功能
发现、评估、微调和部署模型
简化从模型选择到部署的过程。
选择适当的模型
查找最适合你的任务和领域的基础模型，而无需从多个源进行搜索或下载。
测试模型准确度
使用自己的数据测试模型的准确度，无需编写代码或设置基础结构。
根据数据自定义
克服大规模模型训练的挑战，并根据特定需求轻松自定义模型。
缩放到生产环境
将模型无缝集成到应用程序中，并从可缩放的可靠推理终结点中获益。
模型
从前沿、开放的模型中进行选择
OpenAI
在图像、视频和文本方面超越基准性能的基础模型。
Phi
用于构建延迟更短、成本更低的生成式 AI 应用程序的小型语言模型。
Meta
使用 80 亿到 700 亿个参数进行了预先训练的 开放语言模型。
Mistral AI
加快 AI 创新并实现一流的推理性能。
Cohere
用于检索增强生成功能的领先大型语言模型。
Hugging Face
从文本生成到图像分析的，跨越多个类别的数千个 模型。
Stability AI
文本到图像和视频生成模型，包括稳定扩散和稳定视频扩散。
Core42（G42 旗下公司）
领先的阿拉伯语言模型 JAIS 加速了充满活力的阿拉伯语言 AI 生态系统的发展。
Nixtla
经过预先训练、用于时序分析的生成式 AI 转换器模型。
AI21
企业的基础聊天完成模型，可加速将生成 AI 用于生产。
NTT 数据
一种高性能的轻型日语和英语 SLM，可进行微调以实现安全混合部署。
安全
内置的安全性和合规性
优势
加快 AI 创新
常见问题解答
常见问题解答
- AI Foundry 中的模型目录是发现基础模型的中心。目录中包括一些由 OpenAI、Hugging Face、Meta、Mistral AI、Cohere、Deci、Stability AI、Nixtla 和 NVIDIA 特选的最常用的大型语言和视觉基础模型。这些模型打包为现成可用，并针对在 Azure AI Foundry 中使用进行了优化。
- MaaS 是 Microsoft 提供的一项新产品/服务，开发人员可通过它访问和使用 Azure 上托管的各种开源模型，而无需预配 GPU 或管理后端操作。MaaS 为 Meta Llama2、Meta Llama 3 和 Mistral Large 等模型提供推理 API 和托管微调。
- MaaS 费用根据用于推理的令牌数和用于微调的数据量来计算。定价因模型和区域而异。若要查看单个模型的价格，请在 Azure 市场中搜索模型。
- 可在 Azure AI Foundry 或 Azure 机器学习中使用 MaaS。
- 如今，我们拥有 Meta 的 Llama 2 和 Llama 3 产品/服务、Mistral AI 的 Mistral Large、Cohere 模型、Core42 JAIS 和 Nixtla 模型。
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