개요
SLLM으로 가능한 작업 재정의
- AI 기능을 극대화하고 리소스 사용량을 줄이며 애플리케이션 전반에 걸쳐 비용 효율적인 생성형 AI 배포를 보장합니다.
- 실시간 상호 작용, 자율 시스템, 짧은 지연 시간이 필요한 앱, 기타 중요한 시나리오에서 응답 시간을 단축하세요.
- 클라우드, 에지 또는 디바이스에서 Phi을 실행하면 배포 및 운영 유연성이 향상됩니다.
- Phi 모델은 책임감, 투명성, 공정성, 안정성 및 안전성, 개인 정보 보호 및 보안, 포용성 등 Microsoft AI 원칙에 따라 개발되었습니다.
사용 사례
생성형 AI 애플리케이션에 Phi 사용
로컬 배포
데이터 개인정보처리방침이 가장 중요하거나 연결이 제한된 오프라인 환경에서도 효과적으로 운영하세요.
정확하고 관련있는 답변
확장된 컨텍스트 창을 사용하여 보다 일관되고 정확하며 상황에 맞는 출력을 생성합니다.
대기 시간 바인딩 시나리오
에지에서 배포하여 더 빠른 응답을 제공하세요.
비용 제한 작업
간단한 작업에 Phi을 사용하여 성능 저하 없이 리소스 요구 사항을 줄이고 비용을 낮추세요.
사용자 지정 및 정밀도
도메인별 데이터로 모델을 미세 조정하여 성능을 개선하세요.
보안
기본 제공 보안 및 규정 준수
Microsoft는 5년 동안 USD 200억 달러를 사이버 보안에 투자 하기로 약속했습니다.
Microsoft는 77개국에 걸쳐 8,500명 이상의 보안 및 위협 인텔리전스 전문가 를 고용하고 있습니다.
Azure는 업계에서 가장 큰 규모의 규정 준수 인증 포트폴리오 중 하나를 보유하고 있습니다.
가격 책정
Phi 모델
Phi
Phi 모델은 Azure AI 모델 카탈로그를 통해 실시간 배포를 위해 무료로 사용할 수 있습니다. Hugging Face와 Ollama에서도 사용할 수 있습니다.
서비스형 모델의 Phi
Phi 모델은 추론 API를 통해 종량제 과금 방식으로 사용할 수 있습니다.
관련 제품
Microsoft 제품은 함께 더 잘 작동합니다.
다른 Azure AI 제품과 함께 Phi 모델을 사용하여 고급 및 포괄적인 솔루션을 빌드하세요.
리소스
지금 Phi 시작
FAQ
자주 묻는 질문
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- Phi-1: Python 코딩의 경우
- Phi-1.5: 추론 및 이해의 경우
- Phi-2: 언어 이해의 경우
- Phi-3: 언어 이해 및 추론 작업의 경우
*Phi-3은 코딩 벤치마크에서도 잘 작동합니다.
- 예, Phi-3 이후의 모델은 모두 프로덕션 사용 사례를 위해 설계되었으며 엄격한 안전 사후 교육을 통과했습니다.
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- Phi은 Azure AI 스튜디오를 사용할 수 있는 지역에서 사용할 수 있습니다.
- 예, Phi 모델은 MaaS를 통해 사용할 수 있습니다.
- Phi은 Azure Machine Learning SDK를 사용하여 미세 조정할 수 있습니다. 다음은 샘플 노트북입니다. 코드 없는 미세 조정은 Azure Machine Learning 및 Azure AI 스튜디오에서 사용할 수 있습니다.
- Phi-mini는 영어에 최적화되어 학습되었으며 다른 언어의 기능은 제한되어 있습니다. Microsoft 번역기를 사용하여 최상의 결과를 위해 프롬프트 및 응답을 번역하는 것이 좋습니다.
- 2023년 10월
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사전 약정은 없습니다. 언제든지 취소할 수 있습니다.