كتالوج النموذج والمجموعات في Azure الذكاء الاصطناعي Studio
هام
قد تتوفر بعض الميزات الموضحة في هذه المقالة فقط في المعاينة. يتم توفير هذه المعاينة دون اتفاقية على مستوى الخدمة، ولا نوصي بها لأحمال عمل الإنتاج. بعض الميزات ربما لا تكون مدعمة أو بها بعض القدرات المقيدة. لمزيد من المعلومات، راجع شروط الاستخدام التكميلية لمعاينات Microsoft Azure.
كتالوج النماذج في Azure AI Studio هو المركز لاكتشاف واستخدام مجموعة واسعة من النماذج التي تمكنك من إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي. يتميز كتالوج النماذج بمئات النماذج عبر موفري النماذج مثل خدمة Azure OpenAI و Mistral و Meta و Cohere و Nvidia و Hugging Face، بما في ذلك النماذج المُدرّبة من قبل Microsoft. تعتبر النماذج المقدمة من مقدمي خدمات آخرين غير Microsoft منتجات غير تابعة لـ Microsoft، كما هو محدد في شروط منتجات Microsoft، وتخضع للشروط المقدمة مع النموذج.
مجموعات النماذج
ينظم كتالوج النموذج النماذج في مجموعات. هناك ثلاثة أنواع من المجموعات في كتالوج النموذج:
- النماذج المنسقة بواسطة Azure الذكاء الاصطناعي: نماذج الوزن والملكية المفتوحة الأكثر شيوعا من الجهات الخارجية التي تم حزمها وتحسينها للعمل بسلاسة على النظام الأساسي ل Azure الذكاء الاصطناعي. يخضع استخدام هذه النماذج لشروط ترخيص موفر النموذج المقدمة مع النموذج. عند نشره في Azure الذكاء الاصطناعي Studio، يخضع توفر النموذج إلى اتفاقية مستوى خدمة Azure القابلة للتطبيق، وتوفر Microsoft الدعم لمشكلات النشر. نماذج من شركاء مثل Meta وNVIDIA و Mistral الذكاء الاصطناعي هي أمثلة على النماذج المتوفرة في مجموعة "المنسقة بواسطة Azure الذكاء الاصطناعي" على الكتالوج. يمكن تحديد هذه النماذج بواسطة علامة اختيار خضراء على تجانبات النموذج في الكتالوج أو يمكنك التصفية حسب مجموعة "منسقة بواسطة Azure الذكاء الاصطناعي".
- نماذج Azure OpenAI، المتوفرة حصريا على Azure: نماذج Azure OpenAI الرئيسية عبر مجموعة "Azure OpenAI" من خلال التكامل مع خدمة Azure OpenAI. تدعم Microsoft هذه النماذج واستخدامها وفقا لشروط المنتج واتفاقية مستوى الخدمة لخدمة Azure OpenAI.
- نماذج مفتوحة من مركز Hugging Face: يمكن الوصول إلى مئات النماذج من مركز HuggingFace عبر مجموعة "Hugging Face" للاستدلال في الوقت الحقيقي مع الحوسبة المدارة. الوجه المعانق يخلق ويحافظ على النماذج المدرجة في مجموعة HuggingFace. استخدم منتدى HuggingFace أو دعم HuggingFace للحصول على المساعدة. تعرف على المزيد في نشر النماذج المفتوحة .
اقتراح إضافات إلى كتالوج النموذج: يمكنك إرسال طلب لإضافة نموذج إلى كتالوج النموذج باستخدام هذا النموذج.
نظرة عامة على قدرات كتالوج النموذج
للحصول على معلومات حول نماذج Azure OpenAI، راجع خدمة Azure OpenAI .
يمكن نشر بعض النماذج في النماذج المنسقة بواسطة Azure الذكاء الاصطناعي والفتح من مجموعات Hub Hugging Face باستخدام خيار حساب مدار، وتتوفر بعض النماذج ليتم نشرها باستخدام واجهات برمجة التطبيقات بدون خادم مع فوترة الدفع أولا بأول. يمكن اكتشاف هذه النماذج ومقارنتها وتقييمها وضبطها (عند دعمها) ونشرها على نطاق واسع ودمجها في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية مع الأمان على مستوى المؤسسة وإدارة البيانات.
- الاكتشاف: مراجعة بطاقات النموذج، وتجربة استدلال العينة واستعراض نماذج التعليمات البرمجية لتقييم النموذج أو ضبطه أو توزيعه.
- مقارنة: مقارنة المعايير عبر النماذج ومجموعات البيانات المتوفرة في الصناعة لتقييم أي منها يلبي سيناريو عملك.
- تقييم: تقييم ما إذا كان النموذج مناسبا لحمل العمل المحدد من خلال توفير بيانات الاختبار الخاصة بك. تسهل مقاييس التقييم تصور مدى جودة أداء النموذج المحدد في السيناريو الخاص بك.
- ضبط: تخصيص نماذج قابلة للضبط باستخدام بيانات التدريب الخاصة بك واختيار أفضل نموذج من خلال مقارنة المقاييس عبر جميع مهام الضبط الدقيقة الخاصة بك. تعمل التحسينات المضمنة على تسريع الضبط وتقليل الذاكرة والحوسبة اللازمة للضبط الدقيق.
- التوزيع: انشر النماذج المدربة مسبقا أو النماذج الدقيقة بسلاسة للاستدلال. يمكن أيضا تنزيل النماذج التي يمكن نشرها في الحوسبة المدارة.
توزيع النموذج: واجهة برمجة تطبيقات الحوسبة المدارة وبلا خادم (الدفع أولا بأول)
يوفر كتالوج النموذج طريقتين متميزتين لنشر النماذج من الكتالوج لاستخدامك: واجهات برمجة التطبيقات المدارة والحوسبة بلا خادم. تختلف خيارات النشر المتوفرة لكل نموذج؛ تعرف على المزيد حول ميزات خيارات النشر والخيارات المتوفرة لنماذج معينة في الجداول التالية. تعرف على المزيد حول معالجة البيانات باستخدام خيارات النشر.
| الميزات | الحوسبة المدارة | واجهة برمجة تطبيقات بلا خادم (الدفع أولا بأول) |
|---|---|---|
| تجربة النشر والفوترة | يتم توزيع أوزان النموذج على الأجهزة الظاهرية المخصصة مع نقاط النهاية المدارة عبر الإنترنت. توفر نقطة النهاية المدارة عبر الإنترنت، والتي يمكن أن تحتوي على عملية نشر واحدة أو أكثر، واجهة برمجة تطبيقات REST للاستدلال. تتم محاسبتك على الساعات الأساسية للجهاز الظاهري المستخدمة من قبل عمليات التوزيع. | يتم الوصول إلى النماذج من خلال توزيع يقوم بتوفير واجهة برمجة تطبيقات للوصول إلى النموذج. توفر واجهة برمجة التطبيقات الوصول إلى النموذج الذي تستضيفه وتديره Microsoft للاستدلال. تتم محاسبتك على المدخلات والمخرجات إلى واجهات برمجة التطبيقات، عادة في الرموز المميزة؛ يتم توفير معلومات التسعير قبل النشر. |
| مصادقة واجهة API | المفاتيح ومصادقة معرف Microsoft Entra. | المفاتيح فقط. |
| أمان المحتوى | استخدم واجهات برمجة تطبيقات خدمة Azure Content Safety. | تتوفر عوامل تصفية Azure الذكاء الاصطناعي Content Safety المتكاملة مع واجهات برمجة تطبيقات الاستدلال. تتم فوترة عوامل تصفية Azure الذكاء الاصطناعي Content Safety بشكل منفصل. |
| عزل الشبكة | تكوين الشبكات المدارة لمراكز Azure الذكاء الاصطناعي Studio. | ستتبع نقاط النهاية إعداد علامة الوصول إلى الشبكة العامة (PNA) الخاصة بمركزك. لمزيد من المعلومات، راجع قسم عزل الشبكة للنماذج المنشورة عبر واجهات برمجة التطبيقات بلا خادم. |
| النموذج | الحوسبة المدارة | واجهة برمجة تطبيقات بلا خادم (الدفع أولا بأول) |
|---|---|---|
| نماذج عائلة Llama | Llama-2-7b Llama-2-7b-chat Llama-2-13b Llama-2-13b-chat Llama-2-70b Llama-2-70b-chat Llama-3-8B-Instruct Llama-3-70B-Instruct Llama-3-8B Llama-3-70B |
Llama-3-70B-Instruct Llama-3-8B-Instruct Llama-2-7b Llama-2-7b-chat Llama-2-13b Llama-2-13b-chat Llama-2-70b Llama-2-70b-chat |
| نماذج العائلة المتناجية | mistralai-Mixtral-8x22B-v0-1 mistralai-Mixtral-8x22B-Instruct-v0-1 mistral-community-Mixtral-8x22B-v0-1 mistralai-Mixtral-8x7B-v01 mistralai-Mistral-7B-Instruct-v0-2 mistralai-Mistral-7B-v01 mistralai-Mixtral-8x7B-Instruct-v01 mistralai-Mistral-7B-Instruct-v01 |
Mistral-large (2402) متري كبير (2407) Mistral-small Mistral-Nemo |
| نماذج العائلة المشتركة | غير متوفرة | Cohere-command-r-plus Cohere-command-r Cohere-embed-v3-english Cohere-embed-v3-multilingual Cohere-rerank-3-english Cohere-rerank-3-multilingual |
| JAIS | غير متوفرة | jais-30b-chat |
| نماذج عائلة Phi3 | Phi-3-mini-4k-Instruct Phi-3-mini-128k-Instruct Phi-3-small-8k-Instruct Phi-3-small-128k-Instruct Phi-3-medium-4k-instruct Phi-3-medium-128k-instruct |
Phi-3-mini-4k-Instruct Phi-3-mini-128k-Instruct Phi-3-small-8k-Instruct Phi-3-small-128k-Instruct Phi-3-medium-4k-instruct Phi-3-medium-128k-instruct |
| نيكستلا | غير متوفرة | TimeGEN-1 |
| نماذج أخرى | متاح | غير متوفر |
الحوسبة المدارة
تعتمد القدرة على نشر النماذج كحوسبة مدارة على قدرات النظام الأساسي ل Azure التعلم الآلي لتمكين التكامل السلس، عبر دورة حياة LLMOps بأكملها، لمجموعة واسعة من النماذج في كتالوج النموذج.
كيف يتم توفير النماذج للنشر كحوسبة مدارة؟
يتم توفير النماذج من خلال سجلات Azure التعلم الآلي التي تمكن التعلم الآلي أولا من استضافة الأصول التعلم الآلي وتوزيعها مثل أوزان النماذج وأوقات تشغيل الحاوية لتشغيل النماذج والتدفقات لتقييم النماذج ومجموعات البيانات وضبطها للمقاييس والعينات. تعتمد سجلات التعلم الآلي هذه على البنية الأساسية القابلة للتطوير للغاية وجاهزة للمؤسسات التي:
تسليم عناصر نموذج الوصول إلى زمن انتقال منخفض إلى جميع مناطق Azure مع النسخ المتماثل الجغرافي المضمن.
يدعم متطلبات أمان المؤسسة كتقييد الوصول إلى النماذج باستخدام نهج Azure والنشر الآمن مع الشبكات الظاهرية المدارة.
نشر نماذج للاستدلال باستخدام الحوسبة المدارة
يمكن نشر النماذج المتوفرة للتوزيع إلى حساب مدار إلى Azure التعلم الآلي نقاط النهاية عبر الإنترنت للاستدلال في الوقت الفعلي. يتطلب النشر إلى الحوسبة المدارة أن يكون لديك حصة نسبية للجهاز الظاهري في اشتراك Azure الخاص بك لوحدات SKU المحددة اللازمة لتشغيل النموذج على النحو الأمثل. تسمح لك بعض النماذج بالنشر إلى الحصة النسبية المشتركة مؤقتا لاختبار النموذج. تعرف على المزيد حول نشر النماذج:
إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي إنشاء باستخدام الحوسبة المدارة
يوفر تدفق المطالبة تجربة رائعة للنماذج الأولية. يمكنك استخدام النماذج المنشورة مع الحسابات المدارة في تدفق المطالبة باستخدام أداة Open Model LLM. يمكنك أيضا استخدام واجهة برمجة تطبيقات REST المكشوفة بواسطة الحوسبة المدارة في أدوات LLM الشائعة مثل LangChain مع ملحق Azure التعلم الآلي.
أمان المحتوى للنماذج المنشورة كحوسبة مدارة
تتوفر خدمة Azure الذكاء الاصطناعي Content Safety (AACS) للاستخدام مع الحسابات المدارة للفحص لفئات مختلفة من المحتوى الضار مثل المحتوى الجنسي والعنف والكراهية والضرر الذاتي والتهديدات المتقدمة مثل الكشف عن مخاطر اختراق السجن والكشف عن نص المواد المحمية. يمكنك الرجوع إلى دفتر الملاحظات هذا للتكامل المرجعي مع AACS for Llama 2 أو استخدام أداة أمان المحتوى (النص) في تدفق المطالبة لتمرير الاستجابات من النموذج إلى AACS للفحص. تتم فوترتك بشكل منفصل وفقا لتسعير AACS لمثل هذا الاستخدام.
واجهات برمجة التطبيقات بلا خادم مع فوترة الدفع أولا بأول
يمكن نشر نماذج معينة في كتالوج النماذج كواجهات برمجة تطبيقات بلا خادم مع فوترة الدفع أولا بأول، ما يوفر طريقة لاستهلاكها كواجهة برمجة تطبيقات دون استضافتها على اشتراكك. تتم استضافة النماذج في البنية الأساسية التي تديرها Microsoft، والتي تمكن الوصول المستند إلى واجهة برمجة التطبيقات إلى نموذج موفر النموذج. يمكن أن يقلل الوصول المستند إلى واجهة برمجة التطبيقات بشكل كبير من تكلفة الوصول إلى نموذج ويبسط تجربة التزويد بشكل كبير.
يتم تقديم النماذج المتوفرة للتوزيع كواجهات برمجة تطبيقات بلا خادم مع فوترة الدفع أولا بأول من قبل موفر النموذج ولكنها مستضافة في البنية الأساسية ل Azure المدارة من قبل Microsoft ويتم الوصول إليها عبر واجهة برمجة التطبيقات. يحدد موفرو النماذج شروط الترخيص ويحددون سعر استخدام نماذجهم، بينما تدير خدمة Azure التعلم الآلي البنية الأساسية للاستضافة، وتجعل واجهات برمجة التطبيقات للاستدلال متاحة، وتعمل كمعالج بيانات للمطالبات المرسلة وإخراج المحتوى بواسطة النماذج المنشورة عبر MaaS. تعرف على المزيد حول معالجة البيانات ل MaaS في مقالة خصوصية البيانات.
الفوترة
توجد تجربة الاكتشاف والاشتراك والاستهلاك للنماذج المنشورة عبر MaaS في Azure الذكاء الاصطناعي Studio وAzure التعلم الآلي studio. يقبل المستخدمون شروط الترخيص لاستخدام النماذج، ويتم توفير معلومات التسعير للاستهلاك أثناء النشر. تتم فوترة النماذج من موفري الجهات الخارجية من خلال Azure Marketplace، وفقا لشروط استخدام السوق التجارية؛ تتم فوترة النماذج من Microsoft باستخدام عدادات Azure كخدمات استهلاك الطرف الأول. كما هو موضح في شروط المنتج، يتم شراء خدمات استهلاك الطرف الأول باستخدام عدادات Azure ولكنها لا تخضع لشروط خدمة Azure؛ يخضع استخدام هذه النماذج لشروط الترخيص المقدمة.
ضبط النماذج
تدعم بعض النماذج أيضا الضبط بلا خادم حيث يمكن للمستخدمين الاستفادة من الضبط المستضاف مع فوترة الدفع أولا بأول لتخصيص النماذج باستخدام البيانات التي يقدمونها. لمزيد من المعلومات، راجع نظرة عامة على الضبط الدقيق.
RAG مع النماذج المنشورة كواجهات برمجة تطبيقات بلا خادم
يتيح Azure الذكاء الاصطناعي Studio للمستخدمين الاستفادة من فهارس المتجهات واسترجاع الجيل المعزز. يمكن استخدام النماذج التي يمكن نشرها عبر واجهة برمجة تطبيقات بلا خادم لإنشاء تضمينات واستدلال استنادا إلى بيانات مخصصة لإنشاء إجابات خاصة بحالة الاستخدام الخاصة بها. لمزيد من المعلومات، راجع كيفية إنشاء فهرس متجه.
التوفر الإقليمي للعروض والنماذج
تتوفر فوترة الدفع أولا بأول فقط للمستخدمين الذين ينتمي اشتراك Azure الخاص به إلى حساب فوترة في بلد قدم فيه موفر النموذج العرض (راجع "منطقة توفر العرض" في الجدول في القسم التالي). إذا كان العرض متوفرا في المنطقة ذات الصلة، فيجب أن يكون لدى المستخدم عندئذ Hub/Project في منطقة Azure حيث يتوفر النموذج للنشر أو الضبط الدقيق، حسب الاقتضاء (راجع أعمدة "hub/project region" في الجدول أدناه).
| النموذج | عرض منطقة التوفر | Hub/Project Region للنشر | Hub/Project Region للضبط الدقيق |
|---|---|---|---|
| Llama-3-70B-Instruct Llama-3-8B-Instruct |
البلدان المدارة من Microsoft | شرق الولايات المتحدة، وشرق الولايات المتحدة 2، وشمال وسط الولايات المتحدة، وجنوب وسط الولايات المتحدة، ووسط السويد، وغرب الولايات المتحدة، وغرب الولايات المتحدة 3 | غير متوفرة |
| Llama-2-7b Llama-2-13b Llama-2-70b |
البلدان المدارة من Microsoft | شرق الولايات المتحدة، وشرق الولايات المتحدة 2، وشمال وسط الولايات المتحدة، وجنوب وسط الولايات المتحدة، وغرب الولايات المتحدة، وغرب الولايات المتحدة 3 | غرب الولايات المتحدة الأمريكية 3 |
| Llama-2-7b-chat Llama-2-13b-chat Llama-2-70b-chat |
البلدان المدارة من Microsoft | شرق الولايات المتحدة، شرق الولايات المتحدة 2، شمال وسط الولايات المتحدة، جنوب وسط الولايات المتحدة، غرب الولايات المتحدة، غرب الولايات المتحدة 3، | غير متوفرة |
| Mistral Small | البلدان المدارة من Microsoft | شرق الولايات المتحدة، وشرق الولايات المتحدة 2، وشمال وسط الولايات المتحدة، وجنوب وسط الولايات المتحدة، ووسط السويد، وغرب الولايات المتحدة، وغرب الولايات المتحدة 3 | غير متوفرة |
| Mistral Large (2402) Mistral-Large (2407) |
البلدان المدارة من Microsoft البرازيل هونغ كونغ إسرائيل |
شرق الولايات المتحدة، وشرق الولايات المتحدة 2، وشمال وسط الولايات المتحدة، وجنوب وسط الولايات المتحدة، ووسط السويد، وغرب الولايات المتحدة، وغرب الولايات المتحدة 3 | غير متوفرة |
| ميسترال نيمو | البلدان المدارة من Microsoft البرازيل هونغ كونغ إسرائيل |
شرق الولايات المتحدة، وشرق الولايات المتحدة 2، وشمال وسط الولايات المتحدة، وجنوب وسط الولايات المتحدة، ووسط السويد، وغرب الولايات المتحدة، وغرب الولايات المتحدة 3 | غير متوفرة |
| Cohere-command-r-plus Cohere-command-r Cohere-embed-v3-english Cohere-embed-v3-multilingual |
البلدان المدارة من Microsoft اليابان |
شرق الولايات المتحدة، وشرق الولايات المتحدة 2، وشمال وسط الولايات المتحدة، وجنوب وسط الولايات المتحدة، ووسط السويد، وغرب الولايات المتحدة، وغرب الولايات المتحدة 3 | غير متوفرة |
| Cohere-rerank-3-english Cohere-rerank-3-multilingual |
البلدان المدارة من Microsoft | شرق الولايات المتحدة، وشرق الولايات المتحدة 2، وشمال وسط الولايات المتحدة، وجنوب وسط الولايات المتحدة، ووسط السويد، وغرب الولايات المتحدة، وغرب الولايات المتحدة 3 | غير متوفرة |
| TimeGEN-1 | البلدان المدارة من Microsoft المكسيك إسرائيل |
شرق الولايات المتحدة، وشرق الولايات المتحدة 2، وشمال وسط الولايات المتحدة، وجنوب وسط الولايات المتحدة، ووسط السويد، وغرب الولايات المتحدة، وغرب الولايات المتحدة 3 | غير متوفرة |
| jais-30b-chat | البلدان المدارة من Microsoft | شرق الولايات المتحدة، وشرق الولايات المتحدة 2، وشمال وسط الولايات المتحدة، وجنوب وسط الولايات المتحدة، ووسط السويد، وغرب الولايات المتحدة، وغرب الولايات المتحدة 3 | غير متوفرة |
| Phi-3-mini-4k-instruct Phi-3-mini-128k-instruct |
البلدان المدارة من Microsoft | شرق الولايات المتحدة 2، السويد الوسطى | غير متوفرة |
| Phi-3-small-8k-instruct Phi-3-small-128k-Instruct |
البلدان المدارة من Microsoft | شرق الولايات المتحدة 2، السويد الوسطى | غير متوفرة |
| Phi-3-medium-4k-instruct Phi-3-medium-128k-instruct |
البلدان المدارة من Microsoft | شرق الولايات المتحدة 2، السويد الوسطى | غير متوفرة |
أمان المحتوى للنماذج المنشورة عبر واجهات برمجة التطبيقات بلا خادم
هام
قد تتوفر بعض الميزات الموضحة في هذه المقالة فقط في المعاينة. يتم توفير هذه المعاينة دون اتفاقية على مستوى الخدمة، ولا نوصي بها لأحمال عمل الإنتاج. بعض الميزات ربما لا تكون مدعمة أو بها بعض القدرات المقيدة. لمزيد من المعلومات، راجع شروط الاستخدام التكميلية لمعاينات Microsoft Azure.
بالنسبة لنماذج اللغات المنشورة عبر واجهات برمجة التطبيقات بلا خادم، ينفذ Azure الذكاء الاصطناعي تكوينا افتراضيا لعوامل تصفية نص أمان المحتوى في Azure الذكاء الاصطناعي التي تكشف عن المحتوى الضار مثل الكراهية والضرر الذاتي والمحتوى الجنسي والعنيف. لمعرفة المزيد حول تصفية المحتوى (معاينة)، راجع فئات الضرر في Azure الذكاء الاصطناعي Content Safety.
تلميح
تصفية المحتوى (معاينة) غير متوفرة لبعض أنواع النماذج التي يتم نشرها عبر واجهات برمجة التطبيقات بلا خادم. تتضمن أنواع النماذج هذه نماذج تضمين ونماذج سلاسل زمنية.
تتم تصفية المحتوى (معاينة) بشكل متزامن حيث تطالب الخدمة بإنشاء محتوى، وقد تتم فوترتك بشكل منفصل وفقا لتسعير AACS لمثل هذا الاستخدام. يمكنك تعطيل تصفية المحتوى (معاينة) لنقاط النهاية الفردية بلا خادم إما في الوقت الذي تقوم فيه بنشر نموذج لغة لأول مرة أو لاحقا في صفحة تفاصيل التوزيع عن طريق تحديد تبديل تصفية المحتوى.
لنفترض أنك قررت استخدام واجهة برمجة تطبيقات أخرى غير Azure الذكاء الاصطناعي Model Inference API للعمل مع نموذج يتم نشره عبر واجهة برمجة تطبيقات بلا خادم. في مثل هذه الحالة، لا يتم تمكين تصفية المحتوى (معاينة) إلا إذا قمت بتنفيذه بشكل منفصل باستخدام Azure الذكاء الاصطناعي Content Safety. لمعرفة المزيد حول بدء استخدام Azure الذكاء الاصطناعي Content Safety، راجع التشغيل السريع: تحليل محتوى النص. إذا كنت لا تستخدم تصفية المحتوى (معاينة) عند العمل مع النماذج التي يتم نشرها عبر واجهات برمجة التطبيقات بلا خادم، فإنك تخاطر بشكل أكبر بتعريض المستخدمين للمحتوى الضار.
عزل الشبكة للنماذج المنشورة عبر واجهات برمجة التطبيقات بلا خادم
تتبع نقاط النهاية للنماذج المنشورة كواجهات برمجة تطبيقات بلا خادم إعداد علامة الوصول إلى الشبكة العامة (PNA) الذكاء الاصطناعي Studio Hub الذي يحتوي على المشروع الذي يوجد فيه النشر. لتأمين نقطة نهاية MaaS، قم بتعطيل علامة PNA على الذكاء الاصطناعي Studio Hub. يمكنك تأمين الاتصال الوارد من عميل إلى نقطة النهاية باستخدام نقطة نهاية خاصة للمركز.
لتعيين علامة PNA لمركز azure الذكاء الاصطناعي:
- انتقل إلى مدخل Azure
- ابحث عن مجموعة الموارد التي ينتمي إليها المركز، وحدد مركز Azure الذكاء الاصطناعي من الموارد المدرجة لمجموعة الموارد هذه.
- في صفحة نظرة عامة على المركز، استخدم جزء التنقل الأيمن للانتقال إلى Settings>Networking.
- ضمن علامة التبويب الوصول العام، يمكنك تكوين إعدادات علامة الوصول إلى الشبكة العامة.
- احفظ تغييراتك. قد يستغرق نشر التغييرات ما يصل إلى خمس دقائق.
القيود
- إذا كان لديك مركز الذكاء الاصطناعي Studio مع نقطة نهاية خاصة تم إنشاؤها قبل 11 يوليو 2024، فلن تتبع نقاط نهاية MaaS الجديدة المضافة إلى المشاريع في هذا المركز تكوين الشبكة للمركز. بدلا من ذلك، تحتاج إلى إنشاء نقطة نهاية خاصة جديدة للمركز وإنشاء عمليات نشر جديدة لواجهة برمجة التطبيقات بلا خادم في المشروع بحيث يمكن أن تتبع عمليات التوزيع الجديدة تكوين شبكة المركز.
- إذا كان لديك مركز استوديو الذكاء الاصطناعي مع عمليات نشر MaaS التي تم إنشاؤها قبل 11 يوليو 2024، وقمت بتمكين نقطة نهاية خاصة على هذا المركز، فلن تتبع عمليات نشر MaaS الحالية تكوين شبكة المركز. بالنسبة إلى عمليات نشر واجهة برمجة التطبيقات بلا خادم في المركز لمتابعة تكوين شبكة المركز، تحتاج إلى إنشاء عمليات التوزيع مرة أخرى.
- حاليا لا يتوفر دعم "On Your Data" لنشر MaaS في المراكز الخاصة، نظرا لأن المراكز الخاصة تم تعطيل علامة PNA.
- قد يستغرق نشر أي تغيير في تكوين الشبكة (على سبيل المثال، تمكين علامة PNA أو تعطيلها) ما يصل إلى خمس دقائق.
الخطوة التالية
الملاحظات
قريبًا: خلال عام 2024، سنتخلص تدريجيًا من GitHub Issues بوصفها آلية إرسال ملاحظات للمحتوى ونستبدلها بنظام ملاحظات جديد. لمزيد من المعلومات، راجع https://aka.ms/ContentUserFeedback.
إرسال الملاحظات وعرضها المتعلقة بـ