AI in a Box

IA em uma caixa

AI-in-a-Box aproveita a experiência coletiva de engenheiros e arquitetos de clientes da Microsoft em todo o mundo para desenvolver e fornecer soluções de IA e ML para a comunidade técnica.

Nossa intenção é apresentar uma coleção selecionada de aceleradores de soluções que possam ajudar os engenheiros a estabelecer seus ambientes e soluções de IA/ML rapidamente e com o mínimo de atrito, enquanto mantêm os mais altos padrões de qualidade e eficiência.

À medida que continuamos a aprender com o mercado, os colaboradores procurarão equipar a comunidade com as ferramentas e os recursos necessários para ter sucesso no cenário em constante evolução da IA ​​e do ML.

Por que AI-in-a-Box?

• Implantação acelerada: Acelere suas soluções com nossos padrões comprovados e prontos para uso.
• Economia de custos: Maximize seu orçamento reutilizando códigos e padrões existentes.
• Qualidade e confiabilidade aprimoradas: Confie em nossas soluções, validadas em cenários do mundo real.
• Vantagem Competitiva: Supere os concorrentes acelerando a implantação de soluções.

Orientação disponível

Tópico	Descrição
IA responsável	Isto fornece orientação essencial sobre o uso responsável de tecnologias de IA e LLM.
Segurança para aplicações de IA generativa	Este documento fornece orientações de segurança específicas para aplicações de IA generativa (GenAI).
Dimensionando aplicativos OpenAI	Este documento contém práticas recomendadas para dimensionar aplicativos OpenAI no Azure.

Aceleradores “in-a-Box” disponíveis

Padrão	Descrição	Casos de uso e recursos suportados
Operacionalização do Azure ML pronta para uso	Projeto Boilerplate Data Science desde o desenvolvimento do modelo até a implantação e monitoramento	Modelo de projeto MLOps completo Loop Externo (configuração de infraestrutura) Inner Loop (criação de modelo e ciclo de vida de implantação)
Edge AI pronto para uso	Edge AI desde a criação do modelo até a implantação em dispositivos Edge	Crie um modelo e implante no Edge Device. Configuração da infraestrutura de loop externo (IoT Hub, IoT Edge, Edge VM, Container Registry, Azure ML) Loop Interno (criação e implantação de modelo)
AML Edge pronto para uso	Edge AI desde a criação do modelo até a implantação em dispositivos Edge	Orquestre todo o ciclo de vida do modelo Edge AI, desde a criação até a implantação, usando o Azure ML, o IoT Edge e o IoT Hub, enquanto aproveita o Azure ML CLI V2 para um gerenciamento simplificado.
Vision Edge personalizado pronto para uso	Edge AI desde a criação do modelo até a implantação em dispositivos Edge	Edge AI mitiga a latência da nuvem ao aproximar a análise da fonte de dados para obter respostas mais rápidas. Este acelerador demonstra o uso do Custom Vision para treinar um modelo e exportá-lo em formatos como ONNX ou Dockerfile para implantação de borda.
Doc Intelligence em uma caixa	Este acelerador permite que as empresas automatizem o processamento de formulários PDF, modernizem operações, economizem tempo e reduzam custos como parte de sua jornada de transformação digital.	Receba formulários PDF Aplicativo de função e aplicativo lógico para orquestração Criação de modelo de inteligência documental para processamento de formulários e extração de conteúdo Salva dados PDF no Azure Cosmos DB
Análise de imagem e vídeo pronta para uso	Extrai informações de imagens e vídeos com o Azure AI Vision e envia os resultados junto com o prompt e a mensagem do sistema para o Azure GPT-4 Turbo com Vision.	Orquestração por meio do Azure Data Factory Solução de baixo código, facilmente extensível para seus próprios casos de uso por meio de parâmetros ADF Reutilize a mesma solução e recursos implantados para muitos cenários diferentes Salva resultados do GPT4-V no Azure CosmosDB
Zona de destino de serviços cognitivos pronta para uso	Configuração mínima de rede pronta para empresas e serviços de IA para dar suporte à maioria dos cenários de serviços cognitivos em um ambiente seguro	Configuração e peering de Vnet Hub-and-Spoke Implantação do Serviço Cognitivo Configuração do endpoint privado Integração de DNS privado com resolvedor de DNS PaaS
Bot de kernel semântico pronto para uso	Acelerador de solução extensível para Azure OpenAI Bots avançados	Implantar o bot Azure OpenAI em vários canais (Web, Teams, Slack, etc.) Suporte integrado para geração aumentada de recuperação (RAG) Implementar plug-ins de IA personalizados
PNL para SQL pronto para uso	Aproveite o poder de um sistema de consulta SQL habilitado para fala de última geração com o Azure OpenAI, o Kernel Semântico e os Serviços de Fala do Azure. Basta falar suas solicitações de dados em linguagem natural e deixar a mágica acontecer.	Permite que os usuários expressem verbalmente consultas em linguagem natural Traduzir em instruções SQL usando Azure Speech e AOAI Executar em um banco de dados SQL do Azure
Cadernos de API de assistentes	Aproveitando a simplicidade da API Assistants, os desenvolvedores podem integrar perfeitamente assistentes com diversas funcionalidades, desde a execução de código até a recuperação de dados, capacitando os usuários com assistentes digitais versáteis e dinâmicos, adaptados às suas necessidades.	Oferece três recursos principais: intérprete de código (tarefas técnicas), recuperação (encontrar informações) e chamada de função (execução de tarefas) Esses poderes se combinam para formar um superassistente versátil para lidar com diversas tarefas
Assistentes API Bot prontos para uso	Este exemplo fornece um guia passo a passo sobre como implantar um assistente virtual aproveitando a API Azure OpenAI Assistants. Abrange a implantação da infraestrutura, a configuração no AI Studio e no Portal do Azure e exemplos de testes completos.	Implantar a infraestrutura necessária para dar suporte a um Assistente Azure OpenAI Configure como Assistente com as ferramentas necessárias. Conecte um aplicativo Bot Framework ao seu Assistente para implantar o chat em vários canais

Principais contatos e colaboradores

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Contato	Código do GitHub	E-mail
Alex Morais	@msalemor	[email protected]
André Dewes	@andredewes	[email protected]
Andrés Padilha	@AndresPad	[email protected]
Chris Ayers	@codebytes	[email protected]
Eduardo Noriega	@EduardoN	[email protected]
Franklin Guimarães	@franklinlindemberg	[email protected]
Jean Hayes	@jehayesms	[email protected]
Marco Aurélio Bigelli Cardoso	@MarcoABCardoso	[email protected]
Maria Vrábie	@MariaVrabie	[email protected]
Neeraj Jhaveri	@neerajjhaveri	[email protected]
Thiago Rotta	@rottathiago	[email protected]
Vitor Santana	@Welasco	[email protected]
Sabyasachi Samaddar	@ssamadda	[email protected]