Комментарии
Как получить доступ к ChatGPT через Azure
Отредактировано 3 Несколько недель назад от ExtremeHow Редакционная команда
AzureИнтеграцияOpenAIОблакоAPIMicrosoftПлатформаБотНастройкаКонфигурация
Перевод обновлен 3 Несколько недель назад
Получение доступа к ChatGPT через Azure включает несколько шагов, начиная от понимания базовых концепций до реализации решения с использованием сервисов Azure. Azure предоставляет различные ресурсы, которые упрощают размещение и запуск больших моделей машинного обучения, таких как ChatGPT. В этом подробном руководстве мы подробно рассмотрим каждый шаг этого процесса, предоставляя примеры и объяснения по мере необходимости. К концу этого руководства у вас будет четкое представление о том, как настроить ChatGPT на Azure.
Понимание ChatGPT и Azure
ChatGPT — это модель разговорного ИИ, разработанная OpenAI. Она использует мощь глубокого обучения для понимания и генерации человеческих ответов в диалогах. Azure, с другой стороны, — это облачная платформа, созданная Microsoft, которая предлагает ряд услуг, таких как вычислительная мощность, хранение и возможности машинного обучения.
Почему следует использовать Azure для ChatGPT?
Azure предлагает несколько преимуществ при развертывании моделей ИИ:
- Масштабируемость: Инфраструктура Azure может обрабатывать огромные объемы данных и вычислительных ресурсов, обеспечивая эффективную работу моделей ИИ в большом масштабе.
- Безопасность: Microsoft вкладывает значительные средства в безопасность и конфиденциальность в Azure, что означает, что ваши приложения и данные хорошо защищены.
- Интеграция: Azure предлагает бесшовную интеграцию с различными службами ИИ и данными, которые могут повысить возможности вашего приложения.
Настройте свою учетную запись Azure
- Сначала перейдите на сайт Azure и зарегистрируйтесь, если у вас нет учетной записи. Microsoft часто предлагает бесплатный уровень с ограниченным кредитом для новых регистраций, который может быть полезен для начального тестирования.
- После того, как вы создадите учетную запись и войдете в систему, вы сможете получить доступ к порталу Azure. Портал Azure — это веб-интерфейс, где вы можете управлять всеми своими службами Azure.
Создайте группу ресурсов
Группа ресурсов — это контейнер, который содержит связанные ресурсы для решения Azure. Важно хранить связанные ресурсы вместе для удобства управления и контроля.
- Перейдите в портал Azure и нажмите на «Группы ресурсов» в левой боковой панели.
- Выберите «Добавить», чтобы создать новую группу ресурсов.
- Введите уникальное имя для группы ресурсов и выберите регион, в котором хотите хранить данные и ресурсы.
- Нажмите «Проверка и создание», чтобы завершить создание.
Реализация модели ChatGPT
Azure предоставляет ряд услуг для развертывания моделей машинного обучения, но для моделей, таких как ChatGPT, особенно полезна услуга Azure Machine Learning.
- Перейдите в портал Azure и найдите «Azure Machine Learning».
- Нажмите «Создать» и выберите «Машинное обучение», затем выберите ранее созданную группу ресурсов.
- Укажите имя для рабочего пространства машинного обучения, выберите область и нажмите «Проверка и создание».
- После создания рабочего пространства вы найдете его в списке ваших ресурсов.
- Рабочее пространство Azure Machine Learning предоставляет инструменты для подготовки данных, обучения модели и развертывания. Для развертывания ChatGPT вас в первую очередь интересуют последние два: обучение модели и развертывание.
После установки рабочего места машинного обучения выполните следующие шаги для развертывания модели ChatGPT:
- Перейдите в созданное вами рабочее пространство.
- Создайте новую среду. Среда определяет конфигурацию для запуска модели ChatGPT, такую как требуемые библиотеки и их версии.
- Если Azure предоставляет предопределенную среду для Python и библиотек машинного обучения, используйте ее или создайте пользовательскую среду, указав необходимые зависимости в YAML-файле.
- Загрузите файлы своей модели ChatGPT в рабочее пространство, либо подключив к учетной записи Azure хранения, либо загружая напрямую.
- Используйте SDK Azure ML для создания и отправки конфигурации развертывания. SDK предоставляет гибкий способ указания вычислительных целей и моделей для развертывания.
Пример кода для развертывания
Вот простой пример того, как вы можете начать развертывание с использованием Azure Machine Learning Python SDK:
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
# Подключитесь к своему рабочему пространству Azure ML
ws = Workspace.from_config()
# Определите среду
env = Environment(name="chatgpt-environment")
env.docker.enabled = True
env.python.conda_dependencies = CondaDependencies.create(
pip_packages=['transformers', 'torch']
)
# Зарегистрируйте модель
model = Model.register(workspace=ws, model_path="path_to_your_model", model_name="chatgpt")
# Определите конфигурацию развертывания
aci_config = AciWebservice.deploy_configuration(cpu_cores=1, memory_gb=1)
# Разверните модель
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)В приведенном выше коде замените path_to_your_model на фактический путь к модели, которую вы хотите развернуть. Этот скрипт развернет модель в качестве веб-сервиса ACI (Azure Container Instance). Для реальных производственных сценариев может потребоваться более надежная служба, такая как AKS (Azure Kubernetes Service).
Тестирование развернутой модели
После завершения развертывания вы можете протестировать свою модель. Azure предоставляет конечные точки для каждой развернутой службы, которые позволяют отправлять HTTP-запросы для взаимодействия с моделью.
Чтобы протестировать модель, отправьте POST-запрос на конечную точку с входными данными. Вот простой пример с использованием Python и библиотеки requests:
import requests
# Замените 'your-aci-endpoint' на фактический URL конечной точки вашего развернутого сервиса
url = 'your-aci-endpoint'
input_data = {
"data": ["Можете пояснить интеграцию ChatGPT и Azure?"]
}
response = requests.post(url, json=input_data)
print(response.json())Этот скрипт отправляет запрос к развернутой модели ChatGPT и выводит ответ. Не забудьте заменить your-aci-endpoint на фактический URL вашего веб-сервиса ACI.
Управление масштабами и производительностью
В зависимости от ожидаемой нагрузки вам может понадобиться рассмотреть возможность масштабирования вашей службы. Для сред с высокой нагрузкой рекомендуется использовать Azure Kubernetes Service. AKS позволяет более эффективно развертывать и управлять контейнеризованными приложениями с возможностями автоматического масштабирования и балансировки нагрузки.
Мониторинг и ведение журналов
Важно отслеживать производительность и использование развертываемых моделей. Azure предоставляет такие инструменты, как Azure Monitor и Application Insights, которые помогут вам отслеживать метрики, журналы и диагностировать проблемы.
- Azure Monitor: Используйте его для просмотра метрик, публикуемых развернутыми моделями, установки предупреждений и получения общего обзора использования.
- Application Insights: Эта служба предоставляет подробную информацию о вашем приложении, включая скорость запросов, время отклика и скорости ошибок.
Заключение
Развертывание ChatGPT через Azure включает в себя настройку учетной записи, создание необходимых ресурсов, конфигурацию служб машинного обучения и развертывание модели в соответствующей среде. Использование мощной облачной инфраструктуры Azure не только упрощает процесс, но и обеспечивает возможность масштабирования и безопасной работы ваших приложений. Это руководство предоставляет всестороннее понимание каждого этапа жизненного цикла развертывания, позволяя эффективно развертывать и управлять ИИ-решениями на Azure.
Если вы найдете что-то неправильное в содержании статьи, вы можете