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项目信息
- 项目: Azure OpenAI 服务
- 参与者: 11 个
文章内容
Azure OpenAI 服务提供对 OpenAI 强大语言模型的 REST API 访问，这些模型包括 o1、o1-mini、GPT-4o、GPT-4o mini、支持视觉的 GPT-4 Turbo、GPT-4、GPT-3.5-Turbo 和嵌入模型系列。这些模型可以轻松适应特定的任务，包括但不限于内容生成、汇总、图像理解、语义搜索和自然语言到代码的转换。用户可以通过 REST API、Python SDK 或在 Azure AI Foundry 中访问该服务。
可用模型
| 模型类型 | 描述 |
|———-|——|
| o1 和 o1-mini | （有限的访问权限 – 请求访问权限） |
| GPT-4o 和 GPT-4o mini | |
| GPT-4 系列（包括 GPT-4 Turbo with Vision） | |
| GPT-3.5-Turbo 系列 | |
| Embeddings 系列 | |
| 详细信息请参见 模型 页。 |
微调模型
GPT-4o-mini（预览版）GPT-4（预览版）GPT-3.5-Turbo(0613)babbage-002davinci-002
价格信息
有关定价的详细信息，请访问 Azure OpenAI 定价。有关已启用视觉的聊天模型的特殊定价信息，请参阅 特殊定价信息。
其他支持
- 虚拟网络支持和专用链接支持: 是的。
- 托管标识: 是，通过 Microsoft Entra ID。
- 模型区域可用性: 详见 模型可用性。
- 内容筛选: 使用自动化系统根据内容策略评估提示和完成情况，筛选高严重性内容。
负责任的 AI
Microsoft 致力于遵循“以人为本”的原则推动 AI 的进步。生成性模型（例如 Azure OpenAI 中提供的模型）提供显著的潜在优势，但如果不经过精心设计和采用全方位的缓解措施，此类模型有可能会生成错误甚至有害的内容。Microsoft 已进行了大量投资来帮助防范滥用和意外损害，其中包括融入 Microsoft 的负责任 AI 使用原则，采用服务使用行为准则，生成内容筛选器以支持客户，以及提供客户在使用 Azure OpenAI 时应考虑的负责任 AI 信息和指导。
开始使用 Azure OpenAI 服务
若要开始使用 Azure OpenAI 服务，需要在 Azure 订阅中创建 Azure OpenAI 服务资源。
请首先查看以下指南：创建和部署 Azure OpenAI 服务资源。
可以通过 Azure 门户、Azure CLI 或 Azure PowerShell 创建资源。
拥有 Azure OpenAI 服务资源时，可以部署 GPT-4o 等模型。
部署模型后，可以：
– 试用 Azure AI Foundry 门户操场，探索模型的功能。
– 使用 REST API 或 SDK 开始对服务进行 API 调用。
例如，你可以在操场上或通过代码试用实时音频和助手功能。
注意：为了访问某些 Azure OpenAI 服务模型或功能，需要填写有限访问权限注册表单。在 Azure OpenAI 有限访问页上了解详细信息。
比较 Azure OpenAI 和 OpenAI
Azure OpenAI 服务通过 OpenAI GPT-4、GPT-3、Codex、DALL-E、Whisper 和文本转语音模型为客户提供高级语言 AI，并能够实现 Azure 的安全性和企业承诺。Azure OpenAI 与 OpenAI 共同开发 API，确保兼容性的同时能够实现二者之间的平稳过渡。
使用 Azure OpenAI，客户可在运行与 OpenAI 相同的模型时获得 Microsoft Azure 的安全功能。Azure OpenAI 提供专用网络、区域可用性和负责任 AI 内容筛选功能。
关键概念
提示和补全
补全终结点是 API 服务的核心组件。此 API 提供对模型的文本输入、文本输出接口的访问。用户只需提供一个包含英文文本命令的输入提示，模型就会生成文本补全内容。
示例:
– 提示：""" count to 5 in a for loop """
– 补全：for i in range(1, 6): print(i)
令牌
文本标记
Azure OpenAI 通过将文本分解为标记来处理文本。标记可以是单词，也可以是字符块。处理的标记总数取决于输入、输出和请求参数的长度。
图像标记
Azure OpenAI 的图像处理功能结合了 GPT-4o、GPT-4o mini 和带视觉模型的 GPT-4 Turbo，通过图像词汇切分来确定图像输入所消耗的总标记数。
资源
Azure OpenAI 是 Azure 上的一个新产品。可以在 Azure 订阅中像使用任何其他 Azure 产品一样开始使用 Azure OpenAI。
部署
创建 Azure OpenAI 资源后，必须先部署模型，然后才能开始发出 API 调用和生成文本。
提示设计
OpenAI 的 GPT-3、GPT-3.5 和 GPT-4 模型都是基于提示的。使用基于提示的模型时，用户通过输入文本提示与模型交互，该文本提示通过文本补全进行响应。
提示构造可能很困难。成功的提示通常需要经验和直觉。
模型
该服务为用户提供对多种不同模型的访问。每种模型提供不同的功能和价位。
- DALL-E 模型基于用户提供的文本提示生成图像。
- Whisper 模型可用于将语音转录并翻译成文本。
- 文本转语音模型可用于将文本合成为语音。
