Azure AI Projects 1.0.0b11版本发布:AI项目管理的重大升级
项目概述
Azure AI Projects是微软Azure平台提供的一个强大工具,它帮助开发者和数据科学家更高效地构建、部署和管理人工智能项目。作为Azure AI服务套件的一部分,它提供了从模型开发到部署的全生命周期管理能力。
核心更新内容
1. 全新功能模块
本次1.0.0b11版本引入了三个重要的新功能模块:
部署管理模块:新增的.deployments方法让开发者能够轻松枚举已部署到AI Foundry项目的AI模型。这为模型版本控制和部署状态监控提供了更直观的界面。
数据集管理模块:通过.datasets方法,用户现在可以上传文档并建立引用关系,这些数据集特别适用于评估场景。这一功能极大地简化了评估数据的准备工作。
搜索索引模块:.indexes方法提供了对搜索索引的完整管理能力,使得构建基于AI的搜索解决方案变得更加简单。
2. 架构调整与优化
本次版本对项目架构进行了重要调整:
客户端构造方式变更:现在构造AIProjectClient时必须提供AI Foundry项目端点,其格式为https://<your-ai-services-account-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<your-project-name>。这一变更使得客户端与特定项目的绑定更加明确。
代理功能分离:代理功能现已迁移到独立的azure-ai-agents包中。虽然仍可通过.agents操作来创建、运行和删除代理,但接口已经发生了变化,开发者需要参考新的代理包文档进行调整。
3. 连接管理改进
连接管理接口进行了重构:
ConnectionProperties类已更名为Connection- 连接属性结构进行了优化
- 移除了
.to_evaluator_model_config方法,现在在构造EvaluatorConfiguration时,init_params元素直接使用deployment_name而非model_config
4. 评估功能增强
评估功能得到了显著改进:
- 评估器ID现在通过
EvaluatorIds枚举提供 - 不再需要安装
azure-ai-evaluation包来获取评估器ID Evaluation对象的id属性被更语义化的name属性取代
开发者迁移指南
对于正在使用旧版本的开发者,以下是关键的迁移注意事项:
-
客户端初始化:更新所有
AIProjectClient的初始化代码,确保提供完整的AI Foundry项目端点。 -
代理功能:检查所有代理相关代码,根据新的
azure-ai-agents包文档进行相应调整。 -
文件上传:将
.upload_file方法调用替换为新的.datasets.upload_file方法。 -
评估配置:更新评估配置代码,直接使用
deployment_name而非通过.to_evaluator_model_config转换。 -
Prompt模板:将
PromptTemplate的导入路径从azure.ai.projects.prompts改为azure.ai.projects。
最佳实践建议
-
端点管理:建议将AI Foundry项目端点存储在安全配置中,而非硬编码在应用程序里。
-
数据集组织:利用新的数据集功能建立清晰的文档组织结构,便于后续评估和模型训练。
-
部署监控:定期使用
.deployments方法检查模型部署状态,确保生产环境的稳定性。 -
索引优化:对于搜索类应用,充分利用
.indexes方法提供的功能来优化搜索性能和相关性。
总结
Azure AI Projects 1.0.0b11版本带来了多项重要更新和架构改进,虽然包含了一些突破性变更,但这些变化为项目的长期可维护性和功能扩展性奠定了更好的基础。新引入的部署、数据集和索引管理功能大大增强了平台的实用性,使得从实验到生产的AI项目全流程管理更加顺畅。
开发者应尽快评估这些变更对现有项目的影响,并计划相应的升级工作。微软Azure团队通常会为这类重大变更提供详细的迁移文档和示例代码,建议开发者充分利用这些资源来完成平滑过渡。
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