บริการ AI ใน Fabric (ตัวอย่าง)

สำคัญ

คุณลักษณะนี้อยู่ในตัวอย่าง

บริการ Azure AI ช่วยให้นักพัฒนาและองค์กรสามารถสร้าง API และโมเดลที่ชาญฉลาด ทันสมัย และพร้อมสําหรับตลาดได้อย่างรวดเร็ว ชื่อเดิม Azure Cognitive Servicesบริการ Azure AI ช่วยเพิ่มศักยภาพให้กับนักพัฒนาแม้ว่าพวกเขาจะไม่มี AI โดยตรงหรือทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือความรู้ เป้าหมายของบริการ Azure AI คือการช่วยให้นักพัฒนาสร้างแอปพลิเคชันที่สามารถเห็น ได้ยิน พูด ทําความเข้าใจ และแม้แต่เริ่มต้นด้วยเหตุผล

Fabric มีตัวเลือกในการใช้บริการ Azure AI สองทางเลือก:

• แบบจําลอง AI ที่สร้างไว้ล่วงหน้าใน Fabric (ตัวอย่าง)

  ผ้าได้รวมเข้ากับบริการ Azure AI อย่างราบรื่นช่วยให้คุณสามารถเสริมสร้างข้อมูลของคุณด้วยแบบจําลอง AI จัดทําสําเร็จได้โดยไม่ต้องมีข้อกําหนดเบื้องต้น เราขอแนะนําตัวเลือกนี้เนื่องจากคุณสามารถใช้การรับรองความถูกต้องของ Fabric ของคุณเพื่อเข้าถึงบริการ AI และการใช้งานทั้งหมดจะถูกเรียกเก็บเงินกับความจุ Fabric ของคุณ ตัวเลือกนี้ยังอยู่ในการแสดงตัวอย่างสาธารณะ ซึ่งมีบริการ AI แบบจํากัดพร้อมใช้งาน

  Fabric เสนอ บริการ Azure OpenAI Text Analyticsและ Azure AI Translator ตามค่าเริ่มต้น พร้อมการสนับสนุนทั้ง SynapseML และ RESTful API คุณยังสามารถใช้ ไลบรารี OpenAI Python เพื่อเข้าถึงบริการ Azure OpenAI ใน Fabric ได้ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับแบบจําลองที่มีอยู่ โปรดเยี่ยมชม แบบจําลอง AI จัดทําสําเร็จใน Fabric

• นําคีย์ของคุณเอง (BYOK)

  คุณสามารถจัดเตรียมบริการ AI ของคุณบน Azure และนําคีย์ของคุณเองมาใช้จาก Fabric ได้ หากแบบจําลอง AI จัดทําสําเร็จยังไม่รองรับบริการ AI ที่ต้องการ คุณยังคงสามารถใช้ BYOK (นําคีย์ของคุณเองมาเอง) ได้

  หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการใช้บริการ Azure AI ด้วย BYOK โปรดเยี่ยมชม บริการ Azure AI ใน SynapseML พร้อมนําคีย์ของคุณเองมาใช้

แบบจําลอง AI จัดทําสําเร็จใน Fabric (ตัวอย่าง)

หมายเหตุ

แบบจําลอง AI จัดทําสําเร็จขณะนี้พร้อมให้บริการในการแสดงตัวอย่างและให้บริการฟรีโดยมีขีดจํากัดเกี่ยวกับจํานวนคําขอที่เกิดขึ้นพร้อมกันต่อผู้ใช้ สําหรับแบบจําลอง AI แบบ Open ขีดจํากัดคือ 20 คําขอต่อนาทีต่อผู้ใช้

บริการ Azure OpenAI

REST API, Python SDK SynapseML

• GPT-35-turbo: แบบจําลอง GPT-3.5 สามารถทําความเข้าใจและสร้างภาษาหรือโค้ดที่เป็นธรรมชาติได้ รูปแบบที่มีความสามารถและคุ้มค่ามากที่สุดในครอบครัว GPT-3.5 คือ GPT-3 ตัวเลือก 5 Turbo ซึ่งปรับให้เหมาะสมสําหรับการสนทนาทํางานได้ดีสําหรับงานการทําให้เสร็จแบบดั้งเดิมเช่นกัน แบบจําลอง gpt-35-turbo-0125 รองรับโทเค็นอินพุตสูงสุด 16,385 โทเค็นและโทเค็นเอาต์พุต 4,096 รายการ
• ครอบครัว gpt-4: gpt-4-32k ได้รับการสนับสนุน
• text-embedding-ada-002 (เวอร์ชัน 2) แบบจําลองการฝังที่สามารถใช้กับการฝังคําขอ API ได้ โทเค็นคําขอที่ยอมรับได้สูงสุดคือ 8,191 และเวกเตอร์ที่ส่งกลับมามีขนาด 1,536

การวิเคราะห์ข้อความ

REST API, SynapseML

• การตรวจหาภาษา: ตรวจหาภาษาของข้อความที่ป้อนเข้า
• การวิเคราะห์ความคิดเห็น: ส่งกลับคะแนนระหว่าง 0 และ 1 เพื่อระบุความคิดเห็นในข้อความที่ป้อนเข้า
• การแยกวลีสําคัญ: ระบุจุดพูดคุยสําคัญในข้อความที่ป้อนเข้า
• การรู้จําเอนทิตีข้อมูลที่สามารถระบุตัวตนได้ (PII): ระบุ จัดประเภท และเปลี่ยนแปลงข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในข้อความที่ป้อนเข้า
• การรู้จําเอนทิตีที่มีชื่อ: ระบุเอนทิตีที่รู้จักและเอนทิตีที่มีชื่อทั่วไปในข้อความที่ป้อนเข้า
• การเชื่อมโยงเอนทิตี: ระบุและแยกแยะข้อมูลประจําตัวของเอนทิตีที่พบในข้อความ

Azure AI Translator

REST API, SynapseML

• แปล: แปลข้อความ
• Transliterate: แปลงข้อความในภาษาหนึ่ง ในสคริปต์หนึ่งเป็นสคริปต์อื่น

ภูมิภาคที่พร้อมใช้งาน

ภูมิภาคที่พร้อมใช้งานสําหรับบริการ Azure OpenAI

สําหรับรายการของภูมิภาค Azure ที่มีบริการ AI จัดทําสําเร็จใน Fabric พร้อมใช้งาน แล้ว โปรดเยี่ยมชมบทความ ภูมิภาคที่พร้อมใช้งาน ส่วนของ ภาพรวมของ Copilot ใน Fabric และ Power BI (ตัวอย่าง)

ภูมิภาคที่พร้อมใช้งานสําหรับการวิเคราะห์ข้อความและ Azure AI Translator

จัดทําสําเร็จ การวิเคราะห์ข้อความและ Azure AI Translator ใน Fabric พร้อมใช้งานสําหรับการแสดงตัวอย่างสาธารณะในภูมิภาค Azure ที่ระบุไว้ในบทความนี้ ถ้าคุณไม่พบภูมิภาคบ้าน Microsoft Fabric ของคุณในบทความนี้ คุณยังสามารถสร้างความจุ Microsoft Fabric ในภูมิภาคที่รองรับได้ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดเยี่ยมชม ซื้อการสมัครใช้งาน Microsoft Fabric หากต้องการกําหนดภูมิภาคหน้าแรกของ Fabric ของคุณ โปรดไปที่ ค้นหาภูมิภาคหน้าแรกของ Fabric ของคุณ

เอเชียแปซิฟิก	ยุโรป	อเมริกา	ตะวันออกกลางและแอฟริกา
ออสเตรเลียตะวันออก	ยุโรปตอนเหนือ	บราซิลใต้	แอฟริกาใต้ตอนเหนือ
ออสเตรเลียตะวันออกเฉียงใต้	ยุโรปตะวันตก	แคนาดากลาง	สหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ เหนือ
อินเดียนกลาง	ฝรั่งเศสตอนกลาง	แคนาดาตะวันออก
เอเชียตะวันออก	นอร์เวย์ฝั่งตะวันออก	สหรัฐอเมริกาภาคตะวันออก
ญี่ปุ่นภาคตะวันออก	สวิตเซอร์แลนด์ เหนือ	สหรัฐอเมริกาฝั่งตะวันออก 2
เกาหลีตอนกลาง	สวิตเซอร์แลนด์ตะวันตก	สหรัฐอเมริกาตอนกลางทางเหนือ
เอเชียตะวันออกเฉียงใต้	สหราชอาณาจักรตอนใต้	สหรัฐอเมริกาตอนกลางทางใต้
อินเดียใต้	สหราชอาณาจักรตะวันตก	สหรัฐอเมริกาตะวันตก
		US 2 ตะวันตก
		US 3 ตะวันตก

อัตราปริมาณการใช้

หมายเหตุ

การเรียกเก็บเงินสําหรับบริการ AI จัดทําสําเร็จใน Fabric จะมีผลในวันที่ 1 พฤศจิกายน 2024 โดยเป็นส่วนหนึ่งของ Power BI Premium หรือ Fabric Capacity ที่มีอยู่ของคุณ

คําขอสําหรับบริการ AI จัดทําสําเร็จจะใช้หน่วยความจุ Fabric ตารางนี้กําหนดจํานวนหน่วยความจุ (CU) ที่ใช้เมื่อใช้บริการ AI

อัตราการใช้สําหรับแบบจําลองภาษา OpenAI

แบบจําลอง	บริบท	การป้อนข้อมูล (ต่อ 1,000 โทเค็น)	เอาต์พุต (ต่อ 1,000 โทเค็น)
การปรับใช้ GPT-4o-2024-08-06 ทั่วโลก	128 K	84.03 CU วินาที	336.13 CU วินาที
GPT-4	32 K	2,016.81 CU วินาที	4,033.61 CU วินาที
GPT-3.5-Turbo-0125	16K	16.81 CU วินาที	50.42 CU วินาที

อัตราการใช้สําหรับแบบจําลองการฝัง OpenAI

แบบจําลอง	หน่วยวัดการดําเนินงาน	อัตราปริมาณการใช้
text-embedding-ada-002	โทเค็น 1,000 รายการ	3.36 CU วินาที

อัตราปริมาณการใช้สําหรับการวิเคราะห์ข้อความ

การปฏิบัติงาน	หน่วยวัดการดําเนินงาน	อัตราปริมาณการใช้
การตรวจหาภาษา	บันทึกข้อความ 1,000 รายการ	33,613.45 CU วินาที
การวิเคราะห์ความคิดเห็น	บันทึกข้อความ 1,000 รายการ	33,613.45 CU วินาที
การคัดแยกวลีสําคัญ	บันทึกข้อความ 1,000 รายการ	33,613.45 CU วินาที
การระบุการจดจําเอนทิตีข้อมูลส่วนบุคคล	บันทึกข้อความ 1,000 รายการ	33,613.45 CU วินาที
การจดจําเอนทิตีที่มีชื่อ	บันทึกข้อความ 1,000 รายการ	33,613.45 CU วินาที
การเชื่อมโยงเอนทิตี	บันทึกข้อความ 1,000 รายการ	33,613.45 CU วินาที
การสรุป	บันทึกข้อความ 1,000 รายการ	67,226.89 CU วินาที

อัตราปริมาณการใช้สําหรับตัวแปลข้อความ

การปฏิบัติงาน	หน่วยวัดการดําเนินงาน	อัตราปริมาณการใช้
แปล	อักขระ 1 ล้านตัว	336,134.45 CU วินาที
ทับศัพท์	อักขระ 1 ล้านตัว	336,134.45 CU วินาที

การเปลี่ยนแปลงบริการ AI ในอัตราปริมาณการใช้วัสดุของผ้า

อัตราปริมาณการใช้อาจเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลา Microsoft ใช้ความพยายามอย่างสมเหตุสมผลในการให้การแจ้งเตือนทางอีเมลหรือผ่านการแจ้งเตือนในผลิตภัณฑ์ การเปลี่ยนแปลงจะมีผลตามวันที่ระบุไว้ในบันทึกย่อประจํารุ่นของ Microsoft หรือบล็อก Microsoft Fabric หากการเปลี่ยนแปลงใด ๆ กับบริการ AI ในอัตราปริมาณการใช้ผ้าเพิ่มหน่วยความจุ (CU) ที่จําเป็นในการใช้งานลูกค้าสามารถใช้ตัวเลือกการยกเลิกที่พร้อมใช้งานสําหรับวิธีการชําระเงินที่เลือก

ตรวจสอบการใช้งาน

ตัววัดปริมาณงานที่เกี่ยวข้องกับงานจะกําหนดค่าใช้จ่ายสําหรับบริการ AI จัดทําสําเร็จใน Fabric ตัวอย่างเช่น ถ้าการใช้บริการ AI มาจากปริมาณงาน Spark การใช้งาน AI จะถูกจัดกลุ่มเข้าด้วยกัน และเรียกเก็บเงินภายใต้ตัววัดการเรียกเก็บเงิน Spark บนแอปเมตริกความจุผ้า

ตัวอย่าง

เจ้าของร้านค้าออนไลน์ใช้ SynapseML และ Spark เพื่อจัดประเภทผลิตภัณฑ์หลายล้านรายการลงในหมวดหมู่ที่เกี่ยวข้อง ในปัจจุบัน เจ้าของร้านค้าจะใช้ตรรกะแบบกําหนดค่าตายตัวเพื่อทําความสะอาดและแมป "ประเภทผลิตภัณฑ์" ดิบไปยังหมวดหมู่ อย่างไรก็ตาม เจ้าของวางแผนที่จะสลับไปใช้จุดสิ้นสุด Fabric OpenAI LLM (แบบจําลองภาษาขนาดใหญ่) แบบใหม่ การดําเนินการนี้จะประมวลผลข้อมูลซ้ํากับ LLM สําหรับแต่ละแถว จากนั้นจะแบ่งประเภทผลิตภัณฑ์ตาม "ชื่อผลิตภัณฑ์" "คําอธิบาย" "รายละเอียดทางเทคนิค" และอื่น ๆ

ค่าใช้จ่ายที่คาดไว้สําหรับการใช้งาน Spark คือ 1,000 CU ค่าใช้จ่ายที่คาดหวังสําหรับการใช้งาน OpenAI อยู่ที่ประมาณ 300 CU

เมื่อต้องการทดสอบตรรกะใหม่ ก่อนอื่นให้ทําซ้ําในการเรียกใช้แบบโต้ตอบของ Spark notebook สําหรับชื่อการดําเนินการของการทํางาน ให้ใช้ "Notebook Interactive Run" เจ้าของคาดว่าจะเห็นการใช้งานทั้งหมดสําหรับ 1300 CUs ภายใต้ "Notebook Interactive Run" โดยที่เครื่องวัดการเรียกเก็บเงินของ Spark คิดค่าบริการสําหรับการใช้งานทั้งหมด

เมื่อเจ้าของร้านค้าตรวจสอบตรรกะเจ้าของได้ตั้งค่าการเรียกใช้ปกติและคาดว่าจะเห็นการใช้งานทั้งหมด 1300 CUs ภายใต้ชื่อการดําเนินการ "Spark Job Scheduled Run" โดย Spark Billing Meter จะคํานวณประโยขันข้อมูลการใช้งานทั้งหมด

เนื้อหาที่เกี่ยวข้อง

• ใช้ Azure OpenAI ที่สร้างไว้ล่วงหน้าใน Fabric