Внесіть свою власну модель штучного інтелекту в AI Builder
Ви можете додати свою власну модель, щоб AI Builder вона могла функціонувати як будь-яка AI Builder спеціальна модель. Ви можете використовувати свою модель за Microsoft Power Platform допомогою Power Automate використання або створювати програми за допомогою Power Apps.
Коли ви використовуєте власну модель, її іноді називають кінцевою точкою моделі, яка забезпечує зв’язок. Якщо ви використовуєте власну модель, застосовуються обмеження. Ці обмеження описані далі в цій статті.
За межами AI Builder платформи Azure машинне навчання можна створити власну модель. Щоб використовувати модель в, AI Builder вона повинна відповідати певним вимогам:
Ваша модель містить визначення API, яке відповідає специфікації OpenAPI (також відоме як Swagger).
Ви зареєстрували свою модель AI Builder за допомогою пакета Python.
Першим кроком у впровадженні власної моделі AI Builder є її реєстрація. Дотримуйтесь процедури, наведеної в Bring your own model tutorial (на GitHub).
Зареєструвавши модель, ви побачите її в списку AI Builder моделей. На сторінці відомостей про модель джерело моделі буде імпортовано , щоб показати, що зовнішню модель зареєстровано за AI Builder допомогою імпортованої кінцевої точки моделі.
Єдиним підтримуваним механізмом автентифікації є API-ключі , які використовують машинне навчання Azure.
Підтримується лише Swagger 2.0.
Максимально допустимий розмір партії – 500 рядів.
Максимально допустима затримка/тайм-аут становить 20 секунд.
Підтримуються OpenAPI такі типи даних:
- Ціле число
- Число
- Boolean
- String
Якщо ваша модель приймає зображення як вхідні дані в Base64, його можна використовувати лише для прогнозування в реальному часі, для споживання в Power Automate або Microsoft Power Fx. Пакетне прогнозування не підтримується.
- Назва поля має закінчуватися на зображення (не з урахуванням регістру).
- Тип даних має бути String .
Тепер ви готові використовувати свою власну модель AI Builder. Ви можете виконувати завдання з управління життєвим циклом програми, такі як експорт власної моделі за допомогою рішення, імпорт моделі в цільове середовище та оновлення моделі в вихідних або цільових середовищах.