Creemos que la IA es el próximo gran cambio en la informática. Es por eso por lo que en Microsoft se está invirtiendo fuertemente en IA y en las herramientas para desplegarla, para que los desarrolladores y las organizaciones puedan hacer más.
Con la última innovación anunciada en Build, los desarrolladores pueden crear experiencias únicas utilizando herramientas de desarrollo completas y nuevas capacidades de IA y aprendizaje automático.
Las últimas innovaciones en Azure IA y Aprendizaje Automático incluyen lo siguiente:
Azure AI Studio
y nuevas capacidades para aprovechar la IA generativa, incluyendo la capacidad de fácilmente aterrizar modelos de OpenAI en tus datos, que está en vista previa. Con solo unos pocos clics, los desarrolladores ya pueden aterrizar modelos de OpenAI, como ChatGPT y GPT-4, en sus datos para construir rápidamente experiencias de IA conversacional específicas para su organización.
Azure AI prompt flow
En vista previa, proporcionará una experiencia simplificada para la solicitud, evaluación, ajuste y operacionalización de modelos de lenguaje de gran tamaño. Los desarrolladores y científicos de datos pueden crear rápidamente flujos de trabajo de solicitud que se conectan a cientos de modelos y fuentes de datos populares de código abierto y propietarios para construir aplicaciones inteligentes y evaluar la calidad de sus flujos de trabajo para elegir el mejor aviso para su caso de uso.
Azure OpenAI Plugins
En vista previa privada, simplificará el proceso de construcción y consumo de APIs que extienden las capacidades de GPT-4. Los siguientes plugins estarán disponibles durante la vista previa privada: Azure Cognitive Search, Azure SQL, Azure Cosmos DB, Microsoft Translator y Bing Search.
Modelos base en Azure Machine Learning
Para facilitar el trabajo con modelos de código abierto, también se están introduciendo modelos base en Azure Machine Learning, que comienza con el catálogo de modelos para seleccionar de colecciones de modelos base incluyendo tanto modelos de Azure OpenAI Service, como modelos de código abierto curados por Azure Machine Learning y Hugging Face, y proporciona la capacidad de afinar y desplegar esos modelos base utilizando componentes y pipelines de Azure Machine Learning.
Búsqueda de vectores en Azure Cognitive Search
En vista previa privada, permite a los usuarios almacenar, indexar y buscar dentro de sus conjuntos de datos basados en representaciones vectoriales de sus datos, también conocidos como incrustaciones, para encontrar información que es semánticamente similar a su consulta de búsqueda. La búsqueda de vectores se puede utilizar en combinación con plugins de recuperación para ChatGPT a través del servicio Azure OpenAI.
Modelo de Capacidad Provisionada en Azure OpenAI Service
Ahora se está habilitando un Modelo de Capacidad Provisionada para Azure OpenAI Service, para ofrecer capacidad dedicada.
Seguridad de contenido de Azure AI
Facilitará a los desarrolladores la prueba y evaluación de despliegues de IA para la seguridad detectando y asignando puntuaciones de gravedad a contenido no seguro en varios idiomas tanto en imágenes como en texto. Estamos integrando la seguridad de contenido de Azure AI en productos, incluyendo Azure OpenAI Service y Azure AI Studio.
Hoy también anunciamos emocionantes actualizaciones sobre la amplia gama de herramientas para desarrolladores y la cartera de la plataforma de aplicaciones:
Microsoft Dev Box
Disponible generalmente en julio, es un servicio de Azure que proporciona a los desarrolladores acceso a cajas de desarrollo específicas del proyecto listas para codificar, que son seguras y administradas centralmente. Microsoft Dev Box ayuda a soportar equipos de desarrollo híbridos de cualquier tamaño, ayudando a los desarrolladores a centrarse en escribir código al simplificar el acceso a todos los recursos y herramientas que necesitan para el proyecto en cuestión.
GitHub Advanced Security para Azure DevOps
En vista previa pronto, es una solución que proporciona las tres características principales de GitHub Advanced Security en la plataforma Azure DevOps, para que los clientes puedan integrar chequeos de seguridad automatizados en su flujo de trabajo. Incluye escaneo de código alimentado por CodeQL para detectar vulnerabilidades, escaneo de secretos para prevenir la inclusión de información sensible en los repositorios de código, y escaneo de dependencias para identificar vulnerabilidades en dependencias de código abierto y proporcionar alertas de actualización.
Los Entornos de Despliegue de Azure (ADE)
Ahora disponibles generalmente, permiten a los equipos de desarrolladores configurar rápidamente la infraestructura de la aplicación con plantillas basadas en proyectos, minimizando el tiempo de configuración al tiempo que maximizan la seguridad, el cumplimiento y la eficiencia de costos. ADE proporciona plantillas de autoservicio que se despliegan directamente desde herramientas de desarrollo, repositorios de código o portales de desarrolladores personalizados, y maximizan la seguridad con permisos centralizados y gobernabilidad de políticas, controles de acceso y gestión completa de configuraciones de recursos en la nube.
Azure Kubernetes Service (AKS)
Para dar a las empresas más control sobre su entorno, estamos anunciando el soporte a largo plazo para Kubernetes que permitirá a los clientes mantenerse en la misma versión durante dos años, el doble de lo que es posible hoy. También estamos anunciando contenedores confidenciales en AKS, que pronto estarán en vista previa, como una oferta de primera parte que permite a los equipos ejecutar contenedores estándar sin modificaciones, alineados con el proyecto de código abierto de Contenedores Confidenciales Kata.
