Comentarios
Cómo acceder a ChatGPT a través de Azure
Editado 3 Hace unas semanas por ExtremeHow Equipo Editorial
AzureIntegraciónOpenAINubeAPIMicrosoftPlataformaBotConfiguraciónConfiguración
Traducción actualizada 3 Hace unas semanas
Acceder a ChatGPT a través de Azure implica varios pasos que van desde comprender los conceptos básicos hasta implementar una solución utilizando los servicios de Azure. Azure proporciona varios recursos que facilitan alojar y ejecutar grandes modelos de aprendizaje automático como ChatGPT. En esta guía detallada, exploraremos cada paso de este proceso en profundidad, proporcionando ejemplos y explicaciones según sea necesario. Al final de esta guía, tendrás una idea clara de cómo configurar ChatGPT en Azure.
Comprendiendo ChatGPT y Azure
ChatGPT es un modelo de inteligencia artificial conversacional desarrollado por OpenAI. Aprovecha el poder del aprendizaje profundo para comprender y generar respuestas humanas en conversaciones. Azure, por otro lado, es una plataforma de computación en la nube creada por Microsoft que ofrece una serie de servicios como potencia de computación, almacenamiento y capacidades de aprendizaje automático.
¿Por qué usar Azure para ChatGPT?
Azure ofrece varias ventajas cuando se trata de implementar modelos de inteligencia artificial:
- Escalabilidad: La infraestructura de Azure puede manejar grandes cantidades de datos y recursos computacionales, asegurando que los modelos de inteligencia artificial puedan ejecutarse eficientemente a gran escala.
- Seguridad: Microsoft invierte mucho en seguridad y privacidad en Azure, lo que significa que tus aplicaciones y datos están bien protegidos.
- Integración: Azure ofrece integración perfecta con varios servicios de inteligencia artificial y datos que pueden mejorar las capacidades de tu aplicación.
Configura tu cuenta de Azure
- Primero, ve al sitio web de Azure y regístrate si no tienes una cuenta. Microsoft a menudo ofrece un nivel gratuito con crédito limitado para nuevos registros, lo cual puede ser útil para pruebas iniciales.
- Una vez que hayas creado una cuenta e iniciado sesión, podrás acceder al portal de Azure. El portal de Azure es una interfaz web donde puedes gestionar todos tus servicios de Azure.
Crea un grupo de recursos
Un grupo de recursos es un contenedor que contiene recursos relacionados para una solución de Azure. Es importante mantener juntos los recursos relacionados para gestionarlos y controlarlos fácilmente.
- Ve al portal de Azure y haz clic en “Grupos de recursos” en la barra lateral izquierda.
- Selecciona "Agregar" para crear un nuevo grupo de recursos.
- Ingresa un nombre único para tu grupo de recursos y selecciona la región que deseas. La región define dónde se almacenarán tus datos y recursos.
- Haz clic en “Revisar + Crear” para finalizar la creación.
Implementación del modelo ChatGPT
Azure proporciona varios servicios para implementar modelos de aprendizaje automático, pero para modelos como ChatGPT, el servicio de Azure Machine Learning es particularmente útil.
- Ve al portal de Azure y busca “Azure Machine Learning”.
- Haz clic en “Crear” y selecciona “Machine Learning”, luego elige el grupo de recursos que creaste anteriormente.
- Proporciona un nombre para tu espacio de trabajo de aprendizaje automático, selecciona el área y elige “Revisar + Crear”.
- Una vez que el espacio de trabajo esté creado, lo encontrarás en tus Recursos.
- El Espacio de trabajo de Azure Machine Learning proporciona herramientas para la preparación de datos, entrenamiento del modelo e implementación. Para implementar ChatGPT, te preocupan principalmente los últimos dos: entrenamiento del modelo e implementación.
Después de instalar el Workbench de Machine Learning, sigue estos pasos para implementar el modelo ChatGPT:
- Navega al espacio de trabajo que creaste.
- Crea un nuevo entorno. El entorno definirá la configuración para ejecutar el modelo ChatGPT, como las bibliotecas requeridas y sus versiones.
- Si Azure proporciona un entorno predefinido para bibliotecas de Python y aprendizaje automático, úsalo, o crea un entorno personalizado especificando las dependencias requeridas en un archivo YAML.
- Sube tus archivos de modelo ChatGPT al espacio de trabajo, ya sea conectándote a una cuenta de almacenamiento de Azure o subiéndolos directamente.
- Usa el SDK de Azure ML para crear y enviar una configuración de implementación. El SDK proporciona una forma flexible de especificar objetivos de cómputo y los modelos a implementar.
Código de ejemplo para la implementación
Aquí tienes un ejemplo simple de cómo puedes comenzar una implementación usando el SDK de Python de Azure Machine Learning:
from azureml.core import Workspace, Experiment
from azureml.core.environment import Environment
from azureml.core.model import Model
from azureml.core.webservice import AciWebservice, Webservice
from azureml.core.webservice.webservice import Webservice
# Conéctate a tu espacio de trabajo de Azure ML
ws = Workspace.from_config()
# Define el entorno
env = Environment(name="chatgpt-environment")
env.docker.enabled = True
env.python.conda_dependencies = CondaDependencies.create(
pip_packages=['transformers', 'torch']
)
# Registra el modelo
model = Model.register(workspace=ws, model_path="path_to_your_model", model_name="chatgpt")
# Define la configuración de implementación
aci_config = AciWebservice.deploy_configuration(cpu_cores=1, memory_gb=1)
# Implementa el modelo
service = Model.deploy(workspace=ws, name='chatgpt-service', models=[model], inference_config=inference_config, deployment_config=aci_config)
service.wait_for_deployment(show_output=True)
print(service.state)En el código anterior, reemplaza path_to_your_model con la ruta real al modelo que deseas implementar. Este script implementará el modelo como un servicio web ACI (Instancia de Contenedor de Azure). Para escenarios de producción reales, puede ser necesario un servicio más robusto como AKS (Servicio de Kubernetes de Azure).
Prueba del modelo implementado
Una vez que la implementación esté completa, puedes probar tu modelo. Azure proporciona endpoints para cada servicio implementado que te permiten enviar solicitudes HTTP para interactuar con el modelo.
Para probar el modelo, envía una solicitud POST al endpoint con los datos de entrada. Aquí tienes un ejemplo simple usando Python y la biblioteca requests:
import requests
# Reemplaza 'your-aci-endpoint' con la URL real del endpoint de tu modelo implementado
url = 'your-aci-endpoint'
input_data = {
"data": ["¿Puedes explicar la integración de ChatGPT y Azure?"]
}
response = requests.post(url, json=input_data)
print(response.json())Este script envía una solicitud al modelo ChatGPT implementado e imprime la respuesta. Asegúrate de reemplazar your-aci-endpoint con tu URL real del servicio web ACI.
Manejo de escalado y rendimiento
Dependiendo de la carga esperada, es posible que debas considerar escalar tu servicio. El Servicio de Kubernetes de Azure es recomendado para entornos de alta escala. AKS te permite implementar y gestionar aplicaciones en contenedores de manera más efectiva con capacidades como autoescalado y balanceo de carga.
Monitoreo y registro
Es importante monitorear el rendimiento y uso de los modelos que implementas. Azure proporciona herramientas como Azure Monitor y Application Insights para ayudarte a rastrear métricas, registros y diagnosticar problemas.
- Azure Monitor: Úsalo para ver las métricas publicadas por los modelos implementados, establecer alertas y obtener un panorama del uso.
- Application Insights: Este servicio proporciona información detallada sobre tu aplicación, incluyendo tasas de solicitud, tiempos de respuesta y tasas de fallos.
Conclusión
Implementar ChatGPT a través de Azure involucra configurar una cuenta, crear los recursos necesarios, configurar los servicios de aprendizaje automático e implementar el modelo en el entorno adecuado. Aprovechar la potente infraestructura en la nube de Azure no solo simplifica el proceso, sino que también asegura que tus aplicaciones puedan escalar y operar de manera segura. Esta guía proporciona una comprensión completa de cada etapa del ciclo de vida de la implementación, permitiéndote implementar y gestionar efectivamente soluciones de inteligencia artificial en Azure.
Si encuentras algo incorrecto en el contenido del artículo, puedes