugriffssteuerung (IAM)>Rollenzuweisung hinzufügen zuweisen.

Abrufen von Ressourceninformationen

Sie müssen die folgenden Informationen abrufen, um Ihre Anwendung bei Ihrer Azure OpenAI-Ressource zu authentifizieren:

Erstellen einer Node.-Anwendung

Erstellen Sie in einem Konsolenfenster (etwa cmd, PowerShell oder Bash) ein neues Verzeichnis für Ihre App, und rufen Sie es auf. Führen Sie dann den Befehl npm init aus, um eine Knotenanwendung mit einer Datei des Typs package.json zu erstellen.

npm init

Installieren der Clientbibliothek

Installieren der Clientbibliotheken:

npm install openai @azure/identity

Die Datei package.json Ihrer App wird mit den Abhängigkeiten aktualisiert.

Erstellen einer neuen JavaScript-Anwendung für Bildprompts

Wählen Sie ein Bild unter azure-samples/cognitive-services-sample-data-files aus, und legen Sie die URL für ein Bild in den Umgebungsvariablen fest.

Bereinigen von Ressourcen

Wenn Sie eine Azure OpenAI-Ressource bereinigen und entfernen möchten, können Sie die Ressource selbst oder die Ressourcengruppe löschen. Wenn Sie die Ressourcengruppe löschen, werden auch alle anderen Ressourcen gelöscht, die ihr zugeordnet sind.

• Azure portal
• Azure-Befehlszeilenschnittstelle

Dieser Artikel behandelt die ersten Schritte mit dem JavaScript SDK für OpenAI, um das Modell für GPT-4 Turbo mit Vision bereitzustellen und zu verwenden.

Dieses SDK wird von OpenAI mit Azure-spezifischen Typen bereitgestellt, die von Azure bereitgestellt werden.

Referenzdokumentation | Quellcode der Bibliothek | Paket (npm) | Beispiele

Voraussetzungen

• Azure-Abonnement: Kostenloses Azure-Konto
• LTS-Versionen von Node.js
• TypeScript
• Die Azure CLI wird für die kennwortlose Authentifizierung in einer lokalen Entwicklungsumgebung verwendet. Erstellen Sie den erforderlichen Kontext, indem Sie sich mit der Azure CLI anmelden.
• Eine Azure OpenAI-Ressource, die in einer unterstützten Region erstellt wurde (siehe Regionale Verfügbarkeit). Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen einer Ressource und Bereitstellen eines Modells mit Azure OpenAI.

Voraussetzungen für Microsoft Entra ID

Für die empfohlene schlüssellose Authentifizierung mit Microsoft Entra ID müssen Sie:

• Die Azure CLI installieren, die für die schlüssellose Authentifizierung mit Microsoft Entra ID verwendet wird
• Weisen Sie Ihrem Benutzerkonto die Cognitive Services User-Rolle zu. Sie können Rollen im Azure-Portal unter Zugriffssteuerung (IAM)>Rollenzuweisung hinzufügen zuweisen.

Abrufen von Ressourceninformationen

Sie müssen die folgenden Informationen abrufen, um Ihre Anwendung bei Ihrer Azure OpenAI-Ressource zu authentifizieren:

Erstellen einer Node.-Anwendung

Erstellen Sie in einem Konsolenfenster (etwa cmd, PowerShell oder Bash) ein neues Verzeichnis für Ihre App, und rufen Sie es auf. Führen Sie dann den Befehl npm init aus, um eine Knotenanwendung mit einer Datei des Typs package.json zu erstellen.

npm init

Installieren der Clientbibliothek

Installieren der Clientbibliotheken:

npm install openai @azure/identity

Die Datei package.json Ihrer App wird mit den Abhängigkeiten aktualisiert.

Erstellen einer neuen JavaScript-Anwendung für Bildprompts

Wählen Sie ein Bild unter azure-samples/cognitive-services-sample-data-files aus, und legen Sie die URL für ein Bild in den Umgebungsvariablen fest.

Bereinigen von Ressourcen

Wenn Sie eine Azure OpenAI-Ressource bereinigen und entfernen möchten, können Sie die Ressource selbst oder die Ressourcengruppe löschen. Wenn Sie die Ressourcengruppe löschen, werden auch alle anderen Ressourcen gelöscht, die ihr zugeordnet sind.

• Azure portal
• Azure-Befehlszeilenschnittstelle

Dieser Artikel behandelt die ersten Schritte mit dem .NET SDK von Azure OpenAI, um das Modell für GPT-4 Turbo mit Vision bereitzustellen und zu verwenden.

Voraussetzungen

• Ein Azure-Abonnement. Sie können ein kostenloses Konto erstellen.
• The .NET 8.0 SDK
• Eine Azure OpenAI Service-Ressource mit bereitgestelltem GPT-4 Turbo with Vision-Modell. Informationen zu den verfügbaren Regionen finden Sie unter GPT-4 and GPT-4 Turbo-Previewmodelle. Weitere Informationen zur Ressourcenerstellung finden Sie im Ressourcenbereitstellungsleitfaden.

Einrichten

Abrufen von Schlüssel und Endpunkt

Für erfolgreiche Azure OpenAI-Aufrufe benötigen Sie einen Endpunkt und einen Schlüssel.

Wechseln Sie zu Ihrer Ressource im Azure-Portal. Die Werte für Endpunkt und Schlüssel finden Sie im Abschnitt Ressourcenverwaltung. Kopieren Sie die Werte für Endpunkt und Zugriffsschlüssel, da Sie beide für die Authentifizierung Ihrer API-Aufrufe benötigen. Sie können KEY1 oder KEY2 verwenden. Wenn Sie jederzeit zwei Schlüssel zur Verfügung haben, können Sie die Schlüssel auf sichere Weise rotieren und neu generieren, ohne Dienstunterbrechungen zu verursachen.

Erstellen der .NET App

1. Erstellen Sie eine .NET-App mit dem Befehl dotnet new:

   dotnet new console -n OpenAISpeech
   

2. Wechseln Sie in das Verzeichnis der neuen App:

   cd OpenAISpeech
   

Installieren der Clientbibliothek

Installieren der Azure.OpenAI Clientbibliothek:

dotnet add package Azure.AI.OpenAI

Kennwortlose Authentifizierung wird empfohlen

Die passwortlose Authentifizierung ist sicherer als schlüsselbasierte Alternativen und ist der empfohlene Ansatz für die Verbindung mit Azure-Diensten. Wenn Sie die passwortlose Authentifizierung auswählen, müssen Sie Folgendes ausführen:

1. Fügen Sie das Paket Azure.Identity hinzu.

   dotnet add package Azure.Identity
   

2. Weisen Sie Ihrem Benutzerkonto die Cognitive Services User-Rolle zu. Dies kann im Azure-Portal auf Ihrer OpenAI-Ressource unter Access Control (IAM)>Rollenzuweisung hinzufügen erfolgen.

3. Melden Sie sich mit Visual Studio oder der Azure CLI über az login in Azure an.

Aktualisieren des App-Codes

1. Ersetzen Sie den Inhalt von program.cs durch den folgenden Code, und aktualisieren Sie die Platzhalterwerte durch Ihren eigenen.

   using Azure;
   using Azure.AI.OpenAI;
   using Azure.Identity;
   using OpenAI.Chat; // Required for Passwordless auth
   
   var endpoint = new Uri("YOUR_AZURE_OPENAI_ENDPOINT");
   var credentials = new AzureKeyCredential("YOUR_AZURE_OPENAI_KEY");
   // var credentials = new DefaultAzureCredential(); // Use this line for Passwordless auth
   var deploymentName = "gpt-4"; // Default name, update with your own if needed
   
   var openAIClient = new AzureOpenAIClient(endpoint, credentials);
   var chatClient = openAIClient.GetChatClient(deploymentName);
   
   var imageUri = "YOUR_IMAGE_URL";
   
   List<ChatMessage> messages = [
       new UserChatMessage(
           ChatMessageContentPart.CreateTextMessageContentPart("Please describe the following image:"),
           ChatMessageContentPart.CreateImageMessageContentPart(new Uri(imageUri), "image/png"))
   ];
   
   ChatCompletion chatCompletion = await chatClient.CompleteChatAsync(messages);
   
   Console.WriteLine($"[ASSISTANT]:");
   Console.WriteLine($"{chatCompletion.Content[0].Text}");
   

1. Führen Sie die Anwendung mit dem Befehl dotnet run oder der Schaltfläche „Ausführen“ oben in Visual Studio aus:

   dotnet run
   

Die App generiert eine Audiodatei an dem Speicherort, den Sie für die Variable speechFilePath angegeben haben. Geben Sie die Datei auf Ihrem Gerät wieder, um die generierte Audiowiedergabe zu hören.

Bereinigen von Ressourcen

Wenn Sie eine Azure OpenAI-Ressource bereinigen und entfernen möchten, können Sie die Ressource selbst oder die Ressourcengruppe löschen. Wenn Sie die Ressourcengruppe löschen, werden auch alle anderen Ressourcen gelöscht, die ihr zugeordnet sind.

• Azure portal
• Azure-Befehlszeilenschnittstelle