Skip to content

Latest commit

 

History

History
86 lines (60 loc) · 4.96 KB

03.AzureAIFoundry.md

File metadata and controls

86 lines (60 loc) · 4.96 KB

Родина Phi в Azure AI Foundry

Azure AI Foundry — це надійна платформа, яка дає змогу розробникам впроваджувати інновації та формувати майбутнє з допомогою ШІ безпечно, надійно та відповідально.

Azure AI Foundry створена для розробників, щоб:

  • Створювати генеративні AI-додатки на корпоративній платформі.
  • Досліджувати, будувати, тестувати та розгортати з використанням передових інструментів ШІ та моделей машинного навчання, дотримуючись принципів відповідального ШІ.
  • Співпрацювати в команді протягом усього життєвого циклу розробки додатків.

З Azure AI Foundry ви можете досліджувати широкий спектр моделей, сервісів і можливостей, а також створювати AI-додатки, які найкраще відповідають вашим цілям. Платформа Azure AI Foundry забезпечує масштабованість, що полегшує перетворення прототипів у повноцінні виробничі додатки. Безперервний моніторинг і вдосконалення підтримують довгостроковий успіх.

portal

Окрім використання Azure AOAI Service в Azure AI Foundry, ви також можете застосовувати сторонні моделі з Каталогу моделей Azure AI Foundry. Це хороший вибір, якщо ви хочете використовувати Azure AI Foundry як платформу для AI-рішень.

Ми можемо швидко розгорнути моделі родини Phi через Каталог моделей в Azure AI Foundry

Microsoft Phi Models in Azure AI Foundry Models

ModelCatalog

Розгортання Phi-4 в Azure AI Foundry

Phi4

Тестування Phi-4 у пісочниці Azure AI Foundry

Playground

Запуск Python-коду для виклику Azure AI Foundry Phi-4

import os  
import base64
from openai import AzureOpenAI  
from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider  
        
endpoint = os.getenv("ENDPOINT_URL", "Your Azure AOAI Service Endpoint")  
deployment = os.getenv("DEPLOYMENT_NAME", "Phi-4")  
      
token_provider = get_bearer_token_provider(  
    DefaultAzureCredential(),  
    "https://cognitiveservices.azure.com/.default"  
)  
  
client = AzureOpenAI(  
    azure_endpoint=endpoint,  
    azure_ad_token_provider=token_provider,  
    api_version="2024-05-01-preview",  
)  
  

chat_prompt = [
    {
        "role": "system",
        "content": "You are an AI assistant that helps people find information."
    },
    {
        "role": "user",
        "content": "can you introduce yourself"
    }
] 
    
# Include speech result if speech is enabled  
messages = chat_prompt 

completion = client.chat.completions.create(  
    model=deployment,  
    messages=messages,
    max_tokens=800,  
    temperature=0.7,  
    top_p=0.95,  
    frequency_penalty=0,  
    presence_penalty=0,
    stop=None,  
    stream=False  
)  
  
print(completion.to_json())

Відмова від відповідальності:
Цей документ було перекладено за допомогою сервісу автоматичного перекладу Co-op Translator. Хоча ми прагнемо до точності, будь ласка, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ рідною мовою слід вважати авторитетним джерелом. Для критично важливої інформації рекомендується звертатися до професійного людського перекладу. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу.