源供给的双向变革，加速了云计算向面向大体量分布式应用体系化、 工程化创新的操作系统演进。 云计算白皮书（2023 年） 27 向下来看，算力资源呈现出计算异构、算网融合的特点。以 GPT-4 为例，其模型训练借助公有云能力在通用 CPU 的基础上整合 上万个 GPU 芯片，通过云计算平台实现 GPU 集群和 CPU 集群的标 准化封装，保障训练任务可以直接下发到大规模计算集群。同时在

如果正在考虑或正在使用 Azure，那么 我们推荐评估 Azure OpenAI 服务。它通过 REST API 、Python SDK 以及基于 Web 的界面提供对 OpenAI 的 GPT-4、GPT-35-Turbo 和嵌入模型的访问。这些模型可以适应如内容生成、汇总、语义搜索和自然语言到代码 的转换的任务，也可以通过少量学习和超参数的定制进行微调。与 OpenAI 自己的 API