Megosztás a következőn keresztül:


Rövid útmutató: Képek használata AI-csevegésekben

A GPT-4 Turbo használatának első lépései képeken az Azure OpenAI szolgáltatással.

Feljegyzés

Modellválasztás

A legújabb látásképességű modellek és gpt-4ogpt-4o mini. Ezek a modellek nyilvános előzetes verzióban érhetők el. A legújabb elérhető GA-modell a gpt-4 verzió turbo-2024-04-09.

Fontos

További használati díjak vonatkozhatnak a vision funkcióval rendelkező csevegés-befejezési modellek használatakor.

Ez a cikk az Azure AI Foundry használatának első lépéseit ismerteti a csevegővégzítési modell üzembe helyezéséhez és teszteléséhez képértelmezéssel.

Előfeltételek

A média előkészítése

A rövid útmutató elvégzéséhez képre van szüksége. Ezt a mintaképet vagy bármely más elérhető képet használhatja.

Fénykép egy autóbalesetről, amely a rövid útmutató végrehajtásához használható.

Ugrás az Azure AI Foundryre

  1. Keresse meg az Azure AI Foundryt , és jelentkezzen be az Azure OpenAI-erőforráshoz társított hitelesítő adatokkal. A bejelentkezési munkafolyamat során vagy után válassza ki a megfelelő könyvtárat, Azure-előfizetést és Azure OpenAI-erőforrást.
  2. Válassza ki azt a központot, amelyben dolgozni szeretne.
  3. A bal oldali navigációs menüben válassza a Modellek + végpontok lehetőséget, majd a + Modell üzembe helyezése lehetőséget.
  4. Válasszon képre alkalmas üzembe helyezést a következő modellnév kiválasztásával: gpt-4o vagy gpt-4o-mini. A megjelenő ablakban válassza ki a nevet és az üzembe helyezés típusát. Győződjön meg arról, hogy az Azure OpenAI-erőforrás csatlakoztatva van. A modellek üzembe helyezéséről a modellek üzembe helyezésének ismertetőjében talál további információt.
  5. Válassza az Üzembe helyezés lehetőséget.
  6. Ezután válassza ki az új modellt, és válassza a Megnyitás a játszótéren lehetőséget. A csevegési játszótéren a létrehozott üzembe helyezést ki kell választani az Üzembe helyezés legördülő listában.

Játszótér

Ebben a csevegésben arra utasítja az asszisztenst, hogy segítsen megérteni a beírt képeket.

Az asszisztensek beállításával, a csevegési munkamenetekkel, a beállításokkal és a panelekkel kapcsolatos általános segítségért tekintse meg a csevegési rövid útmutatót.

Csevegés indítása képek elemzéséhez

Ebben a csevegésben arra utasítja az asszisztenst, hogy segítsen megérteni a beírt képeket.

  1. Első lépésként győződjön meg arról, hogy a rendszerkép-kompatibilis üzembe helyezés ki van választva az Üzembe helyezés legördülő listában.

  2. A Beállítás panel környezetszövegmezőjében adja meg ezt a kérdést az asszisztens irányításához: "You're an AI assistant that helps people find information." Vagy testre szabhatja a kérést a képhez vagy a forgatókönyvhöz.

    Feljegyzés

    Javasoljuk, hogy frissítse a rendszerüzenetet úgy, hogy az a feladathoz legyen rendelve, hogy elkerülje a modell nem megfelelő válaszait.

  3. A módosítások mentéséhez válassza a Módosítások alkalmazása lehetőséget.

  4. A csevegési munkamenet paneljén válassza a melléklet gombot, majd a Kép feltöltése lehetőséget. Válassza ki a képet.

  5. Adja hozzá a következő üzenetet a csevegési mezőbe: Describe this imagemajd a küldés ikont választva küldje el.

  6. A küldés ikont egy stop gomb váltja fel. Ha kiválasztja, az asszisztens leállítja a kérés feldolgozását. Ebben a rövid útmutatóban hagyja, hogy az asszisztens befejezze a választ.

  7. Az asszisztens a kép leírásával válaszol.

  8. Tegyen fel egy követési kérdést a kép elemzésével kapcsolatban. Beírhat, "What should I highlight about this image to my insurance company?".

  9. Az itt láthatóhoz hasonló releváns választ kell kapnia:

    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.
    

Kód megtekintése és exportálása

A csevegési munkamenet bármely pontján engedélyezheti a nyers JSON-kapcsoló megjelenítését a csevegőablak tetején, hogy a beszélgetés JSON-ként legyen formázva. A rövid útmutató csevegési munkamenetének elején a következőképpen néz ki:

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

Az erőforrások eltávolítása

Ha törölni és eltávolítani szeretne egy Azure OpenAI-erőforrást, törölheti az erőforrást vagy az erőforráscsoportot. Az erőforráscsoport törlése a hozzá társított egyéb erőforrásokat is törli.

Ez a cikk az Azure OpenAI REST API-k használatának első lépéseit ismerteti a GPT-4 Turbo és a Vision modell üzembe helyezéséhez és használatához.

Előfeltételek

Feljegyzés

Jelenleg nem támogatott a GPT-4 Turbo és a Vision modell tartalomszűrése.

Kulcs és végpont lekérése

Az Azure OpenAI API-k sikeres meghívásához az alábbi információkra van szüksége az Azure OpenAI-erőforrásról:

Változó Név szerint Érték
Végpont api_base A végpont értéke az erőforrás kulcsai és végpontja alatt található az Azure Portalon. A végpontot az Azure AI Foundry portál Üzembe helyezések lapján is megtalálhatja. Példavégpont: https://docs-test-001.openai.azure.com/.
Kulcs api_key A kulcsérték az erőforrás kulcsai és végpontja alatt is található az Azure Portalon. Az Azure két kulcsot hoz létre az erőforráshoz. Bármelyik értéket használhatja.

Nyissa meg az erőforrást az Azure Portalon. A navigációs panelen válassza a Kulcsok és végpont lehetőséget az Erőforrás-kezelés területen. Másolja ki a végpont értékét és a hozzáférési kulcs értékét. Használhatja a KEY 1 vagy a KEY 2 értéket. A két kulcs lehetővé teszi a kulcsok biztonságos elforgatását és újragenerálását anélkül, hogy szolgáltatáskimaradást okozzon.

Képernyőkép egy Azure OpenAI-erőforrás Kulcsok és végpont lapjáról az Azure Portalon.

Új Python-alkalmazás létrehozása

Hozzon létre egy quickstart.py nevű új Python-fájlt. Nyissa meg az új fájlt az előnyben részesített szerkesztőben vagy IDE-ben.

  1. Cserélje le a quickstart.py tartalmát a következő kódra.

    # 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. Hajtsa végre a következő módosításokat:

    1. Adja meg a végpont URL-címét és kulcsát a megfelelő mezőkben.
    2. Adja meg a GPT-4 Turbo és a Vision üzembe helyezési nevét a megfelelő mezőben.
    3. Módosítsa a "image" mező értékét a kép URL-címére.

      Tipp.

      URL-cím helyett használhat 64-es alapkódolt képadatokat is. További információ: GPT-4 Turbo with Vision útmutató.

  3. Futtassa az alkalmazást a python következő paranccsal:

    python quickstart.py
    

Az erőforrások eltávolítása

Ha törölni és eltávolítani szeretne egy Azure OpenAI-erőforrást, törölheti az erőforrást vagy az erőforráscsoportot. Az erőforráscsoport törlése a hozzá társított egyéb erőforrásokat is törli.

Ez a cikk az Azure OpenAI Python SDK használatának első lépéseit ismerteti a GPT-4 Turbo és a Vision modell üzembe helyezéséhez és használatához.

Kódtár forráskódcsomagja | (PyPi) |

Előfeltételek

Beállítás

Telepítse az OpenAI Python ügyfélkódtárat a következőkkel:

pip install openai

Kulcs és végpont lekérése

Az Azure OpenAI-ra való sikeres híváshoz egy végpontra és egy kulcsra van szükség.

Változó neve Érték
ENDPOINT A szolgáltatásvégpont a Kulcsok > Végpont szakaszban található, amikor az erőforrást az Azure Portalról vizsgálja. A végpontot az Azure AI Foundry portál Üzembe helyezések lapján is megtalálhatja. Példavégpont: https://docs-test-001.openai.azure.com/.
API-KEY Ez az érték a Kulcsok és végpont szakaszban található meg, amikor megvizsgálja az erőforrást az Azure Portalon. A következők bármelyikét használhatja: KEY1 vagy KEY2.

Nyissa meg az erőforrást az Azure Portalon. A Kulcsok > végpont szakasz az Erőforrás-kezelés szakaszban található. Másolja ki a végpontot és a hozzáférési kulcsot, mivel mindkettőre szüksége lesz az API-hívások hitelesítéséhez. A következők bármelyikét használhatja: KEY1 vagy KEY2. A két kulcs mindig lehetővé teszi a kulcsok biztonságos elforgatását és újragenerálását anélkül, hogy szolgáltatáskimaradást okoz.

Képernyőkép egy Azure OpenAI-erőforrás áttekintő felhasználói felületéről az Azure Portalon, a végpont és a hozzáférési kulcsok helye pirossal bekarikázva.

Környezeti változók

Állandó környezeti változók létrehozása és hozzárendelése a kulcshoz és a végponthoz.

Fontos

Az Azure-erőforrásokhoz tartozó felügyelt identitásokkal rendelkező Microsoft Entra ID-hitelesítést javasoljuk, hogy ne tárolja a hitelesítő adatokat a felhőben futó alkalmazásokkal.

Óvatosan használja az API-kulcsokat. Ne foglalja bele közvetlenül az API-kulcsot a kódba, és soha ne tegye közzé nyilvánosan. API-kulcsok használata esetén biztonságosan tárolhatja őket az Azure Key Vaultban, rendszeresen elforgathatja a kulcsokat, és szerepköralapú hozzáférés-vezérléssel és hálózati hozzáférés-korlátozásokkal korlátozhatja az Azure Key Vaulthoz való hozzáférést. További információ az API-kulcsok biztonságos használatáról az alkalmazásokban: API-kulcsok az Azure Key Vaulttal.

Az AI-szolgáltatások biztonságáról további információt az Azure AI-szolgáltatásokhoz érkező kérelmek hitelesítése című témakörben talál.

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" 

Új Python-alkalmazás létrehozása

Hozzon létre egy quickstart.py nevű új Python-fájlt. Nyissa meg az új fájlt az előnyben részesített szerkesztőben vagy IDE-ben.

  1. Cserélje le a quickstart.py tartalmát a következő kódra.

    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. Hajtsa végre a következő módosításokat:

    1. Adja meg a GPT-4 Turbo és a Vision üzembe helyezés nevét a megfelelő mezőben.
    2. Módosítsa a "url" mező értékét a kép URL-címére.

      Tipp.

      URL-cím helyett használhat 64-es alapkódolt képadatokat is. További információ: GPT-4 Turbo with Vision útmutató.

  3. Futtassa az alkalmazást a python következő paranccsal:

    python quickstart.py
    

Fontos

Óvatosan használja az API-kulcsokat. Ne foglalja bele közvetlenül az API-kulcsot a kódba, és soha ne tegye közzé nyilvánosan. HA API-kulcsot használ, biztonságosan tárolja az Azure Key Vaultban. További információ az API-kulcsok biztonságos használatáról az alkalmazásokban: API-kulcsok az Azure Key Vaulttal.

Az AI-szolgáltatások biztonságáról további információt az Azure AI-szolgáltatásokhoz érkező kérelmek hitelesítése című témakörben talál.

Az erőforrások eltávolítása

Ha törölni és eltávolítani szeretne egy Azure OpenAI-erőforrást, törölheti az erőforrást vagy az erőforráscsoportot. Az erőforráscsoport törlése a hozzá társított egyéb erőforrásokat is törli.

Ez a cikk az OpenAI JavaScript SDK használatának első lépéseit ismerteti a GPT-4 Turbo és a Vision modell üzembe helyezéséhez és használatához.

Ezt az SDK-t az OpenAI biztosítja az Azure által biztosított Azure-specifikus típusokkal.

Referenciadokumentáció Kódtár forráskódcsomagja | (npm)Minták | |

Előfeltételek

A Microsoft Entra ID előfeltételei

A Microsoft Entra-azonosítóval javasolt kulcs nélküli hitelesítéshez a következőket kell elvégeznie:

  • Telepítse a Kulcs nélküli hitelesítéshez használt Azure CLI-t a Microsoft Entra-azonosítóval.
  • Rendelje hozzá a szerepkört Cognitive Services User a felhasználói fiókjához. Szerepköröket az Azure Portalon rendelhet hozzá a Hozzáférés-vezérlés (IAM)>Szerepkör-hozzárendelés hozzáadása területen.

Erőforrásadatok lekérése

Az alkalmazás Azure OpenAI-erőforrással való hitelesítéséhez le kell kérnie a következő adatokat:

Változó neve Érték
AZURE_OPENAI_ENDPOINT Ez az érték a Kulcsok és végpont szakaszban található, amikor az erőforrást az Azure Portalról vizsgálja.
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME Ez az érték a modell üzembe helyezésekor az üzembe helyezéshez választott egyéni névnek felel meg. Ez az érték az Azure Portal Resource Management Model Deployments (Erőforrás-kezelési modell üzembe helyezései) területén található.>
OPENAI_API_VERSION További információ az API-verziókról.

További információ a kulcs nélküli hitelesítésről és a környezeti változók beállításáról.

Figyelemfelhívás

Ha az ajánlott kulcs nélküli hitelesítést szeretné használni az SDK-val, győződjön meg arról, hogy a AZURE_OPENAI_API_KEY környezeti változó nincs beállítva.

Csomópontalkalmazás létrehozása

Egy konzolablakban (pl. cmd, PowerShell vagy Bash) hozzon létre egy új mappát az alkalmazásnak, majd navigáljon oda. Ezután futtassa a npm init parancsot egy csomópontalkalmazás létrehozásához egy package.json fájllal.

npm init

Telepítse az ügyfélkódtárat

Telepítse az ügyfélkódtárakat a következőkkel:

npm install openai @azure/identity

Az alkalmazás package.json fájlja frissül a függőségekkel.

Új JavaScript-alkalmazás létrehozása képkérésekhez

Válasszon ki egy képet az azure-samples/cognitive-services-sample-data-files fájlból , és állítsa be egy kép URL-címét a környezeti változókban.

  1. Cserélje le a quickstart.js tartalmát a következő kódra.

    const AzureOpenAI = require('openai').AzureOpenAI;
    const { 
        DefaultAzureCredential, 
        getBearerTokenProvider 
    } = require('@azure/identity');
    
    // You will need to set these environment variables or edit the following values
    const endpoint = process.env["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] || "<endpoint>";
    const imageUrl = process.env["IMAGE_URL"] || "<image url>";
    
    // Required Azure OpenAI deployment name and API version
    const apiVersion = "2024-07-01-preview";
    const deploymentName = "gpt-4-with-turbo";
    
    // keyless authentication    
    const credential = new DefaultAzureCredential();
    const scope = "https://cognitiveservices.azure.com/.default";
    const azureADTokenProvider = getBearerTokenProvider(credential, scope);
    
    function getClient(): AzureOpenAI {
      return new AzureOpenAI({
        endpoint,
        azureADTokenProvider,
        apiVersion,
        deployment: deploymentName,
      });
    }
    function createMessages() {
      return {
        messages: [
          { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
          {
            role: "user",
            content: [
              {
                type: "text",
                text: "Describe this picture:",
              },
              {
                type: "image_url",
                image_url: {
                  url: imageUrl,
                },
              },
            ],
          },
        ],
        model: "",
        max_tokens: 2000,
      };
    }
    async function printChoices(completion) {
      for (const choice of completion.choices) {
        console.log(choice.message);
      }
    }
    export async function main() {
      console.log("== Get GPT-4 Turbo with vision Sample ==");
    
      const client = getClient();
      const messages = createMessages();
      const completion = await client.chat.completions.create(messages);
      await printChoices(completion);
    }
    
    main().catch((err) => {
      console.error("Error occurred:", err);
    });
    
  2. Hajtsa végre a következő módosításokat:

    1. Adja meg a GPT-4 Turbo és a Vision üzembe helyezés nevét a megfelelő mezőben.
    2. Módosítsa a "url" mező értékét a kép URL-címére.

      Tipp.

      URL-cím helyett használhat 64-es alapkódolt képadatokat is. További információ: GPT-4 Turbo with Vision útmutató.

  3. Futtassa az alkalmazást a következő paranccsal:

    node quickstart.js
    

Az erőforrások eltávolítása

Ha törölni és eltávolítani szeretne egy Azure OpenAI-erőforrást, törölheti az erőforrást vagy az erőforráscsoportot. Az erőforráscsoport törlése a hozzá társított egyéb erőforrásokat is törli.

Ez a cikk az OpenAI JavaScript SDK használatának első lépéseit ismerteti a GPT-4 Turbo és a Vision modell üzembe helyezéséhez és használatához.

Ezt az SDK-t az OpenAI biztosítja az Azure által biztosított Azure-specifikus típusokkal.

Referenciadokumentáció Kódtár forráskódcsomagja | (npm)Minták | |

Előfeltételek

A Microsoft Entra ID előfeltételei

A Microsoft Entra-azonosítóval javasolt kulcs nélküli hitelesítéshez a következőket kell elvégeznie:

  • Telepítse a Kulcs nélküli hitelesítéshez használt Azure CLI-t a Microsoft Entra-azonosítóval.
  • Rendelje hozzá a szerepkört Cognitive Services User a felhasználói fiókjához. Szerepköröket az Azure Portalon rendelhet hozzá a Hozzáférés-vezérlés (IAM)>Szerepkör-hozzárendelés hozzáadása területen.

Erőforrásadatok lekérése

Az alkalmazás Azure OpenAI-erőforrással való hitelesítéséhez le kell kérnie a következő adatokat:

Változó neve Érték
AZURE_OPENAI_ENDPOINT Ez az érték a Kulcsok és végpont szakaszban található, amikor az erőforrást az Azure Portalról vizsgálja.
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME Ez az érték a modell üzembe helyezésekor az üzembe helyezéshez választott egyéni névnek felel meg. Ez az érték az Azure Portal Resource Management Model Deployments (Erőforrás-kezelési modell üzembe helyezései) területén található.>
OPENAI_API_VERSION További információ az API-verziókról.

További információ a kulcs nélküli hitelesítésről és a környezeti változók beállításáról.

Figyelemfelhívás

Ha az ajánlott kulcs nélküli hitelesítést szeretné használni az SDK-val, győződjön meg arról, hogy a AZURE_OPENAI_API_KEY környezeti változó nincs beállítva.

Csomópontalkalmazás létrehozása

Egy konzolablakban (pl. cmd, PowerShell vagy Bash) hozzon létre egy új mappát az alkalmazásnak, majd navigáljon oda. Ezután futtassa a npm init parancsot egy csomópontalkalmazás létrehozásához egy package.json fájllal.

npm init

Telepítse az ügyfélkódtárat

Telepítse az ügyfélkódtárakat a következőkkel:

npm install openai @azure/identity

Az alkalmazás package.json fájlja frissül a függőségekkel.

Új JavaScript-alkalmazás létrehozása képkérésekhez

Válasszon ki egy képet az azure-samples/cognitive-services-sample-data-files fájlból , és állítsa be egy kép URL-címét a környezeti változókban.

  1. Hozzon létre egy quickstart.ts , és illessze be a következő kódba.

    import { AzureOpenAI } from "openai";
    import { 
        DefaultAzureCredential, 
        getBearerTokenProvider 
    } from "@azure/identity";
    import type {
      ChatCompletion,
      ChatCompletionCreateParamsNonStreaming,
    } from "openai/resources/index";
    
    // You will need to set these environment variables or edit the following values
    const endpoint = process.env["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] || "<endpoint>";
    const imageUrl = process.env["IMAGE_URL"] || "<image url>";
    
    // Required Azure OpenAI deployment name and API version
    const apiVersion = "2024-07-01-preview";
    const deploymentName = "gpt-4-with-turbo";
    
    // keyless authentication    
    const credential = new DefaultAzureCredential();
    const scope = "https://cognitiveservices.azure.com/.default";
    const azureADTokenProvider = getBearerTokenProvider(credential, scope);
    
    function getClient(): AzureOpenAI {
      return new AzureOpenAI({
        endpoint,
        azureADTokenProvider,
        apiVersion,
        deployment: deploymentName,
      });
    }
    function createMessages(): ChatCompletionCreateParamsNonStreaming {
      return {
        messages: [
          { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
          {
            role: "user",
            content: [
              {
                type: "text",
                text: "Describe this picture:",
              },
              {
                type: "image_url",
                image_url: {
                  url: imageUrl,
                },
              },
            ],
          },
        ],
        model: "",
        max_tokens: 2000,
      };
    }
    async function printChoices(completion: ChatCompletion): Promise<void> {
      for (const choice of completion.choices) {
        console.log(choice.message);
      }
    }
    export async function main() {
      console.log("== Get GPT-4 Turbo with vision Sample ==");
    
      const client = getClient();
      const messages = createMessages();
      const completion = await client.chat.completions.create(messages);
      await printChoices(completion);
    }
    
    main().catch((err) => {
      console.error("Error occurred:", err);
    });
    
  2. Hajtsa végre a következő módosításokat:

    1. Adja meg a GPT-4 Turbo és a Vision üzembe helyezés nevét a megfelelő mezőben.
    2. Módosítsa a "url" mező értékét a kép URL-címére.

      Tipp.

      URL-cím helyett használhat 64-es alapkódolt képadatokat is. További információ: GPT-4 Turbo with Vision útmutató.

  3. Hozza létre az alkalmazást a következő paranccsal:

    tsc
    
  4. Futtassa az alkalmazást a következő paranccsal:

    node quickstart.js
    

Az erőforrások eltávolítása

Ha törölni és eltávolítani szeretne egy Azure OpenAI-erőforrást, törölheti az erőforrást vagy az erőforráscsoportot. Az erőforráscsoport törlése a hozzá társított egyéb erőforrásokat is törli.

Ez a cikk az Azure OpenAI .NET SDK használatának első lépéseit ismerteti a GPT-4 Turbo és a Vision modell üzembe helyezéséhez és használatához.

Előfeltételek

Beállítás

Kulcs és végpont lekérése

Az Azure OpenAI-ra való sikeres híváshoz egy végpontra és egy kulcsra van szükség.

Változó neve Érték
AZURE_OPENAI_ENDPOINT A szolgáltatásvégpont a Kulcsok > Végpont szakaszban található, amikor az erőforrást az Azure Portalról vizsgálja. A végpontot az Azure AI Foundry portál Üzembe helyezések lapján is megtalálhatja. Példavégpont: https://docs-test-001.openai.azure.com/.
AZURE_OPENAI_API_KEY Ez az érték a Kulcsok és végpont szakaszban található meg, amikor megvizsgálja az erőforrást az Azure Portalon. A következők bármelyikét használhatja: KEY1 vagy KEY2.

Nyissa meg az erőforrást az Azure Portalon. A végpont és a kulcsok az Erőforrás-kezelés szakaszban találhatók. Másolja ki a végpontot és a hozzáférési kulcsot úgy, ahogyan az az API-hívások hitelesítéséhez szükséges. A következők bármelyikét használhatja: KEY1 vagy KEY2. A két kulcs mindig lehetővé teszi a kulcsok biztonságos elforgatását és újragenerálását anélkül, hogy szolgáltatáskimaradást okoz.

Képernyőkép egy Azure OpenAI-erőforrás áttekintő felhasználói felületéről az Azure Portalon a végpont & hozzáférési kulcsok helyének kiemelésével.

A .NET-alkalmazás létrehozása

  1. Hozzon létre egy .NET-alkalmazást a dotnet new következő paranccsal:

    dotnet new console -n OpenAISpeech
    
  2. Váltson az új alkalmazás könyvtárára:

    cd OpenAISpeech
    

Telepítse az ügyfélkódtárat

Telepítse az Azure.OpenAI ügyfélkódtárat:

dotnet add package Azure.AI.OpenAI

A jelszó nélküli hitelesítés biztonságosabb, mint a kulcsalapú alternatívák, és az Azure-szolgáltatásokhoz való csatlakozás ajánlott módszere. Ha jelszó nélküli hitelesítést használ, a következőket kell elvégeznie:

  1. Vegye fel a Azure.Identity csomagot.

    dotnet add package Azure.Identity
    
  2. Rendelje hozzá a szerepkört Cognitive Services User a felhasználói fiókjához. Ez az OpenAI-erőforrás Azure Portalon, a Hozzáférés-vezérlés (IAM)>Szerepkör-hozzárendelés hozzáadása területen végezhető el.

  3. Jelentkezzen be az Azure-ba a Visual Studióval vagy az Azure CLI-vel.az login

Az alkalmazáskód frissítése

  1. Cserélje le az alábbi kód tartalmát program.cs , és frissítse a helyőrző értékeket a sajátjára.

    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}");
    

Fontos

Az Azure-erőforrásokhoz tartozó felügyelt identitásokkal rendelkező Microsoft Entra ID-hitelesítést javasoljuk, hogy ne tárolja a hitelesítő adatokat a felhőben futó alkalmazásokkal.

Óvatosan használja az API-kulcsokat. Ne foglalja bele közvetlenül az API-kulcsot a kódba, és soha ne tegye közzé nyilvánosan. API-kulcsok használata esetén biztonságosan tárolhatja őket az Azure Key Vaultban, rendszeresen elforgathatja a kulcsokat, és szerepköralapú hozzáférés-vezérléssel és hálózati hozzáférés-korlátozásokkal korlátozhatja az Azure Key Vaulthoz való hozzáférést. További információ az API-kulcsok biztonságos használatáról az alkalmazásokban: API-kulcsok az Azure Key Vaulttal.

Az AI-szolgáltatások biztonságáról további információt az Azure AI-szolgáltatásokhoz érkező kérelmek hitelesítése című témakörben talál.

  1. Futtassa az alkalmazást a dotnet run Visual Studio tetején található paranccsal vagy futtatási gombbal:

    dotnet run
    

Az alkalmazás létrehoz egy hangfájlt a változóhoz speechFilePath megadott helyen. A létrehozott hang meghallgatásához játssza le a fájlt az eszközön.

Az erőforrások eltávolítása

Ha törölni és eltávolítani szeretne egy Azure OpenAI-erőforrást, törölheti az erőforrást vagy az erőforráscsoportot. Az erőforráscsoport törlése a hozzá társított egyéb erőforrásokat is törli.

Következő lépések