Datos, privacidad y seguridad para el uso de modelos a través del catálogo de modelos en el portal de Microsoft Foundry

Nota:

Este documento hace referencia al portal de Microsoft Foundry (clásico).

🔍 Consulte la documentación de Microsoft Foundry (nuevo) para obtener información sobre el nuevo portal.

Importante

Los elementos marcados (versión preliminar) en este artículo se encuentran actualmente en versión preliminar pública. Esta versión preliminar se ofrece sin acuerdo de nivel de servicio y no se recomienda para las cargas de trabajo de producción. Es posible que algunas características no sean compatibles o que tengan sus funcionalidades limitadas. Para más información, consulte Términos de uso complementarios para las versiones preliminares de Microsoft Azure.

En este artículo se describe cómo se procesan, usan y almacenan los datos proporcionados al implementar modelos desde el catálogo de modelos. Consulte también el Complemento de protección de datos de productos y servicios de Microsoft, que rige el procesamiento de datos por parte de los servicios de Azure.

Importante

Para obtener información sobre la inteligencia artificial responsable en Azure OpenAI y Foundry Tools, consulte Uso responsable de la inteligencia artificial.

¿Qué datos se procesan para los modelos implementados en el portal de Microsoft Foundry?

Al implementar modelos en Foundry, se procesan los siguientes tipos de datos para proporcionar el servicio:

• Solicita y genera contenido. Un usuario envía una solicitud y el modelo genera contenido (salida) a través de las operaciones que admite. Las solicitudes pueden incluir contenido que se agrega a través de la generación aumentada por recuperación (RAG), metaprompts u otra funcionalidad incluida en una aplicación.

• Datos cargados. En el caso de los modelos que admiten el ajuste preciso, los clientes pueden cargar sus datos en un almacén de datos para ajustarlos.

Generación de salidas de inferencia con proceso administrado

La implementación de modelos en procesos administrados implementa las ponderaciones del modelo en máquinas virtuales dedicadas y expone una API REST para la inferencia en tiempo real. Para más información sobre la implementación de modelos desde el catálogo de modelos en un proceso administrado, consulte Catálogo de modelos y colecciones en el portal de Foundry.

Puede administrar la infraestructura de estos recursos de proceso administrados. Se aplican los compromisos de datos, privacidad y seguridad de Azure. Para más información sobre las ofertas de cumplimiento de Azure aplicables a Foundry, consulte la página Ofertas de cumplimiento de Azure.

Aunque se examinan los contenedores para modelos vendidos directamente por Azure en busca de vulnerabilidades que podrían filtrar datos, no todos los modelos disponibles a través del catálogo de modelos se examinan. Para reducir el riesgo de filtración de datos, ayude a proteger la implementación mediante redes virtuales. Use también Azure Policy para regular los modelos que los usuarios pueden implementar.

Generación de salidas de inferencia como una implementación de API sin servidor

Al implementar un modelo desde el catálogo de modelos (base o optimizado) mediante implementaciones de API sin servidor con una oferta de pago sin servidor por token para la inferencia, se aprovisiona una API. La API proporciona acceso al modelo que el servicio Azure Machine Learning Service hospeda y administra. Obtenga más información sobre las implementaciones de API sin servidor en colecciones y catálogos de modelos.

El modelo procesa las solicitudes de entrada y genera salidas en función de su funcionalidad, como se describe en los detalles del modelo. El uso del modelo (junto con la responsabilidad que tiene el proveedor con respecto al modelo y a sus salidas) está sujeto a los términos de licencia del modelo. Microsoft proporciona y administra la infraestructura de hospedaje y el punto de conexión de API. Los modelos hospedados en este escenario de implementación de API sin servidor están sujetos a los compromisos de datos, privacidad y seguridad de Azure. Obtenga más información sobre las ofertas de cumplimiento de Azure aplicables a Foundry.

Microsoft actúa como procesador de datos para solicitudes y salidas enviadas y generadas por un modelo implementado para la implementación de API sin servidor. Microsoft no comparte estas solicitudes y salidas con el proveedor de modelos. Además, Microsoft no usa estas solicitudes y salidas para entrenar o mejorar modelos de Microsoft, los modelos del proveedor de modelos ni modelos de terceros.

Los modelos no tienen estado y no almacenan solicitudes ni salidas. Si el filtrado de contenido está habilitado, el servicio Azure AI Content Safety muestra mensajes y salidas para determinadas categorías de contenido perjudicial en tiempo real. Más información sobre la forma en que Azure AI Content Safety procesa los datos.

Las solicitudes y salidas se procesan dentro de la geografía especificada durante la implementación, pero se pueden procesar entre regiones dentro de la geografía con fines operativos. Dichos fines incluyen la administración de la capacidad y del rendimiento.

Nota:

Como se explica durante el proceso de implementación para la implementación de API sin servidor, Microsoft podría compartir información de contacto del cliente y detalles de transacción (incluido el volumen de uso asociado a la oferta) con el publicador del modelo para que el publicador pueda ponerse en contacto con los clientes con respecto al modelo. Obtenga más información sobre los publicadores de modelos en Acceso a la información de marketplace comercial de Microsoft en el Centro de partners.

Ajuste de un modelo para la implementación de API sin servidor

Si un modelo que está disponible para las implementaciones de API sin servidor admite el ajuste preciso, puede cargar datos en (o designar datos ya en) un almacén de datos para ajustar el modelo. A continuación, cree una implementación de API sin servidor para el modelo optimizado. El modelo optimizado no se puede descargar, pero:

• Está disponible exclusivamente para su uso.
• Puede usar el cifrado en reposo doble: el cifrado predeterminado de Microsoft AES-256 y una clave administrada por el cliente opcional.
• Puede eliminarlo en cualquier momento.

Los datos de entrenamiento cargados para la optimización no se usan para entrenar, volver a entrenar ni mejorar ningún modelo de Microsoft o de terceros, salvo que usted indique esas actividades en el servicio.

Procesamiento de datos para modelos descargados

Si descarga un modelo del catálogo de modelos, elija dónde lo va a implementar. Cuando usa el modelo, es responsabilidad suya el procesamiento de los datos.

Contenido relacionado

• Catálogo de modelos y colecciones