一、什么是Azure OpenAI ？
微软已与 OpenAI 合作以实现三个主要目标：
**⦿**利用 Azure 的基础结构（包括安全性、合规性和区域可用性），帮助用户构建企业级应用程序。
**⦿**在微软产品（包括 Azure AI 产品以及以外的产品）中部署 OpenAI AI 模型功能。
**⦿**使用 Azure 为 OpenAI 的所有工作负载提供支持。
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Azure OepnAI 服务
简介
Azure OpenAI 服务是微软与 OpenAI 之间合作的结果。 该服务将 Azure 的企业级功能与 OpenAI 的生成式 AI 模型功能相结合。
目前已经可以通过 Azure 使用 Azure OpenAI 服务，主要包括四个组件：
**⦿**预先训练的生成式 AI 模型
⦿ 自定义功能：使用你自己的数据微调 AI 模型的功能
**⦿**用于检测和缓解有害用例的内置工具，以便用户实现负责任的 AI
**⦿**过基于角色的访问控制 (RBAC) 和专用网络实现企业级安全性
通过 Azure OpenAI 服务，可以在使用 Azure 服务和 OpenAI 之间转换，同时利用 Azure 的专用网络、区域可用性和负责任 AI 内容筛选。
Azure OpenAI 服务
工作负载
Azure OpenAI 支持许多常见的 AI 工作负载，并解决一些新工作负载的问题。
常见的 AI 工作负载包括机器学习 、计算机视觉 、自然语言处理 、对话 AI 、异常情况检测 和知识挖掘。
Azure OpenAI 支持的其他 AI 工作负载可分为三组：
⦿生成自然语言
o 文本完成：生成和编辑文本
o 嵌入：搜索、分类和比较文本
⦿生成代码：生成、编辑和解释代码
⦿生成图像：生成和编辑图像
Azure OpenAI 与 Azure AI
关系
Azure 的 AI 服务是用于解决 AI 工作负载的工具 ，可分为 Azure 的机器学习平台 、认知服务 和应用 AI 服务。
Azure 认知服务有五大支柱：视觉、语音、语言、决策和 Azure OpenAI 服务 。 你选择使用的服务取决于你需要完成的任务。 具体而言，认知服务的语言服务和 OpenAI 服务之间有几个重叠的功能，例如翻译 、情绪分析 和关键字提取。
虽然对于何时使用特定服务没有严格的指导，但 Azure 的现有语言服务可用于需要极少优化的广为人知的用例，即优化模型性能的过程。 对于需要高度自定义生成模型的用例或探索性研究，Azure OpenAI 服务可能更有利。
在做出有关要使用的模型类型的业务决策时，或了解预先训练的机器学习模型为何受到如此追捧时，了解时间和计算需求如何影响机器学习训练，这一点非常重要。 若要获取有效的机器学习模型，需要使用数据对其进行训练。 训练的"学习"部分要求计算机尝试所有解决方案，直到它确定最适合数据的模型。 性能更高的模型、更复杂的任务和更大的训练数据集会导致运行可能的解决方案所需的时间更多。
二、如何使用Azure OpenAI ？
目前需要在Azure门户中申请访问 Azure OpenAI。 获得访问权限后，可以通过创建 Azure OpenAI 资源来使用该服务，就像访问其他 Azure 服务一样。 创建资源后，可以通过 REST API、Python SDK 或 Azure OpenAI Studio 中基于 Web 的界面使用该服务。
Azure OpenAI Studio
在Azure OpenAI Studio中，可以生成 AI 模型并将其部署到软件应用程序中供公众使用。 Azure OpenAI 的功能是通过一些特定的生成式 AI 模型实现的。 不同模型针对不同任务进行了优化；一些模型擅长简单的摘要任务，一些模型擅长一般的非结构化响应，还有一些模型用于从文本输入生成唯一图像。
在 Azure OpenAI Studio 中，可以生成 AI 模型并将其部署到软件应用程序中供公众使用。 Azure OpenAI 的功能是通过一些特定的生成式 AI 模型实现的。 不同模型针对不同任务进行了优化；一些模型擅长简单的摘要任务，一些模型擅长一般的非结构化响应，还有一些模型用于从文本输入生成唯一图像。
这些 OpenAI 模型分为几个主要系列：
**⦿**生成式预训练转换器 (GPT)
⦿ Codex
⦿ DALL-E
Azure OpenAI 上还提供嵌入模型 。 专门创建嵌入模型用于特定任务。Azure OpenAI 的 AI 模型都可以通过微调进行训练和自定义，以更好地满足个性化需求。
GPT-3 Playground
在 Azure OpenAI Studio 中，可以在名为 GPT-3 操场的文本框用户界面中试验 OpenAI 模型。 可以在提示中输入并查看响应，而无需编写代码。
