Deli z drugimi prek

Vnesite svoj model AI AI Builder

  • Članek

Svoj model lahko vnesete v AI Builder tako da lahko deluje kot vsak AI Builder model po meri. Svoj model lahko uporabite v Microsoft Power Platform z Power Automate ali pa z njim izdelate aplikacije Power Apps.

Ko uporabljate svoj model, ga včasih imenujemo model končna točka, ki omogoča komunikacijo. Ko uporabljate svoj model, veljajo omejitve. Te omejitve so opisane kasneje v tem članku.

Ustvarite svoj model

Zunaj AI Builder lahko ustvarite svoj model z uporabo platforme Azure Strojno učenje. Za uporabo modela v AI Builder mora izpolnjevati določene zahteve:

  • Vaš model vsebuje definicijo API-ja, ki je v skladu s specifikacijo OpenAPI (znano tudi kot Swagger).

  • Svoj model ste registrirali v AI Builder z uporabo paketa Python.

Registrirajte svoj model

Prvi korak pri vnosu lastnega modela AI Builder je, da ga registrirate. Sledite postopku v Vadnici za prinesite svoj model (na GitHubu).

Ko registrirate model, ga boste videli na seznamu AI Builder modelov. Na strani s podrobnostmi o modelu bo vir modela uvožen za prikaz, da je zunanji model registriran za AI Builder z uporabo vašega uvoženega modela končna točka.

Posnetek zaslona, ​​ki prikazuje izvor modela, je uvožen.

Omejitve

  • Edini podprti mehanizem za preverjanje pristnosti so ključi API ki uporabljajo Azure Strojno učenje.

  • Podprt je samo Swagger 2.0.

  • Največja dovoljena velikost paketa je 500 vrstic.

  • Največja dovoljena zakasnitev/časovna omejitev je 20 sekund.

  • Podprte OpenAPI vrste podatkov so:

    • Integer
    • Število
    • Logično
    • String

  • Če vaš model vzame sliko kot vhod v Base64, jo je mogoče uporabiti samo za predvidevanje v realnem času, za porabo v Power Automate ali Microsoft Power Fx. Paket predvidevanje ni podprt.

    • Ime polja se mora končati z image (ne razlikuje med velikimi in malimi črkami).
    • Tip podatkov mora biti String.

Zdaj ste pripravljeni na uporabo lastnega modela v AI Builder. Izvajate lahko naloge upravljanja življenjskega cikla aplikacije, kot je izvoz lastnega modela z uporabo rešitve, uvoz modela v ciljno okolje in nadgradnja modela v izvornem ali ciljnem okolju.

Zapakirajte svoj model z uporabo rešitev