Os Aplicativos de Contêiner do Azure agora dão suporte a sessões dinâmicas em versão prévia pública. Essa computação rápida, em área restrita e efêmera é adequada para executar código não confiável em escala em cenários adversários de vários locatários. Cada sessão usa Hyper-V para fornecer isolamento computacional completo.
As sessões dinâmicas suportam dois modos: interpretador de código e contêiner personalizado.
- Sessão de intérprete de código:
Sessões dinâmicas fornecem acesso rápido e fácil a interpretadores de código em área restrita para executar código não confiável. Ele permite que você execute código Python e vem pré-instalado com muitos pacotes Python populares. Mais linguagens e tempos de execução estão planejados no futuro.
Para construir agentes ou copilotos avançados de IA, modelos de linguagem em larga escala (LLMs) são frequentemente combinados com intérpretes de código. O interpretador de código permite que aplicativos de agente ou copiloto estendam a funcionalidade do LLM para executar tarefas complexas, como resolver problemas matemáticos e de raciocínio, analisar dados e gerar gráficos e tabelas. O interpretador de código de sessão dinâmico fornece um sandbox para executar com segurança o código gerado pelo LLM em um ambiente de produção.
Com apenas algumas linhas de código, você pode construir seu próprio CoPilot adicionando sessões de interpretação de código a estruturas populares como LangChain, LlamaIndex e Semantic Kernel.
- Sessão de contêiner personalizada:
As sessões dinâmicas também permitem que você execute seus próprios contêineres personalizados. Os contêineres personalizados permitem que você crie um interpretador de código adaptado às suas necessidades específicas, como pré-instalar dependências ou oferecer suporte a outro idioma.
Você também pode criar contêineres personalizados para executar aplicativos que exigem um ambiente de sandbox seguro. Alguns exemplos de cenários incluem:
- Sandbox de edição de código baseado na Web
- Aplicativos SaaS que os usuários finais podem estender usando trechos de código personalizados
- Serviço hospedado do Jupyter Notebook
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