先决条件
- Azure 订阅 - 。
- 部署了
gpt-4o或gpt-4o-mini模型的 Azure OpenAI 服务资源。 建议使用标准或全局标准模型 进行初始探索。 有关模型部署的详细信息，请参阅 。
登录到 Azure OpenAI Studio
导航到 处的 Azure OpenAI Studio，然后使用有权访问 Azure OpenAI 资源的凭据登录。 在登录过程中或登录之后，选择适当的目录、Azure 订阅和 Azure OpenAI 资源。
在 Azure OpenAI Studio 登陆页面中，选择“聊天操场”
操场
通过 Azure OpenAI Studio“聊天操场”，以无代码方式开始探索 OpenAI 功能。 在此页中，可以快速循环访问和试验这些功能。
安装
可以使用“提示示例”下拉列表选择一些预加载的系统消息示例以开始使用。
系统消息为模型提供有关它应该如何行为以及生成回复时应引用什么上下文的说明。 你可以描述助手的个性，告诉它应该回答什么和不应该回答什么，并告诉它如何设置回复的格式。
使用“聊天操场”时，可以随时选择“查看代码”以查看基于当前聊天会话和设置选择所预先填充的 Python、curl 和 json 代码示例。 然后，可以采用此代码并编写应用程序，以完成当前使用操场执行的相同任务。
聊天会话
选择 Enter 按钮或选择向右箭图标会将输入的文本发送到聊天补全 API，结果将返回到文本框。
选择“清除聊天”按钮可删除当前对话历史记录。
关键设置
| Name | 说明 |
|---|---|
| 部署 | 与特定模型关联的部署名称。 |
| 添加数据 | |
| 参数 | 更改模型响应的自定义参数。 当你开始的时候，我们建议对大多数参数使用默认值 |
| 温度 | 控制随机性。 降低温度意味着模型会产生更多重复性和确定性的回复。 提高温度会导致更多意外或创造性的回复。 请尝试调整温度或 Top P 值，但不要同时调整两者。 |
| 最大响应（令牌） | 对每个模型回复的标记数设置限制。 最新模型上的 API 支持最多 128,000 个标记，包括提示（包括系统消息、示例、消息历史记录以及用户查询）和模型的回复。 对于典型的英文文本，一个标记大约是四个字符。 |
| Top p | 与温度类似，它控制着随机性，但使用不同的方法。 降低 Top P 值会将模型的标记选择范围缩小到可能性更高的标记。 增加 Top P 值会使模型既选择可能高的标记又选择可能性低的标记。 请尝试调整温度或 Top P 值，但不要同时调整两者。 |
| 停止序列 | 停止序列使模型在所需时间点结束响应。 模型响应会在指定序列之前结束，因此它不包含停止序列文本。 对于 GPT-35-Turbo，使用 <|im_end|> 可确保模型响应不会生成后续用户查询。 可以包含多达四个停止序列。 |
查看代码
尝试与模型聊天后，请选择“</> 查看代码”按钮。 这样，就可以重播整个对话背后的代码：
了解提示结构
如果你从“查看代码”处检查示例，你会注意到对话分为三个不同的角色， system、user、assistant。 每次向模型发送消息时，整个对话历史记录都会重新发送到该点。 使用聊天补全 API 时，模型无法真正记住你过去发送给它的内容，因此需要提供对话历史记录作为上下文，以便模型做出正确响应。
提供了对新提示结构的深入介绍，以及如何有效地使用聊天补全模型。
部署模型
对 Azure OpenAI 工作室中的体验感到满意后，可以通过选择“部署到”按钮直接从工作室部署 Web 应用。
如果你在模型上 ，这样就可以选择部署到独立的 Web 应用程序或 Copilot Studio（预览版）中的 Copilot。
例如，如果选择部署 Web 应用：
首次部署 Web 应用时，应选择“创建新的 Web 应用”。 为应用选择一个名称，该名称将成为应用 URL 的一部分。 例如，https://<appname>.azurewebsites.net。
为已发布的应用选择订阅、资源组、位置和定价计划。 要更新现有应用，请选择“发布到现有 Web 应用”，然后从下拉菜单中选择上一个应用的名称。
如果选择部署 Web 应用，请参阅使用它的 。
來自: https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/ai-services/openai/chatgpt-quickstart
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