随着生成式 AI 的发展，我们希望使用统一平台来管理不同的 LLM 和 SLM，企业数据集成，微调/RAG 操作，以及在整合 LLM 和 SLM 后对不同企业业务的评估等，从而使生成式 AI 能更好地实现智能应用。 Azure AI Studio 是一个面向企业级的生成式 AI 应用平台。
使用 Azure AI Studio，您可以评估大型语言模型（LLM）的响应，并通过提示流程（prompt flow）协调提示应用组件以获得更好的性能。该平台有助于轻松地将概念验证转化为完整的生产应用，实现可扩展性。持续的监控和优化支持长期的成功。
我们可以通过简单的步骤在 Azure AI Studio 上快速部署 Phi-3 模型，然后使用 Azure AI Studio 完成与 Phi-3 相关的 Playground/Chat、微调（Fine-tuning）、评估和其他相关工作。
这是一个Bicep模板，部署了您开始使用Azure AI Studio所需的一切。包括具有依赖资源的AI Hub、AI项目、AI服务和一个在线端点。
如果您已经在电脑上安装了 Azure Developer CLI , 那么，使用此模板就非常简单，只需在新目录中运行此命令即可。
azd init -t azd-aistudio-starter或者 如果您安装了 azd 的 VS Code 扩展，就可以在 VS Code 的命令终端中粘贴该URL。
azd-aistudio-starter
在 Azure Portal 中手动创建 Azure AI Studio
在完成资源的命名并设置区域后，您可以创建它。
创建成功后，您可以通过 ai.azure.com 访问您创建的Azure AI Studio
一个 AI Studio 上可以有多个项目。在 AI Studio 中创建一个项目以做准备。
点击项目的“Explore”选项，进入模型目录并选择 Phi-3。
选择 Phi-3-mini-4k-instruct
点击“Deploy”来部署 Phi-3-mini-4k-instruct 模型。
注意: 您可以在部署时选择算力。
导航到部署页面，选择Playground，就可以和Azure AI Studio中的Phi-3模型对话了。
要从 AzureModel Catalog 部署一个模型，您可以按照以下步骤操作:
- 登录 Azure AI Studio.
- 从 Azure AI Studio 模型目录中选择要部署的模型.
- 在模型的详情页面上，选择“部署”，然后选择使用Azure AI内容安全的Serverless API。
- 选择要将模型部署到的项目。要使用无服务器API产品，您的工作空间必须属于East US 2地区或Sweden Central地区。您可以自定义部署名称。
- 在部署向导上，选择“Pricing and terms”以了解定价和使用条款。
- 选择“部署”，等待部署准备就绪，然后您将被重定向到部署页面。
- 选择“在Playground中打开”就可以开始与模型互动。
- 您可以返回到部署页面，选择部署，查看endpoint的目标URL和Secret Key，以调用部署并生成完成项。
- 您可以随时通过导航到“Build”标签并从组件部分选择“Deployments”来查找端点的详细信息、URL和访问密钥。
请注意，您的帐户必须在资源组上具有Azure AI开发人员角色权限才能执行这些操作。
您可以通过Postman的GET方法访问 https://{Your project name}.region.inference.ml.azure.com/swagger.json 并将其与密钥结合使用，以了解提供的接口。
例如，获取 score api
您可以非常方便地获取请求参数和响应参数。这是Postman的结果。
