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@olprod
olprod committed Dec 16, 2023
1 parent 43406d4 commit d8c1190
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Showing 6 changed files with 364 additions and 230 deletions.
33 changes: 11 additions & 22 deletions Instructions/Labs/01-get-started-azure-openai.md
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Expand Up @@ -34,35 +34,24 @@ Para poder usar modelos de Azure OpenAI, debe aprovisionar un recurso de Azure O
Azure OpenAI proporciona un portal basado en web denominado **Azure OpenAI Studio** que se puede usar para implementar, administrar y explorar modelos. Para iniciar la exploración de Azure OpenAI, use Azure OpenAI Studio para implementar un modelo.

1. En la página **Información general** del recurso Azure OpenAI, use el botón **Explorar** para abrir Azure OpenAI Studio en una nueva pestaña del explorador.
2. En Azure OpenAI Studio, cree una nueva implementación con la siguiente configuración:
- **Modelo**: gpt-35-turbo
2. En Azure OpenAI Studio, en la página **Implementaciones**, visualiza las implementaciones de modelos existentes. Si aún no tienes una, crea una nueva implementación del modelo **gpt-35-turbo-16k** con la siguiente configuración:
- **Modelo**: gpt-35-turbo-16k
- **Versión de Modev**: actualización automática al valor predeterminado.
- **Nombre de implementación**: my-gpt-model
- **Nombre de implementación**: *nombre único que prefieras*
- **Opciones avanzadas**
- **Filtro de contenido**: valor predeterminado
- **Límite de velocidad de tokens por minuto**: 5000\*
- **Habilitación de la cuota dinámica**: habilitado

> **Nota**: Azure OpenAI incluye varios modelos, cada uno de ellos optimizado para lograr un equilibrio de funcionalidades y rendimiento diferente. En este ejercicio, usará el modelo **GPT-35-Turbo**, que es un buen modelo general para resumir y generar código y lenguaje natural. Para más información sobre los modelos disponibles en Azure OpenAI, consulte [Modelos](https://learn.microsoft.com/azure/cognitive-services/openai/concepts/models) en la documentación de Azure OpenAI.
> \* Un límite de velocidad de 5000 tokens por minuto es más que adecuado para completar este ejercicio, al tiempo que deja capacidad para otras personas que usan la misma suscripción.
## Exploración de un modelo en el área de juegos Finalizaciones

Las *áreas de juegos* son interfaces de Azure OpenAI Studio muy útiles que puede usar para experimentar con los modelos implementados sin necesidad de desarrollar su propia aplicación cliente.

1. En Azure OpenAI Studio, en el panel izquierdo, en **Área de juegos**, seleccione **Finalizaciones**.
2. En la página **Finalizaciones**, asegúrese de que esté seleccionada la implementación **my-gpt-model** y, en la lista **Ejemplos**, seleccione **Generar un cuestionario**.

El ejemplo de texto resumido consta de un *mensaje* que proporciona texto para indicar al modelo qué tipo de respuesta es necesaria e incluir cierta información contextual.

3. Al final de la página, observe el número de *tokens* detectados en el texto. Los tokens son las unidades básicas de un mensaje, fundamentalmente palabras o partes de palabras del texto.
4. Use el botón **Generar** para enviar el mensaje al modelo y obtener una respuesta.

La respuesta consta de un cuestionario basado en el ejemplo del mensaje.

5. Use el botón **Regenerar** para volver a enviar el mensaje y observe que la respuesta puede no ser idéntica a la original. Un modelo de inteligencia artificial generativa puede generar un nuevo lenguaje cada vez que se le llama.
6. Use el botón **Ver código** para ver el código que usaría una aplicación cliente para enviar el mensaje. Puede seleccionar el lenguaje de programación que prefiera. El mensaje contiene el texto que envió al modelo. La solicitud se envía a la API *Completions* de Azure OpenAI Service.
> **Nota**: en algunas regiones, la nueva interfaz de implementación de modelos no muestra la opción **Versión del modelo**. En este caso, no te preocupes y continúa sin establecer la opción.
## Uso del área de juegos de chat

El área de juegos de *chat* proporciona una interfaz de bot de chat para los modelos GPT 3.5 y superiores. Usa la API *ChatCompletions*, en lugar de la antigua API *Completions*.

1. En la sección **Área de juegos**, seleccione la página **Chat** y asegúrese de que el modelo **my-gpt-model** está seleccionado en el panel de configuración de la derecha.
1. En la sección **Área de juegos**, selecciona la página **Chat** y asegúrate de que el modelo está seleccionado en el panel de configuración.
2. En la sección **Configuración del asistente**, en el cuadro **Mensaje del sistema**, reemplace el texto actual por la siguiente instrucción: `The system is an AI teacher that helps people learn about AI`.

3. Debajo del cuadro **Mensaje del sistema**, haga clic en **Agregar algunos ejemplos** y escriba el mensaje y la respuesta siguientes en los cuadros designados:
Expand All @@ -88,7 +77,7 @@ Puede usar el mensaje y los parámetros para maximizar la probabilidad de genera

1. En el panel **Parámetros**, establezca los siguientes valores de los parámetros:
- **Temperatura**: 0
- **Longitud máxima (tokens)** : 500
- **Respuesta máxima:**: 500

2. Envíe el siguiente mensaje

Expand Down
133 changes: 70 additions & 63 deletions Instructions/Labs/02-natural-language-azure-openai.md
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Expand Up @@ -35,12 +35,18 @@ Para poder usar modelos de Azure OpenAI, debe aprovisionar un recurso de Azure O
Para usar la API de Azure OpenAI, primero debe implementar un modelo para usarlo con **Azure OpenAI Studio**. Una vez implementado, haremos referencia a ese modelo en la aplicación.

1. En la página **Información general** del recurso de Azure OpenAI, use el botón **Explorar** para abrir Azure OpenAI Studio en una nueva pestaña del explorador.
2. En Azure OpenAI Studio, cree una nueva implementación con la siguiente configuración:
- **Modelo**: gpt-35-turbo
- **Versión del modelo**: *use la versión predeterminada*
- **Nombre de implementación**: text-turbo
2. En Azure OpenAI Studio, en la página **Implementaciones**, visualiza las implementaciones de modelos existentes. Si aún no tienes una, crea una nueva implementación del modelo **gpt-35-turbo-16k** con la siguiente configuración:
- **Modelo**: gpt-35-turbo-16k
- **Versión de Modev**: actualización automática al valor predeterminado.
- **Nombre de implementación**: *nombre único que prefieras*
- **Opciones avanzadas**
- **Filtro de contenido**: valor predeterminado
- **Límite de velocidad de tokens por minuto**: 5000\*
- **Habilitación de la cuota dinámica**: habilitado

> **Nota**: Cada modelo de Azure OpenAI está optimizado para un equilibrio de funcionalidad y rendimiento diferente. En este ejercicio usaremos la serie de modelos **3.5 Turbo** en la familia de modelos **GPT-3**, que tiene una alta capacidad de reconocimiento del lenguaje. En este ejercicio se usa solamente un único modelo, pero la implementación y el uso de otros modelos que implemente funcionarán de la misma manera.
> \* Un límite de velocidad de 5000 tokens por minuto es más que adecuado para completar este ejercicio, al tiempo que deja capacidad para otras personas que usan la misma suscripción.
> **Nota**: en algunas regiones, la nueva interfaz de implementación de modelos no muestra la opción **Versión del modelo**. En este caso, no te preocupes y continúa sin establecer la opción
## Configuración de una aplicación en Cloud Shell

Expand Down Expand Up @@ -79,17 +85,19 @@ Para mostrar cómo integrar un modelo de Azure OpenAI, usaremos una breve aplica
cd azure-openai/Labfiles/02-nlp-azure-openai
```

Se han proporcionado aplicaciones para C# y Python, así como un archivo de texto de ejemplo que usará para probar el resumen. Las dos aplicaciones tienen la misma funcionalidad.
7. Abre el editor de código integrado ejecutando el comando siguiente:

Abra el editor de código integrado, donde verá el archivo de texto que va a resumir con el modelo en `text-files/sample-text.txt`. Use el siguiente comando para abrir los archivos del laboratorio en el editor de código.
```bash
code .
```

```bash
code .
```
8. En el editor de código, expande la carpeta **text-files** y selecciona **sample-text.txt** para ver el texto que usará el modelo para el resumen.

> **Sugerencia**: consulta la [documentación del editor de código de Azure Cloud Shell](https://learn.microsoft.com/azure/cloud-shell/using-cloud-shell-editor) para más información sobre cómo usarla para trabajar con archivos en el entorno de Azure Cloud Shell.

## Configuración de la aplicación

En este ejercicio, completará algunas partes clave de la aplicación para habilitarla con el recurso de Azure OpenAI.
En este ejercicio, completará algunas partes clave de la aplicación para habilitarla con el recurso de Azure OpenAI. Se han proporcionado aplicaciones para C# y Python. Las dos aplicaciones tienen la misma funcionalidad.

1. En el editor de código, expanda la carpeta **CSharp** o **Python**, según el lenguaje que prefiera.

Expand All @@ -98,92 +106,91 @@ En este ejercicio, completará algunas partes clave de la aplicación para habil
- C#: `appsettings.json`
- Python: `.env`

3. Actualice los valores de configuración para incluir el **punto de conexión** y la **clave** del recurso de Azure OpenAI que ha creado, así como el nombre del modelo que ha implementado, `text-turbo`. Guarde el archivo.
3. Actualiza los valores de configuración para incluir el **punto de conexión** y la **clave** del recurso de Azure OpenAI que has creado, así como el nombre del modelo que has implementado. Guarde el archivo.

4. Vaya a la carpeta del lenguaje que prefiera e instale los paquetes necesarios.
4. En el panel de consola, escribe los siguientes comandos para ir a la carpeta del idioma preferido e instalar los paquetes necesarios

**C#**

```bash
cd CSharp
dotnet add package Azure.AI.OpenAI --version 1.0.0-beta.5
dotnet add package Azure.AI.OpenAI --version 1.0.0-beta.9
```

**Python**

```bash
cd Python
pip install python-dotenv
pip install openai
cd Python
pip install python-dotenv
pip install openai==1.2.0
```

5. Vaya a la carpeta del lenguaje que prefiera, seleccione el archivo de código y agregue las bibliotecas necesarias.

**C#**

```csharp
// Add Azure OpenAI package
using Azure.AI.OpenAI;
// Add Azure OpenAI package
using Azure.AI.OpenAI;
```

**Python**

```python
# Add OpenAI import
import openai
# Add OpenAI import
from openai import AzureOpenAI
```

5. Abra el código de la aplicación para el lenguaje y agregue el código necesario para crear la solicitud, que especifica los parámetros del modelo, como `prompt` y `temperature`.
6. Abra el código de la aplicación para el lenguaje y agregue el código necesario para crear la solicitud, que especifica los parámetros del modelo, como `prompt` y `temperature`.

**C#**

```csharp
// Initialize the Azure OpenAI client
OpenAIClient client = new OpenAIClient(new Uri(oaiEndpoint), new AzureKeyCredential(oaiKey));
// Build completion options object
ChatCompletionsOptions chatCompletionsOptions = new ChatCompletionsOptions()
{
Messages =
{
new ChatMessage(ChatRole.System, "You are a helpful assistant. Summarize the following text in 60 words or less."),
new ChatMessage(ChatRole.User, text),
},
MaxTokens = 120,
Temperature = 0.7f,
};
// Send request to Azure OpenAI model
ChatCompletions response = client.GetChatCompletions(
deploymentOrModelName: oaiModelName,
chatCompletionsOptions);
string completion = response.Choices[0].Message.Content;
Console.WriteLine("Summary: " + completion + "\n");
// Initialize the Azure OpenAI client
OpenAIClient client = new OpenAIClient(new Uri(oaiEndpoint), new AzureKeyCredential(oaiKey));
// Build completion options object
ChatCompletionsOptions chatCompletionsOptions = new ChatCompletionsOptions()
{
Messages =
{
new ChatMessage(ChatRole.System, "You are a helpful assistant."),
new ChatMessage(ChatRole.User, "Summarize the following text in 20 words or less:\n" + text),
},
MaxTokens = 120,
Temperature = 0.7f,
DeploymentName = oaiModelName
};
// Send request to Azure OpenAI model
ChatCompletions response = client.GetChatCompletions(chatCompletionsOptions);
string completion = response.Choices[0].Message.Content;
Console.WriteLine("Summary: " + completion + "\n");
```

**Python**

```python
# Set OpenAI configuration settings
openai.api_type = "azure"
openai.api_base = azure_oai_endpoint
openai.api_version = "2023-03-15-preview"
openai.api_key = azure_oai_key
# Send request to Azure OpenAI model
print("Sending request for summary to Azure OpenAI endpoint...\n\n")
response = openai.ChatCompletion.create(
engine=azure_oai_model,
temperature=0.7,
max_tokens=120,
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant. Summarize the following text in 60 words or less."},
{"role": "user", "content": text}
]
)
print("Summary: " + response.choices[0].message.content + "\n")
# Initialize the Azure OpenAI client
client = AzureOpenAI(
azure_endpoint = azure_oai_endpoint,
api_key=azure_oai_key,
api_version="2023-05-15"
)
# Send request to Azure OpenAI model
response = client.chat.completions.create(
model=azure_oai_model,
temperature=0.7,
max_tokens=120,
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Summarize the following text in 20 words or less:\n" + text}
]
)
print("Summary: " + response.choices[0].message.content + "\n")
```

## Ejecución de la aplicación
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