31.07.2025 Microsoft
Administratoren, die OpenAI in eigenen Applikationen über Microsoft Azure bereitstellen, stehen vor einer Reihe technischer, organisatorischer und regulatorischer Herausforderungen. Ein strukturierter Kurs mit praxisnahen Inhalten kann helfen, diese Hürden gezielt zu adressieren.
Herausforderungen bei der Bereitstellung von OpenAI über Microsoft Azure – Was Administratoren wissen müssen:
1. Sicherheit & Identitätsmanagement
Die Authentifizierung erfolgt meist über API-Schlüssel oder rollenbasierte Zugriffssteuerung (RBAC). In komplexeren Szenarien mit mehreren Clients oder Nutzergruppen wird die feingranulare Steuerung von Berechtigungen zur Herausforderung. Administratoren müssen sicherstellen, dass API-Schlüssel geschützt sind und nur autorisierte Nutzer Zugriff auf bestimmte Modelle erhalten.
2. Datenhoheit & Compliance
Die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben wie DSGVO oder branchenspezifischer Standards erfordert eine präzise Auswahl der Verarbeitungs- und Speicherregionen. Oft sind mehrere Deployments notwendig, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen. Zusätzlich müssen Maßnahmen zur Datenlokalisierung, Verschlüsselung und Überwachung implementiert werden, um Audit- und Compliance-Anforderungen gerecht zu werden. Im Kurs werden verschiedene Deployment Modelle angesprochen, um solche Herausforderungen zu meistern.
3. Skalierung & Infrastruktur
Performante und hochverfügbare Deployments, die mehrere Mandanten oder Anwendungen bedienen, erfordern tiefes Know-how in Azure-spezifischer Ressourcensteuerung. Die richtige Dimensionierung von Compute-Ressourcen, Load Balancing und Kostenoptimierung sind entscheidend für einen stabilen und wirtschaftlichen Betrieb.
4. Integration mit Azure-Diensten
Die Anbindung von OpenAI-Modellen an eigene Datenquellen – etwa über Azure Cognitive Search, Azure SQL oder Blob Storage – erfordert tiefgehende Kenntnisse der Azure-Ökosysteme. Nur so lassen sich kontextbezogene, datengestützte Antworten realisieren.
5. Deployment- & Playground-Konfiguration
Für Test- und Produktivumgebungen müssen Tools wie das Azure AI Foundry und die Playgrounds korrekt konfiguriert werden. Dazu gehören Rechteverwaltung, Kostenkontrolle und die Möglichkeit, Prototypen sicher zu testen, bevor sie in den Live-Betrieb übergehen.
Fazit
Die Bereitstellung von OpenAI über Azure ist kein Plug-and-Play-Vorhaben – sie erfordert strategisches Denken, technisches Know-how und ein tiefes Verständnis für Sicherheit, Compliance und Kostenmanagement. Wer diese Herausforderungen meistert, schafft die Grundlage für leistungsfähige, sichere und zukunftsfähige KI-Anwendungen.
Das Training Administration von OpenAI in Azure – Nutzen von LLMs, Data Sources und des Playgrounds vereinfacht den Einstieg in Azure OpenAI und zeigt anhand praktischer Aufgaben und typischen Anwendungsszenarien, wie man mit Azure OpenAI Studio eigene Anwendungen bereitstellen kann.
Im Video gibt unser Experte Nicolas einen ersten Einblick.
Der Kurs enthält folgende Module:
- Einführung und Erwartungen hinsichtlich Artificial Intelligence (AI)
- Use Cases und Brainstorming
- Leistungsmerkmale OpenAI für Azure
- Voraussetzungen, Lizenzierung und Regionen
- Optimiertes Prompting und Berechnung von Tokens
- Bereitstellen der Large Language Models (LLM)
- Anbindung von Data Sources in Azure
- Bereitstellung in Azure und Nutzen von Playgrounds
- Konfiguration des Playgrounds
- Prompt Engineering der System Prompts
- Kosten-Analyse und Definition von Limits
- Ausblick: Entwerfen einer Applikation mit LangChain und Streamlit in Python
- Trends und Ausblick
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