Развертывание и использование моделей MAI в Microsoft Foundry (предварительная версия)

MAI-Image-2 и MAI-Image-2e — это модели создания текста в изображение, которые создают высококачественные визуальные изображения из запросов естественного языка.

В этой статье описано, как:

Развертывание моделей создания образов MAI в Microsoft Foundry
Проверка подлинности с помощью ключей Microsoft Entra ID или API
Создание образов с помощью API создания образов MAI

Необходимые условия

Подписка Azure с допустимым методом оплаты. Если у вас нет подписки Azure, создайте учетную запись paid Azure.
Доступ к Microsoft Foundry с соответствующими разрешениями для создания ресурсов и управления ими.
Проект Microsoft Foundry. MAI-Image-2 и MAI-Image-2e доступны для глобального стандартного развертывания (западная часть США, восточная часть США, западная часть США, Западная Европа, Центральная Швеция и Южная Индия).
роль вкладчика Cognitive Services в ресурсе Azure AI Foundry для развертывания моделей. Дополнительные сведения см. в разделе роли Azure RBAC.

Развертывание моделей создания образов MAI

MAI-Image-2 и MAI-Image-2e доступны для глобального стандартного развертывания в западной части США, восточной части США, западной части США, Западной Европы, Центральной Швеции и южной Индии. Чтобы развернуть модель, следуйте инструкциям в статье Deploy Microsoft Foundry Models на портале Foundry.

Кроме того, можно развернуть модель с помощью Azure CLI. В следующем коде показано развертывание MAI-Image-2e. Чтобы развернуть MAI-Image-2, замените --model-name MAI-Image-2e на --model-name MAI-Image-2 и --model-version 2026-04-09 на --model-version 2026-02-20.

az cognitiveservices account deployment create \
  --name <ACCOUNT_NAME> \
  --resource-group <RESOURCE_GROUP> \
  --deployment-name <DEPLOYMENT_NAME> \
  --model-name MAI-Image-2e \
  --model-format Microsoft \
  --model-version 2026-04-09 \
  --sku-name GlobalStandard \
  --sku-capacity 1

Справка:az cognitiveservices account deployment create

После развертывания используйте игровую площадку Foundry для интерактивного тестирования модели с текстовыми запросами.

Доступные модели создания образов MAI

Foundry поддерживает использование MAI-Image-2 (предварительная версия) и MAI-Image-2e (предварительная версия). Каждая из этих моделей имеет ключевые возможности, которые включают:

Генерация изображений по тексту: Создавайте высококачественные изображения на основе запросов на естественном языке, позволяя пользователям преобразовывать текстовые описания в визуально последовательные результаты, подходящие для широкого спектра случаев использования в творческих и дизайнерских областях.
Синтез фотореалистических изображений: Способен создавать реалистичные изображения с согласованной визуальной структурой, что делает его подходящим для сценариев визуализации концепции и создания контента.
Продукт, брендинг и коммерческий дизайн: Хорошо подходит для изображений продуктов, маркетинговых визуальных элементов, активов бренда и коммерческих творческих рабочих процессов.

Дополнительные сведения о возможностях модели см. в разделе о возможностях моделей Microsoft в разделе Foundry Models, продаваемых непосредственно через Azure.

MAI-Image-2 (предварительная версия)

MAI-Image-2 (предварительная версия) — это модель создания текста в изображение, предназначенная для создания высококачественных визуальных изображений из запросов естественного языка. В ней используется диффуционный метод создания для постепенного уточнения изображений, что обеспечивает строгое выравнивание между входным текстом и созданными выходными данными. Модель оптимизирована для создания разнообразных и согласованных изображений в широком спектре творческих и конструкторских сценариев, что позволяет хорошо подходит для таких задач, как визуализация концепции, создание творческого контента и рабочие процессы проектирования изображений.

MAI-Image-2e (предварительная версия)

MAI-Image-2e (предварительная версия) обеспечивает высококачественную генерацию изображений, как и MAI-Image-2, но до 22% быстрее и в четыре раза эффективнее, что делает его самым умным выбором для разработчиков, которые разрабатывают в крупном масштабе. MAI-Image-2e лучше всего подходит для сценариев с большим объёмом и быстрым выполнением — например, масштабных изображений продуктов, маркетинговых вариаций, брендовых материалов или любого рабочего процесса, где ключевую роль играют производительность и стоимость изображения.

Общие сведения о создании изображений с помощью моделей создания образов MAI

После развертывания модели создания образов MAI используйте API создания образов MAI для создания образов. Это конечная точка, управляемая Microsoft, которая принимает текстовый запрос и возвращает изображение PNG.

Конечная точка API

Конечная точка API имеет следующую форму:

https://<resource-name>.services.ai.azure.com/mai/v1/images/generations

Для аутентификации требуется конечная точка ресурса и либо токен Microsoft Entra ID, либо ключ API. Эти значения можно найти в разделе Keys and Endpoint ресурса на портале Azure или на странице сведений о развертывании на портале Foundry portal.

Возможности модели

Обе модели принимают текстовые входные данные (32 000 маркеров) и выводит одно изображение PNG. И width, и height должны быть по крайней мере 768 пикселей каждое. Общее число пикселей (width × height) не должно превышать 1 048 576 (эквивалентно 1024×1024). Поскольку ограничение находится на общих пикселях, а не на каждом измерении по отдельности, одно измерение может превышать 1024, пока общее значение остается в пределах предела. Например, изображение 768×1365 имеет 1048 320 пикселей, что находится в пределах допустимого максимального общего количества пикселей.

В следующей таблице перечислены параметры запроса:

Параметр	Тип	Описание
`model`	Строка	Имя развертывания, назначенное при развертывании модели.
`prompt`	Строка	Текстовый запрос, описывающий изображение для создания. Максимальная длина контекста: 32 000 маркеров.
`width`	Целое число	Ширина выходного изображения в пикселях. Минимум: 768. Продукт `width` × `height` не должен превышать 1048 576.
`height`	Целое число	Высота выходного изображения в пикселях. Минимум: 768. Продукт `width` × `height` не должен превышать 1048 576.

Примечание

Формат выходных данных всегда имеет формат PNG. Максимальное количество пикселей составляет 1 048 576 (эквивалентно 1024×1024). Оба width и height должны быть по крайней мере 768 пикселей каждый. Любое измерение может превышать 1024, пока общее число пикселей остается в пределах предела.

Создание изображений

В следующих примерах показано, как создать изображение из текстового запроса с помощью моделей создания изображений MAI с ПОМОЩЬЮ API создания образов MAI.

Python
REST API

Использование проверки подлинности ключа API

Установите библиотеку requests :
```
pip install requests
```

Задайте переменные среды:

export AZURE_ENDPOINT="https://<resource-name>.services.ai.azure.com"
export AZURE_API_KEY="<your-api-key>"
export DEPLOYMENT_NAME="<your-deployment-name>"

Выполните следующий код:

import os
import base64
import requests

endpoint = os.environ["AZURE_ENDPOINT"]
api_key = os.environ["AZURE_API_KEY"]
deployment_name = os.environ["DEPLOYMENT_NAME"]

width = 1024
height = 1024

url = f"{endpoint}/mai/v1/images/generations"

payload = {
    "model": deployment_name,
    "prompt": "A photorealistic image of a mountain lake at sunrise",
    "width": width,
    "height": height
}

response = requests.post(
    url,
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
        "api-key": api_key,
    },
    json=payload,
)
response.raise_for_status()

result = response.json()
print(result)

image_data = [
    output
    for output in result.get("data", [])
    if "b64_json" in output
]

if image_data:
    image_base64 = image_data[0]["b64_json"]
    output_path = "output.png"
    with open(output_path, "wb") as f:
        f.write(base64.b64decode(image_base64))
    print(f"Image saved to {output_path}")
else:
    print("Unexpected response format:", result)

Ожидаемые выходные данные: Ответ JSON, содержащий созданные данные изображения в формате base64. Изображение декодируется и сохраняется как output.png в текущем каталоге.

Используйте аутентификацию Microsoft Entra ID

Чтобы использовать Microsoft Entra ID вместо ключа API, замените заголовок api-key маркером носителя, полученным с помощью DefaultAzureCredential:

Установите библиотеку аутентификации Azure:
```
pip install azure-identity
```

Обновите заголовки запроса в предыдущем коде:

from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider

token_provider = get_bearer_token_provider(
    DefaultAzureCredential(), "https://cognitiveservices.azure.com/.default"
)
token = token_provider()

headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {token}",
}

Справочник:DefaultAzureCredential

Использование проверки подлинности ключа API

Экспортируйте конечную точку и ключ API, а затем выполните следующую команду cURL:

export AZURE_API_KEY="<your-api-key>"
export DEPLOYMENT_NAME="<your-deployment-name>"

curl -X POST "https://<resource-name>.services.ai.azure.com/mai/v1/images/generations" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "api-key: $AZURE_API_KEY" \
  -d '{
      "model": "'"$DEPLOYMENT_NAME"'",
      "prompt": "A photorealistic image of a mountain lake at sunrise",
      "width": 1024,
      "height": 1024
    }' \
  | jq -r '.data[0].b64_json' \
  | base64 --decode > output.png

Используйте аутентификацию Microsoft Entra ID

Замените api-key заголовок заголовком Authorization :

-H "Authorization: Bearer $AZURE_AUTH_TOKEN"

Где AZURE_AUTH_TOKEN является допустимым токеном Microsoft Entra ID, определенным в https://cognitiveservices.azure.com/.default.

Квоты и ограничения API

Модели создания изображений MAI имеют следующие ограничения скорости, измеряемые в запросах в минуту (RPM). Уровень, доступный для вас, зависит от конфигурации подписки и развертывания.

Тип развертывания	Уровень	MAI-Image-2e RPM	MAI-Image-2 RPM
Глобальный стандарт	1	18	9
Глобальный стандарт	2	30	15
Глобальный стандарт	3	60	30
Глобальный стандарт	4	90	45
Глобальный стандарт	5	120	60
Глобальный стандарт	6	180	90

Чтобы запросить увеличение квоты, отправьте форму запроса на увеличение квоты. Запросы обрабатываются в том порядке, в который они получены, и приоритет отправляется клиентам, которые активно используют существующее распределение квот.

Поиск и устранение неисправностей

Используйте следующую таблицу для устранения распространенных ошибок при работе с моделями создания образов MAI:

Ошибка	Причина	Исправить
`401 Unauthorized`	Недопустимый ключ API или маркер с истекшим сроком действия	Повторно создайте ключ на портале Azure. Для проверки подлинности Entra ID убедитесь, что область токена `https://cognitiveservices.azure.com/.default`.
`404 Not Found`	Неправильное имя развертывания или URL-адрес конечной точки	Проверьте имя развертывания и конечную точку на портале Foundry в разделе "Развертывания".
`400 Bad Request`	`width` или `height` ниже минимального, или общее количество пикселей превышает максимальное число пикселей	Убедитесь, что `width` и `height` каждый не менее 768, и что `width` × `height` ≤ 1,048,576.
`429 Too Many Requests`	Превышено ограничение скорости	Подождите и повторите попытку или запросите увеличение квоты.

Обратная связь

Были ли сведения на этой странице полезными?

Last updated on 2026-04-30

Развертывание и использование моделей MAI в Microsoft Foundry (предварительная версия)

Необходимые условия

Развертывание моделей создания образов MAI

Доступные модели создания образов MAI

MAI-Image-2 (предварительная версия)

MAI-Image-2e (предварительная версия)

Общие сведения о создании изображений с помощью моделей создания образов MAI

Конечная точка API

Возможности модели

Создание изображений

Использование проверки подлинности ключа API

Используйте аутентификацию Microsoft Entra ID

Квоты и ограничения API

Поиск и устранение неисправностей

Рекомендации по ответственному использованию искусственного интеллекта

Связанное содержимое

Обратная связь

Дополнительные ресурсы