آموزش مبانی Microsoft Foundry برای کار با مدل ها، گردش کارها و قابلیت های هوش مصنوعی

آموزش مبانی Microsoft Foundry برای کار با مدل ها، گردش کارها و قابلیت های هوش مصنوعی با عنوان اصلی Microsoft Foundry Fundamentals A Beginner’s Guide to Models, Workflows, and Possibilities by Microsoft Press یکی دیگر از آموزش های گروه آموزشی پرووید می باشد که در این قسمت آن را به شما معرفی می کنیم. در این آموزش با محیط Microsoft Foundry و نقش آن در توسعه راهکارهای هوش مصنوعی در سازمان ها آشنا می شوید. همچنین یاد می گیرید چگونه مدل های مختلف را بررسی و انتخاب کنید، اولین مدل خود را مستقر کنید و با استفاده از ابزارهای مختلف Foundry با مدل ها تعامل داشته باشید. در ادامه نیز با مفاهیم Agents، Templates و Fine-Tuning آشنا می شوید.

Microsoft Foundry چیست و چه کاربردی در توسعه هوش مصنوعی دارد؟

Microsoft Foundry محیطی برای کار با مدل ها و قابلیت های هوش مصنوعی است که به توسعه دهندگان کمک می کند راهکارهای مبتنی بر AI را طراحی و پیاده سازی کنند. این پلتفرم امکان دسترسی به مدل های مختلف، آزمایش قابلیت های آن ها و مدیریت فرایند استقرار را فراهم می کند. در محیط های سازمانی، استفاده از چنین ابزاری می تواند فرایند توسعه و استفاده از راهکارهای هوش مصنوعی را ساختارمندتر کند.

در ابتدای آموزش با مفهوم Microsoft Foundry و اهمیت آن در پیاده سازی هوش مصنوعی در سازمان ها آشنا می شوید. همچنین پیش نیازهای لازم برای شروع کار را بررسی می کنید و یاد می گیرید چگونه محیط Azure خود را برای استفاده از Foundry آماده کنید. آشنایی با رابط کاربری، بخش های مختلف و نحوه Navigation در این پلتفرم نیز به شما کمک می کند راحت تر با امکانات آن کار کنید.

Model Catalog در Microsoft Foundry چیست؟

یکی از قابلیت های مهم Microsoft Foundry، دسترسی به مجموعه ای از مدل های هوش مصنوعی با انواع قابلیت ها و کاربردهای متفاوت است. این مدل ها می توانند برای سناریوهای مختلفی مانند پردازش متن، تولید محتوا و تعامل هوشمند با کاربران مورد استفاده قرار بگیرند. شناخت انواع مدل ها و تفاوت قابلیت های آن ها به شما کمک می کند هنگام طراحی یک راهکار AI، گزینه مناسب تری را بر اساس نیاز پروژه انتخاب کنید.

در این بخش با Model Catalog آشنا می شوید و یاد می گیرید چگونه مدل های موجود را جستجو، بررسی و انتخاب کنید. همچنین فرایند Deploy کردن یک مدل را بررسی خواهید کرد و در یک تمرین عملی، اولین مدل خود را در Microsoft Foundry مستقر می کنید. این تجربه به شما کمک می کند با مراحل اولیه استفاده از مدل های هوش مصنوعی در محیط Azure آشنا شوید و درک بهتری از فرایند استقرار آن ها پیدا کنید.

چگونه با مدل های هوش مصنوعی در Microsoft Foundry تعامل کنیم؟

پس از انتخاب و استقرار یک مدل، باید بتوانید با آن ارتباط برقرار کنید و خروجی های تولیدشده را از نظر کیفیت و تناسب با نیاز خود بررسی کنید. یکی از ابزارهای کاربردی در این زمینه Playground است که امکان آزمایش Promptهای مختلف و مشاهده پاسخ مدل را فراهم می کند. با استفاده از این قابلیت می توانید بدون نیاز به ساخت کامل یک برنامه، رفتار مدل را در برابر ورودی های متفاوت ارزیابی کنید.

در این آموزش با نحوه استفاده از Playground برای Prompt Testing آشنا می شوید و تجربه Chat را برای ارسال درخواست و بررسی پاسخ های مدل یاد می گیرید. همچنین مفهوم Output Validation و اهمیت بررسی کیفیت خروجی ها را مطالعه می کنید. در ادامه، تأثیر انتخاب مدل و نحوه استفاده از آن بر هزینه ها را بررسی خواهید کرد و با مفاهیم اولیه اتصال به Model Endpointها آشنا می شوید.

مدیریت هزینه و اتصال به Model Endpoint در Microsoft Foundry

استفاده از مدل های هوش مصنوعی علاوه بر انتخاب قابلیت مناسب، نیازمند توجه به هزینه اجرای درخواست ها نیز هست. نوع مدل، نحوه استفاده و میزان تعامل با آن می توانند بر هزینه نهایی تأثیر بگذارند. به همین دلیل، آشنایی با Cost Implications هنگام طراحی و پیاده سازی راهکارهای مبتنی بر AI اهمیت دارد. توسعه دهندگان باید بتوانند علاوه بر ارزیابی کیفیت پاسخ ها، هزینه های استفاده از مدل را نیز در تصمیم گیری های فنی خود در نظر بگیرند.

یکی دیگر از مفاهیم مهم در کار با مدل ها، Endpoint است. Endpoint نقطه ای برای دسترسی برنامه ها به یک مدل مستقرشده محسوب می شود و امکان برقراری ارتباط برنامه نویسی با آن را فراهم می کند. در این آموزش با مفاهیم اولیه اتصال به Endpointها آشنا می شوید و نحوه آزمایش Promptها و بررسی خروجی مدل ها را در محیط Microsoft Foundry به صورت عملی دنبال می کنید.

Agents، Templates و Fine-Tuning در Microsoft Foundry

در توسعه راهکارهای پیشرفته هوش مصنوعی، تنها تعامل مستقیم با یک مدل کافی نیست و گاهی لازم است از قابلیت های تکمیلی برای ساخت سیستم های هوشمندتر استفاده شود. Agents می توانند در اجرای وظایف و مدیریت تعاملات مبتنی بر هوش مصنوعی نقش داشته باشند. Templates نیز به عنوان الگوهایی برای شروع و ساخت راهکارها مطرح هستند و Fine-Tuning امکان سازگارتر کردن یک مدل با نیازهای مشخص را فراهم می کند.

در بخش پایانی این آموزش با مفاهیم Agents، Templates و Fine-Tuning آشنا می شوید و دید اولیه ای نسبت به امکانات Microsoft Foundry برای توسعه راهکارهای هوش مصنوعی به دست می آورید. این مفاهیم برای توسعه دهندگانی اهمیت دارند که می خواهند فراتر از آزمایش ساده مدل ها حرکت کنند و با قابلیت های مختلف این پلتفرم برای ساخت و گسترش برنامه های مبتنی بر AI آشنا شوند.

این آموزش برای چه کسانی مناسب است؟

این آموزش برای توسعه دهندگان نرم افزار، مهندسان هوش مصنوعی و افرادی مناسب است که قصد دارند کار با Microsoft Foundry را از سطح مقدماتی شروع کنند. اگر با مفاهیم کلی هوش مصنوعی آشنا هستید یا می خواهید برای اولین بار از مدل های AI در محیط Azure استفاده کنید، این دوره می تواند نقطه شروع مناسبی برای شناخت ابزارها و قابلیت های این پلتفرم باشد.

در طول آموزش با مسیر کلی کار در Microsoft Foundry آشنا می شوید؛ از آماده سازی محیط Azure و انتخاب مدل گرفته تا استقرار، آزمایش Promptها، بررسی خروجی ها و شناخت مفاهیم پیشرفته تری مانند Agents و Fine-Tuning. این دانش به شما کمک می کند دید منسجم تری نسبت به امکانات Microsoft Foundry پیدا کنید و برای استفاده از آن در پروژه های مبتنی بر هوش مصنوعی آماده شوید.