Aduceți propriul dvs. model AI în AI Builder
Vă puteți aduce propriul model în AI Builder așa încât să poată funcționa ca orice AI Builder model personalizat. Puteți folosi modelul în Microsoft Power Platform folosind Power Automate sau puteți crea aplicații cu Power Apps.
Când folosiți propriul dvs. model, acesta este uneori denumit un model final, care permite comunicarea. Când utilizați propriul model, se aplică limitări. Aceste limitări sunt descrise mai târziu în acest articol.
În afara AI Builder, vă puteți crea propriul model utilizând platforma Azure învățare programată. Pentru a utiliza modelul în AI Builder, acesta trebuie să îndeplinească anumite cerințe:
Modelul dvs. conține o definiție API care aderă la specificația OpenAPI (cunoscută și sub numele de Swagger).
V-ați înregistrat modelul în AI Builder utilizând un pachet Python.
Primul pas în care vă aduceți propriul model în AI Builder este să îl înregistrați. Urmați procedura din Aduceți propriul tutorial de model (pe GitHub).
După ce înregistrați modelul, îl veți vedea în lista de AI Builder modele. Pe pagina cu detaliile modelului, Sursa modelului va fi Importată pentru a arăta că modelul extern este înregistrat la AI Builder prin utilizarea punctului final al modelului dvs. importat.
Singurul mecanism de autentificare acceptat este cheile API care folosesc Azure învățare programată.
Doar Swagger 2.0 este acceptat.
Dimensiunea maximă permisă a lotului este de 500 de rânduri.
Latența/timeout-ul maxim permis este de 20 de secunde.
Tipurile de date OpenAPI acceptate sunt:
- Integer
- Număr
- Boolean
- Șir
Dacă modelul dvs. preia o imagine ca intrare în Base64, aceasta poate fi folosită numai pentru predicție în timp real, pentru consum în Power Automate sau Microsoft Power Fx. Lotul predicție nu este acceptat.
- Numele câmpului trebuie să se termine cu imagine (nu distinge majusculele minuscule).
- Tipul de date trebuie să fie Șir.
Acum sunteți gata să utilizați propriul dvs. model în AI Builder. Puteți efectua sarcini de gestionare a ciclului de viață al aplicației, cum ar fi exportul propriului model folosind o soluție, importarea modelului în mediul țintă și actualizarea modelului în mediile sursă sau țintă.