Comentários
Como acessar o ChatGPT via Azure
Editado 3 Semanas atrás por ExtremeHow Equipe Editorial
AzureIntegraçãoOpenAINuvemAPIMicrosoftPlataformaBotConfiguraçãoConfiguração
Tradução atualizada 3 Semanas atrás
Acessar o ChatGPT através do Azure envolve várias etapas que vão desde o entendimento dos conceitos básicos até a implementação de uma solução usando os serviços do Azure. O Azure fornece vários recursos que facilitam a hospedagem e execução de grandes modelos de aprendizado de máquina, como o ChatGPT. Neste guia detalhado, exploraremos cada etapa desse processo em profundidade, fornecendo exemplos e explicações conforme necessário. Ao final deste guia, você terá uma ideia clara de como configurar o ChatGPT no Azure.
Compreendendo o ChatGPT e o Azure
O ChatGPT é um modelo de IA conversacional desenvolvido pela OpenAI. Ele aproveita o poder do aprendizado profundo para entender e gerar respostas humanas em conversas. O Azure, por outro lado, é uma plataforma de computação em nuvem criada pela Microsoft que oferece diversos serviços, como poder de computação, armazenamento e capacidades de aprendizado de máquina.
Por que usar o Azure para o ChatGPT?
O Azure oferece várias vantagens quando se trata de implantar modelos de IA:
- Escalabilidade: A infraestrutura do Azure pode lidar com grandes quantidades de dados e recursos computacionais, garantindo que os modelos de IA possam ser executados de forma eficiente em grande escala.
- Segurança: A Microsoft investe fortemente em segurança e privacidade no Azure, o que significa que suas aplicações e dados estão bem protegidos.
- Integração: O Azure oferece integração perfeita com diversos serviços de IA e dados que podem melhorar a capacidade da sua aplicação.
Configurar sua conta do Azure
- Primeiro, vá para o site do Azure e inscreva-se se você não tiver uma conta. A Microsoft costuma oferecer uma camada gratuita com crédito limitado para novos cadastros, o que pode ser útil para testes iniciais.
- Depois de criar uma conta e fazer login, você poderá acessar o portal do Azure. O portal do Azure é uma interface baseada na web onde você pode gerenciar todos os seus serviços do Azure.
Criar um grupo de recursos
Um grupo de recursos é um contêiner que contém recursos relacionados a uma solução do Azure. É importante manter os recursos relacionados juntos para gerenciá-los e controlá-los facilmente.
- Vá para o portal do Azure e clique em “Grupos de Recursos” na barra lateral esquerda.
- Selecione "Adicionar" para criar um novo grupo de recursos.
- Insira um nome único para seu grupo de recursos e selecione a região desejada. A região define onde seus dados e recursos serão armazenados.
- Clique em “Revisar + Criar” para finalizar a criação.
Implementação do modelo ChatGPT
O Azure fornece vários serviços para implantar modelos de aprendizado de máquina, mas para modelos como o ChatGPT, o serviço de Aprendizado de Máquina do Azure é particularmente útil.
- Vá para o portal do Azure e procure “Azure Machine Learning”.
- Clique em “Criar” e selecione “Machine Learning”, em seguida, escolha o grupo de recursos que você criou anteriormente.
- Forneça um nome para seu espaço de trabalho de aprendizado de máquina, selecione a área e escolha “Revisar + Criar”.
- Depois que o espaço de trabalho for criado, você o encontrará em seus Recursos.
- O Espaço de Trabalho de Aprendizado de Máquina do Azure fornece ferramentas para preparação de dados, treinamento de modelos e implantação. Para implantar o ChatGPT, você está principalmente preocupado com as duas últimas: treinamento de modelos e implantação.
Depois de instalar o Machine Learning Workbench, siga estas etapas para implantar o modelo ChatGPT:
- Navegue até o espaço de trabalho que você criou.
- Crie um novo ambiente. O ambiente definirá a configuração para executar o modelo ChatGPT, como as bibliotecas necessárias e suas versões.
- Se o Azure fornecer um ambiente pré-definido para Python e bibliotecas de aprendizado de máquina, use-o ou crie um ambiente personalizado especificando as dependências necessárias em um arquivo YAML.
- Envie seus arquivos de modelo ChatGPT para o espaço de trabalho, conectando-se a uma conta de armazenamento do Azure ou enviando diretamente.
- Use o SDK do Azure ML para criar e enviar uma configuração de implantação. O SDK fornece uma forma flexível de especificar destinos de computação e os modelos a serem implantados.
Exemplo de código para implantação
Aqui está um exemplo simples de como você pode iniciar uma implantação usando o SDK do Azure Machine Learning para Python:
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
# Conectar ao seu espaço de trabalho do Azure ML
ws = Workspace.from_config()
# Definir o ambiente
env = Environment(name="chatgpt-environment")
env.docker.enabled = True
env.python.conda_dependencies = CondaDependencies.create(
pip_packages=['transformers', 'torch']
)
# Registrar o modelo
model = Model.register(workspace=ws, model_path="path_to_your_model", model_name="chatgpt")
# Definir a configuração de implantação
aci_config = AciWebservice.deploy_configuration(cpu_cores=1, memory_gb=1)
# Implantar o 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)No código acima, substitua path_to_your_model pelo caminho real para o modelo que deseja implantar. Este script implantará o modelo como um serviço web ACI (Instância de Contêiner do Azure). Para cenários de produção real, um serviço mais robusto como AKS (Serviço de Kubernetes do Azure) pode ser necessário.
Testando o modelo implantado
Quando a implantação estiver completa, você poderá testar seu modelo. O Azure oferece endpoints para cada serviço implantado que permitem enviar solicitações HTTP para interagir com o modelo.
Para testar o modelo, envie uma solicitação POST para o endpoint com os dados de entrada. Aqui está um exemplo simples usando Python e a biblioteca requests:
import requests
# Substitua 'your-aci-endpoint' pela URL real do endpoint do seu modelo implantado
url = 'your-aci-endpoint'
input_data = {
"data": ["Pode explicar a integração do ChatGPT com o Azure?"]
}
response = requests.post(url, json=input_data)
print(response.json())Este script envia uma solicitação ao modelo ChatGPT implantado e imprime a resposta. Certifique-se de substituir your-aci-endpoint pela sua URL real do serviço web ACI.
Lidando com escala e desempenho
Dependendo da carga esperada, você pode precisar considerar o dimensionamento do seu serviço. O Serviço de Kubernetes do Azure é recomendado para ambientes de alta escala. O AKS permite implantar e gerenciar aplicativos em contêiner de maneira mais eficaz com capacidades como dimensionamento automático e balanceamento de carga.
Monitoramento e Log
É importante monitorar o desempenho e o uso dos modelos que você implanta. O Azure fornece ferramentas como o Azure Monitor e o Application Insights para ajudá-lo a acompanhar métricas, registros e diagnosticar problemas.
- Azure Monitor: Use isso para ver métricas publicadas por modelos implantados, definir alertas e obter uma visão geral do uso.
- Application Insights: Este serviço fornece informações detalhadas sobre sua aplicação, incluindo taxas de requisição, tempos de resposta e taxas de falha.
Conclusão
Implantar o ChatGPT através do Azure envolve configurar uma conta, criar os recursos necessários, configurar os serviços de aprendizado de máquina e implantar o modelo no ambiente apropriado. Aproveitar a poderosa infraestrutura de nuvem do Azure não só simplifica o processo, mas também garante que suas aplicações possam escalar e operar de forma segura. Este guia fornece uma compreensão abrangente de cada estágio do ciclo de vida da implantação, permitindo que você implante e gerencie soluções de IA de forma eficaz no Azure.
Se você encontrar algo errado com o conteúdo do artigo, você pode