Azure AI Studio: tutto quello che c’è da sapere

Azure AI Studio: introduzione

Azure AI Studio è la piattaforma unificata di Microsoft per costruire, ottimizzare e distribuire agenti AI e modelli di linguaggio di grandi dimensioni su Azure. Lanciata nel 2023, consolida Azure OpenAI Studio, Azure Machine Learning e Prompt Flow in un unico ambiente, supportando la messa a punto di modelli GPT-4o, Phi-3 e Llama, la creazione di pipeline RAG e il deployment su endpoint gestiti.

Azure AI Studio: il “parco giochi” della sperimentazione AI

Azure AI Studio è costruito attorno a una serie di principi di design che mirano a rendere l’intelligenza artificiale accessibile, versatile e integrata nel flusso di lavoro degli utenti. Con il suo focus sull’esperienza utente, la facilità di sperimentazione e l’accessibilità per l’educazione e la personalizzazione, la piattaforma rappresenta un potente strumento per chiunque voglia esplorare e applicare le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale.

Alla base di Azure AI Studio c’è il concetto di “playground” (letteralmente “parco giochi”), ovvero spazi interattivi e intuitivi dove gli utenti possono sperimentare liberamente con i modelli di intelligenza artificiale messi a disposizione dal servizio. I playground fungono da laboratori virtuali dove sviluppatori, educatori e creativi possono innovare e prototipare rapidamente idee, sfruttando la potenza dei modelli avanzati di OpenAI integrati nella piattaforma Azure.

Questi ambienti sono progettati per facilitare la creazione, la personalizzazione e il testing di applicazioni AI senza necessità di conoscenze tecniche avanzate e guidano gli utenti mediante un’interfaccia user-friendly attraverso il processo di configurazione e utilizzo dei modelli, permettendogli di esplorarne le capacità.

Tutti questi playground sono progettati per essere intuitivi e facili da usare, anche per chi non ha esperienza approfondita in programmazione o intelligenza artificiale, rendendo la sperimentazione accessibile a una vasta gamma di professionisti e appassionati.

L’integrazione con l’infrastruttura di Azure consente inoltre una facile implementazione dei modelli in ambienti di produzione. Gli utenti possono configurare, testare e distribuire i loro progetti AI utilizzando le risorse cloud di Azure, beneficiando delle capacità di scalabilità, sicurezza e gestione della piattaforma.

Playground di Chat

Il Playground di Chat è una piattaforma interattiva in cui gli utenti possono progettare e testare assistenti virtuali personalizzati utilizzando i modelli di linguaggio GPT-3.5 e GPT-4. Questo ambiente è particolarmente utile per esplorare le capacità di conversazione dei modelli di linguaggio naturale.

Nel Playground di Chat, gli utenti possono inserire domande, prompt o comandi e osservare come il modello risponde in modo naturale e coerente. Questo strumento è ideale per sviluppare chatbot e assistenti digitali che possono interagire con gli utenti in modo convincente. Gli sviluppatori possono configurare i prompt per simulare conversazioni specifiche, personalizzare le risposte e testare vari scenari di interazione.

Un esempio pratico potrebbe essere la creazione di un assistente per il servizio clienti. Gli utenti possono programmare l’assistente per rispondere a domande frequenti, guidare i clienti attraverso procedure di supporto o fornire informazioni su prodotti e servizi. La capacità del modello di comprendere e generare risposte pertinenti rende questo playground uno strumento potente per migliorare l’interazione con i clienti.

Playground di Completamento

Il Playground di Completamento consente agli utenti di sperimentare con la generazione di testo utilizzando i modelli GPT. In questo ambiente, è possibile inserire un testo parziale o un prompt, e il modello completerà il testo in modo coerente e rilevante.

Questo strumento è particolarmente utile per una serie di applicazioni, come la scrittura automatica di contenuti, la generazione di riassunti o la creazione di risposte in contesti specifici. Gli utenti possono utilizzare il Playground di Completamento per generare email, descrizioni di prodotti e inserti pubblicitari. La capacità del modello di comprendere il contesto e continuare il testo in modo fluido rende questo playground ideale per migliorare l’efficienza nella produzione di contenuti.

Azure OpenAI GPT-4: generazione testi, adattabilità e assistenza al coding

GPT-4, acronimo di “Generative Pre-trained Transformer 4”, è il modello più avanzato di intelligenza artificiale sviluppato ad oggi da OpenAI. Il modello è stato progettato utilizzando l’architettura Transformer, ed è stato pre-addestrato su enormi quantità di testi provenienti da Internet e altre fonti, consentendogli di apprendere modelli linguistici e conoscenze generali attraverso un vasto corpus di dati.

All’interno di Microsoft Azure, il modello è integrato per consentire agli utenti di sfruttare queste capacità avanzate attraverso l’interfaccia intuitiva di Azure AI Studio. Questo facilita l’esplorazione e l’applicazione delle funzionalità di GPT-4 in una varietà di contesti, dallo sviluppo di assistenti virtuali all’analisi dei dati, ampliando le possibilità di utilizzo dell’intelligenza artificiale per le soluzioni aziendali e creative.

Progettare applicazioni in modo responsabile con Azure AI StudioGPT-4 rappresenta un avanzamento significativo nei modelli di intelligenza artificiale messi a disposizione dal servizio e uno dei suoi fiori all’occhiello, offrendo caratteristiche potenziate e capacità estese rispetto al suo predecessore, GPT-3.5. Vediamole meglio nell’elenco seguente.

Miglioramento delle prestazioni: GPT-4 è progettato per fornire prestazioni superiori rispetto a GPT-3.5, con una maggiore precisione nella generazione di testo e una comprensione più profonda del contesto. Questo si traduce in risposte più accurate e coerenti alle query degli utenti.‍
Capacità multimodali: una delle innovazioni chiave di GPT-4 è la sua capacità di gestire input multimodali, cioè di combinare testo con altri tipi di dati, come ad esempio le immagini. Questo permette agli utenti di formulare richieste più complesse e ottenere risposte che integrano informazioni da diverse fonti, migliorando la versatilità e l’applicabilità del modello.‍
Adattabilità al contesto: GPT-4 è in grado di comprendere e mantenere il contesto più efficacemente rispetto a GPT-3.5, rendendo le sue risposte più coerenti e pertinenti in situazioni dove la comprensione del contesto è cruciale.‍
Generazione di contenuti creativi: grazie alle sue capacità avanzate, GPT-4 eccelle nella generazione di contenuti creativi come storie, poesie, descrizioni dettagliate e altro ancora. Questo lo rende ideale per applicazioni creative e per la produzione di contenuti dinamici e originali.‍
Supporto per compiti complessi: GPT-4 è in grado di affrontare compiti più complessi rispetto ai modelli precedenti, come l’elaborazione del linguaggio naturale in contesti professionali, la redazione di documenti tecnici, l’analisi dei dati e altro ancora. Questa capacità lo rende una risorsa preziosa per le aziende e gli sviluppatori che necessitano di soluzioni AI sofisticate.‍
Ampia comprensione del linguaggio e delle API: GPT-4 può comprendere e generare codice in una vasta gamma di linguaggi di programmazione, inclusi ma non limitati a Python, JavaScript, Java, C#, PHP, Ruby, e Go. Questo lo rende versatile per progetti che coinvolgono diverse tecnologie e ha una conoscenza dettagliata delle API moderne e delle librerie che facilita l’integrazione di strumenti e servizi esterni nel codice.‍
Migliorata generazione di codice: GPT-4 genera codice che è non solo funzionalmente corretto ma anche aderente alle migliori pratiche di programmazione, rendendo il codice più leggibile e mantenibile. Può produrre sia brevi frammenti di codice per risolvere problemi specifici, sia soluzioni complete per problemi complessi.‍
Assistente nella risoluzione di problemi: GPT-4 è capace di individuare e spiegare errori nel codice, suggerendo soluzioni o miglioramenti per risolvere bug e problemi di performance.‍
Supporto alla documentazione: GPT-4 può automaticamente generare commenti esplicativi e documentazione per il codice, facilitando la comprensione e la manutenzione del codice da parte degli sviluppatori e fornire spiegazioni dettagliate di blocchi di codice esistenti, utile per la revisione del codice o per comprenderne meglio il funzionamento. È da segnalare inoltre come la versione di ChatGPT di Azure sia arricchita con una funzionalità di filtro dei contenuti, assente nella sua controparte pubblica. Questa caratteristica è cruciale nel prevenire fughe di dati durante le sessioni di chat filtrando informazioni sensibili, garantendo così la privacy degli utenti e la sicurezza dei dati aziendali.

Azure Open AI Models: disponibilità e pricing

Azure OpenAI è alimentato da un set diversificato di modelli con capacità e fasce di prezzo differenti e la loro disponibilità dei modelli può variare a seconda della regione geografica. Questo è importante da considerare per le aziende che operano in diverse parti del mondo o che hanno specifici requisiti di conformità regionale.

In questa sezione parleremo in linea generale dei modelli messi a disposizione dal servizio con cui è possibile interagire mediante l’interfaccia di Azure AI Studio e del costo per il loro utilizzo. Per ottenere un elenco completo dei modelli disponibili sia per l’inferenza che per il fine-tuning, ordinato per versione e regione di disponibilità vi invitiamo a consultare la comoda tabella all’interno della documentazione ufficiale di Microsoft dedicata a Azure OpenAI (consultabile qui).

Distribuire le soluzioni di intelligenza artificiale con Azure AI Studio

Modelli GPT

Ovviamente, non si può non cominciare che con una panoramica dei modelli GPT, offerta principale del servizio.

GPT-4o (di cui abbiamo parlato più nel dettaglio nella sezione precedente) è l’ultimo modello sviluppato da OpenAI e integra testo e immagini in un unico modello, permettendogli di gestire simultaneamente diversi tipi di dati. Questo approccio multimodale migliora l’accuratezza e la reattività nelle interazioni uomo-computer.

GPT-4 Turbo è la sua versione più avanzata ed è un modello multimodale di grandi dimensioni (accetta input di testo o immagini e genera testo) che può risolvere problemi complessi con maggiore precisione rispetto a qualsiasi modello precedente di OpenAI. Come GPT-3.5 Turbo e i modelli GPT-4 precedenti, GPT-4 Turbo è ottimizzato per la chat e funziona bene per i compiti di completamento tradizionale. Tuttavia, la sua forza sta nell’arrivare là dove i suoi predecessori non riescono e viene generalmente utilizzato per compiti più specifici che richiedono soluzioni più complesse e raffinate.

Al momento Azure mette a disposizione i modelli GPT-4 solo in alcune regioni strategiche, tra cui:

Stati Uniti: Regioni come East US, West US, e altre aree principali offrono supporto completo per GPT-4.‍
Europa: Disponibile in regioni chiave come West Europe (Paesi Bassi) e alcune regioni locali come Germany West Central, rendendolo accessibile per applicazioni che necessitano di conformità alle leggi europee sulla protezione dei dati.‍
Asia-Pacifico: Regioni come Japan East, Korea Central e South India supportano GPT-4, facilitando l’accesso per utenti e aziende in queste aree.‍ I modelli GPT-3.5,****seppure più antiquati, continuano a essere una scelta popolare per molteplici applicazioni grazie alla maggiore disponibilità in più regioni geografiche e alla loro capacità di comprendere e generare linguaggio naturale in modo efficace a costi più contenuti rispetto ai modelli GPT-4.

Il modello più capace e conveniente della famiglia GPT-3.5 messo a disposizione dal servizio è GPT-3.5 Turbo, che è stato ottimizzato per la chat e funziona bene anche per i compiti di completamento tradizionale.

Per le aziende che non hanno la possibilità di implementare i modelli GPT-4 o prediligono una soluzione economica è generalmente consigliato (se desiderano utilizzare questi modelli) di utilizzare GPT-3.5 Turbo e GPT-3.5 Turbo Instruct rispetto ai modelli GPT-3.5 legacy e GPT-3.

Modelli di embedding

I modelli di embedding sono strumenti progettati per trasformare dati testuali in rappresentazioni numeriche compatte e ricche di informazioni. Questi modelli sono fondamentali per molte applicazioni di intelligenza artificiale, come la ricerca semantica, il clustering dei documenti e il miglioramento delle prestazioni dei modelli di machine learning attraverso la riduzione dimensionale.

Un embedding è una rappresentazione vettoriale di dati, dove ogni elemento viene mappato in uno spazio numerico continuo a dimensioni ridotte. Questo processo permette di catturare e rappresentare la semantica e le relazioni tra i dati in modo che possano essere utilizzati efficacemente in modelli di machine learning.

text-embedding-3-large è l’ultimo e più capace tra questi modelli e supporta la riduzione delle dimensioni dell’embedding tramite un nuovo parametro di dimensione. In genere, gli embedding più grandi sono più costosi dal punto di vista del calcolo, della memoria e dell’archiviazione. La possibilità di regolare il numero di dimensioni consente un maggiore controllo sui costi e sulle prestazioni complessivi.

Pricing

I costi per l’uso dei modelli di Azure AI dipendono in gran parte dal modello specifico, dall’utilizzo e dai token processati durante le interazioni, sia per l’input che per l’output.

I token sono segmenti di testo, con ciascun token che solitamente corrisponde a circa quattro caratteri in inglese. Questo sistema di calcolo dei costi si applica ai vari modelli, indipendentemente dal fatto che si tratti di generare completamenti di testo o di condurre conversazioni.

Volendo fare un esempio di come funzionano, se un utente fornisce un prompt di 1.000 token e riceve una risposta di 1.000 token, il costo totale dell’operazione sarà per 2.000 token. I modelli più recenti supportano limiti di token più elevati, migliorando la loro capacità di gestire interazioni più complesse e lunghe.

Il costo dei modelli come GPT-3.5 e GPT-4 riflette le loro capacità e le risorse computazionali necessarie per utilizzarle. GPT-3.5 Turbo, ottimizzato per la chat, è spesso più conveniente per le applicazioni che richiedono interazioni frequenti o prolungate. GPT-4 Turbo, dalle prestazioni superiori, comporta ovviamente costi più elevati ma fornisce risultati migliori nella risoluzione di problemi complessi e nella gestione di input multimodali (testo e immagini).

I modelli di embedding di Azure, come text-embedding-ada-002 e il più recente text-embedding-3-large, hanno un costo basato sul numero di token processati. Il nuovo text-embedding-3-large offre dimensioni configurabili, permettendo agli utenti di bilanciare tra prestazioni e costi.

Il fine-tuning (limitato alla serie base GPT-3) comporta tre componenti di costo: ore di training, ore di hosting e utilizzo per token per l’inferenza. I costi di hosting sono continui e vengono sostenuti indipendentemente dall’uso attivo, rendendo essenziale il monitoraggio e la gestione attenta di queste distribuzioni per evitare spese inutili.

I clienti devono essere sempre consapevoli di potenziali costi aggiuntivi come lo stoccaggio dei dati e i servizi di monitoraggio. Azure fornisce strumenti per l’analisi dei costi e la gestione dei budget, permettendo agli utenti di tracciare e gestire le spese in modo efficace. Budget e avvisi possono aiutare a evitare spese eccessive notificando agli utenti anomalie di spesa o il raggiungimento di soglie di costo.

Per chi volesse qualche dettaglio specifico in più sul costo specifico del servizio, invitiamo a fare uso dello strumento messo a disposizione da Microsoft qui per calcolarlo in base alla regione e ai modelli che si desidera utilizzare.

Modelli di intelligenza artificiale e servizi API in Azure AI Studio

Conclusioni

In buona sostanza, Azure AI Studio rappresenta un importante passo avanti nel rendere le capacità avanzate di intelligenza artificiale accessibili e utilizzabili da un pubblico più ampio e rende il servizio offerto da Microsoft una delle soluzioni più convenienti ed efficaci sul mercato per integrare le potenzialità dell’intelligenza artificiale all’interno delle operazioni della propria compagnia.

Come abbiamo avuto modo di vedere, il design intuitivo dell’interfaccia e la flessibilità offerta dalla gestione dei modelli permettono a utenti e aziende di ogni dimensione di sperimentare e distribuire soluzioni basate su AI in maniera rapida e efficiente, senza la necessità di conoscenze tecniche troppo approfondite.

Non resta altro che invitarvi, quindi, a scoprire in prima persona le potenzialità del servizio e di Azure AI Studio, sperimentando con la sua interfaccia per vedere con i propri occhi come l’AI possa trasformare le infrastrutture digitali della vostra compagnia e proiettarla nel futuro.

FAQ su Azure AI Studio

Che cos’è Azure AI Studio?Azure AI Studio è un’interfaccia web di Microsoft progettata per consentire agli utenti di sperimentare con i modelli OpenAI, tra cui GPT-3.5 e GPT-4, all’interno dell’infrastruttura cloud di Azure.

Come facilita Azure AI Studio la sperimentazione con l’AI?Azure AI Studio offre dei “playground” per testare varie funzionalità di AI, consentendo un facile setup e test di assistenti personalizzati e strumenti di generazione di contenuti senza richiedere competenze tecniche avanzate.

Quali sono i principali casi d’uso di Azure AI Studio?Azure AI Studio supporta lo sviluppo di agenti conversazionali, completamento del testo per la generazione di contenuti, modelli di embedding per il clustering dei dati e soluzioni di supporto clienti basate su AI.

Quali modelli sono disponibili in Azure AI Studio?Azure AI Studio include i modelli GPT-3.5, GPT-4 e di embedding, ciascuno adatto a diverse applicazioni, dalla generazione di testi complessi all’embedding di testo per attività di machine learning.

Quali opzioni di prezzo sono disponibili in Azure AI Studio?I costi dipendono dal tipo di modello e dall’uso, incluso il numero di token elaborati per sessione, rendendo Azure AI Studio scalabile per diverse necessità applicative.