Azure OpenAI Service 注册申请与配置心得

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Mon Apr 24 2023

Microsoft 的 Azure 上已经推出 Azure OpenAI Service 试用，在申请到测试资格以后便可以部署私有的 OpenAI GPT-3.5 模型 API。同时还可以申请 GPT-4 模型的试用资格。

💡 更新：GPT-4 模型已经不需要额外申请

当你开通 Azure OpenAI Service 以后会同时开通 GPT-4，但是根据旧申请表上的信息，新注册的用户仅能在有限的几个国家/地区使用 GPT-4 模型：

Sweden Central

Canada East

Switzerland North

请去 Azure AI Studi 配额页查看你的账号在哪个地区拥有 GPT-4 的配额，如果没有配额，可以在配额页面直接填表申请。

私有部署的好处显而易见，它稳定可靠速度快，最重要的是再也不用担心被 OpenAI 无厘头的风控政策反复折磨了。

注册 Azure 账号的心得

注册国版 Azure 账号

Azure OpenAI Service 是 Azure Cognitive Services 的一部分，所以需要先注册 Azure 账号。目前只在 Azure 国际版上提供，所以请到 Azure 国际版上注册账号。

地区与手机号验证

Azure Phone Number

注册时可以选择 中国 地区，这样你可以直接输入 +86 的手机号进行验证。注册中国地区的账号也可以申请 Azure OpenAI Service。

如果你选择了其他的 国家/地区，但你仍然想使用 +86 的手机号进行验证，你可以先输入一个你选择的地区的手机号，然后在 电话 下面勾选 请使用其他电话号码来码证你的身份，此时会展开一个新的电话号码输入框并让你手动选择手机号的 国家/地区代码 ，选择 中国，然后输入 +86 的手机号即可进行验证。

一旦注册，当前账号的 国家/地区 将无法更改。

信用卡验证

账单地址应该与你选 国家/地区 保持一致，否则会提示注册失败。

申请开通 Azure OpenAI Service

Azure OpenAI Service 目前需要以企业的身份来申请试用。如果你的 Azure 账号已经注册好了，可以点击这里来申请。

Azure OpenAI Service 接受来自中国的企业申请，请依照表单 如实填写 信息，其中最重要的是：

Your Company Email Address：请填写你在你公司的企业邮箱地址。
Your Company Name：请填写你所在公司的名称。
Azure Subscription ID：请根据表单内的提示来获取你的 Azure Subscription ID，千万不要填错成 Tenant ID 了，否则无法通过或者看不到订价层。
Company Website：请填写你所在公司的网站的网址。网址里最好能展示一个与你企业邮箱地址同一个域名的邮箱地址。
你的企业邮箱的域名、公司网站的域名需要保持一致，域名的主体需要与公司的名称保持一致，否则会在审核时被拒绝。
如果你填写的资料存在明显的问题，Azure 甚至不会给你任何回复。
如果你填写的资料还需要进一步的证明材料，Azure 会给你发送邮件要求提供。

运气好的话，一般两天能通过审核，如果超过两周没有收到审核结果，请尝试重新提交申请。

申请通过的邮件会显示有Onboarding to Azure OpenAI Service的字样。

部署 Azure OpenAI Service

恭喜你已经申请到了 Azure OpenAI Service 的试用资格，接下来就是部署 Azure OpenAI Service 了。

Azure services

登录到 Azure 以后，你会在首页的 Azure services 里面看到 Azure OpenAI 的图标，点击进入来创建部署 OpenAI Service 资源。

在 创建 Azure OpenAI 的页面，订阅 - 资源组一栏如果没有，新建一个即可。
在 名称 一栏根据要求输入一个简短好记的资源名，未来需要通过它来访问你的私有 OpenAI API。
定价层 选择默认选项。
标记 一页，如果你不需要通过 tags 来管理自己的资源，可暂时不填。
在 审阅+提交 之后，即可进入部署阶段，部署资源需要几分钟时间，请耐心等待，待部署成功之后便可开始使用。

部署模型

Models

部署 Azure OpenAI Service 资源成功后，还要为服务资源 部署模型 才可以使用。

Create deployment

请进到资源详情页面左边栏的 模型部署 中，点击 创建 按钮来部署模型。

输入 模型部署名称，此名称在后面使用 Cloudflare Worker 转换映射API时要用到。
选择模型，建议使用 gpt-35-turbo (version 0301)，该模型与 ChatGPT 3.5 一致。
点击 保存 以后即可完成部署。

在模型部署完以后，就可以 转到 Azure OpenAI Studio 中进行试用。

Azure OpenAI Studio

这里和 OpenAI 的功能比较类似：

Completions playground：可调用模型根据已输入的文本生成补全文本，与 GitHub Copilot 和 Bing Chat 的输入框自动补完功能类似。
Chat playground(Preview)：一个类似 ChatGPT 的聊天式AI助手应用。
在两个 playground 中，你都可以点击 View code 来查看当前操作的示例代码，供你学习怎样开发自己的 GPT 应用。

配置客户端

我们部署 Azure OpenAI Service 资源的主要目的是为了能在客户端中使用 GPT 或其他 OpenAI 模型的能力，所以接下来我们要将 Azure OpenAI Service API 配置到流行的 OpenAI 客户端中。

获取 API KEY 和 API URL

在配置客户端之前，请先去 Azure OpenAI Service 的 资源详情页面 中获取 密钥 与 终结点 中。

密钥：作为客户端中的 API KEY 使用。
终结点：作为 API URL 或者 Endpoint 使用。

配置 Azure OpenAI Service API

像openai-translator和ChatBox这样的客户端已经原生支持 Azure OpenAI Service 的API，这里以 openai-translator 为例介绍一下配置的要点：

// API URL 或者 终结点
const API_URL = `https://${resourceName}.openai.azure.com`
// API URL Path 为你的 Azure OpenAI Service API 路径，主要负责调用模型和指定API版本
const API_URL_PATH = `/openai/deployments/${deployName}/completions?api-version=${apiVersion}`

resourceName: 填写你的 Azure OpenAI Service 资源名称。
deployName: 填写你的 Azure OpenAI Service 模型部署名称，更改部署名称以切换模型。
api-version: 填写“2023-05-15”，或者更新的版本。

如果你使用 ChatBox，无需构造 API_URL_PATH，只需要填写 模型部署名称 即可。

Cloudflare 转换 Azure OpenAI Service API

Azure OpenAI Service API 和 OpenAI Service API 的接口不一致。如果你的第三方客户端不支持 Azure OpenAI Service API，你可以使用 cf-openai-azure-proxy 这个项目来部署一个 Cloudflare Worker，将Azure OpenAI Service API 映射到 OpenAI Service。

部署 Worker 时，可参照下面的代码对进行配置：

🚨 替换参数的时候变忘记写引号

// The name of your Azure OpenAI Resource.
const resourceName="你的 Azure OpenAI 资源名称"

// The deployment name you chose when you deployed the model.
const mapper = { // 模型名称与模型部署名称映射
    'gpt-3.5-turbo': "模型部署名称",
    // 'gpt-4': DEPLOY_NAME_GPT4 // 如果没有 GPT-4 服务可先注释掉
};

const apiVersion="2023-05-15"; //  Azure OpenAI API 版本

// ...
// ...
// ...
// 跳过中间代码找到下面这一句

const deployName = mapper[modelName] || '模型部署名称' // 设置默认使用已部署的模型，而不是空。

CloudFlare Worker 部署完成之后，我们就可以去配置客户端了。

配置 Cloudflare Worker 转换过的 Azure OpenAI Service API 到客户端中

以openai translator为例：

请在设置中选择 OpenAI 作为 Default Service Provider。
API KEY：请填写 Azure OpenAI Service 的 密钥。
API URL：请填写 Cloudflare Worker 的 URL。
API Model 选择你已部署的 Model，例如 gpt-35-turbo (version 0301)，而这个Model需要你在 Cloudflare Worker 代码最前面的 mapper 中做好映射。

而ChatBox的配置就更简单了：

在 OpenAI API Key 中填写 Azure OpenAI Service 的 密钥。
展开 Proxy，在 API Host 中填写 Cloudflare Worker 的 URL。
展开 Model & Token，在 Model 中选择你已部署的 Model，例如 gpt-35-turbo-0301。

打字效果

直接使用 Azure OpenAI Service API 可能会看不到打字机的效果，而 cf-openai-azure-proxy 对它进行了兼容，因此我更喜欢用它，而不是直接使用 Azure OpenAI Service API。

Content-filtering

Azure OpenAI Service API 的 Content-filtering 功能是默认开启的，并且不能自行关闭。如果要关闭 Content-filtering，需要联系 Azure Cognitive 客服。

如果输入提示词或者输出结果中包含不适宜的内容，会被 Content-filtering 过滤掉。

FAQ

🙋 创建 Azure OpenAI Service 资源时无法选择定价层（Pricing Tier）？

no pricing tier

请确保你在注册好 Azure 账号以后，单独申请了 Azure OpenAI Service 的试用，否则你将无法创建 Azure OpenAI Service 资源。

申请通过会有邮件回复。

如果申请通过了，而仍然看不到定价层选项，那就得联系 Azure Cognitive 客服了。

刚收到网友反馈是 Subscription ID 填错了，请一定根据表单内的指引去获取 Subscription ID 而不是 Tenant ID。

🙋 申请 Azure OpenAI Service 通过以后使用 Azure 账号登录还是用申请 Azure OpenAI Service 的企业邮箱登录？

使用 subscription 相关的 Azure 账号登录，企业邮箱仅用于验证企业身份。

🙋 收到了 GPT-4 模型的回信却不能部署 GPT-4 模型？

再读一读邮件，是不是告诉你被加入到 GPT-4 的 waitlist 了？而不是通过了申请。

GPT-4 模型连 waitlist 都要申请和审核，审核通过了才进 waitlist。微软真有你的。

🙋 GPT-4 模型输出变得不流畅了？

Content Filters: 微软后来加了个烦人 Content Filters，生成的内容会在 Azure 上先 Cache 一段，然后再返回给你。要关闭关闭 Content Filters 你可以参考这篇文章
Streaming: 要实流畅的输出，请确保你的服务端程序支持 Server-Sent Events (SSE) 并且没有被 Nginx 给缓存，可以参考这篇文章了解如何在程序上解决流式输出被 Nginx 缓存的问题。

References

快速入门：开始将 ChatGPT（预览版）和 GPT-4（预览版）与 Azure OpenAI 服务结合使用

如果顺利申请到了 Azure OpenAI Service，欢迎 点赞 打赏支持我继续写作。

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