Kendi yapay zeka modelinizi AI Builder'a getirme
Kendi modelinizi, herhangi bir AI Builder özel modeli gibi çalışabilmesi için AI Builder'a getirebilirsiniz. Power Automate'i kullanarak Microsoft Power Platform'da kendi modelinizi kullanabilirsiniz veya Power Apps ile uygulamalar oluşturabilirsiniz.
Kendi modelinizi kullandığınızda, bu, bazen iletişime olanak sağlayan bir model uç nokta olarak da adlandırılır. Kendi modelinizi kullandığınızda, sınırlamalar geçerlidir. Bu sınırlamalar, makalenin sonraki bölümlerinde açıklanmıştır.
AI Builder dışında, Azure Machine Learning platformunu kullanarak kendi modelinizi oluşturabilirsiniz. Modelin AI Builder'da kullanılabilmesi için belirli gereksinimleri karşılaması gerekir:
Modeliniz, OpenAPI belirtimine (Swagger olarak da bilinir) uygun bir API tanımı içerir.
Modelinizi bir Python paketi kullanarak AI Builder'a kaydettirdiniz.
Kendi modelinizi AI Builder'a getirmenin ilk adımı modeli kaydettirmektir. Kendi modelinizi getirme öğreticisindeki (GitHub'da) prosedürü takip edin.
Modeli kaydettikten sonra, AI Builder model listesinde görürsünüz. Model ayrıntıları sayfasında Model kaynağı, içeri aktarılan model uç noktanız kullanılarak harici modelin AI Builder'a kaydedildiğini göstermek için İçeri Aktarıldı şeklinde olur.
Desteklenen tek kimlik doğrulama mekanizması Azure Machine Learning kullanan API anahtarlarınız olur.
Yalnızca Swagger 2.0 desteklenmektedir.
İzin verilen en büyük toplu iş boyutu 500 satırtır.
İzin verilen gecikme/zaman aşımı üst sınırı 20 saniyedir.
Desteklenen OpenAPI veri türleri:
- Tamsayı
- Sayı
- Boolean
- Dize
Modeliniz, bir görüntüyü Base64 biçiminde bir giriş olarak alırsa, Power Automate veya Microsoft Power Fx içindeki tüketim için yalnızca gerçek zamanlı tahmin kullanılabilir. Toplu iş tahmini desteklenmiyor.
- Alanın adı görüntüyle bitmelidir (büyük/küçük harf duyarlı değil).
- Veri türü Dize olmalıdır.
Artık kendi modelinizi AI Builder'da kullanmaya hazırsınız. Bir çözüm kullanarak kendi modelinizi dışarı aktarma, modelinizi hedef ortama aktarma ve kaynak veya hedef ortamlarda modelinizi yükseltme gibi uygulama yaşam döngüsü yönetim görevlerini gerçekleştirebilirsiniz.