Azure に慣れていない場合や、ツールと AI でほとんどの作業を行いたいだけの場合は、Azure 用 GitHub Copilot に問い合わせて、Azure リソースのパフォーマンスの最適化に役立てることもできます。 最良の結果を得るにはベスト プラクティスを使用します。
アプリを最適化するためのプロンプトの例
アプリケーションの最適化に役立つ GitHub Copilot for Azure を使用する場合は、オープンエンドの質問または要求から始めることができます。 次に、より良い結果を得るための特定のサービスやテクノロジなどの詳細を追加します。 次のプロンプトの例を試してください。
| サービス | プロンプトの最適化の例 |
|---|---|
| Azure App Service |
|
| Azure SQL |
|
AI モデルの評価を求めるプロンプト
オンライン実験 GitHub Copilot 拡張機能プラグインは、AI アプリケーション開発者向けのオンライン A/B モデル評価のプロセスを合理化するように設計された強力なツールです。 このプラグインは、実験機能を開発ワークフローに直接統合することで開発者エクスペリエンスを強化するための広範なイニシアチブの一部です。
これには、次の 2 つのコンポーネントが含まれます。
- @azure拡張機能の実験用の copilot プラグイン。 このチャットボットは、実験を支援し、機能フラグのコードとメトリックを生成し、実験結果の評価と集計に役立ちます。
- GitHub の AI 開発ワークフローの一部として呼び出して実験を開始し、実験結果を更新してリンクできる GitHub アクション。
このプロジェクトの目的は、開発者が開発環境を離れることなく実験を実行し、結果を分析するためのシームレスで効率的な方法を提供することです。 構成配信用の Azure アプリ Config やモデル監視メトリック用の Azure AI などの Azure サービスを利用して、実験とメトリックの作成と管理をサポートします。
この拡張機能には、Azure App Config と連携したコードファーストのユーザー エクスペリエンスが含まれており、GitHub での効率的な評価と実験が可能になります。 これには、すぐに使用できるモデル監視メトリックとカスタム メトリックが含まれます。 この拡張機能は、App Config と AI Studio の両方で、これを完全に合理化された統合と使いやすいユーザー エクスペリエンスに進化させます。
Azure AI の評価は既に公開されていますが、オンライン実験機能の試用に興味がある場合は、プレビューにサインアップ詳細を確認してください。
コード レベルのパフォーマンスを最適化する
Applications Insights Profiler for .NET を使用する場合は、GitHub Copilot を使用してコード レベルのパフォーマンス最適化を実行できます。 この機能は開発中であるため、現時点では、コード レベルのパフォーマンスを最適化するために、(@Code_Optimizationではなく) 別の@azure拡張機能を使用する必要があります。 コードの最適化のインストールと使用の詳細については、「 Code Optimizations extensions for Visual Studio and Visual Studio Code (preview) - Azure Monitor」を参照してください。
関連するコンテンツ
- Azure 用 GitHub Copilot とは何か、およびそのしくみを理解します。
- まず ソフトウェアをインストールし、最初のプロンプトを記述して、GitHub Copilot for Azure を使用します。
- クイックスタートに従って、GitHub Copilot for Azure をソフトウェア開発ワークフローに含める方法を理解します。 このクイック スタートでは、Azure にサービスをデプロイし、その状態を監視し、問題のトラブルシューティングを行う方法について説明します。
- Azure について詳しく学習し、Azure アカウント、サブスクリプション、リソースを理解する のプロンプトの例を参照してください。
- Azure 用のアプリケーションの設計と開発 のプロンプトの例を参照してください。
- アプリケーションを Azure に デプロイするためのプロンプトの例を参照してください。
- Azure リソースを トラブルシューティングするためのプロンプトの例を参照してください。