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如何通过 Azure 访问 ChatGPT

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如何通过 Azure 访问 ChatGPT

翻译更新 3 几周前

通过 Azure 访问 ChatGPT 涉及多个步骤，从了解基本概念到使用 Azure 服务实现解决方案。Azure 提供多种资源，方便托管和运行大型机器学习模型，如 ChatGPT。在此详细指南中，我们将深入探索此过程的每一步，并根据需要提供示例和解释。在本指南结束时，您将清晰地了解如何在 Azure 上设置 ChatGPT。

理解 ChatGPT 和 Azure

ChatGPT 是由 OpenAI 开发的会话式 AI 模型。它利用深度学习的强大功能来理解和生成对话中的人类响应。另一方面，Azure 是由 Microsoft 创建的云计算平台，提供多种服务，如计算能力、存储和机器学习功能。

为什么使用 Azure 部署 ChatGPT？

在部署 AI 模型时，Azure 提供了几个优势：

设置您的 Azure 帐户

  1. 首先，访问Azure 网站并注册，如果您没有帐户。Microsoft 通常为新注册用户提供有限信用额度的免费套餐，这在初始测试中非常有用。
  2. 创建帐户并登录后，您将能够访问 Azure 门户。Azure 门户是一个基于 Web 的界面，您可以在其中管理所有 Azure 服务。

创建资源组

资源组是一个包含 Azure 解决方案相关资源的容器。将相关资源放在一起便于管理和控制。

  1. 进入 Azure 门户并点击左侧栏中的“资源组”。
  2. 选择“添加”以创建新的资源组。
  3. 输入您的资源组的唯一名称并选择您想要的区域。区域定义了您的数据和资源将被存储在哪里。
  4. 点击“查看 + 创建”以完成创建。

ChatGPT 模型的实现

Azure 提供了许多用于部署机器学习模型的服务，但对于像 ChatGPT 这样的模型，Azure 机器学习服务特别有用。

  1. 进入 Azure 门户并搜索“Azure 机器学习”。
  2. 点击“创建”并选择“机器学习”，然后选择您先前创建的资源组。
  3. 为您的机器学习工作空间提供一个名称，选择区域，然后选择“查看 + 创建”。
  4. 工作空间创建后，您将在资源中找到它。
  5. Azure 机器学习工作区提供数据准备、模型训练和部署的工具。要部署 ChatGPT，您主要关注后两者：模型训练和部署。

安装机器学习工作台后，按照以下步骤部署 ChatGPT 模型：

  1. 导航到您创建的工作区。
  2. 创建一个新环境。环境将定义运行 ChatGPT 模型的配置，例如所需库及其版本。
  3. 如果 Azure 提供了 Python 和机器学习库的预定义环境，请使用它，或通过指定 YAML 文件中的所需依赖项创建自定义环境。
  4. 将您的 ChatGPT 模型文件上传到工作区，可以通过连接到 Azure 存储帐户或直接上传。
  5. 使用 Azure ML SDK 创建并提交部署配置。SDK 提供了一种灵活的方法来指定计算目标和要部署的模型。

部署的示例代码

以下是如何使用 Azure 机器学习 Python SDK 开始部署的简单示例：

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

# 连接到您的 Azure ML 工作区
ws = Workspace.from_config()

# 定义环境
env = Environment(name="chatgpt-environment")
env.docker.enabled = True
env.python.conda_dependencies = CondaDependencies.create(
    pip_packages=['transformers', 'torch']
)

# 注册模型
model = Model.register(workspace=ws, model_path="path_to_your_model", model_name="chatgpt")

# 定义部署配置
aci_config = AciWebservice.deploy_configuration(cpu_cores=1, memory_gb=1)

# 部署模型
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)

在上述代码中，将path_to_your_model替换为您要部署的模型的实际路径。此脚本将模型部署为 ACI（Azure 容器实例）Web 服务。对于实际生产场景，可能需要更强大的服务，如 AKS（Azure Kubernetes 服务）。

测试已部署的模型

部署完成后，您可以测试您的模型。Azure 为每个部署的服务提供端点，允许您发送 HTTP 请求来与模型交互。

要测试模型，请向端点发送包含输入数据的 POST 请求。以下是使用 Python 和requests库的简单示例：

import requests

# 替换 'your-aci-endpoint' 为您部署模型的实际端点 URL
url = 'your-aci-endpoint'
input_data = {
    "data": ["你能解释一下 ChatGPT 和 Azure 的集成吗？"]
}
response = requests.post(url, json=input_data)
print(response.json())

此脚本向已部署的 ChatGPT 模型发送请求并打印响应。务必将your-aci-endpoint替换为您的实际 ACI Web 服务 URL。

处理规模和性能

根据预期负载，您可能需要考虑扩大服务规模。Azure Kubernetes 服务是大规模环境的推荐选择。AKS 使您能够更有效地部署和管理容器化应用程序，并具备自动缩放和负载平衡功能。

监控和日志记录

重要的是要监控您部署的模型的性能和使用情况。Azure 提供了 Azure Monitor 和应用程序洞察等工具，帮助您跟踪指标、日志并诊断问题。

结论

通过 Azure 部署 ChatGPT 涉及设置账户、创建必要的资源、配置机器学习服务以及将模型部署到合适的环境。利用 Azure 强大的云基础设施，不仅简化了过程，还确保您的应用程序可以扩展并安全地运行。本文档提供了部署生命周期每个阶段的全面理解，使您能够在 Azure 上有效部署和管理 AI 解决方案。

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