什么是 Azure AI 服务？

　　Azure AI 服务通过预生成的定制 API 和模型，助力开发者及组织迅速构建智能、前沿且负责任的应用程序。这些应用涵盖对话、搜索、监控、翻译、语音、视觉及决策等领域的自然语言处理。

　　通过 REST API 和客户端库 SDK，大部分 Azure AI 服务均支持多种常用开发语言。欲了解更多详情，请参阅各服务的官方文档。

Azure AI 服务概览

　　在构建 AI 应用时，可借助以下 Azure AI 服务：

• Azure AI 搜索：将 AI 支持的云搜索功能引入移动及 Web 应用。
• Azure OpenAI：执行各类自然语言任务。
• 机器人服务：创建并连接跨通道的机器人。
• 内容安全：用于检测不良内容的 AI 服务。
• 自定义视觉：为业务定制图像识别功能。
• 文档智能：将文档转换为智能数据驱动解决方案。
• 人脸：检测并识别图像中人物及情感。
• 沉浸式阅读器：辅助用户阅读并理解文本。
• 语言：利用行业领先的自然语言理解功能构建应用。
• 语音：涵盖语音转文本、文本转语音、翻译及说话人识别等功能。
• 翻译工具：利用 AI 驱动的翻译技术，支持超过 100 种语言及方言的翻译。
• 视频索引器：从视频中提取实用洞察。
• 视觉：分析图像及视频内容。

已停用服务

　　以下 Azure AI 服务已计划停用，但仍可用于现有应用，不可用于新 AI 应用：

• 异常检测器（已停用）：早期识别潜在问题。
• 内容审查器（已停用）：检测潜在冒犯性或不良内容。
• 语言理解（已停用）：理解应用中的自然语言。
• 指标顾问（已停用）：用于检测不良内容的 AI 服务。
• 个性化体验创建服务（已停用）：为每个用户创建丰富、个性化的体验。
• QnA Maker（已停用）：提炼信息为易浏览的问答形式。

定价策略

　　定价层级（及账单金额）基于使用身份验证信息发送的事务数。各定价层级明确规定了：

• 每秒允许的最大事务数 (TPS)。
• 在该层级中启用的服务功能。
• 预设事务数的成本。超出此数字将产生额外费用，具体费用请参考服务定价详情。

工具与自定义

　　用于自定义和配置模型的工具与调用 Azure AI 服务的工具不同。大部分 Azure AI 服务允许直接发送数据并接收见解，无需进行任何自定义。例如，可向 Azure AI 视觉服务发送图像以检测字词和短语，或统计帧中的人数；亦可向语音服务发送音频文件以获取听录，同时实现语音转文本功能。

　　Azure 提供了多种工具，以满足不同用户的需求，其中许多工具可应用于 Azure AI 服务。设计驱动的工具易于设置并自动运行，但在自定义方面可能受限。而 REST API 和客户端库则为用户提供更多控制和灵活性，但需具备相应的编程知识（如 C#、Java、Python、JavaScript 等）。

使用 Azure AI 服务的方式

　　通过 Azure AI 服务客户端库和 REST API，可轻松访问你的服务。这些工具提供对 Azure AI 服务及其基线模型的编程访问，并允许在多种情况下以编程方式自定义模型和解决方案。目标用户主要为开发人员和数据科学家，其优势在于提供最大灵活性，允许从任何语言和环境调用服务。而 UI 工具则不适用，仅支持代码操作。订阅需拥有 Azure 账户及 Azure AI 服务资源。如需详细了解可用的客户端库和 REST API，请查阅我们的 Azure AI 服务概述以选择合适的服务，并启动我们提供的快速入门之一。

持续集成与部署管理

　　利用 Azure DevOps 和 GitHub Actions 可管理部署过程。以下部分提供了两个 CI/CD 集成示例，分别用于训练和部署语音识别及语言理解 (LUIS) 服务的自定义模型。目标用户为开发人员、数据科学家和数据工程师，其优点在于允许以编程方式持续调整、更新和部署应用程序及模型，尤其适用于定期利用数据改进和更新语音、视觉、语言及决策模型的情况。而 UI 工具则不适用，仅支持代码操作。订阅需拥有 Azure 账户、Azure AI 服务资源及 GitHub 账户。语言理解和语音服务均提供由 Azure DevOps 和 GitHub Actions 支持的持续集成和持续部署解决方案，用于自动训练、测试及发布管理自定义模型。

容器化部署与自定义模型训练

　　众多 Azure AI 服务均支持容器化部署，便于本地访问和使用。这些容器使你能灵活地将 Azure AI 服务迁移至更接近数据的位置，以满足合规性、安全性或其他运营需求。欲了解完整的 Azure AI 容器列表，请参阅本地容器服务页面。部分服务允许导入个人数据并进行模型训练。训练的自定义模型可基于服务的数据和算法扩展至个人数据，从而生成符合你需求的输出。在导入个人数据时，可能需按照特定于服务的方式对数据进行标记。例如，若需训练一个识别花卉的模型，可提供包含花卉图像的目录以及每个图像中花卉位置的标记来训练模型。借助 Azure 及 Azure AI 服务，你可接入广泛的生态系统，包括自动化和集成工具（如逻辑应用和 Power Automate）、部署选项（如 Azure Functions 和应用服务）、安全访问的 Docker 容器以及适用于大数据场景的工具（如 Apache Spark、Azure Databricks、Azure Synapse Analytics 及 Azure Kubernetes 服务）。Azure AI 服务中的 API 托管在 Microsoft 托管的全球数据中心网络上，且每个 API 的区域可用性均可在 Azure 区域列表中查找。若需寻找我们尚未支持的区域，请在我们的 UserVoice 论坛上提交功能请求并告知我们你的需求。Azure AI 服务支持多种区域语言，各 API 的语言可用性可在支持的语言列表中找到。Azure AI 服务提供分层的安全模型，包括通过 Microsoft Entra 凭证进行身份验证、有效的资源密钥以及 Azure 虚拟网络保护。此外，Azure AI 服务已获得云安全联盟 STAR 认证、FedRAMP 中等保护级别认证及 HIPAA BAA 认证。如需了解隐私和数据管理详情，请访问信任中心页面。Azure AI 服务提供多种支持选项，助力你在创建智能应用方面取得进展。此外，Azure AI 服务还拥有强大的开发人员社区，可解答特定问题。有关可用支持选项的完整列表，请参阅 Azure AI 服务支持和帮助选项页面。