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Azure OpenAI en Microsoft Foundry Models cuenta con una amplia gama de modelos con diferentes funcionalidades y puntos de precio. La disponibilidad de los modelos varía según la región.
Puede obtener una lista de los modelos que están disponibles para inferencia y optimización por el recurso Azure OpenAI mediante la API de lista de modelos.
Actualizaciones del modelo
Azure OpenAI admite actualizaciones automáticas para implementaciones de modelos selectas. En los modelos en los que está disponible la compatibilidad con actualizaciones automáticas, hay disponible una lista desplegable de directivas de actualización de versiones del modelo.
Puede obtener más información sobre las versiones del modelo de Azure OpenAI y cómo funcionan en el artículo Versiones del modelo de Azure OpenAI.
Nota:
Las actualizaciones automáticas del modelo solo se admiten para los tipos de implementación estándar. Para obtener más información sobre cómo administrar las actualizaciones y migraciones de modelos en los tipos de implementación aprovisionados, consulte la sección sobre administración de modelos en los tipos de implementación aprovisionados
Actualizar automáticamente al valor predeterminado
Al establecer la implementación en Actualización automática en predeterminada, la implementación de modelo se actualiza automáticamente en un plazo de dos semanas después de un cambio en la versión predeterminada. Para una versión preliminar, se actualiza automáticamente cuando una nueva versión preliminar esté disponible a partir de dos semanas después de que se publique la nueva versión preliminar.
Si todavía está en las primeras fases de las pruebas de modelos de inferencia, se recomienda implementar los modelos con la opción Actualización automática a la versión predeterminada activada siempre que esté disponible.
Versión específica del modelo
A medida que el uso de Azure OpenAI evoluciona y empieza a compilar e integrar con aplicaciones, es posible que quiera controlar manualmente las actualizaciones del modelo. En primer lugar, puede probar y validar que el comportamiento de la aplicación es coherente para el caso de uso antes de actualizar.
Al seleccionar una versión de modelo específica para una implementación, esta versión permanecerá seleccionada hasta que elija actualizar manualmente o una vez que se alcance la fecha de retirada del modelo. Cuando se alcance la fecha de retirada, el modelo se actualizará automáticamente a la versión predeterminada en el momento de la retirada.
Configuración de actualización de la implementación de modelos
Puede comprobar qué opciones de actualización de modelos se establecen para los modelos implementados previamente mediante REST, la CLI de Azure y Azure PowerShell, así como con el portal de Foundry.
También se puede acceder a la propiedad correspondiente mediante REST, Azure PowerShelly la CLI de Azure.
| Opción | Lectura | Actualizar |
|---|---|---|
| REST | Sí. Si versionUpgradeOption no se devuelve, significa que es null |
Sí |
| Azure PowerShell | Sí.
Se puede comprobar VersionUpgradeOption en $null |
Sí |
| Azure CLI | Sí. Muestra null si versionUpgradeOption no está configurado. |
No. Actualmente no es posible actualizar la opción de actualización de la versión. |
Hay tres opciones de actualización de implementación de modelos distintas:
| Nombre | Descripción |
|---|---|
OnceNewDefaultVersionAvailable |
Una vez que se ha designado una nueva versión como predeterminada, la implementación de modelo se actualiza automáticamente a la versión predeterminada en un plazo de dos semanas después de que se haya cambiado esa designación. |
OnceCurrentVersionExpired |
Cuando se alcanza la fecha de la retirada, la implementación de modelo se actualiza automáticamente a la versión predeterminada actual. |
NoAutoUpgrade |
La implementación de modelo nunca se actualizará automáticamente. Una vez alcanzada la fecha de la retirada, la implementación de modelo deja de funcionar. Deberá actualizar el código que hace referencia a esa implementación para que apunte a una implementación de modelos que no haya expirado. |
Nota:
null equivale a OnceCurrentVersionExpired. Si la opción Directiva de actualización de versión no está presente en las propiedades de un modelo que admita actualizaciones del modelo, indica que el valor es actualmente null. Una vez que modifique explícitamente este valor, la propiedad estará visible en la página de propiedades de Estudio, así como a través de la API de REST.
Ejemplos
Revise la guía de introducción de Azure PowerShell para instalar Azure PowerShell localmente, o bien puede usar Azure Cloud Shell.
En los pasos siguientes se muestra cómo comprobar la propiedad de opción VersionUpgradeOption así como actualizarla:
// Step 1: Get Deployment
$deployment = Get-AzCognitiveServicesAccountDeployment -ResourceGroupName {ResourceGroupName} -AccountName {AccountName} -Name {DeploymentName}
// Step 2: Show Deployment VersionUpgradeOption
$deployment.Properties.VersionUpgradeOption
// VersionUpgradeOption can be null - one way to check is
$null -eq $deployment.Properties.VersionUpgradeOption
// Step 3: Update Deployment VersionUpgradeOption
$deployment.Properties.VersionUpgradeOption = "NoAutoUpgrade"
New-AzCognitiveServicesAccountDeployment -ResourceGroupName {ResourceGroupName} -AccountName {AccountName} -Name {DeploymentName} -Properties $deployment.Properties -Sku $deployment.Sku
// repeat step 1 and 2 to confirm the change.
// If not sure about deployment name, use this command to show all deployments under an account
Get-AzCognitiveServicesAccountDeployment -ResourceGroupName {ResourceGroupName} -AccountName {AccountName}
// To update to a new model version
// Step 1: Get Deployment
$deployment = Get-AzCognitiveServicesAccountDeployment -ResourceGroupName {ResourceGroupName} -AccountName {AccountName} -Name {DeploymentName}
// Step 2: Show Deployment Model properties
$deployment.Properties.Model.Version
// Step 3: Update Deployed Model Version
$deployment.Properties.Model.Version = "0613"
New-AzCognitiveServicesAccountDeployment -ResourceGroupName {ResourceGroupName} -AccountName {AccountName} -Name {DeploymentName} -Properties $deployment.Properties -Sku $deployment.Sku
// repeat step 1 and 2 to confirm the change.
Actualización e implementación de modelos mediante la API
PUT https://management.azure.com/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/{accountName}/deployments/{deploymentName}?api-version=2025-06-01
Parámetros de la ruta de acceso
| Parámetro | Tipo | ¿Obligatorio? | Descripción |
|---|---|---|---|
acountname |
cuerda / cadena | Obligatorio | Nombre del recurso de Azure OpenAI. |
deploymentName |
cuerda / cadena | Obligatorio | Nombre de la implementación que eligió al implementar un modelo existente o el nombre que desea que tenga una nueva implementación de modelo. |
resourceGroupName |
cuerda / cadena | Obligatorio | Nombre del grupo de recursos asociado para esta implementación de modelo. |
subscriptionId |
cuerda / cadena | Obligatorio | Identificador de suscripción de la suscripción asociada. |
api-version |
cuerda / cadena | Obligatorio | Versión de API que se usará para esta operación. Sigue el formato AAAA-MM-DD. |
Versiones compatibles
-
2025-06-01Especificación de Swagger
Cuerpo de la solicitud
Este es solo un subconjunto de los parámetros del cuerpo de la solicitud disponibles. Para obtener la lista completa de los parámetros, puede consultar la Documentación de referencia de API de REST.
| Parámetro | Tipo | Descripción |
|---|---|---|
| opción de actualización de versión | Cuerda | Opciones de actualización de la versión del modelo de implementación:OnceNewDefaultVersionAvailableOnceCurrentVersionExpiredNoAutoUpgrade |
| capacidad | entero | Esto representa la cantidad de cuota que va a asignar a esta implementación. Un valor de 1 es igual a 1000 tokens por minuto (TPM) |
Solicitud de ejemplo
curl -X PUT https://management.azure.com/subscriptions/00000000-0000-0000-0000-000000000000/resourceGroups/resource-group-temp/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/docs-openai-test-001/deployments/gpt-35-turbo?api-version=2025-06-01 \
-H "Content-Type: application/json" \
-H 'Authorization: Bearer YOUR_AUTH_TOKEN' \
-d '{"sku":{"name":"Standard","capacity":120},"properties": {"model": {"format": "OpenAI","name": "gpt-35-turbo","version": "0613"},"versionUpgradeOption":"OnceCurrentVersionExpired"}}'
Nota:
Hay varias maneras de generar un token de autorización. El método más sencillo para las pruebas iniciales es iniciar Cloud Shell desde Azure Portal. A continuación, ejecute az account get-access-token. Puede usar este token como token de autorización temporal para las pruebas de API.
Respuesta de ejemplo
{
"id": "/subscriptions/{subscription-id}/resourceGroups/resource-group-temp/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/docs-openai-test-001/deployments/gpt-35-turbo",
"type": "Microsoft.CognitiveServices/accounts/deployments",
"name": "gpt-35-turbo",
"sku": {
"name": "Standard",
"capacity": 120
},
"properties": {
"model": {
"format": "OpenAI",
"name": "gpt-35-turbo",
"version": "0613"
},
"versionUpgradeOption": "OnceCurrentVersionExpired",
"capabilities": {
"chatCompletion": "true"
},
"provisioningState": "Succeeded",
"rateLimits": [
{
"key": "request",
"renewalPeriod": 10,
"count": 120
},
{
"key": "token",
"renewalPeriod": 60,
"count": 120000
}
]
},
"systemData": {
"createdBy": "docs@contoso.com",
"createdByType": "User",
"createdAt": "2023-02-28T02:57:15.8951706Z",
"lastModifiedBy": "docs@contoso.com",
"lastModifiedByType": "User",
"lastModifiedAt": "2023-10-31T15:35:53.082912Z"
},
"etag": "\"GUID\""
}
Administrar modelos en tipos de implementación aprovisionados
Las implementaciones aprovisionadas admiten prácticas de administración de modelos distintas. Los procedimientos de administración de modelos de implementación aprovisionados están diseñados para proporcionarle el mayor control sobre cuándo y cómo migrar entre las versiones del modelo y las familias de modelo. Actualmente, hay dos enfoques disponibles para administrar modelos en implementaciones aprovisionadas: (1) migraciones locales y (2) migraciones de implementación múltiple.
Prerrequisitos
- Valide que la versión del modelo de destino o la familia de modelo sean compatibles con el tipo de implementación existente. Las migraciones solo pueden producirse entre implementaciones aprovisionadas del mismo tipo de implementación. Para obtener más información sobre los tipos de implementación, revise la documentación del tipo de implementación.
- Valide la disponibilidad de capacidad para la versión del modelo de destino o la familia de modelo antes de intentar realizar una migración. Para más información sobre cómo determinar la disponibilidad de la capacidad, revise la documentación de transparencia de capacidad.
- Para las migraciones de varias implementaciones, compruebe que tiene cuota suficiente para admitir varias implementaciones simultáneamente. Para obtener más información sobre cómo validar la cuota de cada tipo de implementación aprovisionada, revise la documentación sobre el costo de rendimiento aprovisionado.
Migraciones locales para implementaciones aprovisionadas
Las migraciones locales permiten mantener el mismo nombre y tamaño de implementación aprovisionado al cambiar la versión del modelo o la familia de modelo asignadas a esa implementación. Con las migraciones en el lugar, Azure OpenAI se encarga de migrar cualquier tráfico existente entre versiones de modelos o familias de modelos durante la migración, en un período de 20 a 30 minutos. A lo largo de la ventana de migración, la implementación aprovisionada mostrará un estado aprovisionado de "actualizando". Puede seguir usando la implementación aprovisionada como lo haría normalmente. Una vez completada la migración local, el estado aprovisionado se actualizará a "se ha realizado correctamente", lo que indica que todo el tráfico se ha migrado a la versión del modelo de destino o a la familia de modelo.
Migración local: actualización de la versión del modelo
Las migraciones en contexto destinadas a actualizar una implementación aprovisionada existente a una nueva versión de modelo dentro de la misma familia de modelos se admiten a través de Foundry, LA API REST y la CLI de Azure. Para realizar una migración local destinada a una actualización de la versión del modelo en Foundry, seleccione Implementaciones> en la columna nombre de implementación, seleccione el nombre de implementación de la implementación aprovisionada que desea migrar.
Al seleccionar un nombre de implementación, se abren las Propiedades de la implementación de modelo. En esta vista, seleccione el botón Editar, que mostrará el cuadro de diálogo Actualizar implementación. Seleccione la lista desplegable de la versión del modelo para establecer una nueva versión del modelo para la implementación aprovisionada. Como se indicó, el estado de aprovisionamiento cambiará a "actualizando" durante la migración y volverá a "se ha realizado correctamente" una vez completada la migración.
Migración local: cambio de familia de modelo
Las migraciones en contexto destinadas a actualizar una implementación aprovisionada existente a una nueva familia de modelos se admiten a través de la API REST y la CLI de Azure. Para realizar una migración local con el objetivo de cambiar de familia de modelo, use la solicitud de ejemplo siguiente como guía. En la solicitud, deberá actualizar el nombre del modelo y la versión del modelo de destino al que va a migrar.
curl -X PUT https://management.azure.com/subscriptions/00000000-0000-0000-0000-000000000000/resourceGroups/resource-group-temp/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/docs-openai-test-001/deployments/gpt-4o-ptu-deployment?api-version=2024-10-01 \
-H "Content-Type: application/json" \
-H 'Authorization: Bearer YOUR_AUTH_TOKEN' \
-d '{"sku":{"name":"GlobalProvisionedManaged","capacity":100},"properties": {"model": {"format": "OpenAI","name": "gpt-4o-mini","version": "2024-07-18"}}}'
Respuesta de ejemplo
{
"id": "/subscriptions/{subscription-id}/resourceGroups/resource-group-temp/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/docs-openai-test-001/deployments/gpt-4o-ptu-deployment",
"type": "Microsoft.CognitiveServices/accounts/deployments",
"name": "gpt-4o-ptu-deployment",
"sku": {
"name": "GlobalProvisionedManaged",
"capacity": 100
},
"properties": {
"model": {
"format": "OpenAI",
"name": "gpt-4o-mini",
"version": "2024-07-18"
},
"versionUpgradeOption": "OnceCurrentVersionExpired",
"currentCapacity": 100
"capabilities": {
"area": "EUR",
"chatCompletion": "true"
"jsonObjectResponse": "true",
"maxContextToken": "128000",
"maxOutputToken": "16834",
"assistants": "true"
},
"provisioningState": "Updating",
"rateLimits": [
{
"key": "request",
"renewalPeriod": 10,
"count": 300
}
]
},
"systemData": {
"createdBy": "docs@contoso.com",
"createdByType": "User",
"createdAt": "2025-01-28T02:57:15.8951706Z",
"lastModifiedBy": "docs@contoso.com",
"lastModifiedByType": "User",
"lastModifiedAt": "2025-01-29T15:35:53.082912Z"
},
"etag": "\"GUID\""
}
Nota:
Hay varias maneras de generar un token de autorización. El método más sencillo para las pruebas iniciales es iniciar Cloud Shell desde Azure Portal. A continuación, ejecute az account get-access-token. Puede usar este token como token de autorización temporal para las pruebas de API.
Migraciones de varias implementaciones para implementaciones aprovisionadas
Las migraciones de varias implementaciones permiten tener un mayor control sobre el proceso de migración del modelo. Con las migraciones de varias implementaciones, puede determinar la rapidez con la que desea migrar el tráfico existente a la versión del modelo de destino o a la familia de modelo en una nueva implementación aprovisionada. El proceso para migrar a una nueva versión de modelo o familia de modelo mediante el enfoque de migración de varias implementaciones es el siguiente:
- Cree una nueva implementación aprovisionada. Para esta nueva implementación, puede optar por mantener el mismo tipo de implementación aprovisionado que la implementación existente o seleccionar un nuevo tipo de implementación si lo desea.
- Cambie el tráfico de la implementación aprovisionada existente a la implementación aprovisionada recién creada con la versión del modelo de destino o la familia de modelo hasta que todo el tráfico se descargue de la implementación original.
- Una vez que el tráfico se migra a la nueva implementación, valide que no haya solicitudes de inferencia que se procesen en la implementación aprovisionada anterior asegurándose de que la métrica Solicitudes openAI de Azure no muestra ninguna llamada API realizada en un plazo de 5 a 10 minutos del tráfico de inferencia que se va a migrar a la nueva implementación. Para más información sobre esta métrica, consulte la documentación de Supervisión de Azure OpenAI.
- Una vez que confirme que no se han realizado llamadas de inferencia, elimine la implementación aprovisionada original.