Wykaz modeli i kolekcje

Wykaz modeli w usłudze Azure Machine Edukacja Studio to centrum dla szerokiej gamy innych firm typu open source, a także opracowane przez firmę Microsoft modele podstawowe wstępnie wytrenowane pod kątem różnych przypadków użycia języka, mowy i przetwarzania obrazów. Można oceniać, dostosowywać i wdrażać te modele przy użyciu natywnych możliwości tworzenia i operacjonalizacji modeli podstaw typu open source na dużą skalę, aby łatwo zintegrować te wstępnie wytrenowane modele z aplikacjami z zabezpieczeniami i ładem danych klasy korporacyjnej.

  • Odnajdywanie: Przejrzyj opisy modeli, wypróbuj przykładowe wnioskowanie i przejrzyj przykłady kodu, aby ocenić, dostosować lub wdrożyć model.
  • Oceń: oceń, czy model jest odpowiedni dla konkretnego obciążenia, podając własne dane testowe. Metryki oceny ułatwiają wizualizowanie, jak dobrze wybrany model został wykonany w danym scenariuszu.
  • Dostrajanie: Dostosuj te modele przy użyciu własnych danych treningowych. Wbudowane optymalizacje, które przyspieszają dostrajanie i zmniejszają ilość pamięci i zasobów obliczeniowych potrzebnych do dostrajania. Zastosuj możliwości eksperymentowania i śledzenia usługi Azure Machine Learning, aby zorganizować zadania szkoleniowe i znaleźć model najlepiej dopasowany do Twoich potrzeb.
  • Wdrażanie: Wdróż wstępnie wytrenowane modele podstawowe lub bezproblemowo dostrojone modele w trybie online na potrzeby wnioskowania w czasie rzeczywistym lub punktów końcowych wsadowych do przetwarzania dużych zestawów danych wnioskowania w trybie zadania. Zastosuj wiodące w branży możliwości operacjonalizacji uczenia maszynowego w usłudze Azure Machine Edukacja.
  • Importowanie: modele typu open source są często wydawane. Zawsze możesz używać najnowszych modeli w usłudze Azure Machine Edukacja, importując modele podobne do tych w katalogu. Można na przykład zaimportować modele dla obsługiwanych zadań, które używają tych samych bibliotek.

Zacznij od eksplorowania kolekcji modeli lub filtrowania na podstawie zadań i licencji, aby znaleźć model dla danego przypadku użycia. Task wywołuje zadanie wnioskowania, dla którego można użyć modelu podstawowego. Finetuning-tasks wyświetl listę zadań, dla których można dostosować ten model. License wywołuje informacje o licencjonowaniu.

Kolekcje

W wykazie modeli istnieją trzy typy kolekcji:

Modele typu open source wyselekcjonowane przez usługę Azure AI: najbardziej popularne modele innych firm typu open source wyselekcjonowane przez usługę Azure Machine Edukacja. Te modele są pakowane do użycia gotowego do użycia i są zoptymalizowane pod kątem użycia w usłudze Azure Machine Edukacja, oferując najnowocześniejsze wydajność i przepływność na sprzęcie platformy Azure. Oferują natywną obsługę trenowania rozproszonego i można je łatwo przenosić na sprzęt platformy Azure.

Kolekcje "Wyselekcjonowane przez sztuczną inteligencję platformy Azure" i kolekcje partnerów, takich jak Meta, NVIDIA, Mistral AI, są wyselekcjonowane kolekcje w katalogu.

Modele usługi Azure OpenAI, dostępne wyłącznie na platformie Azure: wdrażanie modeli azure OpenAI za pośrednictwem kolekcji "Azure Open AI" w katalogu modeli.

Modele transformers z centrum HuggingFace: tysiące modeli z centrum HuggingFace są dostępne za pośrednictwem kolekcji "Hugging Face" na potrzeby wnioskowania w czasie rzeczywistym z punktami końcowymi online.

Ważne

Modele w katalogu modeli są objęte licencjami innych firm. Zapoznaj się z licencją modeli, których planujesz używać, i sprawdź, czy licencja zezwala na przypadek użycia. Niektóre modele w katalogu modeli są obecnie dostępne w wersji zapoznawczej. Modele są dostępne w wersji zapoznawczej, jeśli do nich stosuje się co najmniej jedną z następujących instrukcji:
Model nie może być używany (można go wdrożyć, dostosować i ocenić) w izolowanej sieci.
Schemat pakowania i wnioskowania modelu może ulec zmianie w przypadku nowszych wersji modelu. Aby uzyskać więcej informacji na temat wersji zapoznawczej, zobacz Dodatkowe warunki użytkowania dla wersji zapoznawczych platformy Microsoft Azure.

Porównanie możliwości modeli według kolekcji

Funkcja Modele typu open source wyselekcjonowane przez usługę Azure Machine Learning Modele transformatorów z centrum Hugging Face
Wnioskowanie Wnioskowanie online i wsadowe Wnioskowanie online
Ocena i dostrajanie Ocena i dostosowywanie interfejsu użytkownika, zestawu SDK lub interfejsu wiersza polecenia niedostępne
Importuj modele Ograniczona obsługa importowania modeli przy użyciu zestawu SDK lub interfejsu wiersza polecenia niedostępne

Porównanie atrybutów kolekcji

Atrybut Modele typu open source wyselekcjonowane przez usługę Azure Machine Learning Modele transformatorów z centrum Hugging Face
Format modelu Wyselekcjonowane w formacie modelu MLFlow lub Triton w celu bezproblemowego wdrożenia bez kodu przy użyciu punktów końcowych online i wsadowych Transformatory
Hosting modelu Wagi modelu hostowane na platformie Azure Wagi modeli są ściągane na żądanie podczas wdrażania z centrum HuggingFace.
Używanie w izolowanym obszarze roboczym sieci Gotowe możliwości ruchu wychodzącego do korzystania z modeli. Niektóre modele będą wymagać ruchu wychodzącego do domen publicznych na potrzeby instalowania pakietów w czasie wykonywania. Zezwalaj na ruch wychodzący do centrum HuggingFace, centrum Platformy Docker i ich sieci CDN
Pomoc techniczna Obsługiwane przez firmę Microsoft i objęte umową SLA usługi Azure Machine Learning Hugging Face tworzy i utrzymuje modele wymienione w HuggingFace rejestrze społeczności. Aby uzyskać pomoc, skorzystaj z forum HuggingFace lub pomocy technicznej aplikacji HuggingFace.

Dowiedz się więcej