Verificação de conhecimento

IA e ML são termos intercambiáveis; ambos referem-se a sistemas que imitam a inteligência humana sem distinção.

O ML foca-se exclusivamente em tarefas generativas como criar texto e imagens, enquanto a IA está limitada à tomada de decisões e planeamento.

A IA é o objetivo principal de criar sistemas que exibam inteligência semelhante à humana, enquanto a ML é um método orientado por dados usado para alcançar IA aprendendo padrões a partir dos dados.

O Foundry é construído sobre o Azure e utiliza recursos Azure como computação, redes, identidade e segurança para alojar e operar aplicações de IA.

O Foundry corre de forma independente do Azure e não requer recursos do Azure para implementar modelos ou agentes.

A Foundry substitui completamente os serviços Azure, servindo como uma plataforma cloud autónoma para executar cargas de trabalho de IA.

A chave é o local onde as respostas dos modelos são armazenadas, e o endpoint recupera essas respostas do Azure Key Vault.

O endpoint armazena valores sensíveis para uma aplicação de IA, e a chave determina quantos dados o endpoint pode devolver.

O endpoint é uma URL para chamar um modelo implementado, e a chave (armazenada como segredo no Azure Key Vault) autentica o pedido feito a esse endpoint.

Uma aplicação cliente é o ambiente que hospeda o modelo, executa inferências e retorna resultados.

Uma aplicação cliente é um programa com o qual o utilizador interage — como uma aplicação web ou móvel — que envia pedidos para um endpoint modelo e apresenta a resposta.

Uma aplicação cliente é um serviço Azure autónomo que gera automaticamente chaves API para implementações de modelos.