Aracılığıyla paylaş

Azure AI Studio model kataloğu vektörleştiricisi

  • Makale

Önemli

Bu vektörleştirici, Ek Kullanım Koşulları altında genel önizleme aşamasındadır. 2024-05-01-Preview REST API'si bu özelliği destekler.

Azure AI Studio model kataloğu vektörleştiricisi, Azure AI Studio model kataloğu aracılığıyla bir Azure Machine Learning uç noktasına dağıtılan bir ekleme modeline bağlanır. Verileriniz, modelinizin dağıtıldığı Coğrafi bölgede işlenir.

Vektör dizilerini oluşturmak için tümleşik vektörleştirme kullandıysanız beceri kümesi, Azure AI Studio'da (önizleme) model kataloğuna işaret eden bir AML becerisi içermelidir.

Vektörleştirici parametreleri

Parametreler büyük/küçük harfe duyarlıdır. Hangi parametreleri kullanmayı seçtiğiniz, VARSA AML çevrimiçi uç noktanızın hangi kimlik doğrulamasını gerektirdiğine bağlıdır.

Parametre adı Açıklama
uri (Gerekli) JSON yükünün gönderildiği AML çevrimiçi uç noktasının URI'si. Yalnızca https URI düzenine izin verilir.
modelName (Gerekli) Sağlanan uç noktaya dağıtılan AI Studio model kataloğundaki model kimliği. Şu anda desteklenen değerler şunlardır:
  • OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-vit-base-patch32
  • OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-ViT-Large-Patch14-336
  • Facebook-DinoV2-Image-Embeddings-ViT-Base
  • Facebook-DinoV2-Image-Embeddings-ViT-Giant
  • Cohere-embed-v3-english
  • Cohere-embed-v3-multilingual
key (Anahtar kimlik doğrulaması için gereklidir) AML çevrimiçi uç noktasının anahtarı.
resourceId (Belirteç kimlik doğrulaması için gereklidir). AML çevrimiçi uç noktasının Azure Resource Manager kaynak kimliği. Abonelikler/{guid}/resourceGroups/{resource-group-name}/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/{workspace-name}/onlineendpoints/{endpoint_name} biçiminde olmalıdır.
region (Belirteç kimlik doğrulaması için isteğe bağlı). AML çevrimiçi uç noktasının dağıtılacağı bölge. Bölge, arama hizmetinin bölgesinden farklıysa gereklidir.
timeout (İsteğe bağlı) Belirtildiğinde, API çağrısı yapan http istemcisinin zaman aşımını gösterir. XSD "dayTimeDuration" değeri (ISO 8601 süre değerinin kısıtlanmış bir alt kümesi) olarak biçimlendirilmelidir. Örneğin, PT60S 60 saniye için. Ayarlanmamışsa, varsayılan değer olarak 30 saniye seçilir. Zaman aşımı en fazla 230 saniye ve en az 1 saniye olarak ayarlanabilir.

Hangi kimlik doğrulama parametrelerinin kullanılacağı

Hangi kimlik doğrulama parametrelerinin gerekli olduğu, VARSA AML çevrimiçi uç noktanızın hangi kimlik doğrulamayı kullandığına bağlıdır. AML çevrimiçi uç noktaları iki kimlik doğrulama seçeneği sağlar:

  • Anahtar Tabanlı Kimlik Doğrulaması. Vektörleştiriciden puanlama isteklerinin kimliğini doğrulamak için statik bir anahtar sağlanır.
    • URI ve anahtar parametrelerini kullanma
  • Belirteç Tabanlı Kimlik Doğrulaması. AML çevrimiçi uç noktası, belirteç tabanlı kimlik doğrulaması kullanılarak dağıtılır. Azure AI Arama hizmeti yönetilen kimliği etkinleştirilmelidir. Vektörleştirici daha sonra, statik anahtar gerektirmeden AML çevrimiçi uç noktasında kimlik doğrulaması yapmak için hizmetin yönetilen kimliğini kullanır. Kimliğe sahip veya katkıda bulunan rolü atanmalıdır.
    • resourceId parametresini kullanın.
    • Arama hizmeti AML çalışma alanından farklı bir bölgedeyse, AML çevrimiçi uç noktasının dağıtıldığı bölgeyi ayarlamak için region parametresini kullanın

Desteklenen vektör sorgu türleri

AI Studio model kataloğu vektörleştiricisi tarafından desteklenen vektör sorgu türleri, yapılandırılana modelName bağlıdır.

modelName Sorguyu destekler text Sorguyu destekler imageUrl Sorguyu destekler imageBinary
OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-vit-base-patch32 X X X
OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-ViT-Large-Patch14-336 X X X
Facebook-DinoV2-Image-Embeddings-ViT-Base X X
Facebook-DinoV2-Image-Embeddings-ViT-Giant X X
Cohere-embed-v3-english X
Cohere-embed-v3-multilingual X

Beklenen alan boyutları

AI Studio model kataloğu vektörleştiricisi ile yapılandırılmış bir alanın beklenen alan boyutları, yapılandırılan alana bağlıdır modelName .

modelName Beklenen boyutlar
OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-vit-base-patch32 512
OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-ViT-Large-Patch14-336 768
Facebook-DinoV2-Image-Embeddings-ViT-Base 768
Facebook-DinoV2-Image-Embeddings-ViT-Giant 1536
Cohere-embed-v3-english 1024
Cohere-embed-v3-multilingual 1024

Örnek tanım

"vectorizers": [
    {
        "name": "my-ai-studio-catalog-vectorizer",
        "kind": "aml",
        "amlParameters": {
            "uri": "https://my-aml-endpoint.eastus.inference.ml.azure.com/score",
            "key": "0000000000000000000000000000000000000",
            "timeout": "PT60S",
            "modelName": "OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-vit-base-patch3",
            "resourceId": null,
            "region": null,
        },
    }
]

Ayrıca bkz.