Данные, конфиденциальность и безопасность для использования моделей с помощью каталога моделей

В этой статье содержатся сведения о том, как данные, предоставляемые вами, обрабатываются, используются и хранятся при развертывании моделей из каталога моделей. Также см. надстройку защиты данных от продуктов и служб Майкрософт, которая управляет обработкой данных службами Azure.

Какие данные обрабатываются для моделей, развернутых в Машинное обучение Azure?

При развертывании моделей в Машинное обучение Azure для предоставления службы обрабатываются следующие типы данных:

• Запрашивает и создает содержимое. Запросы отправляются пользователем, а содержимое (выходные данные) создается моделью с помощью операций, поддерживаемых моделью. Запросы могут включать содержимое, которое было добавлено с помощью получения дополненного поколения (RAG), метапроимпптов или других функций, включенных в приложение.

• Отправленные данные. Для моделей, поддерживающих точное настройка, клиенты могут отправлять свои данные в хранилище данных Машинное обучение Azure для использования для точной настройки.

Создание выходных данных вывода с помощью управляемых вычислений

Развертывание моделей для управляемых вычислений выполняет вес модели в выделенных Виртуальные машины и предоставляет REST API для вывода в режиме реального времени. Дополнительные сведения о развертывании моделей из каталога моделей для управляемых вычислений. Вы управляете инфраструктурой для этих управляемых вычислений, а данные Azure, конфиденциальность и обязательства по безопасности применяются. Дополнительные сведения о предложениях соответствия Azure, применимых к Машинное обучение Azure.

Несмотря на то что контейнеры для моделей "Курируемые с помощью Azure AI" проверяются на наличие уязвимостей, которые могут выравнивать данные, не все модели, доступные в каталоге моделей, были проверены. Чтобы снизить риск кражи данных, можно защитить развертывание с помощью виртуальных сетей. Чтобы узнать больше, следуйте этой ссылке. Вы также можете использовать Политика Azure для регулирования моделей, которые можно развернуть пользователями.

Создание выходных данных вывода с помощью бессерверных API (Models-as-Service)

При развертывании модели из каталога моделей (базовой или точной настройки) в качестве бессерверного API для вывода API подготавливается доступ к модели, размещенной и управляемой службой Машинное обучение Azure. Узнайте больше о моделях как услуга. Модель обрабатывает входные запросы и создает выходные данные на основе функциональных возможностей модели, как описано в сведениях о модели, предоставленных для модели. Хотя модель предоставляется поставщиком модели, и использование модели (и подотчетность поставщика модели для модели и ее выходных данных) распространяется на условия лицензии, предоставляемые моделью, корпорация Майкрософт предоставляет инфраструктуру размещения и конечную точку API. Модели, размещенные в модели как услуга, распространяются на данные, конфиденциальность и безопасность Azure. Дополнительные сведения о предложениях соответствия Azure, применимых к Машинное обучение Azure здесь.

Внимание

Эта функция сейчас доступна в виде общедоступной предварительной версии. Эта предварительная версия предоставляется без соглашения об уровне обслуживания. Ее не следует использовать для производственных рабочих нагрузок. Некоторые функции могут не поддерживаться или их возможности могут быть ограничены.

Дополнительные сведения см. в статье Дополнительные условия использования Предварительных версий Microsoft Azure.

Корпорация Майкрософт выступает в качестве обработчика данных для запросов и выходных данных, отправленных и созданных моделью, развернутой для вывода по мере использования (MaaS). Корпорация Майкрософт не предоставляет общий доступ к этим запросам и выходным данным с поставщиком моделей, и корпорация Майкрософт не использует эти запросы и выходные данные для обучения или улучшения моделей майкрософт, поставщика моделей или моделей сторонних производителей. Модели являются без отслеживания состояния, а запросы или выходные данные хранятся в модели. Если включена фильтрация содержимого (предварительная версия), запросы и выходные данные отображаются для определенных категорий вредного содержимого службой Сейф сти контента Azure в режиме реального времени; узнайте больше о том, как содержимое ИИ Azure Сейф ty обрабатывает данные здесь. Запросы и выходные данные обрабатываются в пределах географического региона, указанного во время развертывания, но могут обрабатываться между регионами в географических целях (включая управление производительностью и емкостью).

Как описано в процессе развертывания для model-as-Service, корпорация Майкрософт может предоставлять доступ к контактным данным клиента и сведениям о транзакциях (включая объем использования, связанный с предложением) издателю модели, чтобы они могли связаться с клиентами относительно модели. Дополнительные сведения, доступные издателям моделей, см. по этой ссылке.

Настройка модели с бессерверными API (model-as-Service)

Если модель, доступная для развертывания бессерверного API, поддерживает тонкую настройку, вы можете передать данные в (или назначить данные уже в) Машинное обучение Azure хранилище данных для точной настройки модели. Затем можно создать бессерверный API для точно настроенной модели. Настраиваемая модель не может быть скачана, но настраиваемая модель:

• Доступно исключительно для использования;

• Можно дважды шифровать неактивных данных (по умолчанию с шифрованием AES-256 Майкрософт и при необходимости с управляемым клиентом ключом).

• Вы можете удалить его в любое время.

Обучающие данные, отправленные для точной настройки, не используются для обучения, переобучения или улучшения любой модели Майкрософт или сторонних производителей, за исключением того, что вы направляете в рамках службы.

Обработка данных для скачанных моделей

При скачивании модели из каталога моделей вы выбираете место развертывания модели и отвечаете за обработку данных при использовании модели.

Следующие шаги

• Общие сведения о каталоге моделей