ضبط نماذج الذكاء الاصطناعي في Microsoft Foundry باستخدام إضافة Azure Developer CLI لضبط التعديل الدقيق

في هذا المقال، تتعلم استخدام إضافة الضبط الدقيق للذكاء الاصطناعي من Azure Developer CLI (azd) لإعداد وتشغيل مهام الضبط الدقيق في Microsoft Foundry. تتيح لك الإضافة تهيئة المشاريع من القوالب، وتقديم وإدارة مهام الضبط الدقيق، ونشر نماذج مضبوطة مباشرة من جهازك الطرفي.

المتطلبات الأساسية

  • تم تثبيت Azure Developer CLI (azd) (الإصدار 1.22.1 أو أحدث) وتم التحقق منه (azd auth login).
  • تم تثبيت azd إضافة الضبط الدقيق للذكاء الاصطناعي (azd ext install azure.ai.finetune). راجع تثبيت امتداد الضبط الدقيق لمزيد من التفاصيل.
  • اشتراك في Azure مع إذن لإنشاء وإدارة موارد Microsoft Foundry.
  • (اختياري) تم تثبيت GitHub CLI إذا كنت تخطط لتحميل نماذج نموذجية من مستودعات GitHub.

تثبيت واجهة سطر Azure Developer

قم بتثبيته azd لنظام التشغيل الخاص بك.

winget install microsoft.azd

تحقق من التركيب

بعد التثبيت، تحقق من أنه azd مثبت ويستوفي الحد الأدنى من متطلبات الإصدار:

azd version

تأكد من أن الإخراج يظهر الإصدار 1.22.1 أو أحدث. إذا كنت بحاجة للترقية، قم بتشغيل:

winget upgrade Microsoft.azd

ركبوا امتداد الضبط الدقيق

أضف إضافة Azure AI لتعديل التعديل الدقيق إلى azd:

azd ext install azure.ai.finetune

تحقق من تثبيت الامتداد:

azd ext list

المصادقة

تسجيل الدخول إلى Azure (مطلوب)

قم بالتحقق من حسابك في Azure للوصول إلى اشتراكك ومواردك:

azd auth login

قم بتهيئة مشروعك

استخدم الأمر azd ai finetuning init لتنفيذ مشروع ضبط دقيق. انتقل إلى دليل العمل المطلوب قبل تشغيل أي من طرق التهيئة التالية.

نصيحة

يمكنك تخطي التهيئة تماما باستخدام خيار الإرسال السريع ، الذي يتيح لك تقديم مهمة ضبط دقيقة من خلال توفير نقطة نهاية الاشتراك ومشروع Foundry بشكل متكامل.

ابحث عن معرف مورد ARM لمشروعك

لتهيئة المشروع مع مشروع منصة Azure للذكاء الاصطناعي، تحتاج إلى معرف مورد ARM الخاص بالمشروع. يتبع معرف الموارد هذا التنسيق:

/subscriptions/{sub}/resourceGroups/{rg}/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/{account}/projects/{project}

يمكنك العثور على هذه القيمة في بوابة Azure من خلال التوجه إلى صفحة Profile الخاصة بك في AI Foundry project تحت Project details.

الخيار 1: Project + قالب

استخدم مشروع منصة Azure للذكاء الاصطناعي موجود مع قالب:

azd ai finetuning init -p <project-resource-id> -t <template-url>

مثال:

azd ai finetuning init \
  -t https://github.com/achauhan-scc/foundry-samples/blob/main/samples/python/finetuning/supervised \
  -p /subscriptions/{sub}/resourceGroups/{rg}/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/{account}/projects/{project}

الخيار 2: Project + الوظيفة الحالية

تكوين الاستنساخ من مهمة ضبط دقيقة موجودة:

azd ai finetuning init -p <project-resource-id> -j <job-id>

مثال:

azd ai finetuning init \
  -p /subscriptions/{sub}/resourceGroups/{rg}/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/{account}/projects/{project} \
  -j ftjob-4cad7de198a34baeb4f0c95ff01ac844

الخيار 3: القالب فقط

ابدأ من قالب وقم بتكوين المشروع لاحقا:

azd ai finetuning init -t <template-url>

مثال:

azd ai finetuning init -t https://github.com/achauhan-scc/foundry-samples/blob/main/samples/python/finetuning/supervised

الخيار 4: الاستنساخ من الوظيفة

تكوين النسخ من معرف وظيفة موجود:

azd ai finetuning init -j <job-id>

مثال:

azd ai finetuning init -j ftjob-4cad7de198a34baeb4f0c95ff01ac844

الخيار 5: نقطة نهاية Project فقط

قم بالتهيئة باستخدام نقطة نهاية مشروع منصة Azure للذكاء الاصطناعي فقط:

azd ai finetuning init -e <project-endpoint>

مثال:

azd ai finetuning init -e https://account.services.ai.azure.com/api/projects/project-name

الخيار 6: الوضع التفاعلي

تشغيل بدون معلمات لتوجيهات الإعداد الموجهة:

azd ai finetuning init

الخيار 7: بداية بسيطة (مع البحث عن الاشتراك)

استخدم تهيئة بسيطة لتجربة تفاعلية مبسطة مع البحث عن الاشتراك:

azd init --minimal

يوفر هذا الخيار تعليمات إرشادية لاختيار اشتراكك وتكوين بيئتك.

شغل أوامر الضبط الدقيق

انتقل إلى مجلد مشروعك (حيث fine-tune-job.yaml الموقع) واستخدم الأوامر التالية لإدارة مهام الضبط الدقيق.

نصيحة

هل تبحث عن أمثلة على ملفات وظائف YAML؟ اطلع على عينات CLI المضبوطة بدقة في مستودع عينات Foundry.

التقديم السريع (تخطي التهيئة)

يمكنك تقديم مهمة مباشرة دون الحاجة للتشغيل azd init أولا من خلال توفير الاشتراك ونقطة نهاية المشروع ضمن الخط:

azd ai finetuning jobs submit -f <path-to-yaml> -s <subscription-id> -e <project-endpoint>

مثال:

azd ai finetuning jobs submit \
  -f /path-from-working-directory-to-config/job.yaml \
  -s a9096eb7-bfec-47e8-be27-b040b82afac9 \
  -e https://my-resource.services.ai.azure.com/api/projects/my-project
المعلمة الوصف
-f مسار ملف YAML الخاص بالوظيفة
-s Azure subscription ID
-e رابط نقطة نهاية Project

تقديم وظيفة

azd ai finetuning jobs submit -f ./fine-tune-job.yaml

الوظائف القائمة

azd ai finetuning jobs list

تفاصيل وظيفة العرض

azd ai finetuning jobs show -i <job-id>

أوقف مهمة مؤقتا

azd ai finetuning jobs pause -i <job-id>

السيرة الذاتية في العمل

azd ai finetuning jobs resume -i <job-id>

إلغاء وظيفة

azd ai finetuning jobs cancel -i <job-id>

نشر نموذجك المضبوط بدقة

بمجرد أن تكتمل مهمة الضبط الدقيق بنجاح، قم بنشر النموذج للاستنتاج:

azd ai finetuning jobs deploy -i <job-id> -d "<deployment-name>" -c 100 -m "OpenAI" -s "GlobalStandard" -v "1"
المعلمة الوصف
-i معرف الوظيفة
-d اسم النشر
-c السعة
-m مزود النماذج
-s اسم SKU
-v النسخة

مرجع سريع

معايير Init

المعلمة الوصف
-p معرف موارد Project (ARM)
-e رابط نقطة نهاية Project
-t رابط القالب أو المسار
-j نسخة مستنسخة من معرف الوظيفة
-w دليل العمل
-n اسم البيئة
-s معرف الاشتراك

معلمات الوظيفة

المعلمة الوصف
-f مسار ملف YAML
-i معرف الوظيفة

موارد إضافية

  • Last updated on