Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Önemli
Bu özellik önizleme aşamasındadır.
azure yapay zeka hizmetlerini geliştiricilerin ve kuruluşların önceden oluşturulmuş ve özelleştirilebilir API'ler ve modeller ile hızlı bir şekilde akıllı, son teknoloji, pazara hazır ve sorumlu uygulamalar oluşturmalarına yardımcı olur. Daha önce azure bilişsel hizmetler
Fabric, Azure AI hizmetlerini kullanmak için iki seçenek sağlar:
Fabric'deki önceden oluşturulmuş yapay zeka modelleri (önizleme)
Doku, Azure AI hizmetleriyle sorunsuz bir şekilde tümleştirerek önceden oluşturulmuş yapay zeka modelleriyle önkoşul olmadan verilerinizi zenginleştirmenizi sağlar. Yapay zeka hizmetlerine erişmek için Doku kimlik doğrulamanızı kullanabileceğiniz ve tüm kullanımların Doku kapasitenize göre faturalandırıldığından bu seçeneği öneririz. Bu seçenek şu anda sınırlı yapay zeka hizmetleriyle genel önizleme aşamasındadır.
Fabric, varsayılan olarak, hem SynapseML hem de RESTful API desteğiyle Azure OpenAI Hizmeti, Metin Analizive Azure AI Çevirici sunar. Doku'da Azure OpenAI hizmetine erişmek için OpenAI Python Kitaplığı'nı da kullanabilirsiniz. Kullanılabilir modeller hakkında daha fazla bilgi için Fabric'da önceden oluşturulmuş
yapay zeka modellerini ziyaret edin. Kendi anahtarını getir (BYOK)
Yapay zeka hizmetlerinizi Azure'da sağlayabilir ve Fabric'ten kullanmak için kendi anahtarınızı getirebilirsiniz. Önceden oluşturulmuş yapay zeka modelleri henüz istenen yapay zeka hizmetlerini desteklemiyorsa KAG (Kendi anahtarını getir) özelliğini kullanmaya devam edebilirsiniz.
KAG ile Azure AI hizmetlerini kullanma hakkında daha fazla bilgi edinmek için SynapseML'de Kendi anahtarını getir ile Azure AI hizmetlerini ziyaret edin.
Doku'da önceden oluşturulmuş yapay zeka modelleri (önizleme)
Not
Önceden oluşturulmuş yapay zeka modelleri şu anda önizleme aşamasındadır ve kullanıcı başına eşzamanlı istek sayısı sınırıyla birlikte ücretsiz olarak sunulmaktadır. OpenAI modellerinde sınır, kullanıcı başına dakikada 20 istektir.
Azure OpenAI Hizmeti
REST API, Python SDK. SynapseML
- gpt-4 ailesi:
gpt-4ovegpt-4o-minidesteklenir. - text-embedding-ada-002 (sürüm 2), ekleme API istekleriyle kullanılabilen ekleme modeli. Kabul edilen istek belirteci üst sınırı 8.191'dir ve döndürülen vektör 1.536 boyutundadır.
Metin Analizi
- Dil algılama: Giriş metninin dilini algılar
- Yaklaşım analizi: Giriş metnindeki yaklaşımı belirtmek için 0 ile 1 arasında bir puan döndürür
- Anahtar ifade ayıklama: Giriş metnindeki önemli konuşma noktalarını tanımlar
- Kişisel Bilgiler (PII) varlık tanıma: giriş metnindeki hassas bilgileri tanımlama, kategorilere ayırma ve yeniden işlem yapma
- Adlandırılmış varlık tanıma: Giriş metninde bilinen varlıkları ve genel adlandırılmış varlıkları tanımlar
- Varlık bağlama: Metinde bulunan varlıkların kimliğini tanımlar ve belirsizlikleri giderir.
Azure AI Translator
- Çevir: Metni çevirir
- Transliterate: Bir dildeki, bir betikteki metni başka bir betike dönüştürür.
Kullanılabilen bölgeler
Azure OpenAI Hizmeti için kullanılabilir bölgeler
Fabric'deki önceden oluşturulmuş yapay zeka hizmetlerinin şimdi kullanıma sunulduğu Azure bölgelerinin listesi için, makalesinin Copilot bölümünü ziyaret edin.
Metin Analizi ve Azure AI Translator için kullanılabilir bölgeler
Önceden oluşturulmuş
| Asya Pasifik | Avrupa | Kuzey ve Güney Amerika | Orta Doğu ve Afrika |
|---|---|---|---|
| Doğu Avustralya | Kuzey Avrupa | Güney Brezilya | Güney Afrika Kuzey |
| Güneydoğu Avustralya | Batı Avrupa | Orta Kanada | Kuzey BAE |
| Orta Hindistan | Orta Fransa | Doğu Kanada | |
| Doğu Asya | Norveç Doğu | Doğu ABD | |
| Doğu Japonya | Kuzey İsviçre | Doğu ABD 2 | |
| Güney Kore - Orta | Batı İsviçre | Orta Kuzey ABD | |
| Güneydoğu Asya | Güney Birleşik Krallık | Orta Güney ABD | |
| Güney Hindistan | Batı Birleşik Krallık | Batı ABD | |
| Batı ABD 2 | |||
| Batı ABD 3 |
Tüketim oranı
Not
Doku'da önceden oluşturulmuş yapay zeka hizmetlerinin faturalaması, mevcut Power BI Premium veya Doku Kapasitenizin bir parçası olarak 1 Kasım 2024'te yürürlüğe geldi.
Önceden oluşturulmuş yapay zeka hizmetleri isteği, Doku Kapasite Birimlerini kullanır. Bu tablo, bir yapay zeka hizmeti kullanıldığında kaç kapasite biriminin (CU) kullanılacağını tanımlar.
OpenAI dil modelleri için tüketim oranı
| Modelleri | Bağlam (Belirteçler) | Girişi (1.000 Jeton Başına) | Çıkışı (1.000 Belirteç Başına) |
|---|---|---|---|
| GPT-4o-2024-05-13 Global | 128 K | 84.03 CU saniye | 336.13 CU saniye |
| GPT-4o-mini-0718 Global | 128 K | 5,04 CU saniye | 20,17 CU saniye |
OpenAI gömme modelleri için tüketim oranı
| Modelleri | İşlem Ölçü Birimi | Tüketim oranı |
|---|---|---|
| metin ekleme-ada-002 | 1,000 Token | 3,36 CU saniye |
Metin Analizi için tüketim oranı
| İşlem | İşlem Ölçü Birimi | Tüketim oranı |
|---|---|---|
| Dil Algılama | 1.000 metin kaydı | 33,613,45 CU saniye |
| Yaklaşım Analizi | 1.000 metin kaydı | 33,613,45 CU saniye |
| Anahtar Cümle Çıkarımı | 1.000 metin kaydı | 33,613,45 CU saniye |
| Kişisel Olarak Tanımlayıcı Bilgiler Varlık Tanıma | 1.000 metin kaydı | 33,613,45 CU saniye |
| Adlandırılmış Varlık Tanıma | 1.000 metin kaydı | 33,613,45 CU saniye |
| Varlık Bağlama | 1.000 metin kaydı | 33,613,45 CU saniye |
| Özetleme | 1.000 metin kaydı | 67,226,89 CU saniye |
Metin Çevirisi için tüketim oranı
| İşlem | İşlem Ölçü Birimi | Tüketim oranı |
|---|---|---|
| Çevir | 1M Karakter | 336,134,45 CU saniye |
| Transliterasyon | 1M Karakter | 336,134,45 CU saniye |
Doku tüketim oranında yapay zeka hizmetlerinde yapılan değişiklikler
Tüketim oranları herhangi bir zamanda değişebilir. Microsoft, e-posta veya ürün içi bildirim yoluyla bildirim sağlamak için makul çabayı gösterir. Değişiklikler, Microsoft Sürüm Notları'nda veya Microsoft Fabric Blogunda belirtilen tarihte geçerli olacaktır. Doku Tüketim Oranı'nda yapay zeka hizmetinde yapılan herhangi bir değişiklik, kullanmak için gereken Kapasite Birimlerini (CU) önemli ölçüde artırırsa, müşteriler seçilen ödeme yöntemi için sağlanan iptal seçeneklerini kullanabilir.
Kullanımı İzleme
Görevle ilişkili iş yükü ölçümü, Fabric'te önceden oluşturulmuş yapay zeka hizmetlerinin ücretlerini belirler. Örneğin, yapay zeka hizmeti kullanımı bir Spark iş yükünden türetilirse, yapay zeka kullanımı birlikte gruplandırılır ve
Örnek
Çevrimiçi mağaza sahibi, milyonlarca ürünü ilgili kategorilere ayırmak için SynapseML ve Spark kullanır. Şu anda, mağaza sahibi ham "ürün türünü" temizlemek ve kategorilere eşlemek için sabit kodlanmış mantık uygular. Ancak sahip, yeni yerel Fabric OpenAI LLM (Büyük Dil Modeli) uç noktalarını kullanmaya geçmeyi planlıyor. Bu işlem, verileri her satır için bir LLM'ye karşı yinelemeli olarak işler ve ardından ürünleri "ürün adı", "açıklama", "teknik ayrıntılar" vb. temelinde kategorilere ayırır.
Spark kullanımı için beklenen maliyet 1000 RU'dur. OpenAI kullanımı için beklenen maliyet yaklaşık 300 RU'dur.
Yeni mantığı test etmek için önce Spark not defterinde etkileşimli bir çalıştırma yürüterek yineleyin. Çalıştırmanın işlem adı için "Not Defteri Etkileşimli Çalıştırma"yı kullanın. Sahip, "Not Defteri Etkileşimli Çalıştırma" altında 1300 RU'nun tamamının kullanımını görmeyi ve Spark faturalama ölçümünün kullanımın tamamını hesaplamasını bekler.
Mağaza sahibi mantığı doğruladıktan sonra, mağaza sahibi normal çalıştırmayı ayarlar ve "Spark İşi Zamanlanmış Çalıştırma" işlem adı altında 1300 CU'nun tamamının kullanımını görmeyi bekler ve Spark faturalama ölçümü kullanımın tamamını hesaplar.