Del curso: Azure: Introducción a la nube de Microsoft

Introducción a Azure AI Foundry - Tutorial de Azure

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Introducción a Azure AI Foundry

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Azure AI Foundry es la plataforma centralizada de inteligencia artificial de Microsoft. Con tu misma cuenta de Azure, puedes entrar a Azure AI Foundry a través de su portal ai.azure.com, así como lo hice ya aquí en este navegador. También es importante destacar que estoy utilizando la misma cuenta que uso para el portal de Azure. Entonces, tenemos dos portales, uno es el de Azure y el otro es el de Azure AI Foundry. Aquí en este portal, una de las cosas que podemos hacer y que es parte de las características más potentes de Azure AI Foundry es su catálogo de modelos, ya que tenemos miles de modelos de lenguaje a nuestra disposición para poderlos desplegar aquí mismo y poderlos utilizar en nuestras soluciones de software con inteligencia artificial generativa. Por ejemplo, si hago scroll acá abajo, podemos ver modelos de lenguaje de OpenAI, como es el caso de GPT-5, también DeepSeek, Mistral. Por acá abajo están de Microsoft, estos de Phi, Cohere y Grok y otros más. Esto resulta interesante porque podemos desplegar los modelos de lenguaje y utilizarlos bajo un esquema de modelo como servicio. Entonces, no tenemos que irnos a sus respectivos proveedores para utilizar estos modelos. Además que disfrutan de las características de seguridad y de escalabilidad y también de gobernanza que tiene Azure. Dicho de otra forma, todos estos modelos se benefician al estar dentro de la nube de Azure. También otra cosa importante que podemos ver aquí en pantalla es el Model leaderboards, que es un tablero de posiciones según algunas métricas que están aquí en pantalla. Por ejemplo, para la métrica de Calidad, vemos que en el número 1 está el modelo o3-pro, pero en Safety está Phi-4, que es de Microsoft, mientras que en Costo está Ministral-3B, que viene de la empresa Mistral. Entonces, con esto nos podemos dar alguna idea al momento de decidir cuál es el mejor modelo de lenguaje para nuestros propósitos. Adicionalmente de este leaderboard, podemos usar esta comparativa de modelos, donde gráficamente podemos compararlos según algunas métricas que nosotros decidamos. Bien, vámonos de regreso acá al catálogo de modelos donde estábamos y hagamos clic en alguno, digamos, en GPT-5 nano. Aquí, cuando haces clic en alguno de estos modelos de lenguaje, lo que haces es navegar a la página de la tarjeta del modelo, así se le denomina, a este detalle técnico y a todas las especificaciones y lo que puede hacer dicho modelo. Aquí, por ejemplo, podemos leer las capacidades de este modelo de OpenAI, por acá abajo más información, incluso todo esto que viene por acá. Adicionalmente, aquí nos da su calificación en ciertos benchmarks y también el costo. Bien, vámonos a la raíz de Azure AI Foundry. Otro de los componentes importantes de Azure AI Foundry es un servicio llamado Azure AI Agent Service, que nos permite crear agentes inteligentes, que vamos a ver en el siguiente video. Con este servicio, podemos crear agentes directamente en el portal o también usando código y, además, obviamente, herramientas y un modelo de lenguaje para que puedan, entre comillas, razonar y actuar según lo que nosotros decidamos que hagan dichos agentes. Muy bien. Por último, también tenemos en Azure AI Foundry algunos servicios preconstruidos de inteligencia artificial que anteriormente se conocían como los servicios cognitivos. Aquí vamos a encontrar, por ejemplo, el servicio de Lenguaje, el de, por ejemplo, el de Visión, Comprensión de contenido y otros más que tenemos aquí en esta lista, que si ya habías escuchado de los servicios cognitivos, bueno, este es el nuevo nombre, se llaman ahora Azure AI Services. Bien, creo que con esto es suficiente para describir rápidamente qué es Azure AI Foundry. Obviamente, hay muchas más cosas que podríamos decir de esta plataforma y, si quieres conocer más, te invito a ver el resto de cursos relacionados a este tema aquí mismo en la biblioteca de LinkedIn Learning.

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