Lab 3 - Ota Phi-3-vision käyttöön Azure Machine Learning Servicessä

Käytämme NPU:ta paikallisen koodin tuotantokäyttöönoton suorittamiseen, ja haluamme sen jälkeen tuoda PHI-3-VISIONin käyttöön sen kautta, jotta voimme muuttaa kuvia koodiksi.

Tässä johdannossa voimme nopeasti rakentaa Model As Service -tyyppisen Phi-3 Vision -palvelun Azure Machine Learning Serviceen.

Note: Phi-3 Vision vaatii laskentatehoa sisällön nopeampaan generointiin. Tarvitsemme pilvilaskentatehoa auttamaan tässä.

1. Luo Azure Machine Learning Service

Meidän täytyy luoda Azure Machine Learning Service Azure-portaalissa. Jos haluat oppia miten, käy osoitteessa https://learn.microsoft.com/azure/machine-learning/quickstart-create-resources?view=azureml-api-2

2. Valitse Phi-3 Vision Azure Machine Learning Servicessä

3. Ota Phi-3-Vision käyttöön Azureen

4. Testaa päätepistettä Postmanilla

Note

1. Lähetettävien parametrien tulee sisältää Authorization, azureml-model-deployment ja Content-Type. Tarkista käyttöönoton tiedot saadaksesi nämä.

2. Parametrien lähettämiseen Phi-3-Vision tarvitsee kuvalinkin. Katso GPT-4-Vision -menetelmä parametrien lähettämiseen, esimerkiksi

{
  "input_data":{
    "input_string":[
      {
        "role":"user",
        "content":[ 
          {
            "type": "text",
            "text": "You are a Python coding assistant.Please create Python code for image "
          },
          {
              "type": "image_url",
              "image_url": {
                "url": "https://ajaytech.co/wp-content/uploads/2019/09/index.png"
              }
          }
        ]
      }
    ],
    "parameters":{
          "temperature": 0.6,
          "top_p": 0.9,
          "do_sample": false,
          "max_new_tokens": 2048
    }
  }
}

3. Kutsu /score Post-metodilla

Onnittelut! Olet suorittanut nopean PHI-3-VISION -käyttöönoton ja kokeillut, miten kuvia voi käyttää koodin generointiin. Seuraavaksi voimme rakentaa sovelluksia yhdistämällä NPU:t ja pilvipalvelut.

Vastuuvapauslauseke:
Tämä asiakirja on käännetty käyttämällä tekoälypohjaista käännöspalvelua Co-op Translator. Vaikka pyrimme tarkkuuteen, huomioithan, että automaattikäännöksissä saattaa esiintyä virheitä tai epätarkkuuksia. Alkuperäistä asiakirjaa sen alkuperäiskielellä tulee pitää virallisena lähteenä. Tärkeissä asioissa suositellaan ammattimaista ihmiskäännöstä. Emme ole vastuussa tämän käännöksen käytöstä aiheutuvista väärinymmärryksistä tai tulkinnoista.