Mereka bentuk infrastruktur IT berkuasa AI dalam persekitaran Windows dan Azure bukan lagi sekadar untuk makmal eksperimen. Hari ini, ia merupakan realiti yang sangat ketara, dengan alatan yang matang, seni bina rujukan yang sangat halus dan perkhidmatan terurus yang membolehkan anda beralih daripada konsep kepada pengeluaran dalam masa yang sangat singkat, sambil mengekalkan keselamatan, tadbir urus dan kos yang terkawal.
Matlamatnya bukan lagi sekadar untuk "meletakkan AI" di atas sistem sedia ada, tetapi untuk membina infrastruktur data, pengkomputeran dan keselamatan yang diperlukan supaya kecerdasan buatan menjadi sebahagian semula jadi daripada beban kerja: daripada aplikasi perniagaan pada Windows kepada penyelesaian asli pada Azure yang menggabungkan pembelajaran mesin tradisional, AI generatif, ejen pintar dan analitik lanjutan.
Apakah yang dimaksudkan dengan AI dalam infrastruktur IT moden?
Apabila kita bercakap tentang kecerdasan buatan dalam Azure, kita merujuk kepada satu set teknologi yang membolehkan mesin meniru keupayaan kognitif manusia : menganalisis maklumat yang kompleks, memahami bahasa semula jadi, mentafsir imej dan audio, berbual dengan lancar atau menjana kandungan yang baharu sepenuhnya.
Dalam praktiknya, infrastruktur IT berkuasa AI mesti berupaya menyokong aplikasi yang boleh, contohnya, menganalisis sejumlah besar data untuk mencipta imej atau video , memahami dan mensintesis bahasa dalam masa nyata, berinteraksi dengan pengguna melalui suara, menjana kod, membuat ramalan atau memperkayakan proses perniagaan dengan cadangan pintar.
Bagi seorang arkitek penyelesaian, cabarannya ada dua: di satu pihak, memahami landskap lengkap AI dan pembelajaran mesin ; di pihak yang lain, mengetahui cara menyesuaikan perkhidmatan Azure yang sesuai (Pembelajaran Mesin, Azure AI, Fabric, Foundry, dll.) ke dalam reka bentuk beban kerja tanpa melanggar prinsip keselamatan, kebolehpercayaan, prestasi dan pengoptimuman kos.
Prinsip seni bina: Rangka Kerja Azure yang Dibina Dengan Baik untuk AI
Microsoft telah meringkaskan pengalaman bertahun-tahun ke dalam Azure Well-Architected Framework , yang turut terpakai, dengan beberapa nuansa, kepada beban kerja AI dan pembelajaran mesin. Pusat Azure Architecture mereka menawarkan contoh seni bina, panduan terperinci dan garis dasar yang anda boleh "salin dan tampal" dengan mudah pada senario anda, selagi anda mematuhi lima tonggak klasik: kebolehpercayaan, keselamatan, pengoptimuman kos, kecemerlangan operasi dan kecekapan prestasi.
Penyelesaian AI mempunyai ciri-ciri unik: model yang dilatih dan dilatih semula , saluran data yang tidak pernah berhenti, GPU kongsi, perkhidmatan pihak ketiga (seperti model bahasa) yang digunakan melalui API dan keperluan tadbir urus data yang lebih mencabar . Itulah sebabnya anda mempunyai panduan khusus untuk beban kerja AI dalam Rangka Kerja Senibina Tepat, dengan cadangan konkrit untuk reka bentuk, keselamatan, data dan kebolehcerapan.
Ideanya ialah anda tidak bermula dari awal: anda boleh mengambil seni bina rujukan untuk AI dan pembelajaran mesin dalam Azure yang telah didokumenkan (seperti yang berdasarkan Foundry dan Azure OpenAI) dan menyesuaikannya dengan organisasi anda, menambah dasar rangkaian, identiti, pematuhan dan operasi anda.
Konsep AI utama untuk mereka bentuk infrastruktur
Sebelum mentakrifkan subnet, akaun storan atau kluster, adalah berguna untuk memahami cara AI berfungsi secara dalaman. Anda tidak perlu menjadi saintis data, tetapi anda perlu memahami blok binaan asas yang menentukan seni bina teknikal dan kebergantungan yang perlu anda gunakan dan selenggara.
Algoritma dan model pembelajaran mesin
Inti pati mana-mana penyelesaian AI ialah algoritma pembelajaran mesin , iaitu cebisan kod yang memproses data, menemui corak dan menjana model ramalan atau pengelasan. Setiap algoritma ialah satu set arahan terhingga yang dilaksanakan oleh mesin langkah demi langkah untuk mencapai matlamat tertentu: menentukan sama ada imej mengandungi anjing atau kucing, mengesan bahasa, menterjemah teks atau mengenal pasti anomali dalam proses perindustrian.
Hasil daripada penggunaan algoritma ini untuk latihan ialah model pembelajaran mesin yang mampu menggeneralisasikan apa yang telah dipelajari dan membuat keputusan dengan data baharu. Pilihan "keluarga" algoritma (pokok, rangkaian saraf, regresi, pengelompokan, dll.) mempengaruhi keperluan pengkomputeran, memori dan storan, serta masa latihan, dan oleh itu bagaimana anda harus mengukur infrastruktur Azure anda.
Pembelajaran mesin klasik
Pembelajaran mesin tradisional bergantung pada algoritma yang menganalisis medan data dan mempelajari corak, yang kemudiannya diterjemahkan kepada ramalan . Kitarannya biasanya: anda melatih model dengan data sejarah, mengesahkannya dengan data yang diketahui, mengukur prestasinya mengikut metrik perniagaan (ketepatan, penarikan balik, AUC, dll.), melaraskan hiperparameter dan ulangi sehingga model yang stabil dicapai.
Dari segi seni bina, ini melibatkan saluran data untuk latihan dan latihan semula , penyimpanan set data (untuk sejarah, latihan, pengesahan dan pengujian), pengiraan boleh skala (CPU dan, dalam beberapa kes, GPU) dan perkhidmatan untuk penggunaan pengeluaran, di mana model menerima data baharu dan mengembalikan skor atau keputusan.
Pembelajaran mendalam dan rangkaian saraf
Apabila kita beralih kepada pembelajaran mendalam, kita bercakap tentang rangkaian saraf dengan banyak lapisan yang memproses maklumat secara hierarki . Setiap lapisan mengubah input dan menyampaikannya kepada lapisan seterusnya, membolehkan perwakilan corak yang jauh lebih kompleks daripada yang ditangkap oleh algoritma yang lebih mudah.
Ini mempunyai kesan langsung terhadap infrastruktur: model pembelajaran mendalam biasanya memerlukan jumlah data yang besar dan pengkomputeran intensif , selalunya dengan GPU atau perkakasan khusus. Dalam Azure, ini diterjemahkan kepada penggunaan saiz mesin yang dioptimumkan AI, perkhidmatan terurus seperti Azure Machine Learning dengan kluster latihan atau platform seperti Azure Databricks dengan sokongan untuk latihan teragih.
AI Generatif dan model bahasa
Revolusi utama baru-baru ini ialah kecerdasan buatan generatif , yang dilatih untuk menghasilkan kandungan asli daripada teks, imej, audio atau kombinasi multimodal. Dengan model ini, anda boleh meminta mereka dalam bahasa semula jadi untuk menulis laporan, menjana kod, mencipta video pendek atau menerangkan imej.
Dalam kategori ini, model bahasa menonjol . Ini dilatih pada sejumlah besar teks dan diwakili secara dalaman oleh parameter (pemberat) yang mengekod hubungan antara perkataan dan konsep. Saiz model (diukur dalam berbilion parameter) menentukan kapasiti ekspresifnya dan kos menjalankan inferens, yang sangat relevan ketika mereka bentuk tanjakan penskalaan, SLA dan belanjawan dalam Azure.
Microsoft menawarkan keluarga modelnya sendiri, seperti Phi-4 , dengan versi yang lebih kecil seperti Phi-4-Mini atau Phi-4-MultIMODAL-instruct, yang mengimbangi prestasi dan kos. Model yang lebih kecil lebih ringan, selalunya lebih mudah ditafsirkan, dan dalam beberapa kes boleh dihoskan berhampiran pengguna atau pada peranti yang sama, mengurangkan kependaman dan meningkatkan privasi.
Juruterbang Bersama, Ejen dan Kapten RAG
Model bahasa telah membuka cara baharu untuk berinteraksi dengan sistem: pembantu juruterbang digital . Ini adalah pembantu yang disepadukan ke dalam aplikasi (seperti Microsoft 365 Copilot) yang memahami konteks dan membantu dengan tugas yang kompleks, biasanya melalui antara muka sembang. Seni bina asas menggabungkan model bahasa, penyambung kepada data perniagaan, peraturan keselamatan dan alatan yang boleh digunakan oleh model.
Satu corak utama untuk memperkayakan pembantu juruterbang ini ialah Penjanaan Semula Dipertingkat (RAG) . Daripada hanya bergantung pada pengetahuan "awam" yang digunakan untuk melatih model, kami menambah lapisan dapatan semula yang mencari sumber dalaman (indeks vektor, pangkalan data, tasik data) dan menyampaikan maklumat tersebut kepada model sebagai konteks. Ini membolehkan kami mengekalkan kawalan ke atas data yang digunakan dan untuk menyempitkan skop respons.
Dalam seni bina yang lebih maju , ejen AI muncul —komponen yang bukan sahaja bertindak balas kepada pengguna tetapi juga membuat keputusan autonomi, menyelaras tugas dan berkomunikasi antara satu sama lain. Seni bina berbilang ejen membahagikan masalah kompleks kepada ejen khusus yang bekerjasama: ada yang mencari data, ada yang merancang dan ada juga yang berinteraksi dengan API luaran. Alat seperti Microsoft Ejen Framework atau aliran kerja Foundry memudahkan pengaturan ini.
Perkhidmatan AI dan pangkalan data dalam Azure
Sebaik sahaja konsep-konsep tersebut jelas, tiba masanya untuk memetakannya kepada perkhidmatan tertentu. Azure menawarkan susunan yang sangat komprehensif untuk data, AI klasik, AI generatif dan tadbir urus. Caranya adalah dengan memasangnya mengikut kes penggunaan anda tanpa menduplikasi komponen atau mencipta silo data.
Pembelajaran Mesin Azure dan AutoML
Azure Machine Learning ialah perkhidmatan pilihan untuk mengurus keseluruhan kitaran hayat pembelajaran mesin : daripada penerokaan dan latihan data kepada penggunaan dan pemantauan. Ia merangkumi antara muka web, SDK dan sokongan untuk rangka kerja popular seperti PyTorch, TensorFlow dan scikit-learn.
Ciri-ciri utama termasuk AutoML, yang mengautomasikan pemilihan algoritma, penalaan hiperparameter dan beberapa kejuruteraan ciri serta sokongan terbina dalam untuk MLflow sebagai pelayan penjejakan . Anda boleh menggunakan ruang kerja Azure Machine Learning sebagai backend MLflow, log eksperimen, model dan metrik serta menggunakan semula saluran latihan tanpa menulis semula kod.
Semasa latihan, aliran kerja klasik melibatkan pelabelan data, mengkonfigurasi algoritma, melatih model, mengesahkan dengan data baharu dan, jika perlu, melaraskan atau melatih semula. Dalam pengeluaran, model menjaringkan data dalam masa nyata atau dalam kelompok melalui API REST, titik akhir masa nyata atau kerja kelompok.
Microsoft Foundry, Perkhidmatan Ejen dan alatan AI generatif
Foundry ialah platform Azure untuk membina dan menggunakan aplikasi AI generatif tersuai . Ia menyediakan akaun dan projek sebagai unit kolaboratif, katalog model (termasuk GPT, Claude, Phi, Grok, dll.), alatan untuk penalaan halus, penilaian RAG dan kualiti serta persekitaran terurus untuk menggunakan ejen dan API.
Perkhidmatan Ejen Foundry membolehkan penciptaan ejen AI dengan pendekatan rendah atau tanpa kod, didedahkan sebagai perkhidmatan mikro dan disambungkan kepada model asas, stor pengetahuan persendirian (untuk RAG) dan alatan luaran. Tambahan pula, Foundry Tools memudahkan penyepaduan dengan perkhidmatan Azure lain, serta SDK pembangunan biasa seperti Visual Studio Code, GitHub dan Semantic Kernel.
Kelebihan utama ialah anda boleh memperhalusi model mengikut data anda , mencapai respons yang lebih sejajar dengan konteks anda, mengurangkan panjang gesaan dan dalam banyak kes, mengurangkan kos dan latensi token.
Studio Copilot dan copilot dalam Microsoft 365 dan Fabric
Untuk senario yang lebih dekat dengan pengguna akhir, Copilot Studio membolehkan anda mencipta juruterbang bersama tersuai yang disepadukan dengan Microsoft 365 dan saluran dalaman atau luaran yang lain. Ia amat berguna jika anda ingin melanjutkan juruterbang bersama sedia ada dengan aliran kerja, peraturan perniagaan atau akses kepada sistem dalaman anda sendiri tanpa perlu bermula dari awal.
Dalam bidang data, Microsoft Fabric menggabungkan juruterbang bersama khusus yang membantu mengubah dan menganalisis data, mencipta laporan dan visualisasi serta menjana pertanyaan dalam Power BI menggunakan bahasa semula jadi. Semua ini disokong oleh OneLake sebagai tasik data bersatu dan susunan perkhidmatan kejuruteraan data, sains data, risikan masa nyata dan pergudangan yang dikongsi.
Platform data dan pengkomputeran untuk AI di Azure
Tiada AI yang berfungsi dalam vakum: ia memerlukan data yang bersih, mudah diakses dan ditadbir dengan baik, serta platform pengkomputeran yang mampu memprosesnya pada skala besar. Dalam persekitaran Windows dan Azure, ini dicapai dengan gabungan tasik data, gudang data, Spark, Databricks dan perkhidmatan integrasi.
Microsoft Fabric dan OneLake
Microsoft Fabric bertindak sebagai platform data dan analitik bersepadu hujung ke hujung . Daripada mempunyai sumber, ETL, stor data dan model yang berselerak, Fabric memusatkan storan dalam OneLake dan memberikan pengalaman bersepadu untuk kejuruteraan data, kilang data, sains data, risikan masa nyata, pergudangan data dan pangkalan data analitik.
OneLake ialah tasik data logik dan bersatu organisasi ini, yang dibina di atas Azure Data Lake Storage. Ia menyokong data berstruktur dan tidak berstruktur , menggunakan Delta-Parquet untuk data berjadual dan membolehkan pemisahan ruang kerja dengan dasar akses yang berbeza. Integrasi sedia ada dengan Fabric mengurangkan geseran dengan ketara dalam mengintegrasikan perkhidmatan storan, pengiraan dan AI.
Spark pada Fabric, Azure Databricks dan HDInsight
Untuk beban kerja bervolum tinggi, Spark merupakan komponen utama. Dalam Fabric, Fabric Runtime menyediakan persekitaran Spark bersepadu dengan sokongan untuk Delta Lake, pakej prapasang untuk Java, Scala, Python dan R, serta sistem pengendalian asas yang dioptimumkan untuk konfigurasi perkakasan yang berbeza. Ini membolehkan anda menjalankan kedua-dua saluran paip kejuruteraan data dan eksperimen sains data dalam persekitaran yang sama.
Azure Databricks menambah platform kolaboratif berasaskan Spark dengan aliran kerja pembelajaran mesin bersepadu . Masa jalan MLnya merangkumi perpustakaan seperti TensorFlow, PyTorch, Keras dan XGBoost, serta sokongan untuk latihan teragih dengan Horovod. Ia juga menggabungkan Mosaic AI Vector Search, yang membolehkan pengguna menyimpan dan mendapatkan semula penyematan untuk senario RAG, cadangan atau carian persamaan.
Jika anda lebih suka pendekatan yang lebih klasik, Spark pada Azure HDInsight menyediakan kluster terurus yang disambungkan ke Azure Storage dan Data Lake Storage, dengan pustaka SynapseML untuk pembelajaran mesin teragih, rangkaian saraf dan perkhidmatan AI berskala besar.
Penyimpanan Tasik Data dan stor data lain
Untuk storan fizikal, Azure Data Lake Storage bertindak sebagai repositori berpusat untuk data mentah , baik berstruktur mahupun tidak berstruktur. Ia menawarkan semantik sistem fail, keselamatan peringkat fail, skalabiliti yang besar dan memanfaatkan kekukuhan Azure Blob Storage (termasuk storan berperingkat, ketersediaan tinggi, pemulihan bencana dan sandaran ).
Dalam seni bina AI moden, Data Lake Storage berfungsi sebagai asas untuk tasik data perusahaan yang boleh mengendalikan petabait maklumat dengan beratus-ratus gigabit daya pemprosesan untuk pemindahan LAN yang besar , memperkasakan kedua-dua model pembelajaran mesin dan enjin carian vektor serta penyelesaian analitik termaju.
Pemprosesan dan penyepaduan data untuk AI
Kualiti model anda akan bergantung secara langsung pada kualiti data anda. Oleh itu, semasa membina infrastruktur IT berkuasa AI, adalah penting untuk mewujudkan saluran paip pengingesan, pembersihan dan transformasi yang mantap yang memenuhi kedua-dua persekitaran latihan dan inferens.
Kilang Data Fabrik
Fabric Data Factory membolehkan anda mengatur aliran data berskala besar dengan saluran paip kod tinggi dan kod rendah . Anda boleh memindahkan data daripada pangkalan data, gudang, tasik atau aliran masa nyata, menggunakan lebih 300 transformasi dalam aliran data dan mengautomasikan beban berkala atau penstriman.
Perkhidmatan ini berada pada kedudukan yang baik terutamanya apabila strategi anda melibatkan penyatuan semua yang ada dalam Fabric dan OneLake, kerana ia mengurangkan gam manual antara asal, destinasi dan model AI, sekali gus berintegrasi dengan ekosistem keselamatan dan tadbir urus organisasi.
Azure Databricks untuk kejuruteraan ciri
Untuk senario yang memerlukan kejuruteraan ciri yang lebih maju, Azure Databricks menawarkan saluran data berorientasikan ML . Anda boleh menyerap data mentah, membina jadual ciri, melatih model dan mengatur inferens kelompok, semuanya sambil mengurus metadata ciri dalam katalog Unity supaya skor masa hadapan boleh mendapatkan nilai input yang diperlukan secara automatik.
Pendekatan ini membantu mengelakkan ralat biasa seperti ketidaksejajaran antara data latihan dan data pengeluaran , di samping memudahkan logik untuk pasukan yang menggunakan model, kerana mereka tidak perlu risau tentang membina semula ciri secara manual.
Penyambung Azure Data Factory dan Sinaps
Apabila data anda berada merentasi berbilang sistem (di premis, SaaS, awan lain), saluran paip Azure Data Factory dan Azure Synapse Analytics menawarkan penyambung untuk pelbagai jenis storan dan format data . Ini membolehkan anda menyalin, mengubah, mencari, membaca metadata atau memadam data merentasi sumber heterogen tanpa perlu membina penyambung tersuai.
Semasa mereka bentuk infrastruktur, adalah idea yang baik untuk memusatkan integrasi ini dalam satu atau lebih hab data yang ditadbir urus dengan baik , yang mana kedua-dua tasik dan gudang yang dioptimumkan AI diberi makan, sekali gus mengurangkan pertindihan saluran paip dan meningkatkan kebolehauditan.
AI Tersuai pada Azure: Melangkaui Model Generik
Model pra-latihan merangkumi banyak kes penggunaan umum, tetapi perniagaan mendapat nilai yang lebih besar apabila mereka menyesuaikan AI mengikut domain mereka : perbendaharaan kata khusus, dokumen tersuai, peraturan perniagaan yang unik, bahasa gabungan dan sebagainya. Azure menawarkan pelbagai perkhidmatan untuk ini.
Pembelajaran Mesin Azure: Latihan, AutoML dan MLOp
Dengan Azure Machine Learning, anda boleh melatih segala-galanya daripada model mudah kepada rangkaian dalam yang kompleks, menggunakan kluster pengiraan yang boleh diskala dan GPU . Ia menawarkan alatan untuk memilih algoritma, mengoptimumkan hiperparameter secara automatik, mengurus set data versi dan menggunakan model kepada titik akhir inferens.
Tambahan pula, ia mengintegrasikan fungsi AI yang bertanggungjawab untuk mengesan bias, menganalisis ralat dan menyemak kebolehjelasan—penting apabila model anda memberi kesan kepada keputusan sensitif. Ia juga membolehkan anda menyusun pasukan ke dalam hab dan ruang kerja yang berkongsi sumber, keselamatan dan ketersambungan, memudahkan tadbir urus IT berpusat.
Perkhidmatan AI tersuai: suara, terjemahan dan dokumen
Dalam bidang AI kognitif, Azure menyediakan perkhidmatan yang boleh disesuaikan seperti Suara Tersuai , yang meningkatkan pengecaman bahasa dalam domain yang sangat spesifik dengan menyediakan contoh audio dan teks; atau Penterjemah Tersuai, yang membolehkan anda melatih sistem terjemahan mesin saraf yang disesuaikan dengan terminologi korporat anda.
Untuk dokumen, Azure Document Intelligence menawarkan model pra-terlatih dan tersuai yang mampu mengenal pasti jenis dokumen, mengekstrak medan dan mengklasifikasikannya, mengembalikan maklumat dalam format JSON yang sedia untuk digunakan dalam aplikasi perniagaan. Anda juga boleh menggabungkan berbilang model untuk merangkumi format berbeza dalam proses yang sama.
Satu lagi alat berguna ialah Content Understanding dengan penganalisis tersuainya , yang membolehkan anda menentukan peraturan pengekstrakan dan corak entiti pada dokumen, imej, audio atau video, mendapatkan output berstruktur yang disesuaikan dengan keperluan anda.
Bahasa pengaturcaraan untuk AI di Azure
Pada lapisan pembangunan, bahasa utama dalam AI kekal Python dan R. Python mendominasi kerana ekosistem pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam dan perpustakaan sains data (pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, dll.), dan ia berintegrasi dengan lancar dengan perkhidmatan Azure.
Sebaliknya, R sangat dihargai dalam statistik lanjutan dan analisis akademik, dan disokong dalam Azure Machine Learning untuk menjalankan skrip, buku nota dan aliran kerja interaktif. Dalam kedua-dua kes, anda boleh memanfaatkan persekitaran masa jalan terurus yang memudahkan pemasangan kebergantungan dan penyepaduan dengan perkhidmatan seperti storan, pangkalan data dan barisan mesej.
Seni bina rujukan AI dalam Azure: contoh Foundry + Azure OpenAI
Untuk menghidupkan semua konsep ini, Microsoft telah menerbitkan seni bina rujukan yang sangat terperinci . Satu contoh yang representatif ialah seni bina sembang berasaskan Foundry yang digunakan pada zon pendaratan Azure, direka bentuk untuk aplikasi perbualan yang menggunakan model OpenAI GPT yang diperkaya dengan data perusahaan.
Dalam seni bina ini, aliran pengguna masuk melalui Gerbang Aplikasi dengan WAF yang dilindungi oleh Perlindungan Azure DDoS, dalam rangkaian maya dengan DNS peribadi. Perkhidmatan seperti Azure App Service, Key Vault dan Storage, yang mengehos aplikasi klien dan mengurus rahsia, diakses melalui titik akhir peribadi.
Rangkaian ini disusun kepada beberapa subnet khusus (memetakan topologi LAN ): Integrasi Perkhidmatan Aplikasi, titik akhir persendirian, integrasi Foundry, subnet untuk ejen Azure AI, Azure Bastion, kotak lompat, ejen binaan dan Azure Firewall, yang menapis trafik internet keluar. Perkhidmatan seperti Azure Cosmos DB, Azure AI Search, stor pengetahuan dan storan digunakan dalam subnet ini , semuanya disambungkan melalui titik akhir persendirian untuk meminimumkan pendedahan awam.
Di hujung kanan rajah, Foundry diwakili oleh akaun dan projek; identiti terurus Azure menghubungkan perkhidmatan ejen Foundry dengan projek, yang seterusnya mengakses Azure OpenAI dan sumber data lain. Gambar rajah tersebut menomborkan langkah logik yang diikuti oleh permintaan: dari ketibaan di pintu masuk hingga pertanyaan model dan mendapatkan maklumat kontekstual, sambil memastikan trafik dalam rangkaian maya dan di bawah dasar keselamatan yang ditetapkan.
Windows, Azure dan model pembangunan berkuasa AI yang baharu
Dalam ekosistem Microsoft, AI bukan sahaja hidup di awan: Windows dan aplikasi pengguna juga mendapat manfaat daripada keupayaan ini melalui pembantu juruterbang dan pemalam.
Microsoft telah secara progresif mengintegrasikan teknologi berasaskan OpenAI dan ChatGPT ke dalam Bing, Edge, Dynamics 365, Microsoft 365 dan sudah tentu, Azure. Visinya adalah bahawa pembangun tidak perlu membina model mereka sendiri dari awal , sebaliknya memanfaatkan model data dan AI sebagai lapisan infrastruktur baharu untuk membangunkan aplikasi dengan lebih pantas.
Konsep pemalam gaya Copilot membolehkan anda mencipta sambungan yang menghubungkan aplikasi perniagaan, perkhidmatan awan dan sistem di premis dengan model perbualan ini, supaya Windows dan Azure berkongsi fabrik AI yang sama dan mendapat manfaat daripada pengalaman yang konsisten merentasi susunan.
Tadbir urus, keselamatan dan pengoptimuman berterusan
Menyediakan infrastruktur hanyalah sebahagian daripada tugas tersebut; separuh lagi adalah memastikan infrastruktur selamat, cekap dan sejajar dengan matlamat perniagaan jangka panjang. Di sinilah alatan seperti Azure Advisor, Well-Architected Review dan perkhidmatan sokongan proaktif Microsoft memainkan peranan.
Azure Advisor menganalisis beban kerja sedia ada anda, mengenal pasti peluang untuk penambahbaikan merentasi lima tonggak Rangka Kerja Arkitek Teliti dan mengutamakan cadangan yang boleh diambil tindakan . Semakan Arkitek Teliti menambah penilaian yang lebih berstruktur dengan cadangan yang disusun untuk membimbing pemulihan yang diperlukan.
Jika anda memerlukan sokongan yang lebih rapat, Microsoft Unified menawarkan perkhidmatan proaktif dan akses kepada pakar yang membantu menyelenggara, mengintegrasikan dan mengoptimumkan penyelesaian anda dalam Azure dengan panduan peribadi, terutamanya berguna dalam persekitaran hibrid yang kompleks atau apabila anda menggunakan seni bina AI generatif berskala besar.
Latihan dan penerimaan: menyediakan pasukan untuk AI dalam Azure
Teknologi ini sudah siap, tetapi jika pasukannya belum bersedia, infrastrukturnya tidak akan berjaya; penubuhan makmal ujian memudahkan penggunaannya. Itulah sebabnya sangat penting untuk melabur dalam latihan AI khusus mengenai Azure , terutamanya untuk profesional seni bina, pembangunan, operasi dan data.
Microsoft menawarkan kursus daripada asas-asas seperti Pengenalan kepada AI dalam Azure , kepada pensijilan lanjutan seperti Azure AI Engineer Associate, yang memberi tumpuan kepada mereka bentuk dan melaksanakan penyelesaian AI menggunakan perkhidmatan platform. Di samping itu, terdapat kursus yang ditujukan kepada Foundry, Azure Machine Learning, Fabric dan membina infrastruktur AI sedia pengeluaran dengan kawalan keselamatan, pengasingan rangkaian, identiti terurus dan tadbir urus kontena.
Penerimaan sebenar dipercepatkan apabila anda menggabungkan latihan ini dengan projek rintis yang jelas , di mana pasukan boleh belajar dengan melakukan: menggunakan RAG korporat pertama, juruterbang bersama dalaman atau sistem pengelasan dokumen automatik dengan Kecerdasan Dokumen dan Pemahaman Kandungan.
Akhirnya, membina infrastruktur IT berkuasa AI dalam persekitaran Windows dan Azure adalah tentang menyusun semua bahagian ini dengan teliti: model bahasa, perkhidmatan pembelajaran mesin, platform data seperti Fabric dan OneLake, alat orkestrasi seperti Foundry dan Copilot Studio, dan rangka kerja tadbir urus seperti Azure Well-Architected Framework. Apabila data, pengkomputeran, keselamatan dan pasukan diselaraskan, AI tidak lagi menjadi eksperimen terpencil dan menjadi komponen struktur seni bina teknologi anda , yang mampu berkembang pada kadar yang diperlukan oleh perniagaan anda.
