一起加入AI Skills Fest,让AI学习变得更有趣!

作为一名对人工智能充满热情的从业者,Microsoft AI Skills Fest 是一次绝对不能错过的学习盛宴。为什么你也一定要参加这个活动?它能为我们带来哪些意想不到的收获?

1. 全球互动、人人参与

AI Skills Fest 是微软精心策划的全球活动,无论你是技术专家、商务人士、学生还是企业领导,都能在这里找到适合自己的学习内容。活动不仅涵盖了从基础到高级的AI技能,还提供了各种线上和线下的互动环节,让大家可以面对面交流,分享学习心得。这样的多元化设计,确保每个人都能在轻松愉快的氛围中,逐步掌握AI技能。

2. 分阶段学习,一步一个脚印

大家都知道,学习AI知识有时会让人感觉无从下手,特别是当面对一大堆复杂的概念和技术时。AI Skills Fest 将50天的学习过程拆分成多个小主题,每天专注一个小技能,这种循序渐进的方式不仅降低了学习门槛,更让每个参与者都能切实感受到进步的喜悦。无论你是初学者还是进阶者,这种分阶段的学习体验都能带来不一样的收获。

3. 多样化的学习形式

活动内容丰富多样,有现场培训、线上直播、挑战赛、黑客松、微软Learn挑战等。通过这些形式,不仅能学到理论知识,更能动手实践,解决实际问题。特别是在互动和挑战中,你还能结识许多志同道合的朋友,共同探讨AI在各个领域的应用。这种实践与社群互动的结合,是传统课程难以比拟的体验。

4. 创下世界纪录的机会

一个令人兴奋的亮点是,活动还计划在4月8日启动全球范围内的在线AI课程挑战,力争创造“最多用户同时参加多层次在线人工智能课程”的吉尼斯世界纪录!想象一下,当你成为这次历史性记录的一部分,不仅能获得微软提供的徽章和荣誉,更能在朋友圈中自豪地炫耀,这种成就感绝对让人热血沸腾!

5. 实时更新、紧跟前沿

微软作为技术领域的领先者,其AI技能训练内容都是基于最新技术和应用场景设计的。在这里,你可以学习到最新的AI工具、平台和解决方案,帮助你在工作和生活中更好地利用人工智能提升效率。尤其是在如今快速发展的数字时代,掌握前沿技能无疑是提升竞争力的最佳途径。

结语

总之,Microsoft AI Skills Fest不仅是一场关于AI技术的深度盛宴,更是一个拓展视野、提升自我、结交行业同道的平台。无论你是想为职业发展加分,还是纯粹对AI抱有兴趣,这次活动都能让你收获满满。心动不如行动,赶快点击链接了解更多详情:http://aka.ms/aiskillsfest

希望大家都能在这50天的AI探索之旅中发现无限可能,一起用知识点亮未来!记得转发给你身边也对AI感兴趣的小伙伴哦~

Brainwave – 多种交互式学习方式的辅助平台

我在自学新知识、或者给别人做培训时,总会遇到一个问题——大家学着学着就忘了前面学过的内容,要么就是对一些概念理解不够深入,结果花了很多时间,却没能真正把知识“吃透”。于是,我和团队的小伙伴们开始思考:有没有一种工具,既能让大家在自学过程中更好地记忆知识点,又能在培训现场为学员提供更沉浸、更有效的学习体验?于是,就有了 Brainwave 的雏形。

Brainwave 是什么?

简单来说,Brainwave 是一款结合了多种交互式学习方式的辅助平台,你可以把它想象成一个“智慧学习助理”。它能够帮助我们在学习新知识的时候,更系统地进行内容梳理、记忆强化和理解深化。在培训场景中,Brainwave 也可以通过一系列互动式的练习或游戏化设计,让学员更好地参与到课程当中,从而提升学习效果。

主要功能亮点

  1. 交互式记忆卡片
    Brainwave 里有一个“记忆卡片”功能,可以把知识点拆解成更小的单元,配合提示、关键词等方式,让大家在反复练习中逐渐形成“肌肉记忆”。不仅适用于背单词、记概念,对一些技术性的操作步骤、流程记忆也很管用。
  2. 可视化学习路径
    很多时候,我们在学习一个复杂主题时,往往需要先掌握基础概念,再逐步深入进阶内容。Brainwave 提供了可视化的“学习路径”,帮助我们明确先学什么、再学什么,避免一上来就被大量的高阶知识给“淹没”。
  3. 互动式测试与反馈
    不管是自学还是在培训现场,测试和即时反馈都很重要。Brainwave 提供了多种测验形式,包括选择题、填空题、情景模拟等。完成测试后,会立即给出反馈,并根据你的答题情况提供个性化的复习建议,帮助你找出薄弱环节。
  4. 多人协作与讨论
    学习不应该是孤立的。Brainwave 允许多人同时在线协作、讨论和共享笔记。对于培训讲师来说,也可以在课程中实时收集学员的答题数据和反馈,以便随时调整教学节奏和内容。

应用场景

  • 自学:对于个人学习者而言,Brainwave 就像一个私人导师,既能给你提供清晰的学习路径,也能用测试、卡片、笔记等方式不断帮你巩固记忆点。
  • 企业培训或教育机构:在培训过程中,讲师可以将培训内容、测验题库都搬到 Brainwave 上,学员可以随时随地通过手机或电脑进行互动式学习,并及时获取个性化反馈。对于培训管理者而言,还能查看整体学习数据,了解培训效果。

我们的愿景

我和团队希望 Brainwave 不仅仅是一个工具,而能成为帮助学习者深度理解和长久记忆的“伙伴”。在知识爆炸的时代,如何高效地学习和掌握信息,是我们每个人都要面对的挑战。Brainwave 的目标,就是通过不断优化的学习方法论和技术手段,让人们在学与用之间找到更紧密的结合点。

如何体验 Brainwave?

目前项目已经开源,并且有一个简易的演示站点,大家可以在 azurebrainwave.github.io 上了解更多信息。我们非常欢迎各位学习爱好者、培训讲师以及对教育科技感兴趣的朋友,来一起探索、提出意见或贡献代码。

结语

回顾整个项目的开发过程,我自己也收获颇丰。既学习了新的技术,又在实践中不断反思“学习体验”该如何被优化。希望 Brainwave 能给你带来更好的学习之旅,如果你在使用中有什么想法或者需求,也欢迎随时跟我交流。让我们一起让学习变得更有趣、更有效!

Copilot Studio Demos:AI爱好者不容错过的资源

最近在推特上刷到一个链接(aka.ms/CopilotStudioDemos),点进去发现是Copilot Studio的一些演示和教程,觉得还挺有意思的。今天就想跟大家聊聊我的看法和体验,AI感兴趣的朋友可以看看,说不定会有点收获。

Copilot Studio是个啥?

简单来说,Copilot Studio是微软搞的一个平台,能让你自己动手做AI助手或者虚拟代理。比如想弄个智能客服,或者给自己整一个帮手,这个工具都能派上用场。而Copilot Studio Demos就是官方给的一些示例和教程,帮你快速摸清门路。基本上就是“看看、学学、试试”的节奏,很适合想上手又不知道从哪开始的人。


Demos里都有啥内容?

我点进链接(aka.ms/CopilotStudioDemos)随便逛了逛,内容还挺多的,涵盖了不少场景:

  • 自定义AI助手:教你怎么做一个能处理日常任务的小帮手。
  • 虚拟代理:适合自动化一些重复的工作,省时省力。
  • 跟Microsoft 365联动:能把AI功能加到Word、Excel里,处理文档数据更方便。
  • 多平台使用:做好助手后还能部署到网站或者APP上,随时用得上。

这些演示不光是展示功能,还有具体的步骤和案例,感觉挺实用的。


怎么用这些Demos?

用起来其实很简单。点开链接(aka.ms/CopilotStudioDemos),里面有视频、文档和教程,直接跟着学就行。我试了几个,感觉步骤讲得还算清楚,哪怕是AI新手也不会觉得太难。


看这些Demos有啥用?

看完这些演示,感觉还是有不少好处的:

  1. 上手快:没啥基础也能通过这些教程快速入门。
  2. 找灵感:别人的案例能给你一些点子,挺有启发。
  3. 解决问题:卡壳的时候看看演示,多少能找到点思路。
  4. 练手艺:跟着教程做几个项目,AI相关的技能也能慢慢提上来。

最后说两句

总的来说,Copilot Studio Demos是个不错的资源,尤其是对想试试AI能干啥的中国用户来说。里面的材料挺丰富,能学到东西也能上手试试。如果你对AI有点兴趣,可以去aka.ms/CopilotStudioDemos瞧瞧。我已经开始琢磨着做个小助手玩玩了,你要不要也试试?

有啥想法或者问题,欢迎在评论区聊聊,一起研究研究AI还能怎么玩!

Microsoft Copilot 不同版本的区别

最近我在给客户做 Copilot 培训的时候,发现一个挺普遍的现象:很多听众对 Copilot 的三个版本——Copilot、Copilot Pro 和 Copilot for Microsoft 365——之间的区别感到迷雾重重。他们很想搞清楚这三者到底有啥不同,但翻遍了 Microsoft 官网也没找到一个简洁直观的对比。为了帮大家解惑,我决定自己动手写一篇博客,用大白话把这三个版本的区别掰开揉碎讲清楚。希望看完这篇,你们能轻松选出最适合自己的 Copilot!


先来认识一下这三个版本

Microsoft Copilot 目前有三个版本,定价和定位都不一样:

  • Copilot(免费版):完全免费,适合想尝鲜 AI 助手的小伙伴。
  • Copilot Pro(20 美元/月):每月 20 美元,面向个人用户的高级版,功能更丰富。
  • Copilot for Microsoft 365(30 美元/月):每月 30 美元,专为企业用户设计,几乎是“全家桶”级别。

为了确保信息准确,我特意查了 Microsoft 官网最新的资料。放心,文中用到的产品名和功能名都是最新的,比如“Copilot GPT Builder”现在叫“Copilot Builder”,这些细节我都核对过了。下面就来详细聊聊它们的区别吧!


基础功能大比拼

先从大家最关心的基础功能说起,我把它们列得清清楚楚:

1. 网页内容支持(Web Grounding)

  • Copilot(免费版):✔ 支持
  • Copilot Pro:✔ 支持
  • Copilot for Microsoft 365:✔ 支持

小评:这点上三兄弟没差别,都能从网页抓取信息帮你解答问题或生成内容,基础体验很到位。

2. 商业数据保护(Commercial Data Protection)

  • Copilot(免费版):✘ 不支持
  • Copilot Pro:✔ 支持
  • Copilot for Microsoft 365:✔ 支持

小评:免费版没有数据保护功能,Copilot Pro 和 Copilot for Microsoft 365 则能保护你的工作数据不被乱用。尤其是 Pro 版,用工作账户(Entra ID 登录)时也能享受这待遇,挺贴心的。

3. 优先模型访问(Priority Model Access)

  • Copilot(免费版):✘ 不支持
  • Copilot Pro:✔ 支持
  • Copilot for Microsoft 365:✔ 支持

小评:高峰期用免费版可能会排队等响应,而 Pro 和 Microsoft 365 用户有优先权,速度更快,体验更丝滑。

4. 在 Microsoft 365 应用中使用 Copilot

  • Copilot(免费版):✘ 不支持
  • Copilot Pro:✔ 支持(需额外订阅 Microsoft 365 Personal 或 Family)
  • Copilot for Microsoft 365:✔ 支持

小评:想在 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、OneNote 里用 Copilot?免费版不行。Pro 用户得再加个 Microsoft 365 个人或家庭订阅,而 Microsoft 365 版直接内置支持,省心不少。

5. 在 Teams 中使用 Copilot

  • Copilot(免费版):✘ 不支持
  • Copilot Pro:✘ 不支持
  • Copilot for Microsoft 365:✔ 支持

小评:只有 Microsoft 365 版能在 Teams 里用 Copilot,比如自动整理会议笔记,团队协作效率直接起飞。个人用户暂时只能羡慕了。

6. Microsoft Graph 内容支持

  • Copilot(免费版):✘ 不支持
  • Copilot Pro:✘ 不支持
  • Copilot for Microsoft 365:✔ 支持

小评:这个功能很强,能让 Copilot 访问你在 Microsoft 365 里的邮件、日历、文件,给你超个性化的帮助。遗憾的是,只有 Microsoft 365 版有这福利。

7. 企业级数据保护(Enterprise-Grade Data Protection)

  • Copilot(免费版):✘ 不支持
  • Copilot Pro:✘ 不支持
  • Copilot for Microsoft 365:✔ 支持

小评:企业级保护是为大公司量身定做的,安全性和合规性拉满,个人用户基本用不上,但对企业来说是刚需。


定制化功能谁更强?

除了基础功能,定制化也是很多人关心的一点,来看看吧:

1. Copilot Builder(原名 Copilot GPT Builder)

  • Copilot(免费版):✘ 不支持
  • Copilot Pro:✔ 支持
  • Copilot for Microsoft 365:✘ 不支持

小评:Copilot Builder 能让你自己动手打造专属 AI 助手,Pro 用户独享。我觉得这功能挺适合喜欢折腾的人,定制化空间很大。

2. Copilot Studio

  • Copilot(免费版):✘ 不支持
  • Copilot Pro:✘ 不支持
  • Copilot for Microsoft 365:✔ 支持

小评:Copilot Studio 是企业级的定制平台,能开发复杂的 Copilot 体验。Microsoft 365 用户可以用它做大项目,个人用户可能觉得有点“杀鸡用牛刀”。


哪个版本适合你?

聊了这么多,总结一下这三个版本的定位:

  • Copilot(免费版):基础款,适合想试试 AI 助手的小伙伴,功能简单但够用。
  • Copilot Pro(20 美元/月):个人用户的高级选择,多了商业数据保护、在 Microsoft 365 应用里用 Copilot(需订阅)、还有 Copilot Builder。我觉得 Pro 版挺适合我这种爱折腾又有点效率控的人。
  • Copilot for Microsoft 365(30 美元/月):企业用户的“全能王”,支持 Teams、Graph、企业级保护和 Copilot Studio,简直是公司团队的福音。

写在最后

总的来说,Copilot 的三个版本各有千秋,选哪个完全看你的需求。个人用户可以根据预算和功能需求挑 Copilot 或 Copilot Pro,企业用户直接上 Copilot for Microsoft 365 准没错。希望这篇对比能帮你理清思路,找到最适合自己的版本。如果你也对 Copilot 感兴趣,不妨试试看,相信它会给你的工作和生活带来不少惊喜!

Azure SQL 数据库解决设置时区的问题

协调世界时 (UTC) 是云解决方案数据层的建议时区。在全球化的应用场景中,尤其是在跨地域的云服务中,UTC 提供了一个统一的时间基准,能够有效避免因时区差异导致的数据不一致和计算复杂性。Azure SQL 数据库作为微软云平台提供的托管关系数据库服务,默认推荐使用 UTC 来存储和管理时间数据。然而,在我为客户提供 Azure SQL 相关培训的过程中,总有客户向我提出关于时区设置的疑问:既然数据库中存储的是 UTC 时间,如何在客户端显示用户的本地时区时间呢?为了回答这个问题,我整理了这篇文章,详细探讨 Azure SQL 数据库中时区问题的背景和解决方案:

由于标准化、一致性和跨地域数据管理的需求,Azure SQL 数据库中的时间数据通常以 UTC 格式存储。这种做法在多地域部署或需要数据可移植性的场景下尤为重要。然而,当企业需要在客户端显示本地时区时间时,就需要在 UTC 时间的基础上进行合理的处理。以下是几种可行的解决方案:

1. 在应用程序层面处理时区转换
  • 方法概述:将从数据库中查询出的 UTC 时间传递到应用程序层,然后根据用户的时区偏好进行转换。
  • 实现方式:在应用程序代码中使用编程语言提供的时区转换工具。例如,在 C# 中,可以利用 TimeZoneInfo.ConvertTimeFromUtc 方法将 UTC 时间转换为目标时区;在 Python 中,可以使用 pytz 库进行类似操作。
  • 优点:这种方式灵活性高,应用程序可以根据用户的实时时区需求动态调整时间显示。
  • 注意事项:需要确保应用程序能够准确获取用户的时区信息,并妥善处理夏令时等特殊情况,以避免时间转换错误。
2. 在数据库中存储时区信息并进行转换
  • 方法概述:在数据库中为每个用户或记录添加一个时区字段,并在查询时利用 SQL 函数将 UTC 时间转换为本地时区。
  • 实现方式:Azure SQL 数据库支持 AT TIME ZONE 函数,可以在查询中直接将 UTC 时间转换为指定时区。例如: sqlCollapseWrapCopySELECT GETUTCDATE() AT TIME ZONE 'UTC' AT TIME ZONE 'Eastern Standard Time' AS LocalTime; 通过在表中存储用户的时区标识(如 “Eastern Standard Time”),即可动态生成本地时间。
  • 优点:适合需要频繁查询和转换的场景,减少了应用程序的处理负担。
  • 注意事项:需要确保数据库版本支持 AT TIME ZONE 函数,同时维护时区数据的准确性,避免因数据不一致导致转换错误。
3. 利用客户端设备的时区设置
  • 方法概述:将时区转换的责任交给客户端设备,直接使用设备的本地时区设置来调整显示时间。
  • 实现方式:在 Web 应用程序或移动应用中,客户端可以通过 JavaScript(如 Intl.DateTimeFormat)或设备系统 API 获取本地时区,并将从数据库接收的 UTC 时间转换为本地时间。
  • 优点:简化了数据库和应用程序的逻辑,适用于客户端设备能够提供可靠时区信息的场景。
  • 注意事项:如果客户端设备的时区设置不正确,显示的时间也会出现偏差,因此需要一定的验证机制。
4. 在数据传输过程中进行时区转换
  • 方法概述:在数据从数据库传输到客户端的过程中,通过中间层(如 API 网关)完成时区转换。
  • 实现方式:在 API 响应中,根据客户端请求头中提供的时区信息,将 UTC 时间转换为目标时区后返回。例如,API 可以读取 HTTP 请求中的时区参数,并在返回数据前完成转换。
  • 优点:减轻了应用程序和客户端的负担,适合集中式管理的系统架构。
  • 注意事项:这种方法需要额外的中间件支持,可能会增加系统的复杂性和维护成本。

总结

Azure SQL 数据库推荐使用 UTC 作为时间存储的标准化格式,以确保数据一致性和跨地域操作的可靠性。然而,为了满足企业在客户端显示本地时区时间的需求,可以根据具体场景选择合适的处理方式:在应用程序层面灵活转换、在数据库中利用 AT TIME ZONE 函数、在客户端设备上直接调整,或通过中间层在传输时转换。每种方法都有其适用场景和优缺点,企业应根据应用程序架构、性能要求和用户体验需求权衡选择。无论采用哪种策略,关键在于确保时区转换的准确性和一致性,从而避免因时间问题影响数据可靠性或用户满意度。

释放 AI 潜能,赋能业务增长:Azure 智能服务全景指南

在数字化转型的浪潮中,人工智能(AI)已不再是遥不可及的未来科技,而是驱动业务创新和效率提升的关键引擎。微软 Azure 平台,凭借其全面而强大的智能服务体系,正帮助各行各业的企业轻松拥抱 AI,加速智能化升级。

Azure 智能服务并非空中楼阁,而是立足于实际应用,覆盖了从通用认知能力到特定业务场景的广泛需求。我们可以将其大致划分为三大类别,每一类都拥有独特优势,共同构建起 Azure AI 的强大生态。

一、触手可及的智能:Azure 认知服务 (Cognitive Services)

对于希望快速将 AI 能力融入现有应用和工作流程的企业来说,Azure 认知服务无疑是理想之选。它提供了一系列预构建的 API 和 SDK,涵盖了计算机视觉、语音识别、自然语言处理、决策支持等多个领域。

  • 视觉智能: 无论是图像识别、人脸检测、光学字符识别 (OCR),还是更高级的物体检测和场景理解,Azure 认知服务都能提供强大的支持。例如,企业可以利用计算机视觉技术自动分析产品图片,提升电商平台的商品管理效率;或者通过表单识别技术,快速提取发票、合同等文档中的关键信息,实现办公自动化。
  • 语音智能: 从语音转文本、文本转语音,到语音翻译和说话人识别,Azure 认知服务让语音交互变得自然流畅。客户服务中心可以借助语音转文本技术记录和分析通话内容,提升服务质量;智能助手则可以利用文本转语音功能,提供更人性化的用户体验。
  • 语言智能: 理解人类语言的奥秘,是 AI 的核心能力之一。Azure 认知服务提供了强大的自然语言处理能力,包括情感分析、语言检测、实体识别、关键短语提取、文本翻译等。企业可以利用情感分析了解客户反馈,改进产品和服务;通过文本翻译打破语言壁垒,拓展国际市场;利用语言理解构建智能聊天机器人,提升客户互动体验。
  • 决策智能: 在海量数据中洞察规律,辅助决策,是 AI 的重要价值体现。Azure 认知服务提供了异常检测、内容审核、个性化推荐等决策支持功能。例如,金融机构可以利用异常检测技术,及时发现欺诈行为,保障交易安全;电商平台可以利用个性化推荐引擎,提升用户购物体验和转化率。

Azure 认知服务的核心优势在于易用性快速部署。企业无需具备深厚的 AI 技术背景,只需调用相应的 API,即可将强大的 AI 能力融入到自己的应用中,极大地降低了 AI 应用的门槛和成本。

二、深入业务场景的智能:Azure 应用 AI 服务 (Applied AI Services)

如果说认知服务是通用的 AI 能力,那么 Azure 应用 AI 服务则更专注于解决特定的业务痛点。它在认知服务的基础上进行了封装和优化,提供了更加贴合实际业务场景的解决方案。

  • Azure AI 搜索 (原 Azure 认知搜索): 为企业构建智能搜索体验而生。它不仅能搜索结构化和非结构化数据,还能理解搜索意图,提供更相关、更精准的搜索结果。例如,电商平台可以利用 AI 搜索提升商品搜索的准确性和效率;知识库系统可以利用 AI 搜索快速定位所需信息,提升员工工作效率。
  • Azure AI 文档智能 (原 Azure 表单识别器): 专注于文档处理的智能化。它能自动提取各种文档(如发票、合同、身份证等)中的数据,并进行结构化处理,大大提升了文档处理的效率和准确性。财务部门可以利用文档智能自动处理发票,减少人工录入工作;人力资源部门可以利用文档智能快速提取简历信息,加速招聘流程。
  • Azure AI 语言服务 (原文本分析服务): 在认知服务的语言能力基础上,提供了更高级、更全面的自然语言处理功能。例如,它支持更复杂的文本分析任务,如关系抽取、事件检测、意见挖掘等。企业可以利用语言服务深入分析客户评论,了解产品优缺点;分析市场调研报告,把握行业趋势。
  • Azure OpenAI 服务: 这是一个令人兴奋的服务,它让企业能够访问强大的 OpenAI 模型,包括 GPT-3、Codex 和 DALL-E 2。企业可以利用这些模型构建各种创新应用,例如自然语言生成、代码生成、图像生成等。例如,营销团队可以利用 GPT-3 自动生成营销文案;开发团队可以利用 Codex 辅助代码编写。
  • Azure 指标顾问: 专注于时序数据的异常检测和根因分析。它能自动监控关键业务指标,及时发现异常波动,并帮助企业快速定位问题根源。例如,制造业企业可以利用指标顾问监控生产线数据,及时发现设备故障;电商平台可以利用指标顾问监控网站流量和订单量,及时发现运营异常。
  • Azure 视频分析器: 为视频内容的智能分析而设计。它能进行视频目标检测、跟踪、行为分析等,帮助企业从视频中提取有价值的信息。例如,安防监控系统可以利用视频分析器自动检测异常行为,提升安全防范能力;零售企业可以利用视频分析器分析顾客行为,优化店铺布局。

应用 AI 服务的优势在于行业 Know-how 和 定制化能力。它不仅提供了强大的 AI 能力,更结合了特定行业的业务特点,提供了更贴合实际需求的解决方案。同时,它也支持一定的定制化开发,让企业能够根据自身业务需求进行灵活调整。

三、构建专属 AI 的基石:Azure 机器学习 (Machine Learning)

如果企业需要构建高度定制化、更深入的 AI 解决方案,Azure 机器学习平台将是理想的选择。它提供了一个端到端的机器学习生命周期管理平台,涵盖了数据准备、模型训练、模型部署、模型监控等各个环节。

Azure 机器学习平台不仅提供了丰富的工具和服务,例如 Azure Machine Learning Studio (可视化界面)、SDK (Python, R)、CLI (命令行工具) 等,还支持各种开源框架,例如 TensorFlow、PyTorch、scikit-learn 等。无论企业是偏好可视化操作,还是代码编程,都能找到适合自己的开发方式。

更重要的是,Azure 机器学习平台强调 负责任的 AI (Responsible AI)。它提供了模型可解释性、公平性、隐私保护等方面的工具和最佳实践,帮助企业构建可信赖、负责任的 AI 系统。

Azure 机器学习平台的优势在于 灵活性 和 可扩展性。它让企业能够从零开始构建完全定制化的 AI 模型,并根据业务发展需求进行灵活扩展。对于拥有专业数据科学团队的企业来说,Azure 机器学习平台是构建核心 AI 能力的强大基石。

结语

Azure 智能服务体系的强大之处在于其全面性 和 深度。它不仅提供了从通用认知能力到特定业务场景的广泛覆盖,更提供了从开箱即用的 API 到高度定制化的平台选择。无论企业处于 AI 应用的哪个阶段,无论需求大小,都能在 Azure 智能服务中找到合适的解决方案,加速智能化转型,释放 AI 潜能,最终赋能业务增长。

现在正是拥抱 AI 的最佳时机。借助 Azure 智能服务,开启您的 AI 之旅,共创智能未来!

Azure PaaS 服务的网络配置选项详解

最近我在弄一个 Azure 项目的时候,碰到了 PaaS 服务的网络配置问题,觉得挺有意思的,想跟大家分享一下。Azure 的 PaaS 服务,比如 Azure AI 服务、App Service 这些,网络配置选项直接关系到服务的安全性和访问控制,怎么设置合适,真得好好琢磨一下。今天我就结合 Azure 门户里的实际界面,和大家详细聊聊这三个常见的网络配置选项。

我在 Azure 门户里配置一个 AI 服务资源时,看到网络设置页面里“类型”旁边的三个选项,分别是“所有网络”、“选定网络”和“禁用(专用终结点)”。这三个选项基本上涵盖了大部分使用场景,我会逐一讲解它们的含义、适用场景,还会带点实际配置的例子,让大家更容易上手。


网络配置的三大选项

Azure PaaS 服务的网络配置主要就这三个选择,简单来说:

  1. 所有网络(包括 Internet)均可访问资源
    就是完全开放,谁都能访问你的服务。
  2. 选定网络,为您的 Azure AI 服务资源配置网络安全
    只让指定的网络访问,比如某个公网 IP 或者 Azure 虚拟网络。
  3. 禁用,任何网络都无法访问资源,可以配置专用终结点
    彻底关掉外网访问,只能在 Azure 内部网络里用。

下面我来详细拆解一下这三个选项。


1. 所有网络(包括 Internet)均可访问资源

这个选项的意思很简单:你的 PaaS 服务对全世界开放,不管是 Internet 上的用户,还是 Azure 内部的资源,都能直接连进来。Azure 门户里写的是“所有网络(包括 Internet)均可访问资源”,一看就懂。

适用场景

  • 公开服务:比如你开发了一个面向公众的 API,或者一个电商网站,这种情况下你希望全球用户都能访问。
  • 开发测试:项目刚起步的时候,可能还没想好安全策略,或者需要从各种地方测试服务,这个选项就很方便。

优缺点

  • 优点:配置最简单,创建完服务就能用,不用额外设置。
  • 缺点:安全性几乎为零,谁都能访问,容易被恶意攻击。生产环境里一般不会这么用。

小贴士

很多 PaaS 服务刚创建时,默认就是这个选项。所以如果你的服务上线了,记得赶紧检查一下,别忘了改成更安全的配置。


2. 选定网络,为您的 Azure AI 服务资源配置网络安全

这个选项稍微高级一点,意思是只有你指定的网络才能访问服务。怎么指定呢?可以在 Azure 门户里设置允许的公网 IP 地址,或者关联一个 Azure 虚拟网络(VNet)。界面上会显示“选定网络,为您的 Azure AI 服务资源配置网络安全”,选了这个之后,下面会多出配置区域。

具体配置

  • 公网 IP:你可以输入具体的 IP 地址或者 IP 范围。比如你公司的公网 IP 是 203.0.113.5,就可以只允许这个 IP 访问。
  • 虚拟网络:如果你有 Azure VNet,可以选一个 VNet 或者某个子网。比如我在配置时选了“(New) vnet01”,子网是“subnet-1”,IP 范围是 10.0.0.0 – 10.0.0.63。

适用场景

  • 内部使用:比如服务只给公司员工用,可以设置公司网络的 IP 或者 VNet。
  • 合作伙伴访问:如果你需要让特定客户访问服务,也可以把他们的 IP 加进来。

优缺点

  • 优点:比“所有网络”安全多了,能有效限制访问来源。
  • 缺点:还是通过公网访问,只是加了防火墙规则,安全性不算最高。而且 IP 管理起来可能有点麻烦,尤其是 IP 经常变的情况下。

实际例子

我之前配置的时候,选了“选定网络”,然后在“虚拟网络”里选了“vnet01”,子网是“subnet-1”。这样,只有在这个子网里的资源能访问我的 AI 服务。如果还想让公司办公室访问,就可以在“防火墙”里加个 IP 范围,比如 203.0.113.0/24。


3. 禁用,任何网络都无法访问资源,可以配置专用终结点

这个选项是安全性最高的。选了之后,服务就完全不能通过公网访问了,只能通过所谓的“专用终结点”(Private Endpoint)连进来。专用终结点会给你的 PaaS 服务分配一个内网 IP,外面的人完全看不到。Azure 门户里写的是“禁用,任何网络都无法访问资源,可以配置专用终结点,访问受限制的网络连接方式”。

具体配置

  • 创建私有终结点:你得先在 Azure 里建一个 VNet,然后在这个 VNet 里创建一个私有终结点。服务会拿到一个内网 IP,比如 10.0.0.5。
  • 访问限制:只有在这个 VNet 里的资源,或者通过 VPN、VNet 对等连进来的资源,才能访问服务。

适用场景

  • 企业内部服务:比如公司内部的财务系统或者 HR 系统,不希望任何外网能碰到。
  • 合规需求:有些行业要求数据不能走公网,这个选项就很合适。
  • 敏感业务:涉及核心数据或关键任务的服务,用这个能睡得更踏实。

优缺点

  • 优点:安全性拉满,服务完全隔离在私有网络里,外网攻击基本没戏。
  • 缺点:配置麻烦点,需要懂点 VNet 和网络基础。而且访问范围小,客户端必须在 VNet 里。

小贴士

配置私有终结点时,记得检查 DNS 设置,确保服务名称能正确解析到内网 IP。不然可能会连不上。


配置页面一览

为了让大家更直观,我简单描述一下 Azure 门户里的网络配置页面。页面标题是“为您的 Azure AI 服务资源配置网络安全”,下面就是“类型”部分的三个选项。选“选定网络”时,会多出“虚拟网络”和“防火墙”配置区。我的截图里选的是“选定网络”,虚拟网络是“vnet01”,子网是“subnet-1”,IP 范围是 10.0.0.0 – 10.0.0.63。防火墙部分还有个提示,可以加 IP 范围控制公网访问。


怎么选?看需求!

这三个选项其实没有绝对的好坏,关键看你的需求:

  • 公开服务或者临时测试:选“所有网络”,简单粗暴。
  • 有限制的访问:选“选定网络”,兼顾安全和灵活性。
  • 高安全要求:选“禁用 + 专用终结点”,放心又省心。

我个人建议,如果是生产环境,最好从“选定网络”起步,能满足大部分需求。如果涉及敏感数据或者合规要求,那就直接上“专用终结点”。


总结

Azure PaaS 服务的网络配置选项给我们提供了很大的灵活性,从完全开放到彻底封闭,总有一款适合你。弄清楚这三个选项的区别和用法,能帮你在安全性和便利性之间找到平衡。希望这篇文章能给大家一点启发,如果有啥疑问或者经验,欢迎留言交流!

如何使 Bing 强制访问海外版

微软 Bing 必应搜索引擎服务有针对中国大陆的专用版本,以区别于面向海外用户提供服务的海外版。其中国版也提供了一个“中国版”和“国际版”的切换功能:

所以,其实 Bing 有三个不同的版本:

中国国内版
中国国际版
真正的国际版

可以看到三者的内容有较大的区别。在中国大陆,访问 www.bing.com 都会被重定向到 cn.bing.com 其中可以切换前面两个版本,但是却不能切换到真正的国际版。网友们也有相关的反馈:https://www.v2ex.com/amp/t/318060。那么,如何解决这个问题呢?

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Azure OpenAI 服务与 OpenAI 公司服务对比:企业级 AI 解决方案的首选

在人工智能(AI)技术迅猛发展的今天,OpenAI 公司提供的模型如 GPT-3.5、GPT-4 等因其强大的语言处理能力而备受瞩目。然而,对于企业用户而言,安全性、合规性和可扩展性等因素同样重要。微软的 Azure OpenAI 服务应运而生,它将 OpenAI 的先进模型与 Azure 平台的强大功能相结合,为企业提供了一个安全、可靠且易于集成的 AI 解决方案。本文将详细探讨 Azure OpenAI 服务与 OpenAI 公司直接提供的服务之间的主要区别,帮助您了解为何 Azure OpenAI 服务是企业级 AI 应用的首选:

1. 模型运行在微软的数据中心中

Azure OpenAI 服务的一大特点是其模型完全运行在微软的数据中心中。这意味着所有 AI 推理和处理都在微软的云基础设施上进行,无需将数据发送到外部服务器。这种部署方式不仅提高了数据处理的速度和效率,还为企业提供了一个更加可控和安全的 AI 环境。

2. 数据安全与隐私保护

在 Azure OpenAI 服务中,数据安全和隐私保护是重中之重。所有数据都会被加密并保存在微软的数据中心中,确保数据不会被未经授权的第三方访问。微软承诺不会将用户数据用于训练模型或任何其他目的,保障了企业数据的机密性。此外,Azure OpenAI 服务符合多项国际安全和合规标准,如 ISO 27001、SOC 2 等,为企业提供了一个值得信赖的 AI 平台。

3. 与企业内部网络和数据的私密连接

Azure OpenAI 服务支持与企业内部网络和数据的私密连接,这意味着企业可以在不暴露敏感数据的情况下,将 AI 功能集成到其现有的 IT 基础设施中。通过 Azure 的虚拟网络和私有链接等功能,企业可以安全地访问和使用 OpenAI 模型,同时保持对数据流的完全控制。这一部分将在后续文章中详细展开。

4. 自定义内容过滤

为了满足不同行业和应用场景的需求,Azure OpenAI 服务提供了自定义内容过滤功能。企业可以根据自身的业务需求和合规要求,设置特定的内容过滤规则,确保 AI 生成的内容符合企业的标准和价值观。这一功能在 OpenAI 公司直接提供的服务中并不常见,为企业提供了更大的灵活性和控制权。

5. 与 Azure 其他服务的原生集成

Azure OpenAI 服务与 Azure 平台上的其他服务(如身份验证、存储、计算等)进行了原生集成。这意味着企业可以轻松地将 AI 功能与现有的 Azure 资源和服务相结合,构建出功能强大且高度集成的 AI 应用。例如,企业可以使用 Azure Active Directory 进行身份验证,使用 Azure Blob Storage 存储数据,使用 Azure Functions 进行无服务器计算等,从而实现无缝的 AI 应用开发和部署。

6. 微软提供的文档、工具和开发环境

微软为 Azure OpenAI 服务提供了丰富的文档、工具和开发环境,帮助开发者和企业快速上手并高效地使用 AI 功能。Azure 门户、Azure CLI、SDK 等工具为开发者提供了熟悉的开发体验,同时微软的技术支持和社区资源也为企业提供了强大的后盾。

7. 模型可用性

需要注意的是,Azure OpenAI 服务并不提供 OpenAI 公司所有的模型。微软会根据市场需求和合规要求,选择性地在 Azure 平台上提供 OpenAI 的模型。因此,企业在选择 Azure OpenAI 服务时,需要确认所需的模型是否可用。

8. 价格与计费

Azure OpenAI 服务的价格与 OpenAI 公司直接提供的服务略有不同。在 Azure 上,AI 服务的费用会根据使用量进行计费,并与其他 Azure 服务的费用一起在 Azure 订阅中进行结算。这种计费方式为企业提供了一个统一的账单管理平台,简化了财务管理流程。

9. 地域可用性

对于中国大陆和香港的用户,Azure OpenAI 服务提供了直接访问的便利。由于 Azure 在全球多个地区设有数据中心,包括中国大陆和香港,企业可以选择就近的数据中心部署 AI 服务,降低延迟并提高性能。但是OpenAI公司提供的服务则不包含中国大陆和香港。

以下是 OpenAI 公司提供的 API 与 Azure OpenAI 服务在功能和特性上的主要差异汇总表格:

特性/功能OpenAI 公司服务Azure OpenAI 服务
模型运行位置OpenAI 的数据中心微软的数据中心
数据安全与隐私数据由 OpenAI 处理和存储数据加密保存在微软数据中心,不会被微软和第三方访问
与企业内部网络的连接不直接支持支持私密连接,保护敏感数据
内容过滤标准内容过滤支持自定义内容过滤
与云服务的集成有限与 Azure 其他服务(如身份验证、存储)原生集成
文档、工具和开发环境OpenAI 提供的文档和工具微软提供的 Azure 文档、工具和开发环境
模型可用性提供所有 OpenAI 模型不提供所有 OpenAI 模型,仅提供部分模型
价格与计费直接向 OpenAI 支付在 Azure 订阅中进行计费,价格略有差异
地域可用性中国大陆和香港不可访问中国大陆和香港可以直接访问

Azure OpenAI 服务是企业级 AI 应用的理想选择,能够帮助企业在保护数据安全和隐私的同时,充分利用 AI 技术提升业务效率和创新能力。

Rock-Solid Online Presentations: Lightweight, Redundant, and Crash-Proof Setup Tips

Over the years, I’ve been on the receiving end of some pretty stressful online presentations and training sessions—devices that overheat, systems that slow down to a crawl, or even worse, complete crashes right in the middle of a session. After plenty of trial and error (and a few heart-stopping moments), I finally came up with a set of practical, lightweight, and redundant configurations that have saved the day more times than I can count. Today, I want to share these tips with you in the hope that they’ll help you avoid those dreaded tech mishaps.

Always Have a Standby Device

One of the simplest yet most effective strategies is to always have a spare device on hand. Whether it’s a second laptop or even an extra tablet, having a standby ready to go can let you switch in just 2–3 minutes when things start to go wrong. Believe it or not, sometimes all it takes is a quick login on Microsoft Teams from your phone or another device—the transition is seamless enough to keep your audience engaged. And don’t forget: keeping your presentation files synced on OneDrive means you’re always working with the latest version.

Redundant Networks Are a Must

When it comes to staying connected during a live session, relying on a single network can be risky. If possible, set up connections from two broadband operators. In addition, a mobile hotspot (used only in emergencies) can be a lifesaver during unexpected power outages or network failures at home. This dual approach helps ensure that your connection remains stable, even if one link goes down.

Your Mobile Phone Can Double as a Mic and Webcam

It might sound surprising, but your mobile phone isn’t just for calls and messages—it can also serve as a backup microphone and webcam. With the right apps, you can turn your phone’s camera into a high-definition webcam, and its built-in microphone (with noise cancellation, of course) can work wonders when your primary setup fails. This dual functionality provides an extra layer of security, keeping your presentation smooth and uninterrupted.

Streamlining Your Setup with Shortcuts

Using shortcuts and customizable control panels can simplify your workflow considerably. Tools like a Stream Deck allow you to have a dedicated control panel for your presentation, while a programmable keyboard (which is both affordable and versatile with Bluetooth or USB connections) can help you execute commands quickly without fumbling around. These small tweaks can collectively make a big difference in keeping your system responsive under pressure.

Don’t Underestimate Cooling Solutions

Overheating is a common culprit behind slow performance and unexpected shutdowns. To combat this, consider investing in an active cooling solution—like a magnetic cooler. Although these coolers introduce some noise, the trade-off is worth it: they help maintain CPU performance and reduce the risk of thermal throttling, ensuring that your device runs smoothly even during extended sessions.

A Few More Tips for a Smoother Experience

Before you start any session, take a few minutes to verify that all your hardware and software are functioning properly. Set your devices (including your mobile phone) to Do Not Disturb mode and even consider hanging a “Do Not Disturb” sign on your door. This extra bit of preparation minimizes distractions and helps keep everything running as it should.

In Conclusion

Building a lightweight yet redundant configuration isn’t about overhauling your entire setup—it’s about making smart, practical choices that keep you prepared for the unexpected. By having backup devices, redundant networks, and a few strategic tools in your arsenal, you can ensure that your online presentations and training sessions run as smoothly as possible. I’ve learned the hard way that a little extra preparation goes a long way, and I hope these tips can help you create a more reliable and stress-free tech environment.

Happy presenting, and here’s to fewer tech glitches and more engaging sessions!