Develop Generative AI Apps in Azure AI Foundry Portal

L’intelligenza artificiale generativa (AI) sta diventando più accessibile grazie a piattaforme facili da usare come Azure AI Foundry.

In questo corso AI-3016 – Develop generative AI apps in Azure AI Foundry portal scoprite come costruire applicazioni di IA generativa che utilizzano modelli linguistici con prompt flow per fornire valore ai vostri utenti.

Per partecipare con profitto a questo corso AI-3016 – Develop generative AI apps in Azure AI Foundry portal è necessario conoscere i concetti e i servizi AI fondamentali di Azure.

A tal fine è consigliabile avere frequentato il corso AI-900 – Azure AI Fundamentals o possedere competenze equivalenti.

Gli obiettivi di apprendimento di questo corso AI-3016 – Develop generative AI apps in Azure AI Foundry portal sono i seguenti:

• Descrivere le funzionalità del portale Azure AI Foundry
• Usare Azure AI Foundry per effettuare il provisioning e gestire una risorsa di Azure per intelligenza artificiale
• Usare Azure AI Foundry per creare e gestire un progetto di intelligenza artificiale
• Capire quando usare Azure AI Foundry
• Avere informazioni sul ciclo di vita dello sviluppo durante la creazione di applicazioni del modello linguistico
• Avere informazioni sul prompt flow di un flusso
• Esplorare i componenti principali quando si lavora con il prompt flow
• Identificare la necessità di definire la base del modello linguistico con RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Indicizzare i dati con Azure AI Search per renderli ricercabili per i modelli linguistici
• Creare un copilota usando RAG sui propri dati in Azure AI Foundry
• Descrivere un processo complessivo per lo sviluppo di una soluzione di intelligenza artificiale generativa responsabile
• Identificare e classificare in ordine di priorità i potenziali danni correlati a una soluzione di intelligenza artificiale generativa
• Misurare la presenza di danni in una soluzione di intelligenza artificiale generativa
• Mitigare i danni in una soluzione di intelligenza artificiale generativa
• Prepararsi per la distribuzione e la gestione responsabili di una soluzione di intelligenza artificiale generativa

Questo corso AI-3016 – Develop generative AI apps in Azure AI Foundry portal si rivolge a sviluppatori software, AI Engineer e a Data Scientist.

Introduction to Azure AI Foundry

• What is Azure AI Foundry?
• How does Azure AI Foundry work
• When to use Azure AI Foundry
• Exercise – Explore the Azure AI Foundry portal

Explore and deploy models from the model catalog in Azure AI Foundry portal

• Explore the language models in the model catalog
• Deploy a model to an endpoint
• Improve the performance of a language model
• Exercise – Explore, deploy, and chat with language models

Get started with prompt flow to develop language model apps in the Azure AI Foundry

• Understand the development lifecycle of a large language model (LLM) app
• Understand core components and explore flow types
• Explore connections and runtimes
• Explore variants and monitoring options
• Exercise – Get started with prompt flow

Build a RAG-based agent with your own data using Azure AI Foundry

• Understand how to ground your language model
• Make your data searchable
• Build an agent with prompt flow
• Exercise – Create a custom agent that uses your own data

Fine-tune a language model with Azure AI Foundry

• Understand when to fine-tune a language model
• Prepare your data to fine-tune a chat completion model
• Explore fine-tuning language models in Azure AI Studio
• Exercise – Fine-tune a foundation model

Evaluate the performance of generative AI apps with Azure AI Foundry

• Assess the model performance
• Manually evaluate the performance of a model
• Assess the performance of your generative AI apps
• Exercise – Evaluate the performance of your generative AI app

Responsible generative AI

• Plan a responsible generative AI solution
• Identify potential harms
• Measure potential harms
• Mitigate potential harms
• Operate a responsible generative AI solution
• Exercise – Explore content filters in Azure AI Studio