Microsoft Foundry Playgrounds (clásico)

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Los entornos experimentales de Microsoft Foundry proporcionan un entorno de chat instantáneo bajo demanda para la creación rápida de prototipos, exploración de API y validación técnica. Use áreas de juegos para experimentar con modelos y validar ideas antes de confirmar una sola línea de código de producción.

Requisitos previos

• Una suscripción Azure. Cree uno gratis.
• Un recurso Microsoft Foundry.
• Al menos un modelo implementado en el recurso Foundry.

Aspectos destacados de la experiencia de juegos de Foundry

Entre los aspectos destacados de la experiencia de juegos de Foundry se incluyen:

• Compatibilidad con AgentOps para evaluaciones y seguimiento en el entorno de pruebas de agentes.

• Abra en VS Code para la zona de pruebas de chat y agentes. Esta característica le ahorra tiempo importando automáticamente el punto de conexión y la clave de Foundry a VS Code para obtener ejemplos de código multilingües.

• Images playground 2.0 para modelos como gpt-image-1, Stable Diffusion 3.5 Large y FLUX.1-Kontext-pro models.

• Video playground para Azure OpenAI Sora-2.

• Área de juegos de audio para modelos como gpt-4o-audio-preview, gpt-4o-transcribe y modelos gpt-4o-mini-tts .

¿Por qué usar áreas de juegos antes de producción?

El desarrollo moderno implica trabajar en varios sistemas( API, servicios, SDK y modelos de datos) a menudo antes de que esté listo para confirmar completamente un marco, escribir pruebas o poner en marcha la infraestructura. A medida que aumenta la complejidad de los ecosistemas de software, la necesidad de entornos ligeros y seguros para validar las ideas es fundamental. Los parques infantiles están construidos para satisfacer esta necesidad.

Los áreas de juegos de Foundry proporcionan entornos listos para usar con todas las herramientas y características necesarias preinstaladas, por lo que no es necesario configurar proyectos, administrar dependencias ni resolver problemas de compatibilidad. Los entornos de pruebas pueden acelerar la velocidad del desarrollador validando el comportamiento de la API, acelerando el paso al código, reduciendo los costos de experimentación y el tiempo de lanzamiento, acelerando la integración, optimizando las solicitudes y mucho más.

Los entornos de pruebas también proporcionan claridad rápidamente cuando usted tiene preguntas, al proporcionar respuestas en segundos, en lugar de horas, y le permiten probar y validar ideas antes de comprometerse a construir a escala. Por ejemplo, los juegos infantiles son ideales para responder rápidamente a preguntas como:

• ¿Cuál es la solicitud mínima que necesito para obtener la salida que quiero?
• ¿Funcionará esta lógica antes de escribir una integración completa?
• ¿Cómo cambia la latencia o el uso de tokens con configuraciones diferentes?
• ¿Qué modelo proporciona la mejor relación de precio a rendimiento antes de evolucionar en un agente?

Abrir en la funcionalidad de VS Code

El área de juegos de chat y el área de juegos de agentes le permiten trabajar en VS Code mediante el botón Abrir en VS Code . Puede encontrar este botón a través de la extensión Foundry en VS Code.

Disponible en los ejemplos de código de ejemplo multilingües, Open in VS Code importa automáticamente el ejemplo de código, el punto de conexión de API y la clave a un área de trabajo de VS Code en un /azure entorno. Esta funcionalidad facilita el trabajo en el IDE de VS Code desde el portal de Foundry.

Para usar la funcionalidad Abrir en VS Code desde los entornos de prueba de chat y agentes, siga estos pasos:

1. Seleccione Probar el área de juegos de chat para abrirla. Como alternativa, puede seguir estos pasos en el área de juegos de agentes seleccionando Let's go en la tarjeta del área de juegos de agentes.

2. Si aún no tiene una implementación, seleccione Crear nueva implementación e implemente un modelo como gpt-4o-mini.

3. Asegúrese de que la implementación está seleccionada en el cuadro Implementación.

4. Seleccione Ver código para ver el ejemplo de código.

5. Seleccione Abrir en VS Code para abrir VS Code en una nueva pestaña de la ventana del explorador.

6. Se le redirige al /azure entorno de VS Code, donde el ejemplo de código, el punto de conexión de API y la clave ya se importan desde el área de juegos de Foundry.

7. Recorra el archivo INSTRUCTIONS.md para seguir las instrucciones de ejecución de su modelo.

8. Vea el ejemplo de código en el run_model.py archivo.

9. Vea las dependencias pertinentes en el requirements.txt archivo.

Área de juegos de agentes

El área de juegos de agentes le permite explorar, crear prototipos y probar agentes sin ejecutar ningún código. Desde esta página, puede iterar rápidamente y experimentar con nuevas ideas.

Para empezar a trabajar con el área de juegos de agentes, consulte inicio rápido: Creación de un nuevo agente.

Parque infantil de chat

El área de juegos de chat es el lugar para probar los modelos de razonamiento más recientes de modelos, incluidos Azure OpenAI, DeepSeek y Meta. Para todos los modelos de razonamiento, el entorno de chat proporciona un desplegable con un resumen de la secuencia de pensamientos que le permite ver cómo el modelo procesa su respuesta antes de mostrar el resultado.

Para obtener más información sobre el área de juegos de chat, consulte inicio rápido: Obtención de respuestas en el área de juegos de chat.

Parque infantil de audio

El área de juegos de audio (versión preliminar) permite usar funcionalidades de texto a voz y transcripción con los modelos de audio más recientes de Azure OpenAI.

Para probar la funcionalidad de texto a voz, siga estos pasos:

1. Seleccione Probar el entorno de audio para abrirlo.

2. Si aún no tiene una implementación, seleccione Crear nueva implementación e implemente un modelo como gpt-4o-mini-tts.

3. Asegúrese de que la implementación está seleccionada en el cuadro Implementación.

4. Introduzca un mensaje de texto.

5. Ajuste los parámetros del modelo, como el formato de voz y respuesta.

6. Seleccione Generar para recibir una salida de voz con controles de reproducción que incluyen reproducir, rebobinar, reenviar, ajustar velocidad y volumen.

7. Descargue el archivo de audio en el equipo local.

Para probar la funcionalidad de transcripción, siga estos pasos:

1. Si aún no tiene una implementación, seleccione Crear nueva implementación e implemente un modelo como gpt-4o-transcribe.

2. Asegúrese de que la implementación está seleccionada en el cuadro Implementación.

3. (Opcional) Incluya una lista de frases como mecanismo de texto para guiar la entrada de audio.

4. Introduzca un archivo de audio subiendo uno o grabando el audio a través de la barra de comandos.

5. Seleccione Generar transcripción para enviar la entrada de audio al modelo y recibir una salida transcrita en formatos JSON y texto.

Área de juegos de idiomas

El Language playground proporciona un entorno sin código para probar y validar Azure language en las funcionalidades de Foundry Tools. Úselo para experimentar con características de procesamiento de lenguaje natural (NLP), como la extracción de datos clave, el resumen de información, la clasificación de texto y el ajuste de la precisión del modelo personalizado.

El área de juegos de idioma consta de cuatro secciones principales:

• Banner superior: seleccione entre las funcionalidades de idioma disponibles, incluida la detección de idioma, el reconocimiento de entidades, el análisis de sentimiento, la detección de PII, el resumen y la comprensión del lenguaje conversacional.
• Panel izquierdo: configure opciones de servicio como la versión de API, la versión del modelo y los parámetros específicos de la funcionalidad.
• Panel central: escriba o cargue texto para su procesamiento. Los resultados se muestran aquí después de ejecutar la operación.
• Panel derecho: vea los resultados detallados de la operación, incluidas las categorías de entidad, las puntuaciones de confianza, los desplazamientos y las respuestas con formato JSON.

Para usar el área de juegos de idioma:

1. Seleccione áreas de juegos en el panel izquierdo.

2. Seleccione Try Azure Language Playground.

3. Elija una funcionalidad de idioma en el banner superior, como:

   • Análisis de opiniones
   • Reconocimiento del lenguaje conversacional
   • Reconocimiento de entidades con nombre personalizado
   • Respuesta a preguntas personalizada
   • Detectar idioma
   • Extracción de información de salud
   • Extracción de frases clave
   • Extraer entidades nombradas
   • Extraer PII de la conversación o texto
   • Resumir conversación, transcripciones del centro de llamadas o texto

4. Seleccione Configurar para especificar la versión de la API, la versión del modelo y las opciones específicas de la capacidad, como la selección de idioma, los tipos de entidad que se incluirán o las políticas de redacción para Información Personal Identificable (PII).

5. Escriba texto directamente en la ventana de ejemplo, seleccione un ejemplo de texto cargado previamente en el menú desplegable o cargue su propio archivo de texto mediante el icono de paperclip.

6. Seleccione el botón de acción adecuado (por ejemplo, Detectar, Extraer, Analizar o Resumir) para procesar el texto.

7. Revise los resultados que se muestran en el panel central y examine la información detallada de salida en la sección Detalles del panel derecho, incluidas las puntuaciones de confianza, las categorías de entidad, los desplazamientos de caracteres y las longitudes.

8. Seleccione View code para acceder a ejemplos de código multilingües en Python, C#, JavaScript y otros lenguajes para la integración en las aplicaciones.

El área de juegos de lenguaje acelera el desarrollo y permite la creación rápida de prototipos y la validación de funcionalidades de NLP antes de la implementación de producción. También admite el entrenamiento, la implementación, las pruebas y el ajuste preciso de los modelos personalizados de reconocimiento de entidades con nombre (NER) con depuración en tiempo real.

Área de juegos de Translator

El área de juegos Translator proporciona un entorno sin código para probar y validar las funcionalidades de Azure Translator. Admite flujos de trabajo de traducción de texto y traducción de documentos y permite a los desarrolladores experimentar con la traducción automática neuronal (NMT) y la traducción basada en modelos de lenguaje grande (LLM) mediante GPT-4o y GPT-4o-mini.

Para usar el área de juegos de Translator:

1. Seleccione Áreas de juegos en el panel izquierdo.

2. Seleccione Probar el entorno de pruebas de Translator.

3. Para la traducción de texto:

   1. Escriba o pegue el texto que desea traducir en el campo de entrada.

   2. Seleccione el idioma de origen o habilite la detección automática de idioma.

   3. Seleccione uno o varios idiomas de destino para la salida de traducción.

   4. Elija el modelo de traducción: Azure-MT (traducción automática neuronal), GPT-4o o GPT-4o-mini. Los modelos LLM permiten la traducción con ajustes específicos de género o tono y se pueden refinar mediante terminología específica del dominio.

   5. (Opcional) Configure opciones avanzadas, como el control de palabras soeces, el tipo de texto o los glosarios personalizados.

   6. Seleccione Traducir para generar la traducción.

   7. Revise la salida traducida y compare los resultados en diferentes selecciones de modelo.

4. Para la traducción de documentos:

   1. Seleccione la opción Traducción de documentos .

   2. Cargue el documento de origen o seleccione un ejemplo de documento cargado previamente.

   3. Especifique el idioma de destino para la traducción.

   4. (Opcional) Aplique modelos de traducción personalizados o glosarios personalizados para mantener la coherencia de la terminología específica del dominio.

   5. Seleccione Traducir para procesar el documento. Esto conserva el diseño y el formato originales.

   6. Descargue el documento traducido en el equipo local.

5. Seleccione Ver código para acceder a ejemplos de API REST y ejemplos de código del SDK en varios lenguajes de programación para integrar las funcionalidades de Translator en las aplicaciones.

La zona de pruebas de Translator permite la validación en tiempo real de la calidad de la traducción, las estructuras de entrada y la eficacia del glosario personalizado antes de la implementación en producción. Úselo para comparar las salidas del modelo y optimizar las configuraciones de traducción para sus casos de uso específicos.

Parque infantil de vídeo

El área de juegos de vídeo (versión preliminar) es su entorno de iteración rápido para explorar, refinar y validar flujos de trabajo de vídeo generativos. Está diseñado para desarrolladores que necesitan pasar de idea a prototipo con precisión, control y velocidad. El área de juegos proporciona una interfaz de baja fricción para probar estructuras de comandos, evaluar la fidelidad del movimiento, evaluar la coherencia del modelo entre fotogramas y comparar salidas entre modelos, sin tener que escribir código repetitivo o desperdiciar ciclos de computación.

Todos los puntos de conexión del modelo se integran con Seguridad del contenido de Azure AI. Como resultado, el área de juegos de vídeo filtra imágenes dañinas y no seguras antes de que aparezcan. Si las políticas de moderación de contenido detectan su mensaje de texto o la generación de vídeo, recibirá una notificación de advertencia.

Puede usar el área de juegos de vídeo con el modelo Azure OpenAI Sora-2.

Siga estos pasos para usar el área de juegos de vídeo:

1. Seleccione Probar el entorno interactivo de vídeo para abrirlo.

2. Si aún no tiene una implementación, seleccione Implementar ahora en la parte superior derecha de la página principal e implemente el sora-2 modelo.

3. En la página principal del área de juegos de vídeo, se inspira en los avisos pregenerados ordenados por el filtro del sector . Desde aquí, puede ver los vídeos en vista completa y copiar el aviso desde la esquina inferior derecha de un vídeo para desarrollar a partir de él.

4. Copie el texto del mensaje para pegarlo en la barra de comandos. Ajuste los controles clave (por ejemplo, relación de aspecto o resolución) para comprender profundamente la capacidad de respuesta y las restricciones específicas del modelo.

5. Elija Generar para crear un vídeo basado en el mensaje copiado.

6. Vuelva a escribir la sintaxis del mensaje de texto con gpt-4o mediante Reescritura con IA.

7. Active la funcionalidad Iniciar con una solicitud del sistema del sector , elija un sector y especifique el cambio necesario para el mensaje original.

8. Seleccione Actualizar para actualizar el mensaje y, a continuación, seleccione Generar para crear un nuevo vídeo.

9. Vaya a la pestaña Historial de generación para revisar las generaciones como una cuadrícula o vista de lista. Al seleccionar los vídeos, los abre en modo de pantalla completa para la inmersión completa. Observe visualmente los resultados a través de modificaciones en los comandos o cambios en los parámetros.

10. En el modo de pantalla completa, edite el mensaje y envíelo para la regeneración.

11. Ya sea en modo de pantalla completa o a través del botón de opciones que aparece al mantener el puntero sobre el vídeo, descargar los vídeos en el equipo local, ver la etiqueta de información de generación de vídeos, ver código o eliminar el vídeo.

12. Seleccione View code en el menú de opciones para ver el código de ejemplo contextual de las generaciones de vídeo en varios lenguajes, incluidos Python, JavaScript, C#, JSON, Curl y Go.

13. Para migrar los ejemplos de código a producción, cópidalos en VS Code.

Qué validar durante la experimentación en el entorno de pruebas de vídeo

Al usar el área de juegos de vídeo para planear la carga de trabajo de producción, explore y valide los siguientes atributos:

• Traducción de mensajes a movimiento

  • ¿El modelo de vídeo interpreta el mensaje de una manera que tenga sentido lógico y temporal?
  • ¿El movimiento es coherente con la acción o escena descrita?

• Coherencia de marcos

  • ¿Los personajes, los objetos y los estilos se mantienen coherentes entre fotogramas?
  • ¿Hay artefactos visuales, vibración o transiciones no naturales?

• Control de escena

  • ¿Qué tan bien puede controlar la composición de la escena, el comportamiento del sujeto o los ángulos de cámara?
  • ¿Puede guiar las transiciones de escena o los entornos de fondo?

• Longitud y tiempo

  • ¿Cómo afectan las distintas estructuras de aviso a la longitud y el ritmo del vídeo?
  • ¿El vídeo se siente demasiado rápido, demasiado lento o demasiado corto?

• Integración de entrada multimodal

  • ¿Qué ocurre cuando se proporciona una imagen de referencia, datos de posición o entrada de audio?
  • ¿Puede generar un vídeo con sincronización de labios a un determinado locutor?

• Necesidades posteriores al procesamiento

  • ¿Qué nivel de calidad de señal pura puede esperar antes de necesitar herramientas de edición?
  • ¿Necesita escalar, estabilizar o retocar el vídeo antes de usarlo en producción?

• Latencia y rendimiento

  • ¿Cuánto tiempo se tarda en generar vídeo para diferentes tipos de solicitud o resoluciones?
  • ¿Cuál es el inconveniente de costo-rendimiento de generar clips de 5 segundos frente a 15 segundos?

Área de juegos de imágenes

El entorno de imágenes es ideal para desarrolladores que construyen procesos de generación de imágenes. Este espacio de pruebas es un entorno controlado y completamente equipado para experimentos de alta fidelidad destinados a APIs específicas del modelo para generar y editar imágenes.

Puede usar el área de juegos de imágenes con estos modelos:

• gpt-image-1 desde Azure OpenAI.
• Difusión Estable 3.5 Grande, Imagen Estable Core, Imagen Estable Ultra de Stability AI.
• FLUX.1-Kontext-pro y FLUX-1.1-pro de Black Forest Labs.

Siga estos pasos para usar el área de juegos de imágenes:

1. Seleccione Probar el área de pruebas de imágenes para abrirla.

2. Si aún no tiene una implementación, seleccione Crear una implementación e implemente un modelo como gpt-image-1.

3. Escriba el mensaje de texto: comience con cualquier solicitud de texto para la imagen que desea generar. Para los modelos que habilitan la generación de imágenes a partir de imágenes, adjunte una imagen en la barra de solicitud.

4. Explore los controles de generación específicos de la API del modelo después de la implementación del modelo: Ajuste los controles clave (por ejemplo, el número de variaciones, calidad, tamaño, formato de imagen) para comprender profundamente la capacidad de respuesta y las restricciones específicas del modelo.

5. Seleccione Generar.

6. Observaciones simultáneas en la vista de cuadrícula: Observe visualmente las salidas a través de ajustes de indicador o cambios de parámetros.

7. Transformación con herramientas de API: La inpaintación con la transformación de texto está disponible para gpt-image-1. Modifique las partes de su imagen original con la técnica de inpainting. Use mensajes de texto para especificar el cambio.

8. Portar a producción con ejemplos de código multilingües: Utilice ejemplos de código de Python, Java, JavaScript y C# con Ver Código. El área de juegos de imágenes es el launchpad para el trabajo de desarrollo en VS Code.

Qué validar al experimentar en el área de juegos de imágenes

Mediante el área de juegos de imágenes, puede explorar y validar los siguientes aspectos a medida que planee la carga de trabajo de producción:

• Eficacia rápida

  • ¿Qué tipo de salida visual genera este mensaje para mi caso de uso empresarial?
  • ¿Cómo puede ser específico o abstracto mi lenguaje y obtener buenos resultados?
  • ¿El modelo entiende las referencias de estilo como "surrealista" o "cyberpunk" con precisión?

• Coherencia estilística

  • ¿Cómo se mantiene el mismo carácter, estilo o tema en varias imágenes?
  • ¿Puedo iterar en variaciones de la misma solicitud base con una desviación mínima?

• Ajuste de parámetros

  • ¿Cuál es el efecto de cambiar los parámetros del modelo, como la escala de instrucciones, la inicialización, los pasos y otros?
  • ¿Cómo puedo equilibrar la creatividad frente a la fidelidad rápida?

• Comparación de modelos

  • ¿Cómo difieren los resultados entre los modelos, como SDXL frente a DALL· E?
  • ¿Qué modelo funciona mejor para caras realistas frente a composiciones artísticas?

• Control de composición

  • ¿Qué ocurre cuando uso restricciones espaciales como cuadros de límite o máscaras de relleno de imágenes?
  • ¿Puedo guiar el modelo hacia diseños específicos o puntos focales?

• Variación de entrada

  • ¿Cómo afectan los ligeros cambios en la redacción o estructura de los mensajes a los resultados?
  • ¿Cuál es la mejor manera de solicitar simetría, ángulos de cámara específicos o emociones?

• Preparación de la integración

  • ¿Esta imagen cumple las restricciones de la interfaz de usuario de mi producto, incluida la relación de aspecto, la resolución y la seguridad del contenido?
  • ¿La salida se ajusta a las directrices de marca o a las expectativas del cliente?

Solución de problemas

Contenido relacionado

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