Azure で生成 AI ソリューションを開発する

このリポジトリの演習は、Microsoft Azure で生成 AI ソリューションを構築するときに開発者が実行する一般的なタスクについて調べる、実践的な学習エクスペリエンスを提供するように設計されています。

注: これらの演習を完了するには、必要な Azure リソースと生成 AI モデルをプロビジョニングするのに十分なアクセス許可とクォータがある Azure サブスクリプションが必要です。 まだお持ちでない場合は、Azure アカウントにサインアップできます。 新規ユーザーには、最初の 30 日間のクレジットが付属する無料試用版オプションがあります。

このリポジトリの GitHub Pages サイトで演習を表示します。

注: これらの演習は単独でも完了できますが、Microsoft Learn のモジュールを補完するように設計されています。このモジュールでは、これらの演習の基になる概念の一部について詳しく説明しています。

ラボ カタログ

すべてのラボ演習を集めた包括的なカタログが lab_catalog.csv にあります。 このカタログの内容は次のとおりです。

• [ファイル名]:各ラボ演習のマークダウン ファイル
• [説明]: ラボの内容 (タスクと目標を含む)
• テクノロジ: ラボで使用される主なテクノロジと製品
• 最終マージ日: マージによってラボが最後に更新された日
• 最終マージ作成者: 最後のマージの作成者

ラボ ファイルを追加または変更した後にカタログを再生成するには、次のコマンドを実行します。

python3 generate_lab_catalog.py

問題の報告

演習で問題が発生した場合は、このリポジトリで問題として報告してください。