Outils Foundry dans Fabric (préversion)

Important

Cette fonctionnalité est en version préliminaire.

Foundry Tools aide les développeurs et les organisations à créer rapidement des applications intelligentes, de pointe, prêtes pour le marché et responsables avec des API et des modèles prédéfinis et personnalisables. Anciennement nommé Azure Cognitive Services, les outils Foundry permettent aux développeurs, même s'ils n'ont pas de compétences spécifiques en IA ou en science des données. L’objectif de Foundry Tools est d’aider les développeurs à créer des applications qui peuvent voir, entendre, parler, comprendre et même commencer à raisonner.

Fabric propose deux options d’utilisation des outils Foundry :

  • modèles IA prédéfinis dans Fabric (préversion)

    Fabric s’intègre parfaitement à Foundry Tools, ce qui vous permet d’enrichir vos données avec des modèles IA prédéfinis sans condition préalable. Nous vous recommandons cette option, car vous pouvez utiliser votre authentification Fabric pour accéder à Foundry Tools, et toutes les utilisations sont facturées par rapport à votre capacité Fabric. Cette option est actuellement en préversion publique, avec des outils Microsoft Foundry limités disponibles.

    Fabric offre Azure OpenAI Service, Analyse de texte et Azure Translator dans Foundry Tools par défaut, avec prise en charge de SynapseML et de l’API RESTful. Vous pouvez également utiliser la bibliothèque OpenAI Python pour accéder à Azure service OpenAI dans Fabric. Pour plus d’informations sur les modèles disponibles, visitez modèles IA prédéfinis dans Fabric.

  • Apportez votre propre clé (BYOK)

    Vous pouvez approvisionner vos outils Foundry sur Azure et apporter votre propre clé pour les utiliser à partir de Fabric. Si les modèles IA prédéfinis ne prennent pas encore en charge les outils Foundry souhaités, vous pouvez toujours utiliser BYOK (Apportez votre propre clé).

    Pour en savoir plus sur l’utilisation des outils Foundry avec BYOK, visitez Les outils Foundry dans SynapseML avec apportez votre propre clé.

Modèles d’IA prédéfinis dans Fabric (préversion)

Azure OpenAI Service

API REST, Python SDK, SynapseML, AI Functions

Analyse de texte

API REST, SynapseML

  • Détection de langue : détecte la langue du texte d’entrée
  • Analyse des sentiments : retourne un score compris entre 0 et 1, pour indiquer le sentiment dans le texte d’entrée
  • Extraction d’expressions clés : identifie les points de discussion clés dans le texte d’entrée
  • Reconnaissance d’entités d’informations personnelles identifiables (PII) : identifier, catégoriser et expurger les informations sensibles dans le texte d’entrée
  • Reconnaissance d’entité nommée : identifie les entités connues et les entités nommées générales dans le texte d’entrée
  • Liaison d’entités : identifie et désambigue l’identité des entités trouvées dans le texte

Les exemples REST utilisent la version 2024-11-01 API pour la plupart des capacités du langage. La détection des PII par texte utilise l’API et la version 2026-05-01du modèle, les dernières versions généralement disponibles pour cette fonctionnalité. Pour les versions actuellement publiées, voir le cycle de vie du modèle Azure AI Language.

Translator

API REST, SynapseML

  • Traduire : traduit le texte
  • Translittération : convertit du texte d'une langue, dans un script, en un autre script.

Les exemples Fabric REST utilisent API de traduction de texte Translator Text v3.0 pour la traduction et la version 2026-06-06 API pour la translittération et la récupération en langage supporté. SynapseML continue d’utiliser la version 3.0. La version 2026-06-06 API possède un schéma de requête et de réponse à interruption, et son opération de traduction n'est actuellement pas disponible via le point de terminaison Fabric préconstruit. Pour les détails de migration, voir Migrer vers l’API de traduction de texte Translator Text 2026-06-06.

Régions disponibles

Régions disponibles pour Azure OpenAI Service

Pour obtenir la liste des régions Azure où les outils Foundry prédéfinis dans Fabric sont désormais disponibles, consultez la section Régions disponibles de l’article Vue d'ensemble de Copilot dans Fabric et Power BI (préversion).

Régions disponibles pour Analyse de texte et Translator

Les Analyse de texte prédéfinis et les Translator dans Fabric sont désormais disponibles pour la préversion publique dans les régions Azure répertoriées dans cet article. Si vous ne trouvez pas votre région d'origine Microsoft Fabric dans cet article, vous pouvez toujours créer une capacité de Microsoft Fabric dans une région prise en charge. Pour plus d’informations, consultez Buy Fabric capacity sur Azure. Pour déterminer votre région d’origine Fabric, visitez Rechercher votre région d’accueil Fabric.

Asie-Pacifique Europe Amérique Moyen-Orient et Afrique
Australie Est Europe Nord Brésil Sud Afrique du Sud Nord
Australie Sud-Est Europe Ouest Centre du Canada Émirats arabes unis Nord
Inde centrale France Central Est du Canada
Asie Est Norvège Est USA Est
Japon Est Suisse Nord Est des États-Unis 2
Centre de la Corée Suisse Ouest Centre-Nord des États-Unis
Asie Sud-Est Sud du Royaume-Uni États-Unis - partie centrale méridionale
Inde Sud Ouest du Royaume-Uni USA Ouest
États-Unis Ouest 2
USA Ouest 3

Taux de consommation

Taux de consommation pour les modèles de langage OpenAI

Modèle Nom du déploiement Fenêtre contextuelle (jetons) Entrée (par 1 000 éléments) Entrée mise en cache (par 1 000 jetons) Sortie (par 1 000 jetons)
gpt-5.1-2025-11-13 gpt-5.1 400 000
Sortie maximale : 128 000		 42,02 CU secondes 4,20 CU secondes 336,13 secondes CU
gpt-5-mini-2025-08-07 gpt-5-mini 400 000
Sortie maximale : 128 000		 8,40 secondes CU 0,84 CU secondes 67,23 CU secondes

Taux de consommation pour les modèles d'encodage OpenAI

Modèles Nom du déploiement Contexte (jetons) Entrée (par 1 000 éléments)
Ada text-embedding-ada-002 8192 3,36 secondes CU

Taux de consommation pour Analyse de texte

Operation Unité de mesure d’opération Taux de consommation
Détection de langue 1 000 enregistrements texte 33 613,45 CU secondes
Analyse des sentiments 1 000 enregistrements texte 33 613,45 CU secondes
Extraction d’expressions clés 1 000 enregistrements texte 33 613,45 CU secondes
Reconnaissance des entités d'informations d'identification personnelle 1 000 enregistrements texte 33 613,45 CU secondes
Reconnaissance d’entité nommée 1 000 enregistrements texte 33 613,45 CU secondes
Liaison d’entités 1 000 enregistrements texte 33 613,45 CU secondes
Résumé 1 000 enregistrements texte 67 226,89 CU secondes

Taux de consommation pour Text Translator

Operation Unité de mesure d’opération Taux de consommation
Traduire 1M caractères 336 134,45 CU secondes
Translittérer 1M caractères 336 134,45 CU secondes

Modifications apportées au taux de consommation des outils de fonderie dans Fabric

Les taux de consommation sont susceptibles de changer à tout moment. Microsoft utilise des efforts raisonnables pour fournir une notification par e-mail ou par le biais d’une notification dans le produit. Les modifications seront effectives à la date indiquée dans les notes de publication Microsoft ou le blog Microsoft Fabric. Si une modification apportée à un service IA dans le taux de consommation Fabric augmente matériellement les unités de capacité (CU) nécessaires à l’utilisation, les clients peuvent utiliser les options d’annulation disponibles pour le mode de paiement choisi.

Surveiller l’utilisation

Les services IA prédéfinis dans Fabric sont facturés par rapport au Copilot compteur de facturation IA sur votre capacité Fabric. Pour connaître les taux de consommation actuels, consultez Le taux de consommation plus haut dans cet article.

Vous pouvez surveiller l’utilisation des services IA à l’aide de l’application Métriques de capacité Microsoft Fabric. Pour afficher l’utilisation liée à l’IA :

  1. Installez l’application Métriques de capacité Microsoft Fabric (nécessite des autorisations d’administrateur de capacité pour l’installation initiale).
  2. Dans l’application, recherchez l’utilisation signalée sous le Copilot et le compteur IA pour voir la consommation de capacité des opérations AI Services et AI Functions.

Remarque

À compter du 17 mars 2026, l’application Métriques de capacité affiche les Fonctions d'IA et les Services d'IA comme opérations distinctes. Il s’agit d’une modification de rapport uniquement ; les taux de consommation sous-jacents sont inchangés.

L’utilisation des services d’IA prédéfinis et des fonctions d’IA est comptabilisée sous Copilot et le compteur IA. Cela est distinct du calcul Spark utilisé pour exécuter votre bloc-notes ou votre travail Spark, qui continue d’être signalé sous le compteur de facturation Spark. Pour plus d’informations sur l’utilisation du calcul Spark, consultez le rapport d’utilisation du calcul Spark.

Exemple

Un analyste de données utilise Fabric AI Functions dans un notebook Fabric PySpark pour tirer parti de LLM pour classifier des millions d’avis clients en catégories de produits. Le notebook s’exécute sur le moteur de calcul Spark et appelle ai.classify pour chaque ligne.

  • La consommation de CU pour l’exécution du notebook (temps d'utilisation du cluster, traitement des données) est signalée sous le compteur de facturation Spark.
  • La consommation de CU pour les appels de fonction IA (utilisation des jetons pour la classification) est signalée en tant que fonctions IA, sous le compteur de facturation IA et Copilot.

Cette séparation facilite le suivi et la prévision des coûts liés à l’IA indépendamment de vos coûts de calcul.

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