Datos, privacidad y seguridad para el uso de modelos desde el catálogo de modelos en AI Studio
Importante
Los elementos marcados (versión preliminar) en este artículo se encuentran actualmente en versión preliminar pública. Esta versión preliminar se ofrece sin acuerdo de nivel de servicio y no se recomienda para las cargas de trabajo de producción. Es posible que algunas características no sean compatibles o que tengan sus funcionalidades limitadas. Para más información, consulte Términos de uso complementarios de las Versiones Preliminares de Microsoft Azure.
En este artículo se describe cómo se procesan, usan y almacenan los datos proporcionados al implementar modelos desde el catálogo de modelos. Consulte también el Complemento de protección de datos de productos y servicios de Microsoft, que rige el procesamiento de datos por parte de los servicios de Azure.
Importante
Para obtener información sobre la IA responsable en Azure OpenAI y los servicios de IA, consulte Uso responsable de la IA.
¿Qué datos se procesan para los modelos implementados en Azure AI Studio?
Al implementar modelos en Azure AI Studio, se procesan los siguientes tipos de datos para proporcionar el servicio:
Solicita y genera contenido. Un usuario envía una solicitud y el modelo genera contenido (salida) a través de las operaciones que admite. Las solicitudes pueden incluir contenido que se agrega a través de la generación aumentada por recuperación (RAG), metaprompts u otra funcionalidad incluida en una aplicación.
Datos cargados. En el caso de los modelos que admiten el ajuste preciso, los clientes pueden cargar sus datos en un almacén de datos para realizarlo.
Generación de salidas de inferencia con proceso administrado
La implementación de modelos en procesos administrados implementa las ponderaciones del modelo en máquinas virtuales dedicadas y expone una API REST para la inferencia en tiempo real. Para más información sobre la implementación de modelos desde el catálogo de modelos en procesos administrados, consulte Catálogo de modelos y colecciones en Azure AI Studio.
Puede administrar la infraestructura de estos recursos de proceso administrados. Se aplican los compromisos de datos, privacidad y seguridad de Azure. Para más información sobre las ofertas de cumplimiento de Azure que se pueden aplicar a Azure AI Studio, consulte la página de ofertas de cumplimiento de Azure.
Aunque los contenedores de los modelos mantenidos por Azure AI se examinan para detectar vulnerabilidades que pudieran filtrar datos, no se examinan absolutamente todos los modelos disponibles a través del catálogo de modelos. Para reducir el riesgo de filtración de datos, las redes virtuales pueden ayudarle a proteger su implementación. También puede usar Azure Policy para regular los modelos que los usuarios pueden implementar.
Generación de salidas de inferencia como API sin servidor
Al implementar un modelo desde el catálogo de modelos (base u optimizado) mediante las API sin servidor con la facturación mediante pago por uso para la inferencia, se aprovisiona una API. La API proporciona acceso al modelo que el servicio Azure Machine Learning Service hospeda y administra. Obtenga más información sobre las API sin servidor en el Catálogo y las colecciones de modelos.
El modelo procesa las solicitudes de entrada y genera salidas en función de su funcionalidad, como se describe en los detalles del modelo. El uso del modelo (junto con la responsabilidad que tiene el proveedor con respecto al modelo y a sus salidas) está sujeto a los términos de licencia del modelo. Microsoft proporciona y administra la infraestructura de hospedaje y el punto de conexión de API. Los modelos hospedados en este escenario de modelo como servicio (MaaS) están sujetos a los compromisos de datos, privacidad y seguridad de Azure. Más información sobre las ofertas de cumplimiento de Azure que se pueden aplicar a Azure AI Studio.
Microsoft actúa como procesador de datos para las solicitudes y salidas tanto enviadas a un modelo implementado para la inferencia de pago por uso (MaaS) como generadas por este. Microsoft no comparte estas solicitudes y salidas con el proveedor de modelos. Además, Microsoft no usa estas solicitudes y salidas para entrenar o mejorar modelos de Microsoft, los modelos del proveedor de modelos ni modelos de terceros.
Los modelos no tienen estado y no almacenan solicitudes ni salidas. Si el filtrado de contenido (en versión preliminar) está habilitado, el servicio Azure AI Content Safety muestra solicitudes y salidas para determinadas categorías de contenido perjudicial en tiempo real. Más información sobre la forma en que Azure AI Content Safety procesa los datos.
Las solicitudes y salidas se procesan dentro de la geografía especificada durante la implementación, pero se pueden procesar entre regiones dentro de la geografía con fines operativos. Dichos fines incluyen la administración de la capacidad y del rendimiento.
Nota:
Como se explicó en el proceso de implementación de MaaS, Microsoft puede compartir información de contacto del cliente, así como detalles de la transacción (incluido el volumen de uso asociado a la oferta) con el publicador de modelos para que este pueda ponerse en contacto con los clientes con respecto al modelo. Obtenga más información sobre los publicadores de modelos en Acceso a la información de marketplace comercial de Microsoft en el Centro de partners.
Ajuste de un modelo para la implementación mediante pago por uso (MaaS)
Si un modelo disponible para las API sin servidor admite la optimización, puede cargar datos en un almacén de datos (o designar los datos que ya están en él) para ajustar el modelo. A continuación, puede crear una implementación de API sin servidor para el modelo optimizado. El modelo optimizado no se puede descargar, pero:
- Está disponible exclusivamente para su uso.
- Puede usar el cifrado en reposo doble: el cifrado predeterminado de Microsoft AES-256 y una clave administrada por el cliente opcional.
- Puede eliminarlo en cualquier momento.
Los datos de entrenamiento cargados para la optimización no se usan para entrenar, volver a entrenar ni mejorar ningún modelo de Microsoft o de terceros, salvo que usted indique esas actividades en el servicio.
Procesamiento de datos para modelos descargados
Si descarga un modelo del catálogo de modelos, elija dónde lo va a implementar. Cuando usa el modelo, es responsabilidad suya el procesamiento de los datos.