مشاركة عبر


النماذج المميزة من كتالوج نماذج Azure الذكاء الاصطناعي

يوفر كتالوج نموذج Azure الذكاء الاصطناعي مجموعة كبيرة من النماذج من مجموعة واسعة من الموفرين. لديك خيارات مختلفة لنشر النماذج من كتالوج النموذج. تسرد هذه المقالة النماذج المميزة في كتالوج النموذج التي يمكن نشرها واستضافتها على خوادم Microsoft عبر عمليات النشر القياسية. بالنسبة لبعض هذه النماذج، يمكنك أيضا استضافتها على البنية الأساسية الخاصة بك للتوزيع عبر الحوسبة المدارة. راجع النماذج المتوفرة لخيارات النشر المدعومة للعثور على النماذج في الكتالوج المتوفرة للتوزيع عبر الحوسبة المدارة أو التوزيع القياسي.

لإجراء الاستدلال باستخدام النماذج، تتطلب بعض النماذج مثل TimeGEN-1 من Nixtla وإعادة ترتيب Cohere استخدام واجهات برمجة التطبيقات المخصصة من موفري النماذج. يدعم آخرون الاستدلال باستخدام استدلال نموذج Azure الذكاء الاصطناعي. يمكنك العثور على مزيد من التفاصيل حول النماذج الفردية من خلال مراجعة بطاقات النموذج الخاصة بها في كتالوج نموذج Azure الذكاء الاصطناعي.

رسم متحرك يعرض قسم كتالوج نموذج Azure الذكاء الاصطناعي Foundry والنماذج المتوفرة.

AI21 Labs

نماذج عائلة Jamba هي نموذج لغة كبيرة (LLM) قائم على مستوى الإنتاج من AI21 يستخدم بنية Mamba-Transformer المختلطة ل AI21. إنه إصدار مضبوط من التعليمات من نموذج جامبا لمحول نموذج مساحة الحالة المهيكل المختلط (SSM) ل AI21. تم تصميم نماذج عائلة Jamba للاستخدام التجاري الموثوق به فيما يتعلق بالجودة والأداء.

النموذج النوع القدرات
AI21-Jamba-1.5-Mini إكمال الدردشة - الإدخال: نص (262144 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (4096 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: نعم
- تنسيقات الاستجابة: النص، JSON، المخرجات المنظمة
AI21-Jamba-1.5-Large إكمال الدردشة - الإدخال: نص (262144 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (4096 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: نعم
- تنسيقات الاستجابة: النص، JSON، المخرجات المنظمة

راجع مجموعة النماذج هذه في كتالوج نموذج Azure الذكاء الاصطناعي.

Azure OpenAI

يقدم Azure OpenAI في Azure الذكاء الاصطناعي Foundry Models مجموعة متنوعة من النماذج ذات الإمكانات المختلفة ونقاط الأسعار. وتشمل هذه النماذج ما يلي:

  • أحدث النماذج المصممة لمعالجة مهام التفكير وحل المشكلات مع زيادة التركيز والقدرة
  • النماذج التي يمكنها فهم وإنشاء اللغة الطبيعية والرمز
  • النماذج التي يمكنها نسخ الكلام وترجمته إلى نص
النموذج النوع القدرات
o3-mini إكمال الدردشة - الإدخال: النص والصورة (200000 رمز مميز)
- الإخراج: نص (100,000 رمز مميز)
- استدعاء الأداة: نعم
- تنسيقات الاستجابة: النص، JSON، المخرجات المنظمة
o1 إكمال الدردشة (مع الصور) - الإدخال: النص والصورة (200000 رمز مميز)
- الإخراج: نص (100,000 رمز مميز)
- استدعاء الأداة: نعم
- تنسيقات الاستجابة: النص، JSON، المخرجات المنظمة
o1-preview إكمال الدردشة - الإدخال: نص (128000 رمز مميز)
- الإخراج: نص (32768 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: نعم
- تنسيقات الاستجابة: النص، JSON، المخرجات المنظمة
o1-mini إكمال الدردشة - الإدخال: نص (128000 رمز مميز)
- الإخراج: نص (65536 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: نص
gpt-4o-realtime-preview في الوقت الحقيقي - الإدخال: عنصر التحكم والنص والصوت (131072 رمزا مميزا)
- الإخراج: النص والصوت (16384 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: نعم
- تنسيقات الاستجابة: Text, JSON
gpt-4o إكمال الدردشة (مع محتوى الصور والصوت) - الإدخال: النص والصورة والصوت (131072 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (16384 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: نعم
- تنسيقات الاستجابة: النص، JSON، المخرجات المنظمة
gpt-4o-mini إكمال الدردشة (مع محتوى الصور والصوت) - الإدخال: النص والصورة والصوت (131072 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (16384 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: نعم
- تنسيقات الاستجابة: النص، JSON، المخرجات المنظمة
تضمين نص-3-كبير عمليات التضمين - الإدخال: نص (8191 رمزا مميزا)
- الناتج: متجه (3,072 باهت.)
text-embedding-3-small عمليات التضمين - الإدخال: نص (8191 رمزا مميزا)
- الناتج: متجه (1,536 باهت.)

راجع مجموعة النماذج هذه في كتالوج نموذج Azure الذكاء الاصطناعي.

قنينة

تتضمن مجموعة النماذج Cohere نماذج مختلفة محسنة لحالات الاستخدام المختلفة، بما في ذلك إعادة التشغيل وإكمال الدردشة ونماذج التضمين.

أمر Cohere وتضمينه

يسرد الجدول التالي نماذج Cohere التي يمكنك الاستدلال عبر استدلال نموذج Azure الذكاء الاصطناعي.

النموذج النوع القدرات
Cohere-command-A إكمال الدردشة - الإدخال: نص (256,000 رمز مميز)
- الإخراج: نص (8000 رمز مميز)
- استدعاء الأداة: نعم
- تنسيقات الاستجابة: نص
Cohere-command-r-plus-08-2024 إكمال الدردشة - الإدخال: نص (131072 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (4096 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: نعم
- تنسيقات الاستجابة: Text, JSON
Cohere-command-r-08-2024 إكمال الدردشة - الإدخال: نص (131072 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (4096 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: نعم
- تنسيقات الاستجابة: Text, JSON
Cohere-command-r-plus
(مهمل)
إكمال الدردشة - الإدخال: نص (131072 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (4096 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: نعم
- تنسيقات الاستجابة: Text, JSON
Cohere-command-r
(مهمل)
إكمال الدردشة - الإدخال: نص (131072 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (4096 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: نعم
- تنسيقات الاستجابة: Text, JSON
Cohere-embed-4 عمليات التضمين
تضمين الصور
- الإدخال: صورة، نص
- الإخراج: صورة، نص (128000 رمز مميز)
- استدعاء الأداة: نعم
- تنسيقات الاستجابة: صورة، نص
Cohere-embed-v3-english عمليات التضمين
تضمين الصور
- الإدخال: نص (512 رمزا مميزا)
- الناتج: متجه (1,024 باهت.)
Cohere-embed-v3-multilingual عمليات التضمين
تضمين الصور
- الإدخال: نص (512 رمزا مميزا)
- الناتج: متجه (1,024 باهت.)

أمثلة الاستدلال: أمر Cohere وتضمينه

لمزيد من الأمثلة حول كيفية استخدام نماذج Cohere، راجع الأمثلة التالية:

‏‏الوصف‬ اللغة عينة
طلبات ويب باش Command-RCommand-R+
cohere-embed.ipynb
حزمة استدلال Azure الذكاء الاصطناعي ل C#‎ C#‎ رابط
حزمة استدلال Azure الذكاء الاصطناعي ل JavaScript JavaScript رابط
حزمة استدلال Azure الذكاء الاصطناعي ل Python بايثون رابط
OpenAI SDK (تجريبي) بايثون رابط
LangChain بايثون رابط
Cohere SDK بايثون أمر
طَمَرَ
LiteLLM SDK بايثون رابط

يستخدم الجيل المعزز الاسترجاعي (RAG) والأدوات عينات: أمر Cohere وتضمينه

‏‏الوصف‬ الحِزم عينة
إنشاء فهرس متجهات بحث التشابه في Facebook الذكاء الاصطناعي (FAISS)، باستخدام Cohere embeddings - Langchain langchain, langchain_cohere cohere_faiss_langchain_embed.ipynb
استخدام Cohere Command R/R+ للإجابة عن الأسئلة من البيانات في فهرس متجه FAISS المحلي - Langchain langchain, langchain_cohere command_faiss_langchain.ipynb
استخدام Cohere Command R/R+ للإجابة عن الأسئلة الواردة من البيانات في الذكاء الاصطناعي فهرس متجه البحث - Langchain langchain, langchain_cohere cohere-aisearch-langchain-rag.ipynb
استخدام Cohere Command R/R+ للإجابة على الأسئلة الواردة من البيانات في الذكاء الاصطناعي فهرس متجه البحث - Cohere SDK cohere, azure_search_documents cohere-aisearch-rag.ipynb
Command R+ tool/function calling، باستخدام LangChain cohere، ، langchainlangchain_cohere command_tools-langchain.ipynb

إعادة ترتيب Cohere

يسرد الجدول التالي نماذج إعادة ترتيب Cohere. لإجراء الاستدلال باستخدام نماذج إعادة التشغيل هذه، يطلب منك استخدام واجهات برمجة تطبيقات إعادة التشغيل المخصصة الخاصة ب Cohere والمدرجة في الجدول.

النموذج النوع واجهة برمجة تطبيقات الاستدلال
Cohere-rerank-v3.5 إعادة ترتيب
تصنيف النص
واجهة برمجة تطبيقات Cohere v2/rerank
Cohere-rerank-v3-english
(مهمل)
إعادة ترتيب
تصنيف النص
واجهة برمجة تطبيقات Cohere v2/rerank
واجهة برمجة تطبيقات Cohere v1/rerank
Cohere-rerank-v3-multilingual
(مهمل)
إعادة ترتيب
تصنيف النص
واجهة برمجة تطبيقات Cohere v2/rerank
واجهة برمجة تطبيقات Cohere v1/rerank

تسعير نماذج إعادة ترتيب Cohere

الاستعلامات، التي لا يجب الخلط بينها وبين استعلام المستخدم، هي مقياس تسعير يشير إلى التكلفة المرتبطة بالرموز المميزة المستخدمة كمدخل للاستدلال على نموذج Cohere Rerank. تحسب Cohere وحدة بحث واحدة كتعلام مع ما يصل إلى 100 مستند ليتم تصنيفها. المستندات الأطول من 500 رمز مميز (ل Cohere-rerank-v3.5) أو أطول من 4096 رمزا مميزا (ل Cohere-rerank-v3-English و Cohere-rerank-v3-multilingual) عند تضمين طول استعلام البحث مقسمة إلى مجموعات متعددة، حيث يتم حساب كل مجموعة كمستند واحد.

راجع مجموعة نموذج Cohere في كتالوج نموذج Azure الذكاء الاصطناعي.

Core42

يتضمن Core42 أدوات LLM ذات اللغات الثنائية للعربية والإنجليزية مع أحدث القدرات باللغة العربية.

النموذج النوع القدرات
jais-30b-chat إكمال الدردشة - الإدخال: نص (8192 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (4096 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: نعم
- تنسيقات الاستجابة: Text, JSON

راجع مجموعة النماذج هذه في كتالوج نموذج Azure الذكاء الاصطناعي.

أمثلة الاستدلال: Core42

لمزيد من الأمثلة حول كيفية استخدام نماذج Jais، راجع الأمثلة التالية:

‏‏الوصف‬ اللغة عينة
حزمة استدلال Azure الذكاء الاصطناعي ل C#‎ C#‎ رابط
حزمة استدلال Azure الذكاء الاصطناعي ل JavaScript JavaScript رابط
حزمة استدلال Azure الذكاء الاصطناعي ل Python بايثون رابط

DeepSeek

تتضمن عائلة DeepSeek من النماذج DeepSeek-R1، والتي تتفوق في مهام التفكير باستخدام عملية تدريب خطوة بخطوة، مثل اللغة والاستدلال العلمي ومهام الترميز و DeepSeek-V3-0324 ونموذج لغة مزيج من الخبراء (MoE) والمزيد.

النموذج النوع القدرات
DeekSeek-V3-0324 إكمال الدردشة - الإدخال: نص (131072 رمزا مميزا)
- الإخراج: (131072 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: Text, JSON
DeepSeek-V3
(قديم)
إكمال الدردشة - الإدخال: نص (131072 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (131072 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: Text, JSON
DeepSeek-R1 إكمال الدردشة مع محتوى المنطق - الإدخال: نص (163840 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (163840 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: نص.

للحصول على برنامج تعليمي حول DeepSeek-R1، راجع البرنامج التعليمي: بدء استخدام نموذج المنطق DeepSeek-R1 في استدلال نموذج Azure الذكاء الاصطناعي.

راجع مجموعة النماذج هذه في كتالوج نموذج Azure الذكاء الاصطناعي.

أمثلة الاستدلال: DeepSeek

لمزيد من الأمثلة حول كيفية استخدام نماذج DeepSeek، راجع الأمثلة التالية:

‏‏الوصف‬ اللغة عينة
حزمة استدلال Azure الذكاء الاصطناعي ل Python بايثون رابط
حزمة استدلال Azure الذكاء الاصطناعي ل JavaScript JavaScript رابط
حزمة استدلال Azure الذكاء الاصطناعي ل C#‎ C#‎ رابط
حزمة استدلال Azure الذكاء الاصطناعي ل Java جاوة رابط

ميتا

نماذج وأدوات Meta Llama هي مجموعة من نماذج إنشاء الذكاء الاصطناعي النصوص والصور المدربة مسبقا والمضبطة بدقة. نطاق نماذج التعريف هو مقياس لتضمين:

  • نماذج اللغات الصغيرة (SLMs) مثل 1B و3B Base ونماذج Instruct للاستدلال على الجهاز والحافة
  • نماذج لغة كبيرة متوسطة الحجم (LLMs) مثل نماذج 7B و8B و70B Base and Instruct
  • نماذج عالية الأداء مثل Meta Llama 3.1-405B Instruct لإنشاء البيانات الاصطناعية وحالات استخدام التقطير.
  • نماذج متعددة الوسائط عالية الأداء في الأصل، Llama 4 Scout و Llama 4 Maverick، تستفيد من بنية مزيج من الخبراء لتقديم أداء رائد في الصناعة في فهم النص والصور.
النموذج النوع القدرات
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct إكمال الدردشة - الإدخال: النص والصورة (128000 رمز مميز)
- الإخراج: نص (8192 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: نعم
- تنسيقات الاستجابة: نص
Llama 4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8 إكمال الدردشة - الإدخال: النص والصورة (128000 رمز مميز)
- الإخراج: نص (8192 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: نعم
- تنسيقات الاستجابة: نص
Llama-3.3-70B-Instruct إكمال الدردشة - الإدخال: نص (128000 رمز مميز)
- الإخراج: نص (8192 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: نص
Llama-3.2-90B-Vision-Instruct إكمال الدردشة (مع الصور) - الإدخال: النص والصورة (128000 رمز مميز)
- الإخراج: نص (8192 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: نص
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct إكمال الدردشة (مع الصور) - الإدخال: النص والصورة (128000 رمز مميز)
- الإخراج: نص (8192 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: نص
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct إكمال الدردشة - الإدخال: نص (131072 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (8192 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: نص
Meta-Llama-3.1-405B-Instruct إكمال الدردشة - الإدخال: نص (131072 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (8192 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: نص
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct (مهمل) إكمال الدردشة - الإدخال: نص (131072 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (8192 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: نص
Meta-Llama-3-8B-Instruct (مهمل) إكمال الدردشة - الإدخال: نص (8192 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (8192 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: نص
Meta-Llama-3-70B-Instruct (مهمل) إكمال الدردشة - الإدخال: نص (8192 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (8192 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: نص

راجع مجموعة النماذج هذه في كتالوج نموذج Azure الذكاء الاصطناعي.

أمثلة الاستدلال: Meta Llama

لمزيد من الأمثلة حول كيفية استخدام نماذج Meta Llama، راجع الأمثلة التالية:

‏‏الوصف‬ اللغة عينة
طلب CURL باش رابط
حزمة استدلال Azure الذكاء الاصطناعي ل C#‎ C#‎ رابط
حزمة استدلال Azure الذكاء الاصطناعي ل JavaScript JavaScript رابط
حزمة استدلال Azure الذكاء الاصطناعي ل Python بايثون رابط
طلبات ويب Python بايثون رابط
OpenAI SDK (تجريبي) بايثون رابط
LangChain بايثون رابط
LiteLLM بايثون رابط

Microsoft

تتضمن نماذج Microsoft مجموعات نماذج مختلفة مثل نماذج MAI ونماذج Phi ونماذج الذكاء الاصطناعي الرعاية الصحية والمزيد. لمشاهدة جميع نماذج Microsoft المتوفرة، اعرض مجموعة نماذج Microsoft في مدخل Microsoft Azure الذكاء الاصطناعي Foundry.

النموذج النوع القدرات
MAI-DS-R1 إكمال الدردشة مع محتوى المنطق - الإدخال: نص (163840 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (163840 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: نص.
Phi-4-reasoning إكمال الدردشة مع محتوى المنطق - الإدخال: نص (32768 رموز مميزة)
- الإخراج: نص (32768 رموز مميزة)
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: نص
Phi-4-mini-reasoning إكمال الدردشة مع محتوى المنطق - الإدخال: نص (128000 رمز مميز)
- الإخراج: نص (128000 رمز مميز)
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: نص
Phi-4-multimodal-instruct إكمال الدردشة (مع محتوى الصور والصوت) - الإدخال: النص والصور والصوت (131072 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (4096 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: نص
Phi-4-mini-instruct إكمال الدردشة - الإدخال: نص (131072 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (4096 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: نص
Phi-4 إكمال الدردشة - الإدخال: نص (16384 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (16384 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: نص
Phi-3.5-mini-instruct إكمال الدردشة - الإدخال: نص (131072 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (4096 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: نص
Phi-3.5-MoE-instruct إكمال الدردشة - الإدخال: نص (131072 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (4096 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: نص
Phi-3.5-vision-instruct إكمال الدردشة (مع الصور) - الإدخال: النص والصورة (131072 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (4096 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: نص
Phi-3-mini-128k-instruct إكمال الدردشة - الإدخال: نص (131072 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (4096 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: نص
Phi-3-mini-4k-instruct إكمال الدردشة - الإدخال: نص (4096 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (4096 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: نص
Phi-3-small-128k-instruct إكمال الدردشة - الإدخال: نص (131072 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (4096 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: نص
Phi-3-small-8k-instruct إكمال الدردشة - الإدخال: نص (131072 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (4096 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: نص
Phi-3-medium-128k-instruct إكمال الدردشة - الإدخال: نص (131072 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (4096 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: نص
Phi-3-medium-4k-instruct إكمال الدردشة - الإدخال: نص (4096 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (4096 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: نص

أمثلة الاستدلال: نماذج Microsoft

لمزيد من الأمثلة حول كيفية استخدام نماذج Microsoft، راجع الأمثلة التالية:

‏‏الوصف‬ اللغة عينة
حزمة استدلال Azure الذكاء الاصطناعي ل C#‎ C#‎ رابط
حزمة استدلال Azure الذكاء الاصطناعي ل JavaScript JavaScript رابط
حزمة استدلال Azure الذكاء الاصطناعي ل Python بايثون رابط
LangChain بايثون رابط
Llama-Index بايثون رابط

راجع مجموعة نماذج Microsoft في كتالوج نموذج Azure الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي التاجي

تقدم الذكاء الاصطناعي الميسترالية فئتين من النماذج، وهما:

  • النماذج المتميزة: تشمل نماذج Mistral Large و Mistral Small و Mistral-OCR-2503 و Mistral Medium 3 (25.05) و Ministral 3B، وتتوفر كواجهات برمجة تطبيقات بلا خادم مع الفوترة المستندة إلى الرمز المميز للدفع أولا بأول.
  • النماذج المفتوحة: وتشمل Mistral-small-2503، Codestral و Mistral Nemo (المتوفرة كواجهات برمجة تطبيقات بلا خادم مع الفوترة المستندة إلى الرمز المميز للدفع حسب الاستخدام) و Mixtral-8x7B-Instruct-v01 و Mixtral-8x7B-v01 و Mistral-7B-Instruct-v01 و Mistral-7B-v01 (المتوفرة للتنزيل والتشغيل على نقاط النهاية المدارة المستضافة ذاتيا).
النموذج النوع القدرات
رموز نجمية-2501 إكمال الدردشة - الإدخال: نص (262144 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (4096 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: نص
Ministral-3B إكمال الدردشة - الإدخال: نص (131072 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (4096 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: نعم
- تنسيقات الاستجابة: Text, JSON
Mistral-Nemo إكمال الدردشة - الإدخال: نص (131072 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (4096 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: نعم
- تنسيقات الاستجابة: Text, JSON
Mistral-Large-2411 إكمال الدردشة - الإدخال: نص (128000 رمز مميز)
- الإخراج: نص (4096 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: نعم
- تنسيقات الاستجابة: Text, JSON
Mistral-large-2407
(مهمل)
إكمال الدردشة - الإدخال: نص (131072 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (4096 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: نعم
- تنسيقات الاستجابة: Text, JSON
طيفي كبير
(مهمل)
إكمال الدردشة - الإدخال: نص (32768 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (4096 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: نعم
- تنسيقات الاستجابة: Text, JSON
Mistral-medium-2505 إكمال الدردشة - الإدخال: نص (128000 رمز مميز)، صورة
- الإخراج: نص (128000 رمز مميز)
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: Text, JSON
Mistral-OCR-2503 صورة إلى نص - الإدخال: صور أو صفحات PDF (1000 صفحة، بحد أقصى 50 ميغابايت ملف PDF)
- الإخراج: نص
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: Text, JSON, Markdown
Mistral-small-2503 إكمال الدردشة (مع الصور) - الإدخال: النص والصور (131072 رمزا مميزا)،
الرموز المميزة المستندة إلى الصور هي 16 بكسل × 16 بكسل
كتل من الصور الأصلية
- الإخراج: نص (4096 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: نعم
- تنسيقات الاستجابة: Text, JSON
Mistral-small إكمال الدردشة - الإدخال: نص (32768 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (4096 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: نعم
- تنسيقات الاستجابة: Text, JSON

راجع مجموعة النماذج هذه في كتالوج نموذج Azure الذكاء الاصطناعي.

أمثلة الاستدلال: Mistral

لمزيد من الأمثلة حول كيفية استخدام نماذج Mistral، راجع الأمثلة والبرامج التعليمية التالية:

‏‏الوصف‬ اللغة عينة
طلب CURL باش رابط
حزمة استدلال Azure الذكاء الاصطناعي ل C#‎ C#‎ رابط
حزمة استدلال Azure الذكاء الاصطناعي ل JavaScript JavaScript رابط
حزمة استدلال Azure الذكاء الاصطناعي ل Python بايثون رابط
طلبات ويب Python بايثون رابط
OpenAI SDK (تجريبي) بايثون Mistral - عينة OpenAI SDK
LangChain بايثون Mistral - عينة LangChain
الذكاء الاصطناعي التاجي بايثون Mistral - نموذج الذكاء الاصطناعي mistral
LiteLLM بايثون Mistral - عينة LiteLLM

نيكستلا

يعد TimeGEN-1 من Nixtla نموذجا تنبؤيا مدربا مسبقا على الإنشاء واكتشاف الحالات الشاذة لبيانات السلاسل الزمنية. يمكن أن ينتج TimeGEN-1 تنبؤات دقيقة للسلسلة الزمنية الجديدة دون تدريب، وذلك باستخدام القيم التاريخية والكوفاريات الخارجية فقط كمدخلات.

لإجراء الاستدلال، يتطلب منك TimeGEN-1 استخدام واجهة برمجة تطبيقات الاستدلال المخصصة من Nixtla.

النموذج النوع القدرات واجهة برمجة تطبيقات الاستدلال
TimeGEN-1 التنبؤ - الادخال: بيانات السلاسل الزمنية ك JSON أو إطارات بيانات (مع دعم الإدخال متعدد المتغيرات)
- الناتج: بيانات السلسلة الزمنية ك JSON
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: JSON
توقع تفاعل العميل مع واجهة برمجة تطبيقات Nixtla

تقدير عدد الرموز المميزة المطلوبة

قبل إنشاء توزيع TimeGEN-1، من المفيد تقدير عدد الرموز المميزة التي تخطط لاستهلاكها وفواتيرها. يتوافق رمز مميز واحد مع نقطة بيانات واحدة في مجموعة بيانات الإدخال أو مجموعة بيانات الإخراج.

لنفترض أن لديك مجموعة بيانات سلسلة وقت الإدخال التالية:

Unique_id طابع زمني المتغير الهدف متغير غير متجانس 1 متغير غير متجانس 2
كن 2016-10-22 00:00:00 70.00 49593.0 57253.0
كن 2016-10-22 01:00:00 37.10 46073.0 51887.0

لتحديد عدد الرموز المميزة، اضرب عدد الصفوف (في هذا المثال، اثنان) وعدد الأعمدة المستخدمة للتنبؤ - دون حساب أعمدة unique_id والطابع الزمني (في هذا المثال، ثلاثة) للحصول على ما مجموعه ستة رموز مميزة.

نظرا لمجموعة بيانات الإخراج التالية:

Unique_id طابع زمني المتغير الهدف المتوقع
كن 2016-10-22 02:00:00 46.57
كن 2016-10-22 03:00:00 48.57

يمكنك أيضا تحديد عدد الرموز المميزة عن طريق حساب عدد نقاط البيانات التي تم إرجاعها بعد التنبؤ بالبيانات. في هذا المثال، عدد الرموز المميزة هو اثنان.

تقدير التسعير استنادا إلى الرموز المميزة

هناك أربعة عدادات تسعير تحدد السعر الذي تدفعه. هذه العدادات هي كما يلي:

مقياس التسعير ‏‏الوصف‬
paygo-inference-input-tokens التكاليف المقترنة بالرموز المميزة المستخدمة كمدخل للاستدلال عند finetune_steps = 0
paygo-inference-output-tokens التكاليف المقترنة بالرموز المميزة المستخدمة كإخراج للاستدلال عند finetune_steps = 0
paygo-finetuned-model-inference-input-tokens التكاليف المقترنة بالرموز المميزة المستخدمة كمدخل للاستدلال عند finetune_steps> 0
paygo-finetuned-model-inference-output-tokens التكاليف المرتبطة بالرموز المميزة المستخدمة كإخراج للاستدلال عند finetune_steps> 0

راجع مجموعة نماذج Nixtla في كتالوج نموذج Azure الذكاء الاصطناعي.

بيانات NTT

tsuzumi هو محول محسن للغة الانحدار التلقائي. تستخدم الإصدارات المضبطة الضبط الدقيق الخاضع للإشراف (SFT). يتعامل tsuzumi مع كل من اللغة اليابانية والإنجليزية بكفاءة عالية.

النموذج النوع القدرات
tsuzumi-7b إكمال الدردشة - الإدخال: نص (8192 رمزا مميزا)
- الإخراج: نص (8192 رمزا مميزا)
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: نص

الذكاء الاصطناعي الاستقرار

تتضمن مجموعة الاستقرار الذكاء الاصطناعي من نماذج إنشاء الصور صورة أساسية مستقرة وصورة ثابتة فائقة ونشر مستقر 3.5 كبير. يسمح الانتشار المستقر 3.5 كبير بإدخال صورة ونص.

النموذج النوع القدرات
الانتشار المستقر 3.5 كبير إنشاء الصور - الإدخال: النص والصورة (1000 رمز مميز وصورة 1)
- الإخراج: صورة 1
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: صورة (PNG وJPG)
صورة أساسية مستقرة إنشاء الصور - الإدخال: نص (1000 رمز مميز)
- الإخراج: صورة 1
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: صورة (PNG وJPG)
صورة ثابتة فائقة إنشاء الصور - الإدخال: نص (1000 رمز مميز)
- الإخراج: صورة 1
- استدعاء الأداة: لا
- تنسيقات الاستجابة: صورة (PNG وJPG)

أمثلة الاستدلال: الذكاء الاصطناعي الاستقرار

تقوم نماذج الاستقرار الذكاء الاصطناعي الموزعة على عمليات التوزيع القياسية بتنفيذ واجهة برمجة تطبيقات استدلال نموذج Azure الذكاء الاصطناعي على المسار /image/generations. للحصول على أمثلة حول كيفية استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي الاستقرار، راجع الأمثلة التالية: