Skip to content

Latest commit

 

History

History
317 lines (256 loc) · 30.4 KB

README.md

File metadata and controls

317 lines (256 loc) · 30.4 KB

Phi Kuharska Knjiga: Praktični primeri z Microsoftovimi Phi modeli

Odpri in uporabljaj vzorce v GitHub Codespaces Odpri v Dev Containers

GitHub sodelavci GitHub težave GitHub zahteve za pull PR dobrodošli

GitHub gledalci GitHub vilice GitHub zvezdice

Microsoft Azure AI Foundry Discord

Phi je serija odprtokodnih AI modelov, ki jih je razvilo Microsoft.

Phi je trenutno najmočnejši in stroškovno najučinkovitejši majhen jezikovni model (SLM), z zelo dobrimi rezultati v večjezičnosti, sklepanju, generiranju besedil/pogovorov, programiranju, slikah, zvoku in drugih scenarijih.

Phi lahko namestite v oblak ali na robne naprave, in lahko enostavno ustvarjate generativne AI aplikacije z omejeno računalniško močjo.

Sledite tem korakom, da začnete uporabljati ta vir:

  1. Razveji repozitorij: Klikni GitHub vilice
  2. Kloniraj repozitorij: git clone https://github.com/microsoft/PhiCookBook.git
  3. Pridruži se Microsoft AI Discord skupnosti in spoznaj strokovnjake ter druge razvijalce

cover

🌐 Večjezična Podpora

Podprto preko GitHub Action (avtomatsko in vedno posodobljeno)

Arabščina | Bengalščina | Bolgarščina | Burmanski (Myanmar) | Kitajščina (poenostavljena) | Kitajščina (tradicionalna, Hong Kong) | Kitajščina (tradicionalna, Macau) | Kitajščina (tradicionalna, Taiwan) | Hrvaščina | Češčina | Danska | Nizozemščina | Estonščina | Finščina | Francosko | Nemščina | Grščina | Hebrejščina | Hindujščina | Madžarščina | Indonezijščina | Italijanščina | Japonščina | Kannada | Korejščina | Litovščina | Malezijščina | Malayalam | Marathi | Nepalščina | Nigerijska Pidgin | Norveščina | Perzijščina (Farsi) | Poljščina | Portugalščina (Brazilija) | Portugalščina (Portugalska) | Punjabi (Gurmukhi) | Romunščina | Ruščina | Srbščina (cirilica) | Slovaščina | Slovenščina | Španščina | Svaheli | Švedščina | Tagalog (Filipinsko) | Tamil | Telugu | Tajščina | Turščina | Ukrajinščina | Urdu | Vietnamščina

Raje lokalno kloniraš?

Ta repozitorij vključuje več kot 50 jezikovnih prevodov, kar precej poveča velikost prenosa. Za kloniranje brez prevodov uporabi sparse checkout:

Bash / macOS / Linux:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/PhiCookBook.git
cd PhiCookBook
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

CMD (Windows):

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/PhiCookBook.git
cd PhiCookBook
git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"

Tako pridobiš vse, kar potrebuješ za dokončanje tečaja z veliko hitrejšim prenosom.

Kazalo vsebine

Uporaba modelov Phi

Phi na Azure AI Foundry

Lahko se naučite, kako uporabljati Microsoft Phi ter kako graditi E2E rešitve na različnih strojnih napravah. Da Phi sami preizkusite, začnite z igranjem z modeli in prilagajanjem Phi za vaše scenarije z uporabo Azure AI Foundry Azure AI Model Catalog. Več lahko izveste v Pričetek uporabe z Azure AI Foundry

Igralnica Vsak model ima svojo igralnico za testiranje modela Azure AI Playground.

Phi na GitHub modelih

Lahko se naučite, kako uporabljati Microsoft Phi ter kako graditi E2E rešitve na različnih strojnih napravah. Da Phi sami preizkusite, začnite z igranjem z modelom in prilagajanjem Phi za vaše scenarije z uporabo GitHub Model Catalog. Več lahko izveste v Pričetek uporabe z GitHub Model Catalog

Igralnica Vsak model ima namensko igralnico za testiranje modela.

Phi na Hugging Face

Model lahko najdete tudi na Hugging Face

Igralnica Hugging Chat igralnica

🎒 Drugi tečaji

Naša skupina pripravlja tudi druge tečaje! Oglejte si:

LangChain

LangChain4j za začetnike LangChain.js za začetnike LangChain za začetnike

Azure / Edge / MCP / Agentje

AZD za začetnike Edge AI za začetnike MCP za začetnike AI agenti za začetnike

Serija generativne AI

Generativna AI za začetnike Generativna AI (.NET) Generativna AI (Java) Generativna AI (JavaScript)

Osnovno učenje

ML za začetnike Podatkovna znanost za začetnike AI za začetnike Kibernetska varnost za začetnike Razvoj spletnih strani za začetnike IoT za začetnike XR razvoj za začetnike

Serija Copilot

Copilot za AI programiranje v paru Copilot za C#/.NET Copilot avantura

Odgovorna umetna inteligenca

Microsoft se zavezuje, da bo pomagal svojim strankam odgovorno uporabljati naše izdelke umetne inteligence, deliti naše izkušnje in graditi partnerske odnose, ki temeljijo na zaupanju, preko orodij, kot so opombe o preglednosti in ocenah vpliva. Veliko teh virov lahko najdete na https://aka.ms/RAI. Microsoftov pristop k odgovorni umetni inteligenci temelji na naših načelih umetne inteligence o pravičnosti, zanesljivosti in varnosti, zasebnosti in varnosti, vključevanju, preglednosti in odgovornosti.

Veliki naravni jezikovni, slikovni in govorni modeli — kot so tisti, uporabljeni v tem vzorcu — se lahko vedenjsko kažejo na načine, ki so nepravični, nezanesljivi ali žaljivi, kar lahko povzroči škodo. Prosimo, preberite Azure OpenAI storitve opombo o preglednosti, da se seznanite z tveganji in omejitvami.

Priporočeni pristop za ublažitev teh tveganj je vključitev varnostnega sistema v vašo arhitekturo, ki lahko zazna in prepreči škodljivo vedenje. Azure AI Content Safety nudi neodvisno zaščitno plast, ki lahko zazna škodljivo vsebino, ustvarjeno s strani uporabnikov ali umetne inteligence, v aplikacijah in storitvah. Azure AI Content Safety vključuje API-je besedila in slik, ki vam omogočajo zaznavanje škodljivega gradiva. Znotraj Azure AI Foundry storitev Content Safety omogoča ogled, raziskovanje in preizkušanje vzorčnih kod za zaznavanje škodljive vsebine v različnih modalnostih. Naslednja dokumentacija za hitro začetek vas vodi skozi poizvedbe na storitev. Drugi vidik, ki ga je treba upoštevati, je splošna zmogljivost aplikacije. Pri aplikacijah z večmodalnimi in večmodelnimi pristopi zmogljivost razumemo kot to, da sistem deluje tako, kot pričakujete vi in vaši uporabniki, vključno s tem, da ne generira škodljivih izhodov. Pomembno je oceniti zmogljivost vaše celotne aplikacije z uporabo ocenjevalcev zmogljivosti, kakovosti, tveganja in varnosti. Prav tako imate možnost ustvariti in oceniti z lastnimi ocenjevalci.

Svoje AI aplikacije lahko ocenjujete v razvojnem okolju z uporabo Azure AI Evaluation SDK. Na podlagi testne podatkovne množice ali cilja se generacije vaše generativne AI aplikacije kvantitativno merijo z vgrajenimi ocenjevalci ali ocenjevalci po meri, ki jih izberete. Za začetek uporabe azure ai evaluation sdk za ocenjevanje vašega sistema sledite vodniku za hitro začetek. Ko izvedete ocenjevalno izvedbo, lahko vizualizirate rezultate v Azure AI Foundry.

Znamke

Ta projekt lahko vsebuje blagovne znamke ali logotipe projektov, izdelkov ali storitev. Pooblaščena uporaba Microsoftovih blagovnih znamk ali logotipov je predmet in mora slediti Microsoftovim smernicam za blagovne znamke in znamčenje. Uporaba Microsoftovih blagovnih znamk ali logotipov v spremenjenih različicah tega projekta ne sme povzročati zmede ali nakazovati sponzorstva Microsofta. Vsakršna uporaba blagovnih znamk ali logotipov tretjih oseb je predmet pravil teh tretjih oseb.

Iskanje pomoči

Če se zataknete ali imate kakršnakoli vprašanja o gradnji AI aplikacij, se pridružite:

Azure AI Foundry Discord

Če imate povratne informacije o izdelku ali napake med gradnjo, obiščite:

Azure AI Foundry Developer Forum

Omejitev odgovornosti: Ta dokument je bil preveden z uporabo AI prevajalske storitve Co-op Translator. Čeprav si prizadevamo za natančnost, vas opozarjamo, da lahko samodejni prevodi vsebujejo napake ali netočnosti. Izvirni dokument v njegovem izvirnem jeziku velja za avtoritativni vir. Za pomembne informacije priporočamo profesionalni človeški prevod. Ne odgovarjamo za morebitna nerazumevanja ali napačne interpretacije, ki izhajajo iz uporabe tega prevoda.