随着各组织竞相采用人工智能，许多团队都面临着相同的重复性挑战：架构不一致、治理模式不清晰以及难以放心地扩展解决方案。在最新一期的《Azure 精华秀》节目中，我与来自微软 Azure 工程团队的 Bilal 和 Mike 深入探讨了 Azure AI 着陆区如何解决这些现实世界的挑战，并加速企业在 AI 领域的应用。
如果您正在 Azure 上构建或计划构建 AI 解决方案，本期节目包含了实用的见解、指导以及动手演示，助您以正确的方式入门。
🎥 观看本期节目
🚀 什么是 Azure AI 着陆区？
Azure AI 着陆区提供了即用型、模块化且可扩展的架构，帮助组织在 Azure 上设计、部署和管理 AI 工作负载。它们建立在 Azure 着陆区的基础之上，并扩展了针对 AI 的特定指导与最佳实践。
无论您是云架构师、开发人员还是 IT 专业人士，这些着陆区都能为部署 AI 工作负载提供一个一致、安全且受治理的环境，而无需重复造轮子。
💡 本期节目的三个关键要点
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解决常见的 AI 部署挑战 AI 项目常常因以下问题而受阻：
- 碎片化或不一致的架构
- 不清晰的治理框架
- 安全漏洞或错误配置
Azure AI 着陆区为您提供了一个结构化的架构基线，确保从开始就处理好安全性、治理、网络、身份和运维。
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加速您的 AI 投资回报率 通过使用着陆区，组织可以：
- 通过自动化和预建模式缩短部署周期
- 受益于内置的治理和安全控制
- 更快、更有信心地扩展 AI 工作负载
这意味着团队可以将更多时间用于创新，而减少在排查基础设施问题上花费的时间。
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在实际演示中了解其工作原理 在本期节目中，我们逐步演示了：
- 使用基础设施即代码（IaC）部署 AI 着陆区
- 为不同的 AI 工作负载扩展部署
- 团队如何为 LLM 应用、机器学习管道等进行环境定制
这是一个实用、逐步的视角，展示了您可以多快地启动一个企业就绪的 AI 环境。
📚 Azure AI 着陆区的有用资源
如果您准备进一步探索 AI 着陆区，以下是节目中提到的关键链接：
- Azure AI 着陆区 (GitHub)：https://github.com/azure/ai-landing-zones
- 部署 Azure 着陆区：https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/landing-zones/landing-zone-deploy
- 培训：AI 着陆区简介：https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/intro-ai-landing-zones/
- AI 就绪（云采用框架）：https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cloud-adoption-framework/scenarios/ai/ready#establish-an-ai-foundation
- 更多 Azure 精华资源：https://azure.com/AzureEssentials
如果您正在探索如何在 Azure 上构建企业级 AI 解决方案，或者只是想要一个可重复、安全且可扩展的基础，那么本期节目不容错过。如果您需要帮助设计或部署自己的 Azure AI 着陆区，请随时告知！