Поделиться через

Подключение ions в потоке запросов

  • Статья

В Машинное обучение Azure потоке запросов можно использовать подключения для эффективного управления учетными данными или секретами для API и источников данных.

Связи

Подключение в потоке запросов играют важную роль в создании подключений к удаленным API или источникам данных. Они инкапсулируют необходимые сведения, такие как конечные точки и секреты, обеспечивая безопасную и надежную связь.

В рабочей области Машинное обучение Azure подключения можно настроить для общего доступа ко всей рабочей области или ограничиться создателем. Секреты, связанные с подключениями, безопасно сохраняются в соответствующем Azure Key Vault, придерживаясь надежных стандартов безопасности и соответствия требованиям.

Поток запросов предоставляет различные предварительно созданные подключения, включая Azure OpenAI, OpenAI и Azure Content Сейф ty. Эти предварительно созданные подключения обеспечивают простую интеграцию с этими ресурсами в встроенных средствах. Кроме того, пользователи могут создавать пользовательские типы подключений с помощью пар "ключ-значение", позволяя им адаптировать подключения к определенным требованиям, особенно в средствах Python.

Connection type Встроенные средства
Azure OpenAI LLM или Python
OpenAI LLM или Python
Сейф содержимого Azure Содержимое Сейф ty (текст) или Python
Поиск ИИ Azure (прежнее название — Когнитивный поиск ) Поиск векторной базы данных или Python
Выдаче API Serp или Python
Пользовательское Python

Используя подключения в потоке запросов, пользователи могут легко устанавливать подключения к внешним API и источникам данных и управлять ими, упрощая эффективный обмен данными и взаимодействие в своих приложениях ИИ.

Следующие шаги