Донесите свој АИ модел у AI Builder
Можете донети свој модел тако AI Builder да може да функционише као било који AI Builder прилагођени модел. Можете користити свој модел помоћу Microsoft Power Platform или Power Automate можете да правите апликације са Power Apps.
Када користите сопствени модел, понекад се назива модел < ДИЦТ__крајња тачка > ендпоинт , који омогућава комуникацију. Када користите сопствени модел, ограничења се примењују. Ова ограничења су описана касније у овом чланку.
Изван тога AI Builder, можете креирати сопствени модел користећи Азуре < ДИЦТ__Машинско учење > Мацхине Леарнинг платформу. Да бисте користили модел у AI Builder, он мора да испуњава одређене услове:
Ваш модел садржи АПИ дефиницију која се придржава спецификације OpenAPI (такође познат као Сваггер).
Регистровали сте свој модел помоћу AI Builder Питхон пакета.
Први корак у довођењу сопственог AI Builder модела је да га региструјете. Пратите процедуру у Донесите свој модел туториал (на ГитХуб).
Након што региструјете модел, видећете га на листи модела AI Builder . На страници са детаљима о моделу, извор модела ће бити увезен да покаже да је спољни модел регистрован помоћу AI Builder увезеног модела < ДИЦТ__крајња тачка > ендпоинт.
Једини подржани механизам за аутентификацију су АПИ кључеви који користе Азуре < ДИЦТ__Машинско учење > Мацхине Леарнинг.
Подржан је само Сваггер 2.0.
Максимална дозвољена величина серије је 500 редова.
Максимална дозвољена латенција / тајм-аут је 20 секунди.
Подржани OpenAPI типови података су:
- Integer
- Број
- Логичка вредност
- String
Ако ваш модел узима слику као улаз у Base64, може се користити само за предвиђање у реалном времену, за потрошњу у Power Automate или Microsoft Power Fx. Батцх предвиђање није подржан.
- Име поља мора да се завршава са слика( не разликује велика и мала слова).
- Тип података мора бити Стринг.
Сада сте спремни да користите свој модел у AI Builder. Можете обављати задатке управљања животним циклусом апликација, као што су извоз сопственог модела помоћу решења, увоз модела у циљно окружење, и надоградња модела у изворним или циљним окружењима.