Microsoft Foundry Models életciklusa és támogatási szabályzata

A Microsoft Foundry Modellek kiszámítható életcikluson mennek keresztül – az előzetes verziótól az általános elérhetőségig (GA), majd a végleges kivezetésig –, így lehetőséget biztosítanak a csere kiértékelésére és a munkaterhelések migrálására. Ez a cikk ismerteti az egyes életciklus-fázisokat, a Microsoft által a modell kivonásakor tett átfedő kötelezettségvállalásokat, és azt, hogy hogyan értesítenek ezekről. A meghatározott kivonási dátumokért tekintse meg a modell nyugdíjazási ütemezését.

A modell életciklusának működése

Microsoft Foundry folyamatosan frissíti a modellkatalógusát újabb, több képességgel rendelkező modellekkel. A modell lecserélésekor egy kiszámítható életcikluson halad át, amely időt ad az ügyfeleknek a csere kiértékelésére és a migrálásra. Az életciklus egységesen vonatkozik a Foundry-modellekre, az Azure által értékesítettekre és a partnerektől és a közösségtől származókra egyaránt, bár az értesítési ütemezések a modell eredetétől függően kissé eltérnek.

Életciklus szakaszai

Az Foundry katalógus minden modellje pontosan az alábbi öt szakasz egyikéhez tartozik:

Szakasz	Mit jelent ez?	Létrehozhat új üzembe helyezéseket?	A meglévő üzemeltetések működnek?
Előnézet	Kísérleti. A súlyok, a futtatókörnyezet és az API-séma változhat. Nem garantált, hogy GA lesz. A katalógusban "Előzetes verzió" feliratú.	Igen	Igen
Általánosan elérhető (GA)	Éles üzemre kész. A súlyok és az API-k rögzítettek. A biztonsági rések futtatókörnyezeti javításai nem befolyásolják a kimeneteket. Nincs megjelenítve címke (alapértelmezett állapot).	Igen	Igen
Örökölt	Újabb, alkalmasabb modellek léteznek. Tervezze meg a számítási feladatok migrálását. Ez a szakasz nem kötelező – a modellek közvetlenül a GA-ról a Deprecáltra ugorhatnak.	Igen (a használat megszűnéséig)	Igen
Elavult	A meglévő ügyfelek továbbra is létrehozhatják és kezelhetik a telepítéseket. Az új ügyfelek már nem érhetők el – az új ügyfelek nem hozhatnak létre üzembe helyezéseket, és nem férhetnek hozzá a modellhez. A "meglévő ügyfél" az előfizetés szintjén van meghatározva: hogy az adott Azure előfizetés telepítette-e valaha az adott modellverziót. Az ugyanazon bérlő alatt lévő új előfizetések nem öröklik a hozzáférést.	- Meglévő ügyfelek: Igen. - Új ügyfelek: Nem	Igen
Nyugdíjas	El lett távolítva a szolgáltatásból. Minden következtetési kérelem visszaadja a következőt 410 Gone: .	Nem	Nem

Megjegyzés

• A finomhangolt modellek külön nyugdíjazási ütemezést követnek a képzéshez és a telepítéshez. Részletekért tekintse meg a finomhangolt modelleket .
• A Anthropic, a DeepSeek, a Tűzijáték és a Mistral AI általánosan elérhető modelljei a szokásos 18 hónapos életciklus helyett 12 hónapos életciklust követnek. A modellspecifikus kivonási dátumokért tekintse meg a modell kivonási ütemezését.

Modell indítása és rendelkezésre állása

Az új modellek a következő sorrendben válnak elérhetővé az üzembe helyezési típusok révén:

Megjegyzés

Bár az összes modell globális standard üzembe helyezéssel indul el, a többi üzembe helyezési típuson keresztül nem garantált, hogy elérhetőek lesznek az üzembe helyezéshez. Az üzembehelyezési típusok teljes összehasonlítása: Üzembe helyezési típus összehasonlítása.

Rendelés	Üzembe helyezés típusa	Ha elérhető
1	Global Standard	Indításkor – a legszélesebb rendelkezésre állás és a legkisebb késés régiók között
2	Globálisan előkészítve	A Global Standardot szorosan követi – fenntartott átviteli kapacitást biztosít a globális útválasztáshoz
3	Standard adatzóna és kiépített adatzóna	Globális előkészítés után az adatfeldolgozás a meghatározott földrajzi területen belül marad
4	Standard és biztosított	Utolsó – ez csak regionális, amint a régebbi modelleket kivonják és újraelosztják a kapacitást.

Életciklus és rendelkezésre állási változatok

Számos tényező befolyásolja, hogy a standard életciklus hogyan vonatkozik az üzemelő példányokra, beleértve a régiót, amelyben dolgozik, a használt felhőkörnyezetet és a biztonsági követelményeket.

Regionális rendelkezésre állás

• Nem minden modell- és verziókombináció érhető el minden régióban.
• A speciálisabb modellek – például hang-, kép- és videogenerálás – általában csak adatzónaként vagy globális üzembe helyezési típusokként érhetők el.
• Előfordulhat, hogy az egymást követő modellverziók nem érhetők el ugyanabban a régióban. Egyes régiókban megjelenhet egy újabb verzió, mielőtt a frissítéseket más régiókban ütemezik.
• Microsoft bizonyos régiókban korlátozhatja az új ügyfeleket a meglévő ügyfelek szolgáltatásminőségének fenntartása érdekében.

Azure kormányzati felhők

• A globális standard üzemelő példányok nem érhetők el a kormányzati felhőkben.
• A kereskedelmi felhőkben nem minden modell vagy verzió érhető el kormányzati felhőkben.
• A kormányzati felhők általában csak egy adott modell egy verzióját támogatják egyszerre, és 30 napos átfedésben vannak, amikor egy új verzió elérhetővé válik.

További információért lásd az Azure Governmentben a következő cikkeket: Az Azure által értékesített Foundry-modellek (kormányzati), Modellverziók és Üzembehelyezési típusok.

Biztonságalapú nyugdíjazások

Ha egy modellnél megfelelőségi vagy biztonsági problémák merülnek fel, a Microsoft fenntartja a jogot, hogy rövidített értesítéssel alkalmazza a sürgős visszavonását. A részletekért tekintse meg a Azure szolgáltatási feltételeit.

Életciklus ütemtervre vonatkozó kötelezettségvállalásai

Microsoft konkrét kötelezettségvállalásokat tesz a modellverziók rendelkezésre állásának időtartamáról és a csere időpontjáról, így magabiztosan tervezheti meg a migrálásokat.

Általánosan elérhető (GA) cseremodell átfedésben lévő kötelezettségvállalásai

Elkötelezettek vagyunk a visszavonuló GA-modell és a lecserélése közötti jelentős átfedés mellett, hogy az ügyfelek magabiztosan tesztelhessenek, értékelhessenek és migrálhassák azokat.

Fázis	Minta
GA-indítás	Minden modell a saját üzembe helyezési típusa és a régiós elérhetőségi mátrix szerint indul. A kivonási dátum (18 hónap ki) programozott módon van beállítva, és a Models API-n keresztül érhető el.
Elavult (csak meglévő ügyfelek)	Az indítástól számított 12 hónappal később a meglévő ügyfelek továbbra is létrehozhatják és kezelhetik a telepítéseket. Az új ügyfelek nem férhetnek hozzá a modellhez.
Globális szabványban elérhető csere	Az ügyfelek a kivezetés előtt körülbelül 90 nappal globális szabványban használhatják és tesztelhetik a helyettesítő modellt.
A kiépített régiókban elérhető csere	A cseremodell olyan kiépített régiókban lesz tesztelhető, ahol a megelőző körülbelül 30 nappal a kivonás előtt nyugdíjba vonul, így a kiépített ügyfelek számára manuális migrálási időszak áll rendelkezésre.
A modellverzió nyugdíjazva	A kilövéstől számított 18 hónapon belül minden következtetés visszatér 410 Gone.

Tipp

Miért 90–120 nap? A hivatalos helyettesítő modell kiválasztása és deklarálása körülbelül 90–120 nappal a nyugdíjazási modell kivonási dátuma előtt történik – nem előbb. A generatív mesterséges intelligencia gyors fejlődése miatt az új modell túl korai bejelentése azzal a kockázattal jár, hogy az ügyfeleket olyan modellre irányítják, amely már nem a legjobb elérhető lehetőség, amikor áttérésre van szükség.

Előnézeti modell életciklusa

Az előzetes verziójú modellek életciklusa alapvetően eltér a GA-modelleknél. A "nem előbb" nyugdíjazási dátummal indulnak (általában 90 nappal később), de néha a kezdeti időszakon túlra is kiterjesztik őket, amíg el nem érhető a megfelelő helyettesítő előzetes verzió vagy a GA-modell verziója. Ha döntés születik a kivonásról, az ügyfeleket lecserélik (egy újabb előzetes verzióra vagy a GA-modellre ), vagy a modell ki lesz vonva csere nélkül. Nincs lehetőség egy lejárt előzetes modell használatára – az összes előzetes verziójú üzemelő példányt vagy frissítik, vagy megszüntetik.

Megjegyzés

Az előzetes verziójú modellek nem ajánlottak éles számítási feladatokhoz.

Eredmény	Mi történik?
Frissítés újabb előzetes verzióra	A meglévő előzetes verziójú telepítések kényszerűen frissítésre kerülnek egy újabb előzetes verzióra. Az ügyfelek legalább 30 napos értesítést kapnak. A ciklus addig ismétlődik, amíg el nem érhető egy GA-verzió.
Frissítés GA-ra	Amikor a GA-modell elindul, az előzetes telepítések automatikusan frissülnek a GA-verzióra. Az ügyfelek legalább 30 napos értesítést kapnak. A GA-modell ezután a szabványos 18 hónapos ga életciklust követi.
Nincs elérhető csere (ritka)	Ha nincs csere, az ügyfelek 30 napos értesítést kapnak, mielőtt a modell kivonul, és a következtetés visszatér 410 Gone.

Automatikus frissítések

A Global Standard, Data Zone Standard és Standard üzembe helyezési típusok esetében Microsoft kezeli az automatikus frissítéseket a modellverzió kivonásakor:

• Az automatikus frissítések ütemezése gördülő, régiónkénti alapon történik.
• A frissítés ütemezése előre közzé lesz téve a modell kivonási ütemezésében.
• Frissítések akkor is előfordulhatnak, ha az új modellverzió még nem érhető el külön az adott régióban vagy az adott termékváltozatban – a frissítési folyamat elérhetővé teszi azt.

Fontos

A provisionált telepítések NEM frissülnek automatikusan. A kiépített ügyfeleknek manuálisan kell áttelepülniük a cseremodellbe.

A Models API használatával bármikor programozott módon ellenőrizheti lifecycleStatus, deprecation, valamint termékváltozatonként deprecationDate a modelleket.

Példa: gpt-4o → gpt-5.1 frissítés

Amikor a gpt-4o verzió 2024-05-132026-10-01-én megszűnik, a szolgáltatás automatikusan frissíti a gpt-5.1-re a standard termékváltozaton minden régióban, ahol ez a verzió jelenleg elérhető. Ha a gpt-5.1 még nem rendelkezik Standard jelenléttel az említett régiók valamelyikében, a frissítési folyamat ott hozzáadja azt. A frissítés előtt ellenőrizze a modell kivonási ütemezését az aktuális kivonási dátum és a cseremodell esetében, mivel ezek a részletek változhatnak.

Migrálás cseremodellbe

Amikor egy használt modell az Örökölt vagy Elavult szakaszba lép, ellenőrizze a Modellnyugdíjazási ütemezés "Javasolt csere" oszlopát, és kövesse a Modellek használata szakasz lépéseit a csere üzembe helyezéséhez, teszteléséhez és migrálásához.

Értesítések

A GA-modellek indításkor programozottan úgy vannak beállítva, hogy 18 hónap múlva lejárjanak – nincs külön bejelentés. Az örökölt és elavuló üzemmódok átváltása a közzétett ütemterv szerint történik, és valós időben látható a Models API-val.

Amikor aktív értesítéseket kap

Esemény	Időzítés	A következőkre vonatkozik:
A GA-modell megszüntetéséről szóló értesítés	Legalább 60 nappal a nyugdíjba vonulás előtt	Minden GA-modell. Aktív üzembe helyezéssel rendelkező előfizetés-tulajdonosoknak küldve.
Előzetes verziójú modell kivonási értesítése	Legalább 30 nappal a nyugdíjba vonulás előtt	Előzetes verziójú modellek. Az előzetes verziójú üzemelő példányok automatikusan frissíthetők a cserére, ha egy helyettesítő modell elérhető és alkalmazható (például nem igényel másik API-szerződést).

Hogyan értesül

Csatorna	Részletek
E-mail	Automatikusan elküldve az aktív üzemelő példányokkal rendelkező előfizetés-tulajdonosoknak.
Azure Service Health	Az érintett előfizetésekhez egészségügyi tanácsadások jelennek meg. Nyissa meg a Service Health > Egészségi tanácsokat, szűrjön Azure OpenAI Service szerint, és hozzon létre egy riasztási szabályt e-mailek, szöveges üzenetek vagy webhook-értesítések számára.

Programozási módszerek a modell életciklusának és elavulásának ellenőrzésére

Az ügyfelek bármely modell életciklus- és elavulásmezőit ellenőrizhetik a Models API használatával (előfizetés hatóköre, egy régió összes modellje):

GET https://management.azure.com/subscriptions/{sub}/providers/Microsoft.CognitiveServices/locations/{location}/models?api-version=2024-10-01

Kulcsmezők: lifecycleStatus, deprecation.inference, deprecation.fineTunetermékváltozatonként deprecationDate (ISO-dátumok).

Fontos

Az API más terminológiát használ, mint a dokumentumok és a portál. Az alábbi táblázat a dokumentumban használt ügyféloldali szakaszneveket és az Foundry-portált a megfelelő API-mezőértékek szerint képezi le.

Szakasz (dokumentáció és portál)	API-állapotmező (lifecycleStatus)	API dátummező (deprecation.inference)	Mit jelent ez?
Előnézet	Preview	Jövőbeli dátum vagy nincs megadva	Kísérleti. Változhat vagy eltávolítható.
Általánosan elérhető	GenerallyAvailable	Jövőbeli dátum (indításkor megadva)	Éles üzemre kész. Rögzített súlyok és API.
Elavult	Deprecating	Jövőbeli dátum	Még mindig következtetést szolgál. Új ügyfelek számára letiltva.
Nyugdíjas	Deprecated	Múltbeli dátum	Teljesen nyugdíjba vonult. A következtetés eredménye 410 Gone.

Az API-ban például egy olyan modell jelenik meg, amelyet a dokumentumok "Elavultként" listáznak (továbbra is működik, de letiltva az új ügyfelek számára), úgy, hogy lifecycleStatus: "Deprecating", és nem "Deprecated". Az API-érték "Deprecated" azt jelenti, hogy a modell ki van állítva , és már nem szolgál következtetést.

A modell fázisának programozott meghatározásához ellenőrizze a két mezőt együtt:

if lifecycleStatus == "Deprecated"         → Retired (410 Gone)
if lifecycleStatus == "Deprecating"        → Deprecated (existing customers only)
if deprecation.inference < today           → Retired (regardless of lifecycleStatus lag)
if lifecycleStatus == "GenerallyAvailable" → GA
if lifecycleStatus == "Preview"            → Preview

Finomhangolt modellek

A finomhangolt modellek két fázisban vonulnak ki: betanítás és üzembe helyezés.

Ha nincs explicit módon megadva, a betanítás legkorábban az alapmodell kivonási dátumánál megszűnik. Miután egy modell ki lett állítva a betanításhoz, már nem érhető el a finomhangoláshoz, de a korábban betanított modellek továbbra is elérhetők maradnak az üzembe helyezéshez.

Az üzembe helyezés kivonásakor a következtetés és a beüzemelés hibaválaszokat adnak vissza.

Modell	Változat	A képzés visszavonásának dátuma	Üzembe helyezési kivonás dátuma
gpt-4o	2024-08-06	Legkorábban 2027-04-011	2027-10-01
gpt-4o-mini	2024-07-18	Legkorábban 2027-04-011	2027-10-01
gpt-4.1	2025-04-14	Legkorábban 2027-04-141	2027-10-14
gpt-4.1-mini	2025-04-14	Legkorábban 2027-04-141	2027-10-14
gpt-4.1 nano	2025-04-14	Legkorábban 2027-04-141	2027-10-14
o4-mini	2025-04-16	Legkorábban 2027-04-161	2027. 10. 16.

¹ Csak meglévő ügyfelek számára. Ellenkező esetben a betanítás leállítása az alapmodell nyugdíjazásakor történik.

Gyakori kérdések

Kérdés	Válasz	Tudj meg többet
Mi a különbség a modellcsalád, a verzió és a változat között?	A modellcsalád a modellek generációja (például GPT-4o, GPT-5). A modellverzió egy családon belüli dátumalapú kiadás (például gpt-4o 2024-05-13 vs. 2024-08-06). A modellvariáns egy méret-/képességszint ugyanabban a családban (például GPT-5, GPT-5-mini, GPT-5 nano).	Modellverziók
Szabályozhatom, hogy mikor frissül a standard üzembe helyezés automatikus frissítése?	Igen. Állítsa be a versionUpgradeOption telepítés tulajdonságát a következő három érték egyikére: OnceNewDefaultVersionAvailable (frissítés, amikor új alapértelmezett beállítás kerül megadásra), OnceCurrentVersionExpired (frissítés csak a kivezetéskor), vagy NoAutoUpgrade (soha ne frissítsen automatikusan – a telepítés leáll a kivezetéskor). Ezt a beállítást a REST API-val, a Azure PowerShell vagy az Foundry portállal konfigurálhatja.	Modellek használata – konfiguráció frissítése
Hogyan helyezhetem át egy kiépített telepítést?	Az előre konfigurált üzemelő példányok nem frissülnek automatikusan. Két lehetősége van: Helyben történő migrálás (Az Azure maga kezeli a forgalom migrálását egy 20–30 perces szünetmentes időablakban) vagy Párhuzamos (több üzembe helyezéses) migrálás (új üzembe helyezést hoz létre, teszteli azt, forgalmat vált, és a régit törli).	Kiépített üzembehelyezési típusok modelljeinek kezelése
A kvóta át fog terjedni a cseremodellre?	A standard automatikus frissítések esetében igen – a kvóta automatikusan lesz kezelve. Az előre üzembe helyezett példányok esetében a migrálás előtt meg kell győződnie arról, hogy a célmodellhez tartozó kvóta elérhető. A PTU-kapacitás modellfüggetlen, és helyettesíthető a konfigurált, felügyelt telepítések között.	Kiosztott átviteli sebesség – kvóta
Kaphatok kivételt a modell nyugdíjazási dátumának meghosszabbításához?	Nem. A kivonási dátumok nem hosszabbíthatók meg. Tervezze meg a migrálást a Modell kivonási ütemezésében és a Models API-ban közzétett ütemtervekkel.	N/A
Milyen eszközök segíthetnek a cseremodellek kiértékelésében?	Az Foundry portálon található modell ranglistával összehasonlíthatja a teljesítményteszteket, a modell-összehasonlító funkciót az üzembe helyezéskor, és kiértékelheti az egyéni számítási feladatok tesztelését. Szükség szerint alkalmazza a gyors tervezést és a finomhangolást a korábbi pontosságnak megfelelően.	A modell kivonásának előkészítése
A beágyazási modellek ugyanazt az életciklust követik?	A beágyazási modellek (text-embedding-3-large, text-embedding-3-small, text-embedding-ada-002) kiterjesztett ütemtervekkel rendelkeznek, és a következtetési modellektől eltérően kezelik őket. Ellenőrizze a modell kivonási ütemezésében a megadott dátumokat.	Modellek kivezetési ütemterve
Hogyan történik a prioritási feldolgozás és a Batch üzembe helyezések frissítése?	A prioritásfeldolgozás ugyanazt a frissítési folyamatot követi, mint a standard telepítések (az automatikus frissítés támogatott). A Batch-telepítések az egymás melletti (több üzembe helyezést is tartalmazó) migrálási megközelítést követik – üzembe helyezi az új modellt, újraküldi a feladatokat, majd kivonja a régi üzembe helyezést.	Modellek használata
Nem található a "Microsoft Foundry" a Azure Service Health – hogyan állíthatok be riasztásokat?	Szolgáltatásnévként válassza a Azure OpenAI Service lehetőséget a Service Health-riasztások konfigurálásakor. A Service Health-ben nincs külön "Microsoft Foundry" szolgáltatás.	Service Health-riasztások beállítása

Kapcsolódó tartalom

• Modellek kivezetési ütemterve az összes aktuális, elavult, illetve már kivezetett modell konkrét dátumaival
• Modellek API-referenciája minden modell programozott lekérdezéséhez lifecycleStatus, deprecation, valamint per-SKU deprecationDate esetén
• Modelverziók a Microsoft Foundry modellekben hogyan működnek a verziófrissítések
• A modell kiértékelése – első lépések
• Kiépített üzembehelyezési típusok modelljeinek kezelése
• Service Health-riasztások beállítása