IA generativa no Microsoft Azure (Portuguese Edition)
by Adrián González Sánchez, Jaime De Mora, Jorge García Ximénez
Capítulo 2. Do protótipo à produção: IA no Azure
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
Por um tempo, o tamanho e o desempenho dos modelos de IA foram vistos como os principais obstáculos para implantar soluções de IA de última geração em escala. No entanto, nos últimos dois anos, ficou claro que o verdadeiro desafio está em outro lugar: na montagem da infraestrutura necessária para passar da fase de experimentação para a produção. Orquestração, segurança, pipelines de dados, integração de modelos, avaliação e observabilidade são as áreas em que a maioria das organizações enfrenta dificuldades. Embora a Microsoft tenha investido pesadamente na construção de uma pilha de IA abrangente e completa para resolver essas lacunas, este capítulo também explorará o ecossistema mais amplo de ferramentas e frameworks que complementam os recursos do Azure.
Nosso objetivo é oferecer a você uma compreensão prática e aprofundada de como construir aplicativos avançados de GenAI, combinando os pontos fortes nativos do Azure com a flexibilidade do GitHub Copilot, do Azure Databricks, do Microsoft Agent Framework e de outras ferramentas que oferecem suporte à orquestração e operacionalização multiagente.
Visão geral do ecossistema avançado de IA no Azure
O Azure oferece um ecossistema abrangente para a criação de soluções de GenAI, que vai desde serviços de IA totalmente gerenciados até infraestrutura flexível para ...
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