Azure OpenAI 本地部署
时间: 2025-04-17 09:34:56 浏览: 41
### Azure OpenAI 本地部署方法及配置教程
#### 创建和准备环境
为了在本地环境中使用 Azure OpenAI 服务,首先需要拥有一个有效的 Azure 账户。对于学生群体而言,可以通过注册获得含有100美元免费额度的 Azure 账号[^1]。
#### 配置开发环境
安装必要的软件包以及工具集是实现本地调用的前提条件之一。这通常涉及到 Python 或其他编程语言及其库文件的选择。确保已安装最新版本的 pip 工具以便后续操作更加顺畅。
```bash
pip install --upgrade azure-ai-openai
```
#### 获取 API 访问权限
访问 Azure OpenAI 所需的关键信息可以从 Azure Portal 中获取,具体来说就是密钥和服务端点URL。这些资料应当被妥善保存下来用于下一步骤中的接口请求认证过程[^3]。
#### 编写代码示例
下面给出了一段简单的Python脚本用来展示怎样通过 RESTful API 向 Azure OpenAI 发送查询命令:
```python
import os
from azure.ai.openai import OpenAIClient, DeploymentKind
open_ai_key = "YOUR_API_KEY"
open_ai_endpoint = "https://your-endpoint-url.cognitiveservices.azure.com/"
client = OpenAIClient(open_ai_endpoint, open_ai_key)
response = client.get_completion(
engine="text-davinci-003",
prompt="Tell me a joke about programmers.",
max_tokens=50,
temperature=0.7
)
print(response['choices'][0]['text'])
```
这段程序会向指定引擎发送一段文本提示(`prompt`)并接收由模型生成的回答部分。注意这里的 `engine` 参数指定了所使用的预训练模型名称;而 `max_tokens`, `temperature` 等选项则控制着输出结果的形式与风格特点[^2]。
#### 结构化输出的应用
当希望得到更为规整的数据形式时,可以考虑采用结构化输出的方式处理来自 AI 模型的结果。这意味着事先定义好 JSON Schema 描述预期返回的内容格式,在发起 HTTP 请求之前将其一同提交给服务器侧解析执行[^4]。
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