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Azure生成式AI应用平台集成与生产部署

共计 30 章节
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01
课程导入与全景认知
目标=Azure生成式AI应用平台的… · 生产部署的挑战与学习路径
课程导入全景认知
02
Azure OpenAI服务资源创建与模型部署
目标=订阅准备 · 资源创建 · 模型选择
AzureOpenAI
03
生成式AI应用架构设计
目标=从原型到生产的分层架构 · 关键组件与Azure服务选型
AI生成式
04
提示工程与模型交互基础
目标=系统提示 · 少样本学习 · 参数调优与Azure OpenAI…
提示工程模型交互基础
05
Azure AI Studio项目与工作区配置
目标=项目创建 · 连接管理 · 计算资源与开发环境搭建
AzureAI
06
检索增强生成（RAG）架构设计
目标=文档处理 · 向量化 · 索引构建与检索策略
RAG检索增强生成
07
Azure AI Search集成
目标=索引创建 · 向量搜索 · 混合搜索与语义排序器配置
AzureAI
08
RAG应用开发实战
目标=使用Prompt Flow构建… · 集成Azure OpenAI与AI…
RAG应用开发实战
09
Prompt Flow编排与评估
目标=流程开发 · 批量运行 · 评估指标与提示变体对比
PromptFlow
10
生成式AI应用的安全与合规
目标=内容过滤 · 滥用监控 · 数据隐私与负责任AI原则
AI生成式
11
Azure API Management作为AI网关
目标=API暴露 · 限流 · 缓存
AzureAPI
12
身份认证与授权集成
目标=Microsoft Entra… · 托管标识 · RBAC与密钥保管库实践
身份认证授权集成
13
应用性能优化
目标=模型延迟优化 · 流式响应 · 异步处理与缓存策略
应用性能优化目标=模型延迟优…
14
成本管理与配额控制
目标=令牌消耗分析 · 预算告警 · 配额分配与成本优化技巧
成本管理配额控制
15
容器化生成式AI应用
目标=Docker打包 · Azure Container Re…
AI容器化生成式
16
Azure Container Apps部署
目标=环境配置 · 缩放规则 · 入口与Dapr集成
AzureContainer
17
Azure Kubernetes Service部署
目标=集群配置 · 工作负载部署 · 自动缩放与GPU节点管理
AzureKubernetes
18
Azure App Service部署
目标=Web应用配置 · 部署槽 · 自动缩放与混合连接
AzureApp
19
CI/CD流水线设计
目标=Azure DevOps或Gi…
CI/CD流水线设计
20
基础设施即代码
目标=使用Bicep或Terrafo…
基础设施即代码Bicep
21
可观测性体系构建
目标=Application Ins… · Log Analytics与Open…
可观测性体系构建Application
22
监控与告警配置
目标=关键指标 · 日志查询 · 告警规则与仪表板设计
监控告警配置
23
模型评估与质量保障
目标=自动化评估 · 人工反馈 · A/B测试与回归测试
模型评估质量保障
24
生产环境中的提示管理与版本控制
目标=提示注册 · 版本追踪与回滚策略
生产环境提示管理
25
高可用与灾难恢复
目标=多区域部署 · 故障转移 · 数据备份与恢复策略
高可用灾难恢复
26
负载测试与容量规划
目标=模拟并发请求 · 识别瓶颈与扩展策略
负载测试容量规划
27
生成式AI应用的故障排查
目标=常见错误 · 诊断工具与调试技巧
AI生成式
28
企业级集成模式
目标=与现有业务系统 · 数据源和消息队列的集成
企业级集成模式目标=
29
生产部署案例研究
目标=端到端部署一个企业级生成式AI…
生产部署案例研究AI
30
课程总结与持续演进
目标=最佳实践回顾 · 技术趋势与后续学习资源
课程总结持续演进