使用全方位工具組加速您的 AI 專案

利用符合成本效益的語言模型、生成式 AI、進階搜尋等來簡化工作流程、增強正確性及調整 AI 解決方案。

免費存取可透過內建工具提供遊樂場測試、無縫整合及企業就緒部署的熱門 AI 模型。

由 Microsoft、NVIDIA、Hugging Face 和 Meta 策展之用於探索基礎模型的中樞，已針對 Azure AI Foundrt 進行封裝與最佳化。

用於下載、評估、調整和部署 AI 模型的延伸模組，包括在應用程式內或雲端服務中熱門 SLMS 的引導式逐步解說。

使用 AI 應用程式範本庫，在 5 分鐘內即可在 Azure 上啟動您的 AI 應用程式，專為各種生成式 AI 使用案例量身訂做。

開發自訂 GenAI，以提供具有精確資料策展、尖端自訂、擷取擴增生成 (RAG) 和加速效能的企業就緒模型。

一組允許組織在任何地方於 NVIDIA GPU 上執行 AI 模型的加速推斷微服務。

提供對 GPU 加速軟體的存取權，包括效能最佳化容器、預先訓練的 AI 模型，以及產業特定的 SDK。

開放來源 SDK，可讓開發人員輕鬆地將 AI 服務與傳統程式設計語言合併。

透過整合資訊擷取系統、提供基礎資料並允許控制所使用的資料，來增強 LLM 功能。

讓開發人員利用 LLM 功能組建複雜且動態之應用程式的開放原始碼程式庫，可做為提示的協調流程工具。

簡化 LLM 工作流程的協調流程、最佳化與自動化，啟用可使用自訂且可交談的代理程式開發複雜的 LLM 應用程式。

使用程式碼基底中的類型定義來擷取類型安全之結構化 AI 回應的實驗性程式庫，旨在橋接自然語言、應用程式結構描述和 API 之間的差距。

用於內嵌、重新排序及擷取的世界級模型，可快速從大量企業資料中解鎖正確的深入解析。

加速廣泛採用作業和演算法的程式庫，以隨著問題的演化縮短見解的時間。

將 LangChain 工具與 NIM 微服務繫結，以建立為您的應用程式帶來代理程式功能的結構化輸出。

最佳化及自動化 IT 作業，以改善效率、降低成本，以及增強決策能力，以便進行更具適應力且智慧的系統管理。

使用單一登入體驗，將 Visual Studio Code 中的組建和部署流程自動化，以存取 Azure 資源與服務。

直接在存放庫中自動化、自訂及執行工作流程。探索、建立及共用動作，以執行您想要的任何作業 (包括 CI/CD)。

使用內建版本控制來管理和追蹤您 Kubernetes 應用程式的變更。直接在任何 Kubernetes 環境中執行和偵錯容器。

可調整的資料策展微服務，可讓開發人員在萬億語彙基元的多語言資料庫中進行排序，以用於預先訓練 LLM。

高效能的可調整微服務，可簡化 LLM 對於網域特定使用案例的微調與對齊。

使用 API 在各種學術與自訂基準上有效且可靠地評估自訂 LLM 和擷取擴增生成 (RAG)。

自動掃描程式碼中的弱點和相依性，以確保在它們成為生產環境中的風險之前先行攔截安全性問題。

利用 AI 驅動的威脅分析來快速識別及回應出現的安全性威脅，以促進更快速且更明智的決策制定。

透過偵測和減輕進階網路攻擊的威脅、將潛在損害降至最低並減少停機，以保護從身分識別到端點的整個生態系統。

使用可調整的雲端原生 SIEM 集中威脅偵測與調查，讓您可以在整個環境中有效回應安全性事件。

自動篩選有害或不當的 AI 產生內容，進而確保使用者與您的應用程式互動時取得安全且可信任的體驗。

透過協調對話管理流程來保護生成式 AI 系統，以確保在使用 LLM 的智慧型應用程式中的正確性、適當性及安全性。