यदि भाषण सक्षम है तो भाषण परिणाम शामिल करें

Microsoft Foundry में Phi परिवार

Microsoft Foundry एक विश्वसनीय प्लेटफ़ॉर्म है जो डेवलपर्स को नवाचार चलाने और एआई के साथ भविष्य को सुरक्षित, सुरक्षित और जिम्मेदार तरीके से आकार देने में सक्षम बनाता है।

Microsoft Foundry डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किया गया है ताकि वे:

• एक एंटरप्राइज-ग्रेड प्लेटफ़ॉर्म पर जेनरेटिव AI एप्लिकेशन बना सकें।
• जिम्मेदार AI प्रथाओं के आधार पर उन्नत AI उपकरणों और एमएल मॉडलों का उपयोग करके खोजें, बनाएं, परीक्षण करें, और तैनात करें।
• एप्लिकेशन विकास के पूरे जीवन चक्र के लिए एक टीम के साथ सहयोग करें।

Microsoft Foundry के साथ, आप विभिन्न प्रकार के मॉडल, सेवाओं और क्षमताओं का पता लगा सकते हैं, और उन AI एप्लिकेशन को बनाने की शुरुआत कर सकते हैं जो आपके लक्ष्यों की सबसे अच्छी सेवा करते हैं। Microsoft Foundry प्लेटफ़ॉर्म सिद्धांतों को पूरी तरह से विकसित उत्पादन एप्लिकेशन में बदलने के लिए मापकता की सुविधा प्रदान करता है। निरंतर निगरानी और परिष्करण दीर्घकालिक सफलता का समर्थन करते हैं।

Microsoft Foundry में Azure AOAI सेवा के उपयोग के अलावा, आप Microsoft Foundry मॉडल कैटलॉग में तृतीय-पक्ष मॉडल भी उपयोग कर सकते हैं। यह एक अच्छा विकल्प है यदि आप Microsoft Foundry को अपने AI समाधान प्लेटफ़ॉर्म के रूप में उपयोग करना चाहते हैं।

हम Microsoft Foundry में मॉडल कैटलॉग के माध्यम से Phi परिवार के मॉडल जल्दी से तैनात कर सकते हैं

Microsoft Phi Models in Microsoft Foundry Models

Microsoft Foundry में Phi-4 तैनात करें

Microsoft Foundry Playground में Phi-4 का परीक्षण करें

Microsoft Foundry Phi-4 को कॉल करने के लिए Python कोड चलाना

import os  
import base64
from openai import AzureOpenAI  
from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider  
        
endpoint = os.getenv("ENDPOINT_URL", "Your Azure AOAI Service Endpoint")  
deployment = os.getenv("DEPLOYMENT_NAME", "Phi-4")  
      
token_provider = get_bearer_token_provider(  
    DefaultAzureCredential(),  
    "https://cognitiveservices.azure.com/.default"  
)  
  
client = AzureOpenAI(  
    azure_endpoint=endpoint,  
    azure_ad_token_provider=token_provider,  
    api_version="2024-05-01-preview",  
)  
  

chat_prompt = [
    {
        "role": "system",
        "content": "You are an AI assistant that helps people find information."
    },
    {
        "role": "user",
        "content": "can you introduce yourself"
    }
] 
    
# यदि भाषण सक्षम है तो भाषण परिणाम शामिल करें
messages = chat_prompt 

completion = client.chat.completions.create(  
    model=deployment,  
    messages=messages,
    max_tokens=800,  
    temperature=0.7,  
    top_p=0.95,  
    frequency_penalty=0,  
    presence_penalty=0,
    stop=None,  
    stream=False  
)  
  
print(completion.to_json())  

---

अस्वीकरण:
इस दस्तावेज़ का अनुवाद AI अनुवाद सेवा Co-op Translator का उपयोग करके किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयासरत हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियाँ या गलतियाँ हो सकती हैं। मूल दस्तावेज़ अपनी मूल भाषा में प्रामाणिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम जिम्मेदार नहीं हैं।