KI-Lösungen mit Azure Foundry

Azure Foundry Services revolutionieren die Entwicklung und Implementierung Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen. Microsoft Azure bietet eine leistungsstarke Plattform, die moderne KI-Modelle wie GPT integriert und flexibel an Geschäftsanforderungen anpasst. Die robuste Infrastruktur ermöglicht effiziente Verwaltung, Skalierung und nahtlose Systemintegration.

Mit Azure KI Foundry können Unternehmen KI-Projekte zentral verwalten – von der Modellierung bis zur Bereitstellung. Intuitive Werkzeuge erleichtern die Umsetzung komplexer Workflows, und die übersichtliche Benutzeroberfläche erlaubt schnellen Zugriff auf Modelle, API-Schlüssel und Analysen.

Vorteile von Azure Foundry Services

Die Azure KI Foundry Services bieten eine Vielzahl an Vorteilen, die Unternehmen dabei unterstützen, KI-Projekte effizient, sicher und zielgerichtet umzusetzen:

• Benutzerfreundlichkeit: Die klar strukturierte und intuitiv gestaltete Benutzeroberfläche erleichtert nicht nur Anfängern den Einstieg, sondern bietet auch erfahrenen Entwicklern eine effiziente Navigation. Funktionen wie Drag-and-Drop-Workflows und Echtzeit-Dashboards verbessern die Benutzererfahrung erheblich.
• Flexibilität: Dank der nahtlosen Integration mit anderen Azure-Diensten wie Azure Blob Storage und Azure Data Factory können Unternehmen hybride Architekturen nahtlos umsetzen. Die Plattform erlaubt zudem die flexible Anpassung von Modellen an spezifische Geschäftsanforderungen und unterstützt eine Vielzahl von Programmiersprachen und Frameworks.
• Sicherheit: Mit strengen Sicherheitsprotokollen, wie rollenbasierter Zugriffskontrolle (RBAC) und umfassenden Audit-Protokollen, erfüllt Azure KI Foundry höchste Sicherheitsstandards. Zusätzlich gewährleistet die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie GDPR und HIPAA den Schutz sensibler Daten in allen Anwendungsbereichen.
• Kosteneffizienz: Die Pay-as-you-go-Tarife ermöglichen eine genaue Kostenkontrolle. Darüber hinaus bieten detaillierte Kostenübersichten und Budgetwarnungen Transparenz und helfen dabei, den Ressourcenverbrauch effizient zu optimieren. Empfehlungen zur Ressourcennutzung ermöglichen es Unternehmen, ungenutzte Kapazitäten zu identifizieren und Kosten zu reduzieren.
• Skalierbarkeit: Die Plattform skaliert flexibel mit den Anforderungen eines Unternehmens, sei es für kleinere Pilotprojekte oder groß angelegte KI-Implementierungen, und gewährleistet dabei eine konstante Leistung.

Einführung in Azure KI Foundry

Die Sprungseite dient als Anlaufstelle für alle KI-Projekte und bietet eine übersichtliche Organisation für verschiedene Aufgabenbereiche. Hier können Anwender bestehende Projekte verwalten, schnell neue Projekte erstellen und direkt auf häufig genutzte Funktionen zugreifen. Die klare Navigation sorgt für eine intuitive Benutzererfahrung und beschleunigt den Einstieg in komplexe Workflows. Besonders hervorzuheben sind:

• Fokus auf Azure OpenAI Service: Ein dedizierter Bereich, der die Erstellung und Verwaltung von OpenAI-Modellen und -Features unterstützt. Anwender können in wenigen Schritten mit der Entwicklung beginnen, sei es durch die Feinabstimmung bestehender Modelle oder durch die Implementierung neuer Projekte.
• Azure KI Services erkunden: Eine umfassende Sammlung der neuesten Technologien, die Sprach-, Visions- und andere KI-Anwendungen abdecken. Diese Funktion erleichtert es, neue Möglichkeiten der KI-Nutzung zu entdecken und direkt in den Entwicklungsprozess zu integrieren.
• Schnellzugriff: Kategorien wie „Kontingentverwaltung“, „Modellkatalog und Benchmarks“, „Schutz und Sicherheit“ sowie „Inhaltsverständnis“ bieten direkten Zugang zu essenziellen Verwaltungs- und Analysewerkzeugen. Nutzer können so effizient auf zentrale Ressourcen zugreifen und administrative Aufgaben ohne Umwege erledigen.

Projektübersicht

Die Projektübersicht bietet umfassende Einblicke in die Konfiguration, den Status und die Verwaltung einzelner Projekte, wodurch Anwender eine zentrale Anlaufstelle für alle projektbezogenen Aktivitäten erhalten. Zu den zentralen Funktionen gehören:

• Performance-Tracking: Ein integriertes Dashboard ermöglicht die Echtzeitüberwachung von Projektmetriken wie Modellgenauigkeit, Antwortzeiten und Ressourcennutzung. Diese Daten helfen Entwicklern, ihre Projekte kontinuierlich zu optimieren und Engpässe frühzeitig zu identifizieren.
• Endpunkte und Schlüssel: Anwender können API-Schlüssel generieren, verwalten und Zugriffsrechte kontrollieren. Dies ermöglicht eine sichere Verbindung zu spezifischen Endpunkten, die für die Azure KI-Modellinferenz verwendet werden, und gewährleistet eine präzise sowie zuverlässige Nutzung der KI-Modelle.
• Projektverwaltung: Die Projektübersicht bietet eine klare Darstellung von Abonnementinformationen, Standorten und Ressourcengruppen. Anwender können schnell Änderungen vornehmen, Benutzerrollen zuweisen und Kontingente für die Ressourcennutzung flexibel anpassen. Diese Funktion trägt zur effektiven Organisation und Optimierung von Projektressourcen bei.
• Schritt-für-Schritt-Anleitungen: Die Plattform enthält intuitive Tutorials und Workflows, die neue Nutzer bei der Auswahl geeigneter Modelle, deren Anpassung sowie der Implementierung in bestehende Systeme unterstützen. Diese Anleitungen erleichtern nicht nur den Einstieg, sondern fördern auch eine strukturierte Herangehensweise an KI-Projekte.
• Zuletzt verwendete Ressourcen: Über die Funktion „Zuletzt verwendete Ressourcen“ können Nutzer schnell auf kürzlich genutzte Modelle, Endpunkte und Datenquellen zugreifen. Dies spart Zeit, da häufig benötigte Ressourcen unmittelbar zur Verfügung stehen und der Workflow nicht unterbrochen wird.

Verwaltungscenter

Das Verwaltungscenter bietet eine umfassende und detaillierte Kontrolle über Hubs, Projekte und verbundene Ressourcen. Diese zentrale Anlaufstelle ermöglicht es Anwendern, ihre Projekte effizient zu organisieren und den Überblick über alle relevanten Komponenten zu behalten. Die wichtigsten Funktionen im Detail:

Modelle und Endpunkte: Anwender können sämtliche verfügbaren Modelle und deren zugehörige Endpunkte einsehen, verwalten und bearbeiten. Diese zentrale Übersicht vereinfacht nicht nur die Organisation der Ressourcen, sondern ermöglicht auch eine schnelle Implementierung neuer Modelle und deren Zuordnung zu spezifischen Anwendungsfällen. Zusätzliche Filter- und Suchfunktionen sorgen dafür, dass Anwender relevante Ressourcen rasch finden können.

Projektbenutzer: Eine übersichtliche Darstellung der zugewiesenen Benutzerrollen und Berechtigungen gewährleistet Transparenz und Sicherheit. Administratoren können mit wenigen Klicks neue Benutzer hinzufügen, bestehende Berechtigungen anpassen und so eine optimale Zusammenarbeit im Team sicherstellen. Besonders nützlich ist die Möglichkeit, Gruppenrollen zu definieren, die bei komplexeren Projekten die Verwaltung vereinfachen.

Verbundenen Ressourcen: Alle mit einem Projekt verbundenen Ressourcen, wie etwa Azure Blob Storage, AI Services oder OpenAI-Modelle, werden übersichtlich gelistet. Jede Ressource kann direkt aus der Übersicht bearbeitet, neu verbunden oder entfernt werden. Dies schafft Flexibilität und ermöglicht es, bei Bedarf Ressourcen schnell neu zuzuordnen oder zu erweitern.

• Projektkosten und Optimierung: Eine detaillierte Kostenübersicht gibt Einblick in den laufenden Ressourcenverbrauch und die damit verbundenen Ausgaben. Anwender können Budgets definieren, Benachrichtigungen bei Überschreitungen erhalten und so die Effizienz ihrer Projekte steigern. Zusätzlich werden Empfehlungen zur Optimierung bereitgestellt, etwa durch die Identifizierung von wenig genutzten Ressourcen oder alternative Modelle mit geringerem Kostenaufwand.

Beispielanwendungen

Kundenservice

Unternehmen können KI-gestützte Chatbots einsetzen, um Anfragen effizient und rund um die Uhr zu beantworten. Diese Chatbots können in bestehende CRM-Systeme integriert werden, um Kundendaten automatisch abzurufen und maßgeschneiderte Antworten zu liefern. Darüber hinaus können sie durch sentimentale Analysen Feedback sammeln und Verbesserungspotenziale aufzeigen.

Content-Erstellung

Marketingteams profitieren von den Azure Foundry Services, indem sie KI nutzen, um Inhalte wie Blogartikel, Social-Media-Posts, Produktbeschreibungen oder sogar komplette Marketingkampagnen zu erstellen. Diese Inhalte können personalisiert und auf bestimmte Zielgruppen abgestimmt werden. Der Bilder-Playground ergänzt diese Funktionen durch die Erstellung von visuellem Material, das die Texte optimal ergänzt.

Forschung und Entwicklung

Wissenschaftler und Entwickler können die Foundry Services nutzen, um komplexe Modelle zu entwickeln, die speziell für ihre Forschungsbereiche geeignet sind. Zum Beispiel können in der Medizin KI-Modelle verwendet werden, um Muster in großen Datensätzen zu identifizieren, klinische Studien zu unterstützen oder personalisierte Behandlungsmethoden vorzuschlagen. In der Ingenieurswissenschaft können Modelle für Simulationen und Optimierungen von technischen Prozessen eingesetzt werden.

CoPilot für besser Arbeitsabläufe beim Chemiekonzern DOW und bei der Bank of Queensland

Erste Schritte und Integration

Azure Foundry bietet einfache und vielseitige Optionen für den Einstieg, wie im Screenshot zu sehen ist. Die Plattform stellt Entwicklern eine Vielzahl von Werkzeugen zur Verfügung, um Projekte effizient umzusetzen:

Chat-Playground: Entwickeln Sie benutzerdefinierte KI-Assistenten, die nahtlos in Kommunikationsanwendungen integriert werden können. Durch die Möglichkeit, Gespräche zu simulieren und zu optimieren, können Unternehmen interaktive und hochperformante Chatbots erstellen.

Bilder-Playground: Generieren Sie kreative Grafiken basierend auf Spracheingaben. Dies ist besonders nützlich für visuell orientierte Projekte, die innovative Inhalte in kürzester Zeit erfordern.

Eigene Daten verwenden: Verbinden Sie Ihre proprietären Daten sicher mit der Plattform und trainieren Sie Modelle, die auf Ihre individuellen Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind. Diese Funktion sorgt für maximale Relevanz und präzise Ergebnisse.

Optimierung und Analyse: Über integrierte Dashboards können Anwender den Erfolg ihrer KI-Modelle in Echtzeit überwachen und Anpassungen vornehmen.

Dank der intuitiven Benutzeroberfläche können Entwickler ihre Projekte in wenigen Schritten konfigurieren und nahtlos in bestehende Workflows integrieren. Die vielseitigen Konfigurationsoptionen, die im Screenshot sichtbar sind, erleichtern es, spezifische Ressourcen wie API-Schlüssel, Ressourcengruppen und Endpunkte zu verwalten. Diese effiziente Integration spart Zeit und ermöglicht einen schnellen Projektstart.

In welchem Fall welches KI-Modell?

Azure Foundry Services bieten eine breite Palette von KI-Modellen, die für verschiedene Anwendungsfälle optimiert sind. Hier sind einige empfohlene Modelle für spezifische Einsatzgebiete:

Kundenservice:

• Empfohlenes Modell: GPT-4o
• Begründung: GPT-4o zeichnet sich durch fortschrittliche Sprachverarbeitungsfähigkeiten aus und kann personalisierte Antworten generieren, die sich ideal für Chatbots und die Automatisierung von Kundenanfragen eignen. Die Integration in bestehende CRM-Systeme ist problemlos möglich.

Content-Erstellung:

• Empfohlenes Modell: GPT-4o mit Fokus auf Textgenerierung
• Begründung: GPT-4o ist hervorragend geeignet für die Erstellung hochwertiger Inhalte wie Blogartikel, Produktbeschreibungen oder Social-Media-Beiträge. Seine Fähigkeit, Kontext zu verstehen und kreative Texte zu generieren, macht es besonders wertvoll für Marketing- und Content-Teams.

Forschung und Entwicklung:

• Empfohlenes Modell: Codex (für Code-Generierung) und GPT-4
• Begründung: Codex unterstützt Entwickler bei der Automatisierung von Programmieraufgaben, während GPT-4 in der Lage ist, komplexe wissenschaftliche Fragestellungen zu analysieren und neue Ansätze zu identifizieren, beispielsweise in der Medizin oder Ingenieurwissenschaft.

Bild- und Sprachverarbeitung:

• Empfohlenes Modell: DALL·E 3 (für Bilder) und Whisper (für Sprache)
• Begründung: DALL·E 3 eignet sich für die Erstellung visueller Inhalte, wie z. B. Marketingmaterialien oder Produktdesigns. Whisper ist ideal für Spracherkennung und Transkriptionen in verschiedenen Sprachen und Szenarien.

Datenanalyse und Vorhersagemodelle:

• Empfohlenes Modell: Azure Machine Learning integrierte Modelle
• Begründung: Diese Modelle sind speziell für datengetriebene Anwendungen wie Vorhersageanalysen, Risikoabschätzungen oder Geschäftsberichte optimiert. Sie bieten eine nahtlose Integration in bestehende Datenpipelines und ermöglichen es Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf Basis präziser Analysen zu treffen.

Technische Simulationen:

• Empfohlenes Modell: OpenAI Codex und GPT-4o
• Begründung: Codex hilft bei der Automatisierung technischer Berechnungen und Simulationen, während GPT-4o für die Analyse von Simulationsdaten und die Erstellung von Berichten genutzt werden kann. Dies ist besonders nützlich in Bereichen wie Maschinenbau und Architektur, wo präzise Simulationen entscheidend sind.

Die Auswahl des passenden Modells hängt von den spezifischen Anforderungen und Zielen Ihres Projekts ab. Azure Foundry Services bieten die Flexibilität, diese Modelle entsprechend Ihren Bedürfnissen zu implementieren und anzupassen.

Azure Foundry Services sind eine leistungsstarke Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, KI nahtlos in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren. Sie bietet nicht nur robuste Sicherheits- und Flexibilitätsfunktionen, sondern auch eine intuitive Benutzeroberfläche, die den Einstieg in die Welt der KI erleichtert. Mit fortschrittlichen Tools wie der Kontingentverwaltung, dem Modellkatalog und der Projektübersicht können Unternehmen ihre KI-Projekte effektiv steuern, optimieren und skalieren. Darüber hinaus ermöglichen detaillierte Analysen und Echtzeit-Dashboards eine kontinuierliche Verbesserung der KI-Lösungen. Nutzen Sie die umfangreichen Möglichkeiten von Azure Foundry, um innovative Ansätze umzusetzen, die Effizienz zu steigern und sich im Wettbewerb abzuheben.

Quellen