Skip to content

Latest commit

 

History

History
84 lines (59 loc) · 3.57 KB

03.AzureAIFoundry.md

File metadata and controls

84 lines (59 loc) · 3.57 KB

Phi-familien i Azure AI Foundry

Azure AI Foundry er en pålitelig plattform som gir utviklere muligheten til å drive innovasjon og forme fremtiden med AI på en trygg, sikker og ansvarlig måte.

Azure AI Foundry er designet for at utviklere skal kunne:

  • Bygge generative AI-applikasjoner på en plattform i bedriftsklasse.
  • Utforske, bygge, teste og distribuere ved hjelp av banebrytende AI-verktøy og ML-modeller, basert på ansvarlige AI-praksiser.
  • Samarbeide med et team gjennom hele livssyklusen for applikasjonsutvikling.

Med Azure AI Foundry kan du utforske et bredt utvalg av modeller, tjenester og funksjoner, og komme i gang med å bygge AI-applikasjoner som best oppfyller dine mål. Plattformen Azure AI Foundry gjør det enkelt å skalere fra konseptbevis til fullverdige produksjonsapplikasjoner. Kontinuerlig overvåking og forbedring støtter langsiktig suksess.

portal

I tillegg til å bruke Azure AOAI Service i Azure AI Foundry, kan du også bruke tredjepartsmodeller i Azure AI Foundry Model Catalog. Dette er et godt valg hvis du ønsker å bruke Azure AI Foundry som din AI-løsningplattform.

Vi kan raskt distribuere Phi Family-modeller gjennom Model Catalog i Azure AI Foundry.

ModelCatalog

Distribuere Phi-4 i Azure AI Foundry

Phi4

Teste Phi-4 i Azure AI Foundry Playground

Playground

Kjøre Python-kode for å kalle Azure AI Foundry Phi-4

import os  
import base64
from openai import AzureOpenAI  
from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider  
        
endpoint = os.getenv("ENDPOINT_URL", "Your Azure AOAI Service Endpoint")  
deployment = os.getenv("DEPLOYMENT_NAME", "Phi-4")  
      
token_provider = get_bearer_token_provider(  
    DefaultAzureCredential(),  
    "https://cognitiveservices.azure.com/.default"  
)  
  
client = AzureOpenAI(  
    azure_endpoint=endpoint,  
    azure_ad_token_provider=token_provider,  
    api_version="2024-05-01-preview",  
)  
  

chat_prompt = [
    {
        "role": "system",
        "content": "You are an AI assistant that helps people find information."
    },
    {
        "role": "user",
        "content": "can you introduce yourself"
    }
] 
    
# Include speech result if speech is enabled  
messages = chat_prompt 

completion = client.chat.completions.create(  
    model=deployment,  
    messages=messages,
    max_tokens=800,  
    temperature=0.7,  
    top_p=0.95,  
    frequency_penalty=0,  
    presence_penalty=0,
    stop=None,  
    stream=False  
)  
  
print(completion.to_json())

Ansvarsfraskrivelse:
Dette dokumentet er oversatt ved hjelp av maskinbaserte AI-oversettelsestjenester. Selv om vi tilstreber nøyaktighet, vær oppmerksom på at automatiserte oversettelser kan inneholde feil eller unøyaktigheter. Det originale dokumentet på dets opprinnelige språk bør betraktes som den autoritative kilden. For kritisk informasjon anbefales profesjonell menneskelig oversettelse. Vi er ikke ansvarlige for misforståelser eller feiltolkninger som oppstår ved bruk av denne oversettelsen.