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Azure AI Foundry 模型目录：集成矢量化的未来
作者: youqing
2025-02-23
Azure AI Foundry 模型目录概述
Azure AI Foundry 模型目录是一个强大的工具，旨在简化和优化机器学习模型的管理。它允许用户将已开发的模型无缝部署到Azure机器学习终结点，从而在实际应用中实现模型的快速集成和使用。Azure AI Foundry 模型目录不仅支持多种类型的模型，还提供了灵活的配置选项，以满足不同的业务需求。
在使用Azure AI Foundry 模型目录时，了解其功能和配置选项是至关重要的。该目录支持通过URI、密钥、resourceId等参数进行模型部署和调用，用户可以根据需要选择适合的身份验证方式。不同的模型支持不同类型的查询，如文本查询和图像查询，这些查询类型的配置对于实现高效的模型调用至关重要。
矢量器参数配置
在使用Azure AI Foundry 模型目录的过程中，矢量器参数的配置是一个关键步骤。矢量器参数主要包括URI、modelName、key、resourceId和region等，这些参数决定了模型的调用方式和性能。根据使用场景的不同，用户可以灵活选择基于密钥的身份验证或基于令牌的身份验证。
URI和modelName的设置
URI是矢量器请求的目标地址，而modelName则指定了在终结点上部署的具体模型。这两个参数是必需的，确保了请求能够正确定位到相应的模型并进行处理。只有正确配置这些参数，才能确保矢量器的正常运行。
身份验证方式的选择
Azure AI Foundry 模型目录提供了两种主要的身份验证方式：基于密钥的身份验证和基于令牌的身份验证。基于密钥的身份验证简单直接，适用于固定的访问场景；而基于令牌的身份验证则更为安全，适用于需要动态管理访问权限的场景。
支持的矢量查询类型
Azure AI Foundry 模型目录支持多种矢量查询类型，这使得用户可以根据不同的应用场景选择合适的查询方式。常见的查询类型包括文本查询、图像URL查询和图像二进制查询。
文本查询的应用
文本查询主要用于基于文本内容的搜索和分析。通过Cohere-embed-v3-english和Cohere-embed-v3-multilingual等模型，用户可以对文本进行细粒度的矢量化处理，从而提升文本处理的效率和准确性。
图像查询的实现
图像查询支持通过URL或二进制数据进行处理。对于需要处理图像内容的场景，如图像识别和分类，Facebook-DinoV2-Image-Embeddings-ViT系列模型提供了强大的支持，能够有效提取图像特征并进行分析。
预期字段维度
在配置矢量查询时，了解预期的字段维度是至关重要的。不同的模型具有不同的字段维度，这直接影响到模型的性能和输出。
Facebook-DinoV2模型的维度
Facebook-DinoV2模型在图像处理方面表现出色，其中ViT-Base模型具有768维的输出，而ViT-Giant模型则提升到了1536维。这些维度的差异使得用户可以根据精度和性能要求选择合适的模型。
Cohere模型的字段维度
对于文本处理，Cohere-embed-v3系列模型的输出维度为1024，这为文本的细粒度分析提供了充足的数据支持。无论是单语言还是多语言的文本处理，Cohere模型都提供了灵活的解决方案。
示例定义与配置
在实际应用中，配置矢量器的过程需要结合具体的业务需求进行。以下是一个示例定义，展示了如何在Azure AI Foundry 模型目录中配置矢量器。
{
"vectorizers": [
{
"name": "my-model-catalog-vectorizer",
"kind": "aml",
"amlParameters": {
"uri": "https://Cohere-embed-v3-multilingual-hin.eastus.models.ai.azure.com",
"key": "aaaaaaaa-0b0b-1c1c-2d2d-333333333333",
"timeout": "PT60S",
"modelName": "Cohere-embed-v3-multilingual-hin",
"resourceId": null,
"region": null
}
}
]
}配置过程详解
在配置过程中，首先需要确定矢量器的名称和类型，这决定了矢量器的基本属性。接下来，通过amlParameters参数配置具体的模型调用信息，包括URI、密钥、超时时间和模型名称等。
使用令牌身份验证
对于需要更高安全性的场景，用户可以选择使用令牌身份验证。这种方式需要配置resourceId和region参数，以确保矢量器能够正确访问相应的资源。
部署嵌入模型的步骤
在Azure AI Foundry 模型目录中部署嵌入模型是实现矢量化处理的关键步骤。以下是详细的部署步骤，帮助用户快速上手。
第一步：访问模型目录
首先，用户需要访问Azure AI Foundry 模型目录，选择需要的嵌入模型。根据业务需求，用户可以对模型进行筛选和排序，以找到最合适的选择。
第二步：配置和部署模型
选定模型后，用户可以根据需要配置模型的参数，包括部署区域、资源组等。确认配置无误后，用户可以启动部署过程，等待模型在Azure终结点上的完成。
第三步：记录部署信息
部署完成后，用户需要记录模型的URI、密钥和名称等关键信息。这些信息将在后续的矢量器配置和调用中使用。
集成矢量化的应用场景
Azure AI Foundry 模型目录中的集成矢量化功能为多种应用场景提供了支持，从文本分析到图像识别，无所不包。
文本分析与处理
在文本处理领域，矢量化技术可以大幅提升文本的分析效率。通过对文本进行矢量化处理，用户可以实现文本的快速搜索、分类和情感分析。
图像识别与分类
在图像处理领域，矢量化同样发挥了重要作用。通过对图像数据进行矢量化处理，用户可以实现高效的图像识别和分类，并支持复杂的图像分析任务。
FAQ
如何配置Azure AI Foundry 模型目录中的矢量器？
在Azure AI Foundry 模型目录中配置矢量器需要根据具体的应用场景选择合适的模型和参数。用户需要提供URI、modelName、key等参数，并根据需要选择适合的身份验证方式。
如何选择合适的矢量查询类型？
选择合适的矢量查询类型需要根据具体的业务需求进行。如需处理文本数据，推荐使用Cohere-embed模型；如需处理图像数据，则可以选择Facebook-DinoV2模型。
如何确保矢量器的安全性？
为确保矢量器的安全性，用户可以选择使用基于令牌的身份验证。这种方式无需静态密钥，可以动态管理访问权限，从而提升安全性。
什么是矢量化的预期字段维度？
矢量化的预期字段维度是指模型输出的向量维度大小，不同的模型有不同的维度配置。了解这些维度有助于优化模型的性能和输出。
如何在Azure AI Foundry中部署模型？
在Azure AI Foundry中部署模型需要通过访问模型目录，选择合适的模型并进行配置。用户需要记录部署过程中生成的URI、密钥等信息，以便后续的矢量器配置和模型调用。
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