यह गाइड आपको Azure AI Foundry के भीतर भाषा अनुवाद के लिए Azure OpenAI और छवि सामग्री विश्लेषण के लिए Azure Computer Vision (जिसका उपयोग बाद में छवि-आधारित अनुवाद के लिए किया जा सकता है) सेट अप करने के लिए मार्गदर्शन करता है।
पूर्व आवश्यकताएँ:
- सक्रिय सब्सक्रिप्शन के साथ एक Azure खाता।
- आपके Azure सब्सक्रिप्शन में संसाधन और डिप्लॉयमेंट बनाने के लिए पर्याप्त अनुमतियाँ।
आप एक Azure AI प्रोजेक्ट बनाकर शुरू करेंगे, जो आपके AI संसाधनों का प्रबंधन करने के लिए एक केंद्रीय स्थान के रूप में कार्य करता है।
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https://ai.azure.com पर जाएं और अपने Azure खाते से साइन इन करें।
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नया प्रोजेक्ट बनाने के लिए +Create चुनें।
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निम्नलिखित कार्य करें:
- एक Project name दर्ज करें (जैसे,
CoopTranslator-Project)। - AI hub चुनें (जैसे,
CoopTranslator-Hub) (यदि आवश्यक हो तो नया बनाएं)।
- एक Project name दर्ज करें (जैसे,
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अपने प्रोजेक्ट को सेट अप करने के लिए "Review and Create" पर क्लिक करें। आपको आपके प्रोजेक्ट के अवलोकन पृष्ठ पर ले जाया जाएगा।
अपने प्रोजेक्ट के भीतर, आप टेक्स्ट अनुवाद के लिए बैकएंड के रूप में सेवा देने हेतु Azure OpenAI मॉडल डिप्लॉय करेंगे।
यदि आप पहले से वहां नहीं हैं, तो अपने हाल ही में बनाए गए प्रोजेक्ट (जैसे CoopTranslator-Project) को Azure AI Foundry में खोलें।
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अपने प्रोजेक्ट के बाएँ मेनू में, "My assets" के अंतर्गत, "Models + endpoints" चुनें।
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+ Deploy model चुनें।
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Deploy Base Model चुनें।
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उपलब्ध मॉडलों की एक सूची प्रस्तुत की जाएगी। एक उपयुक्त GPT मॉडल के लिए फ़िल्टर करें या खोजें। हम
gpt-4oकी सिफारिश करते हैं। -
अपनी पसंदीदा मॉडल चुनें और Confirm पर क्लिक करें।
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Deploy चुनें।
एक बार डिप्लॉय हो जाने पर, आप "Models + endpoints" पृष्ठ से डिप्लॉयमेंट चुन सकते हैं ताकि उसका REST endpoint URL, Key, Deployment name, Model name और API version देखा जा सके। ये आपके एप्लिकेशन में अनुवाद मॉडल को इंटीग्रेट करने के लिए आवश्यक होंगे।
Note
आप अपनी आवश्यकताओं के आधार पर API version deprecation पृष्ठ से API संस्करण चुन सकते हैं। ध्यान दें कि API version Azure AI Foundry के Models + endpoints पृष्ठ पर दिखाए गए Model version से अलग है।
छवियों के भीतर टेक्स्ट के अनुवाद को सक्षम करने के लिए, आपको Azure AI सेवा का API Key और Endpoint खोजना होगा।
- अपने Azure AI प्रोजेक्ट (जैसे,
CoopTranslator-Project) पर जाएं। सुनिश्चित करें कि आप प्रोजेक्ट अवलोकन पृष्ठ पर हैं।
Azure AI सेवा से API Key और Endpoint खोजें।
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अपने Azure AI प्रोजेक्ट (जैसे,
CoopTranslator-Project) पर जाएं। सुनिश्चित करें कि आप प्रोजेक्ट अवलोकन पृष्ठ पर हैं। -
Azure AI सेवा टैब से API Key और Endpoint खोजें।
यह कनेक्शन लिंक्ड Azure AI सेवाओं के संसाधन (जिसमें छवि विश्लेषण शामिल है) की क्षमताओं को आपके AI Foundry प्रोजेक्ट के लिए उपलब्ध बनाता है। आप इस कनेक्शन का उपयोग अपनी नोटबुक्स या एप्लिकेशन में छवियों से टेक्स्ट निकालने के लिए कर सकते हैं, जिसे बाद में अनुवाद के लिए Azure OpenAI मॉडल को भेजा जा सकता है।
अब तक, आपको निम्नलिखित इकट्ठा कर लेना चाहिए:
Azure OpenAI (टेक्स्ट अनुवाद) के लिए:
- Azure OpenAI Endpoint
- Azure OpenAI API Key
- Azure OpenAI Model Name (जैसे,
gpt-4o) - Azure OpenAI Deployment Name (जैसे,
cooptranslator-gpt4o) - Azure OpenAI API Version
Azure AI सेवाओं (दृष्टि के माध्यम से छवि टेक्स्ट निष्कर्षण) के लिए:
- Azure AI Service Endpoint
- Azure AI Service API Key
बाद में, जब आप अपना एप्लिकेशन बनाएंगे, तो आप इन्हें शायद पर्यावरण चर के रूप में कॉन्फ़िगर करेंगे, जैसे:
# Azure AI सेवा क्रेडेंशियल्स (छवि अनुवाद के लिए आवश्यक)
AZURE_AI_SERVICE_API_KEY="your_azure_ai_service_api_key" # उदाहरण के लिए, 21xasd...
AZURE_AI_SERVICE_ENDPOINT="https://your_azure_ai_service_endpoint.cognitiveservices.azure.com/"
# वैकल्पिक फालबैक सेट: प्रत्यय _1/_2 के साथ डुप्लिकेट चर (सेट के सभी चर के लिए समान सूचकांक)
AZURE_AI_SERVICE_API_KEY_1="your_azure_ai_service_api_key_1"
AZURE_AI_SERVICE_ENDPOINT_1="https://your_azure_ai_service_endpoint_1.cognitiveservices.azure.com/"
# Azure OpenAI क्रेडेंशियल्स (पाठ अनुवाद के लिए आवश्यक)
AZURE_OPENAI_API_KEY="your_azure_openai_api_key" # उदाहरण के लिए, 21xasd...
AZURE_OPENAI_ENDPOINT="https://your_azure_openai_endpoint.openai.azure.com/"
AZURE_OPENAI_MODEL_NAME="your_model_name" # उदाहरण के लिए, gpt-4o
AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME="your_deployment_name" # उदाहरण के लिए, cooptranslator-gpt4o
AZURE_OPENAI_API_VERSION="your_api_version" # उदाहरण के लिए, 2024-12-01-preview
# वैकल्पिक फालबैक सेट: प्रत्यय _1/_2 के साथ पूर्ण AZURE_OPENAI_* सेट की नकल करें (सभी चर के लिए समान सूचकांक)- Azure AI Foundry में प्रोजेक्ट कैसे बनाएं
- Azure AI संसाधन कैसे बनाएं
- Azure AI Foundry में OpenAI मॉडल कैसे डिप्लॉय करें
अस्वीकरण:
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