概觀
重新定義 SLM 的可能性
- 最大化 AI 功能、降低資源使用，並確保跨您的應用程式進行符合成本效益的生成式 AI 部署。
- 加速即時互動、自發的系統、需要低延遲的應用程式以及其他關鍵情節的回應時間。
- 在雲端、邊緣或裝置上執行 Phi，以擁有更佳的部署和作業彈性。
- Phi 模型是根據 Microsoft AI 原則所開發：問責性、透明度、公平性、可靠性和防衛性、隱私權和安全性，以及包容性。
使用案例
使用適用於生成式 AI 應用程式的 Phi
本機部署
在資料隱私權至關重要或連線能力有限的離線環境中有效運作。
正確且相關的解答
使用展開的內容視窗產生更一致、更正確且執行內容相關的輸出。
延遲受限的情節
在邊緣部署以提供更快的回應。
成本受限的工作
使用 Phi 進行簡單的工作，以降低資源需求並減少成本，而不會犧牲效能。
自訂和精確度
使用網域特定資料微調模型，以提升效能。
安全性
內建安全性與合規性
Microsoft 承諾在 5 年內 在網路安全性方面投資 200 億美元 。
我們在 77 個國家/地區雇用了 8,500 多名安全性和威脅情報專家 。
Azure 擁有業界最大的 合規性認證產品組合 之一。
價格
Phi 模型
Phi
Phi 模型可透過 Azure AI 模型目錄免費進行即時部署。它們也可在 Hugging Face 與 Ollama 上使用。
模型即服務的 Phi
Phi 模型可透過推斷 API 隨付隨用計費使用。
相關產品
搭配我們的產品使用，更能相得益彰
將 Phi 模型與與其他 Azure AI 產品搭配使用，以建置進階且完善的解決方案。
資源
立即開始使用 Phi
常見問題集
常見問題集
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- Phi-1：適用於 Python 編碼
- Phi-1.5：適用於推理與理解
- Phi-2：適用於語言理解
- Phi-3：適用於語言理解和推理工作
*Phi-3 在編碼基準上也表現良好。
- 是，Phi-3 開始的模型都是專為生產使用案例所設計，並且經過嚴格的安全性訓練。
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- Phi 可在有提供 Azure AI Studio 的區域使用。
- 是，Phi 模型可透過 MaaS 提供。
- Phi 可以使用 Azure Machine Learning SDK 進行微調。以下是範例筆記本。Azure Machine Learning 與 Azure AI Studio 都提供無程式碼微調。
- Phi-mini 已針對英文進行訓練和最佳化，但其他語言的功能則有限。建議您您使用 Microsoft 翻譯工具來翻譯提示和回應，以獲得最佳結果。
- 2023 年 10 月
開始使用
帳戶註冊
開始使用免費帳戶
從 200 美元的 Azure 點數開始。
帳戶註冊
開始使用隨用隨付價格
無須預付承諾用量，且隨時都能取消。