Open-AI GPT in Microsoft Azure nutzen

KI-Sprachmodelle auch in der Microsoft-Cloud Open-AI GPT in Microsoft Azure nutzen

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Durch die Beteiligung an OpenAI darf Microsoft die KI-Funktionalitäten von ChatGPT und anderen Sprachmodellen nutzen. Mit einem darauf basierenden Azure-Cloud-Dienst können Developer eigene Programme mit KI-Funktionen erstellen.

Verwalten eines Dienstes in Azure OpenAI.

(Bild: Joos / Microsoft)

Die bekannte Chatbot-Lösung ChatGPT setzt Stand Anfang 2023 auf das Sprachmodell GPT 3.5. Das Machine Learning-Modell kann auf Basis von Deep Learning eigene Texte erstellen oder Texte zusammenfassen. Microsoft baut die Technologie mittlerweile in Microsoft Teams ein, um Besprechungsteilnehmern intelligente Zusammenfassungen zu bieten.

Microsoft hat mehrere Milliarden Dollar in OpenAI investiert, um die Möglichkeiten der Machine-Learning-Modelle in Azure zu implementieren. Mit dem Azure OpenAI Service können Entwickler kleine KI-Anwendungen bereitstellen, die sich von Unternehmen nutzen und direkt in der Microsoft-Cloud bereitstellen lassen.

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Die Bereitstellungen von Azure OpenAI-Modellen erfolgt komplett in der Cloud. Die Kosten dafür berechnet Microsoft auf Basis der tatsächlichen Nutzung. Um sich einen Überblick zu verschaffen, sollte vor der Bereitstellung zunächst die Preisliste für den OpenAI-Service überprüft werden.

Microsoft stellt die Funktionen aus OpenAI auch über GitHub Copilot zur Verfügung. Dadurch kann die KI von OpenAI bei der Entwicklung von Programmen zum Einsatz kommen, die zum Beispiel mit Visual Studio oder Visual Studio Code entwickelt werden können. Wir haben uns mit GitHub Copilot im Beitrag „Code-Vorschläge durch GitHub Copilot“ auseinandergesetzt.

Eigene KI-Anwendungen mit Azure OpenAI entwickeln

Microsoft will sicherstellen, dass KI-Anwendungen nicht missbraucht werden oder hetzerische, Hassrede und verletzende Inhalte verteilen. Das kann durch die enormen Möglichkeiten der verschiedenen Modelle schnell passieren. Daher müssen sich Entwickler zuerst bei Microsoft für die Open-AI-Nutzung registrieren und ihre Anwendung beschreiben, bevor sie Zugang zum System erhalten.

Gestattet Microsoft den Zugriff, ist es für das jeweilige Abonnement bei Azure OpenAI mit „Azure OpenAI erstellen“ möglich, einen neuen Dienst zu erstellen. Idealerweise sollten eigene Anwendungen mit Python geschrieben werden, wenn Azure OpenAI zum Einsatz kommt. Grundsätzlich spielt die Programmiersprache aber nur eine untergeordnete Rolle. Noch ist Python aber für die Zusammenarbeit mit Azure OpenAI ideal, da die ganzen Beispielcodes im Azure OpenAI Studio ebenfalls mit Python geschrieben sind.

Die verschiedenen Dienste und APIs, die Microsoft zur Verfügung stellt, zum Beispiel Microsoft Graph, lassen sich mit Python ebenfalls einfacher und effektiver ansteuern. Vor allem GPT-3.5-Modelle, darunter auch Codex, sind in Zusammenhang mit Python-Code besonders leistungsstark. Andere Programmiersprachen, die an dieser Stelle zum Einsatz kommen können, sind: C#, JavaScript, Go, Perl, PHP, Ruby, Swift, TypeScript, SQL und sogar Shells.

Kleine KI-Apps mit Azure OpenAI Studio erstellen

Das Erstellen und Verwalten von eigenen KI-Anwendungen über Azure OpenAI erfolgt über das Azure OpenAI Studio. Hier lassen sich neue Ressourcen auf Basis von Azure OpenAI erstellen. Mit der OpenAI-API können Entwickler eigene Anwendungen direkt mit den Modellen von OpenAI in Azure verknüpfen.

Sobald die Ressource für OpenAI in Azure erstellt ist, lassen sich API-Calls nutzen, um das Modell in der eigenen Anwendung zu integrieren. Mit „Go to Azure OpenAI Studio“ oder „Explorer“ kann der neue Dienst im OpenAI-Studio geöffnet werden. Sobald ein Dienst erstellt wurde, kann in Zukunft über die Adresse https://oai.azure.com direkt in diesen Bereich gewechselt werden. Im OpenAI Studio stehen dazu auf der Startseite verschiedene Beispiele zur Verfügung.

Auf der linken Seite des Menüs ist es über den „Playground“ möglich, eigenen Code zu nutzen. Hier lässt sich testen, wie das eigene Modell Text erstellen kann. Dazu stehen auf der rechten Seite verschiedene Optionen bereit.

Eigene Bereitstellungen mit Open AI GPT 3.5 Davinci

Im Bereich „Deployments“ lassen sich eigene Bereitstellungen in Azure OpenAI durchführen. Über das Fenster der Bereitstellung kann aus den verschiedenen Modellen ausgewählt werden, die Azure OpenAI zur Verfügung stellt. Vor allem die Modelle auf Basis von GPT-3 und Codex bieten für Anwendungen bezüglich natürlicher Sprache die meisten Möglichkeiten und die besten Ergebnisse. Bei GPT 3 stehen zum Beispiel die folgenden Modelle in Azure OpenAI bereit:

text-ada-001text-babbage-001text-curie-001text-davinci-003

Um Anwendungen zu erstellen, die auf natürlicher Sprache aufbauen, ist das Modell „text-davinci-003“ am besten geeignet. Erscheint eine neue Version des Modells, steht diese ebenfalls in Azure zur Verfügung und kann für eigene Bereitstellungen genutzt werden. Microsoft empfiehlt an dieser Stelle ebenfalls, möglichst auf die aktuelle Davinci-Version zu setzen.

Verschiedene Modelle in OpenAI nutzen: Curie, Babbage und Ada

Die anderen Module bieten, die sich bei „Deployments“ im Azure OpenAI Studio nutzen lassen, sind Curie, Babbage und Ada sowie verschiedene Codex-Modelle. Letztere bauen genau wie Davinci ebenfalls auf GPT 3.5 auf. Die Curie-Modelle sind wiederum dazu geeignet, Zusammenfassungen von Text zu erstellen und die Stimmung von Texten zu erkennen oder Fragen zu beantworten.

Davinci zeigt seine Stärken vor allem bei komplexen Texten. Babbage kann einfache Klassifizierungen und semantische Suchen durchführen, zum Beispiel in Dokumenten. Wenn es um Geschwindigkeit geht, ist Ada ideal, da dieses Korrekturen und Textanalysen schneller durchführt als davinci.

Generell kann Davinci aber alles, was die anderen Modelle auch können. Es kann allerdings sein, dass sich andere Modelle für den einen oder anderen Ansatz ebenfalls eignen und schneller Ergebnisse liefern. Es lohnt sich an dieser Stelle, einen Vergleich anzustellen.

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