Commencez avec un modèle d'IA

Dans cet article, vous trouverez, explorez et déployez des modèles de solution IA à partir du portail Foundry.

Les modèles de solution IA sont prédéfinis, des modèles spécifiques aux tâches qui incluent des exemples de code personnalisables, des services de Azure préintégrés et des guides de démarrage rapide hébergés par GitHub. Utilisez des modèles pour ignorer la configuration standard et vous concentrer sur la création de solutions pour des cas d'utilisation, tels que les agents vocaux, la gestion des mises en production et l'unification des données.

Important

Les modèles de démarrage, les manifestes, les exemples de code et d’autres ressources disponibles par Microsoft ou ses partenaires (« exemples ») sont conçus pour accélérer le développement d’agents et de solutions IA pour des scénarios spécifiques. Passez en revue toutes les ressources fournies et testez soigneusement le comportement de sortie dans le contexte de votre cas d’usage. Les réponses à l’IA peuvent être inexactes et les actions d’IA doivent être surveillées avec surveillance humaine. En savoir plus dans les documents de transparence pour Agent Service et Agent Framework.

Les agents et les solutions IA que vous créez peuvent être soumis à des exigences légales et réglementaires, peuvent nécessiter des licences ou ne pas convenir à tous les secteurs, scénarios ou cas d’usage. En utilisant n’importe quel échantillon, vous reconnaissez que les agents, les solutions IA ou d’autres sorties créées à l’aide de ces échantillons sont uniquement votre responsabilité et que vous vous conformerez à toutes les lois, réglementations et normes de sécurité pertinentes, conditions d’utilisation et codes de conduite applicables.

Modèles pour les scénarios d’IA courants

Accélérer le développement à l’aide de ces modèles pour des scénarios d’IA courants, notamment des exemples de code et des conseils d’architecture.

Scénario dépôt GitHub Documentation
Chat IA Exemple de code - Conseils d’architecture : Discussion de base sur Microsoft Foundry
- Ressources README de GitHub
Agents d’IA Code d'exemple - Ressources README de GitHub
Aperçus de conversation Exemple de code - Conseils en architecture : exploration de connaissances de la conversation
- Ressources README de GitHub
Automatisation du flux de travail multi-agent Exemple de code - Conseils sur l’architecture : Créer une solution d’automatisation de flux de travail à plusieurs agents
- Ressources README de GitHub
Traitement de contenu multimodal Exemple de code - Conseils d’architecture : Extraire et mapper des informations à partir de contenu non structuré
- Ressources README de GitHub
Génération de documents Exemple de code - Conseils sur l’architecture : Créer un système de génération de documents
- Ressources README de GitHub
Amélioration des réunions avec le client Exemple de code - Ressources README de GitHub
Modernisation du code Exemple de code - Ressources README de GitHub
Agent conversationnel Exemple de code - Ressources README de GitHub

Conseil

Chaque modèle inclut une GitHub README avec des instructions d’installation, de déploiement et de personnalisation. Commencez là pour le chemin le plus rapide vers l’avant.

Conditions préalables

Démarrer avec un exemple d’application

  1. Connectez-vous à Microsoft Foundry. Vérifiez que l'interrupteur New Foundry est activé. Ces étapes font référence à Foundry (nouveau).
  2. Sélectionnez Découvrir dans le volet de navigation supérieur droit.
  3. Sélectionnez les modèles de solution dans le volet gauche.
  4. Sélectionnez Open in GitHub pour afficher l’ensemble de l’exemple d’application.
  5. Dans certains cas, vous pouvez également afficher un didacticiel pas à pas qui explique le code IA.

Explorer l’exemple d’application

Lorsque vous affichez le référentiel GitHub pour votre exemple, consultez le fichier README pour obtenir plus d’instructions et d’informations sur la façon de déployer votre propre version de l’application.

Les instructions varient selon l’exemple, mais la plupart incluent comment :

  • Ouvrez la solution à l’emplacement de votre choix :
    • espaces de code GitHub
    • Conteneurs de développement VS Code
    • Votre IDE local
  • Déployer l’application sur Azure
  • Tester l’application

Le fichier README inclut également des informations sur l’application, telles que le cas d’usage, l’architecture et les informations de tarification.

Déployer et personnaliser des modèles

La plupart des modèles prennent en charge les options de déploiement rapide qui se lancent en minutes. Ces architectures et implémentations sont personnalisables tout en restant en conformité avec le Well-Architected Framework à l’aide de AZURE VERIFIED MODULES. Utilisez des outils tels que PSRule et TFLint pour tester que votre implémentation modifiée est prête pour la production.

Après le déploiement, vérifiez que l’application est en cours d’exécution :

  1. Ouvrez l’URL de déploiement affichée dans la sortie du terminal.
  2. Vérifiez que l’application charge et répond à votre entrée.

Avantages des modèles de solution IA

Les modèles IA dans Microsoft Foundry fournissent :

  • Réduction du délai de rentabilisation : ignorez le code standard et la configuration de l’infrastructure pour aller du concept à la production rapidement.
  • Reduced engineering overhead : Les services de Azure préintégrés éliminent les frictions de déploiement.
  • Infrastructure approuvée : renforcer la confiance sur la plateforme IA sécurisée et évolutive de Microsoft.
  • Fondation modulaire et interopérable : mettez à l’échelle efficacement des solutions au sein de votre organisation.
  • Meilleures pratiques intégrées : utilisez des modèles et des frameworks éprouvés pour les solutions prêtes pour la production.

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