Přeskočit na hlavní obsah

Správa modelů

Nesnažte se automaticky vybrat nejvýkonnější model. Udržujte schválené portfolio, které odpovídá modelům a nasazením podle citlivosti použití, kvality, nákladů, latence, propustnosti, dostupnosti a požadavků na místo zpracování.

Registr modelů

Pro každé schválené připojení modelu zaznamenejte:

PoleProč je to důležité
Poskytovatel a rodina modelůSmlouva, schopnosti, podpora a vlastnictví rizika
Název a typ nasazeníKonfigurace runtime a hranice zpracování
Oblast nebo datová zónaRezidence a provozní přezkum
Schválené případy použitíZabraňuje náhodnému použití v nevhodných scénářích
Stav náhledu nebo produkcePodmínky a chování náhledu se mohou lišit
Vstupní/výstupní modalityDefinuje datové typy, které model může přijímat a produkovat
Výsledek hodnoceníUkazuje důkazy o kvalitě a bezpečnosti pro zamýšlené použití
Kvóta, limity a vlastník nákladůPodporuje kontrolu kapacity a rozpočtu
Datum ukončení nebo přezkumuZabraňuje neřízenému odchylování modelu a riziku konce životnosti

Vzor portfolia

Používejte modely s vysokou schopností uvažování pro složité plánování a analýzu, menší efektivní modely pro vysoký objem extrakce nebo klasifikace, modely pro vkládání pro vyhledávání a specializované audio nebo obrazové modely pouze tam, kde je to nutné. Oddělte vysoce regulované nebo deterministické pracovní zátěže od obecných asistentů.

Pokud je použit router modelů, schvalte režim směrování a povolenou podmnožinu modelů. Router nezbavuje potřeby přezkoumat každý možný základní model a místo zpracování nasazení.

Kontrola změn

Znovu vyhodnoťte produkční agenta, když poskytovatel změní verzi modelu, náhled se stane obecně dostupným, model je ukončen, změní se členství ve směrování nebo se změní typ nasazení. Zachovejte předchozí výsledek hodnocení a rozhodnutí o návratu.

Viz Azure AI Foundry a Nasazení modelu a rezidence dat.