Azure OpenAI 服务入门指南

本指南展示如何设置一个最小化部署，以便通过Azure OpenAI服务使用TensorZero网关。

设置

对于这个最小化配置，您的项目目录中只需要两个文件：

Directoryconfig/
- tensorzero.toml
docker-compose.yml

关于生产环境部署，请参阅我们的部署指南。

配置

创建一个最小化的配置文件，定义模型和一个简单的聊天功能：

[models.gpt_4o_mini_2024_07_18]
routing = ["azure"]

[models.gpt_4o_mini_2024_07_18.providers.azure]
type = "azure"
deployment_id = "gpt4o-mini-20240718"
endpoint = "https://your-azure-openai-endpoint.openai.azure.com"

[functions.my_function_name]
type = "chat"

[functions.my_function_name.variants.my_variant_name]
type = "chat_completion"
model = "gpt_4o_mini_2024_07_18"

查看Azure OpenAI服务上可用的模型列表。

Credentials

在运行网关之前，您必须设置AZURE_OPENAI_API_KEY环境变量。

您可以通过将api_key_location设置为env::YOUR_ENVIRONMENT_VARIABLE或dynamic::ARGUMENT_NAME来自定义凭证存储位置。更多信息请参阅凭证管理指南和配置参考。

部署 (Docker Compose)

创建一个最小化的Docker Compose配置：

# This is a simplified example for learning purposes. Do not use this in production.
# For production-ready deployments, see: https://www.tensorzero.com/docs/gateway/deployment

services:
  gateway:
    image: tensorzero/gateway
    volumes:
      - ./config:/app/config:ro
    command: --config-file /app/config/tensorzero.toml
    environment:
      - AZURE_OPENAI_API_KEY=${AZURE_OPENAI_API_KEY:?Environment variable AZURE_OPENAI_API_KEY must be set.}
    ports:
      - "3000:3000"
    extra_hosts:
      - "host.docker.internal:host-gateway"

您可以通过docker compose up命令启动网关。

推理

向网关发起推理请求：

curl -X POST http://localhost:3000/inference \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "function_name": "my_function_name",
    "input": {
      "messages": [
        {
          "role": "user",
          "content": "What is the capital of Japan?"
        }
      ]
    }
  }'