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In questo articolo vengono individuati, esplorati e distribuiti modelli di soluzione di intelligenza artificiale dal portale foundry.
I modelli di soluzione di intelligenza artificiale sono modelli predefiniti e specifici dell'attività che includono esempi di codice personalizzabili, servizi di Azure preintegrati e guide introduttive ospitate GitHub. Usare i modelli per ignorare la configurazione boilerplate e concentrarsi sulla creazione di soluzioni per casi d'uso come gli agenti vocali, la gestione del rilascio e l'unificazione dei dati.
Importante
I modelli di base, i manifesti, gli esempi di codice e altre risorse rese disponibili da Microsoft o dai suoi partner ("esempi") sono progettati per facilitare l'accelerazione dello sviluppo di agenti e soluzioni di intelligenza artificiale per scenari specifici. Esaminare tutte le risorse fornite e testare attentamente il comportamento di output nel contesto del caso d'uso. Le risposte di intelligenza artificiale potrebbero non essere accurate e le azioni di IA devono essere monitorate con supervisione umana. Per altre informazioni, vedere i documenti sulla trasparenza per Agent Service e Agent Framework.
Gli agenti e le soluzioni di intelligenza artificiale creati potrebbero essere soggetti a requisiti legali e normativi, potrebbero richiedere licenze o non essere adatti a tutti i settori, scenari o casi d'uso. Usando qualsiasi esempio, si riconosce che gli agenti, le soluzioni di intelligenza artificiale o altri output creati usando tali esempi sono esclusivamente responsabilità dell'utente e che saranno conformi a tutte le leggi, alle normative e agli standard di sicurezza pertinenti, ai termini di servizio e ai codici di comportamento.
I modelli disponibili includono:
- Introduzione alla chat di intelligenza artificiale
- Introduzione agli agenti di intelligenza artificiale
- Sbloccare informazioni dettagliate dai dati conversazionali
- Automazione del flusso di lavoro multi-agente
- Elaborazione di contenuto multi modale
- Generare documenti dai dati
- Migliorare le riunioni client con gli agenti
- Modernizzare il codice con agenti software
- Costruisci il tuo agente conversazionale
Suggerimento
Ogni modello include un file README GitHub con istruzioni per la configurazione, la distribuzione e la personalizzazione. Iniziare da lì per il percorso più veloce in avanti.
Prerequisiti
- Un account Azure con una sottoscrizione attiva. Se non ne hai uno, crea un account gratuito Azure, che include una sottoscrizione di valutazione gratuita.
- Ruolo RBAC appropriato per creare risorse in Foundry. Per informazioni dettagliate, vedere Controllo degli accessi in base al ruolo.
- Progetto Foundry o progetto basato su hub.
Iniziare con un'applicazione di esempio
Suggerimento
Poiché è possibile customizzare il riquadro sinistro nel portale di Microsoft Foundry, è possibile che vengano visualizzati elementi diversi rispetto a quelli illustrati in questi passaggi. Se non viene visualizzato ciò che si sta cercando, selezionare ... Altro nella parte inferiore del riquadro sinistro.
- Accedere a Microsoft Foundry. Assicurarsi che l'interruttore New Foundry sia disattivato. Questi passaggi fanno riferimento a Foundry (versione classica).
- Aprire il progetto.
- Nel riquadro sinistro selezionare Modelli.
- Trovare il modello di soluzione da usare.
- Selezionare Apri in GitHub per visualizzare l'intera applicazione di esempio.
- In alcuni casi, è anche possibile visualizzare un'esercitazione dettagliata che illustra il codice di intelligenza artificiale.
Esplorare l'applicazione di esempio
Quando si visualizza il repository di GitHub per l'esempio, vedere README per altre istruzioni e informazioni su come distribuire la propria versione dell'applicazione.
Le istruzioni variano in base all'esempio, ma la maggior parte include le procedure seguenti:
- Aprire la soluzione nella posizione desiderata:
- GitHub Codespaces
- Contenitori di sviluppo di VS Code
- Il tuo IDE locale
- Distribuire l'applicazione in Azure
- Testare l'applicazione
ReadME include anche informazioni sull'applicazione, ad esempio il caso d'uso, l'architettura e le informazioni sui prezzi.
Distribuire e personalizzare i modelli
La maggior parte dei modelli supporta opzioni di distribuzione rapida che vengono avviate in pochi minuti. Queste architetture e implementazioni sono personalizzabili, rimanendo in linea con il Well-Architected Framework, utilizzando i moduli verificati di Azure. Usare strumenti come PSRule e TFLint per verificare che l'implementazione modificata sia pronta per la produzione.
Dopo la distribuzione, verificare che l'applicazione sia in esecuzione:
- Aprire l'URL di distribuzione visualizzato nell'output del terminale.
- Verificare che l'applicazione carichi e risponda all'input.
Vantaggi dei modelli di soluzione di intelligenza artificiale
I modelli di intelligenza artificiale in Microsoft Foundry forniscono:
- Tempi di realizzazione più rapidi: Evita il codice boilerplate e la configurazione dell'infrastruttura per passare rapidamente dal concetto alla produzione.
- Riduzione del carico di lavoro ingegneristico: i servizi di Azure preintegrati eliminano i problemi di distribuzione.
- Infrastruttura attendibile: sviluppa con fiducia sulla piattaforma AI sicura e scalabile di Microsoft.
- Base modulare e interoperabile: ridimensionare le soluzioni in modo efficiente nell'intera organizzazione.
- Procedure consigliate predefinite: usare modelli e framework collaudati per soluzioni pronte per la produzione.