Desafio 01: Selecionar o Serviço Azure AI Correto

Tempo Estimado

45 min | Custo: ~$0,50 | Domínio: Planejar e Gerenciar Soluções de IA (20-25%)

Habilidades do exame cobertas

• Selecionar o serviço Azure AI apropriado para uma solução de IA generativa
• Selecionar o serviço Azure AI apropriado para uma solução de visão computacional
• Selecionar o serviço Azure AI apropriado para uma solução de processamento de linguagem natural
• Selecionar o serviço Azure AI apropriado para uma solução de fala
• Selecionar o serviço Azure AI apropriado para uma solução de inteligência de documentos
• Selecionar o serviço Azure AI apropriado para uma solução de mineração de conhecimento

Visão Geral

Os serviços Azure AI fornecem um amplo portfólio de capacidades cognitivas por meio de APIs pré-construídas e modelos personalizáveis. Escolher o serviço correto é crítico—usar o Azure OpenAI para extração simples de texto quando o Document Intelligence existe, ou usar Computer Vision para tarefas mais adequadas ao GPT-4o multimodal, leva a custos e complexidade desnecessários.

Este desafio orienta você pela taxonomia dos serviços Azure AI, ajuda a construir uma árvore de decisão mental e verifica sua capacidade de descobrir e validar programaticamente os serviços disponíveis em uma assinatura. Você comparará recursos multi-serviço (que fornecem um único endpoint para múltiplas capacidades) com recursos de serviço único (que oferecem recursos específicos do serviço e isolamento).

Compreender os trade-offs entre tipos de serviço—camadas de preço, disponibilidade regional, conjuntos de recursos e diferenças de SLA—é essencial para o exame AI-102 e para decisões de arquitetura no mundo real.

Arquitetura

Você criará tanto um recurso Azure AI multi-serviço quanto recursos individuais de serviço único, e então enumerará programaticamente suas capacidades e comparará seus endpoints.

Pré-requisitos

• Assinatura Azure com acesso aos serviços Azure AI
• Azure CLI 2.50+ instalado
• Python 3.9+ com pip ou .NET 8 SDK
• Pacotes Python azure-identity e azure-mgmt-cognitiveservices (ou NuGet equivalente)

Implementação

Tarefa 1: Criar um Recurso Azure AI Multi-Serviço

Python SDK

from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.mgmt.cognitiveservices import CognitiveServicesManagementClient
from azure.mgmt.cognitiveservices.models import Account, Sku, AccountProperties

credential = DefaultAzureCredential()
subscription_id = "YOUR_SUBSCRIPTION_ID"
client = CognitiveServicesManagementClient(credential, subscription_id)

# Create a multi-service resource
account = client.accounts.begin_create(
    resource_group_name="rg-ai102-challenge01",
    account_name="ai-multiservice-01",
    account=Account(
        sku=Sku(name="S0"),
        kind="AIServices",
        location="eastus",
        properties=AccountProperties()
    )
).result()

print(f"Created: {account.name}")
print(f"Endpoint: {account.properties.endpoint}")
print(f"Kind: {account.kind}")

C# SDK

using Azure.Identity;
using Azure.ResourceManager;
using Azure.ResourceManager.CognitiveServices;
using Azure.ResourceManager.CognitiveServices.Models;

var credential = new DefaultAzureCredential();
var client = new ArmClient(credential);

var subscription = await client.GetDefaultSubscriptionAsync();
var resourceGroup = await subscription
    .GetResourceGroupAsync("rg-ai102-challenge01");

var collection = resourceGroup.Value.GetCognitiveServicesAccounts();

var data = new CognitiveServicesAccountData(Azure.Core.AzureLocation.EastUS)
{
    Kind = "CognitiveServices",
    Sku = new CognitiveServicesSku("S0"),
    Properties = new CognitiveServicesAccountProperties()
};

var result = await collection.CreateOrUpdateAsync(
    Azure.WaitUntil.Completed, "ai-multiservice-01", data);

Console.WriteLine($"Created: {result.Value.Data.Name}");
Console.WriteLine($"Endpoint: {result.Value.Data.Properties.Endpoint}");

REST API

# Create multi-service resource
az cognitiveservices account create \
  --name ai-multiservice-01 \
  --resource-group rg-ai102-challenge01 \
  --kind AIServices \
  --sku S0 \
  --location eastus \
  --yes

# Get endpoint and keys
az cognitiveservices account show \
  --name ai-multiservice-01 \
  --resource-group rg-ai102-challenge01 \
  --query "properties.endpoint" -o tsv

az cognitiveservices account keys list \
  --name ai-multiservice-01 \
  --resource-group rg-ai102-challenge01

Tarefa 2: Listar os Tipos de Serviços AI Disponíveis

Python SDK

# List all available cognitive service kinds in the subscription
kinds = client.resource_skus.list()
service_kinds = set()
for sku in kinds:
    service_kinds.add(sku.kind)

print("Available Azure AI service kinds:")
for kind in sorted(service_kinds):
    print(f"  - {kind}")

# Key kinds for AI-102:
# CognitiveServices (multi-service), OpenAI, ComputerVision,
# TextAnalytics, SpeechServices, FormRecognizer, ContentSafety

C# SDK

using Azure.Identity;
using Azure.ResourceManager;
using Azure.ResourceManager.CognitiveServices;

var credential = new DefaultAzureCredential();
var client = new ArmClient(credential);
var subscription = await client.GetDefaultSubscriptionAsync();

// List available SKUs to see service kinds
var skus = subscription.GetCognitiveServicesResourceSkusAsync();
var serviceKinds = new HashSet<string>();

await foreach (var sku in skus)
{
    serviceKinds.Add(sku.Kind);
}

Console.WriteLine("Available Azure AI service kinds:");
foreach (var kind in serviceKinds.OrderBy(k => k))
{
    Console.WriteLine($"  - {kind}");
}

REST API

# List all cognitive services accounts in a resource group
az cognitiveservices account list \
  --resource-group rg-ai102-challenge01 \
  -o table

# List available kinds in a region
az cognitiveservices account list-skus \
  --kind AIServices \
  --location eastus \
  -o table

# Check specific service availability
az cognitiveservices account list-skus \
  --kind OpenAI \
  --location eastus \
  -o table

Tarefa 3: Criar Recursos de Serviço Único e Comparar

Python SDK

# Create individual service resources for comparison
services = [
    {"name": "ai-vision-01", "kind": "ComputerVision", "sku": "S1"},
    {"name": "ai-language-01", "kind": "TextAnalytics", "sku": "S"},
    {"name": "ai-speech-01", "kind": "SpeechServices", "sku": "S0"},
]

for svc in services:
    result = client.accounts.begin_create(
        resource_group_name="rg-ai102-challenge01",
        account_name=svc["name"],
        account=Account(
            sku=Sku(name=svc["sku"]),
            kind=svc["kind"],
            location="eastus",
            properties=AccountProperties()
        )
    ).result()
    print(f"Created {svc['kind']}: {result.properties.endpoint}")

# Compare: multi-service has ONE endpoint for all
# Single-service has dedicated endpoints with service-specific features
multi = client.accounts.get("rg-ai102-challenge01", "ai-multiservice-01")
print(f"\nMulti-service endpoint: {multi.properties.endpoint}")
print("Supports: Vision, Language, Speech, Decision (single key)")

C# SDK

var servicesToCreate = new[]
{
    new { Name = "ai-vision-01", Kind = "ComputerVision", Sku = "S1" },
    new { Name = "ai-language-01", Kind = "TextAnalytics", Sku = "S" },
    new { Name = "ai-speech-01", Kind = "SpeechServices", Sku = "S0" }
};

foreach (var svc in servicesToCreate)
{
    var svcData = new CognitiveServicesAccountData(Azure.Core.AzureLocation.EastUS)
    {
        Kind = svc.Kind,
        Sku = new CognitiveServicesSku(svc.Sku),
        Properties = new CognitiveServicesAccountProperties()
    };

    var result = await collection.CreateOrUpdateAsync(
        Azure.WaitUntil.Completed, svc.Name, svcData);
    Console.WriteLine($"Created {svc.Kind}: {result.Value.Data.Properties.Endpoint}");
}

REST API

# Create individual services
az cognitiveservices account create \
  --name ai-vision-01 \
  --resource-group rg-ai102-challenge01 \
  --kind ComputerVision --sku S1 --location eastus --yes

az cognitiveservices account create \
  --name ai-language-01 \
  --resource-group rg-ai102-challenge01 \
  --kind TextAnalytics --sku S --location eastus --yes

az cognitiveservices account create \
  --name ai-speech-01 \
  --resource-group rg-ai102-challenge01 \
  --kind SpeechServices --sku S0 --location eastus --yes

# Compare endpoints
echo "Multi-service endpoint:"
az cognitiveservices account show --name ai-multiservice-01 \
  --resource-group rg-ai102-challenge01 --query "properties.endpoint" -o tsv

echo "Vision endpoint:"
az cognitiveservices account show --name ai-vision-01 \
  --resource-group rg-ai102-challenge01 --query "properties.endpoint" -o tsv

Saída Esperada

Created: ai-multiservice-01
Endpoint: https://eastus.api.cognitive.microsoft.com/
Kind: CognitiveServices

Available Azure AI service kinds:
  - CognitiveServices
  - ComputerVision
  - ContentSafety
  - FormRecognizer
  - OpenAI
  - SpeechServices
  - TextAnalytics
  ...

Created ComputerVision: https://eastus.api.cognitive.microsoft.com/
Created TextAnalytics: https://eastus.api.cognitive.microsoft.com/
Created SpeechServices: https://eastus.cognitiveservices.azure.com/

Multi-service endpoint: https://eastus.api.cognitive.microsoft.com/
Supports: Vision, Language, Speech, Decision (single key)

Quebra & conserta

Cenário	Sintoma	Causa Raiz	Correção
Tipo incorreto especificado	Erro InvalidParameterValue	Usando nome de tipo obsoleto (ex.: "Face" vs "CognitiveServices")	Verifique az cognitiveservices account list-skus para tipos válidos
Região não disponível	Erro LocationNotAvailable	Serviço não disponível na região escolhida	Use az account list-locations e verifique a matriz de disponibilidade do serviço
SKU incompatível	SkuNotAvailable	SKU solicitado não oferecido para aquele tipo	Combine o SKU com o tipo de serviço (ex.: TextAnalytics usa "S" e não "S0")
Cota excedida	QuotaExceeded	Muitos recursos do mesmo tipo na assinatura	Exclua recursos não utilizados ou solicite aumento de cota

Verificação de Conhecimento

1. Você precisa usar um único endpoint e chave para acessar as capacidades de Computer Vision, Language e Speech. Qual tipo de recurso você deve criar?

2. Qual serviço Azure AI você deve usar para extrair dados estruturados de faturas e recibos?

3. Qual é uma limitação importante dos recursos multi-serviço do Azure AI em comparação com recursos de serviço único?

4. Você precisa implementar tradução de fala em tempo real para uma aplicação de conferência. Qual serviço você deve selecionar?

5. Qual cenário requer o Azure OpenAI Service em vez do Azure AI Language?

Limpeza

az group delete --name rg-ai102-challenge01 --yes --no-wait

Saiba Mais

• Documentação dos serviços Azure AI
• Recursos multi-serviço vs serviço único
• Preços dos serviços Azure AI
• Disponibilidade regional