Инструменты литья в Fabric (предварительная версия)

Внимание

Эта функция доступна в предварительной версии.

Средства Foundry помогают разработчикам и организациям быстро создавать интеллектуальные, передовые, готовые к рынкам и ответственные приложения с предварительно созданными и настраиваемыми API и моделями. Бывшее название Azure Cognitive Services, инструменты Foundry дают разработчикам возможность, даже если они не обладают прямыми навыками в области ИИ или данными научными знаниями. Цель инструментов Foundry Tools — помочь разработчикам создавать приложения, которые могут видеть, слышать, говорить, осознавать и даже начинать рассуждать.

Fabric предоставляет два варианта использования средств Foundry:

  • предварительно созданные модели ИИ в Fabric (предварительная версия)

    Платформа Fabric легко интегрируется с Foundry Tools, позволяя обогатить ваши данные с помощью предварительно созданных моделей ИИ без предварительных требований. Мы рекомендуем этот вариант; вы можете использовать аутентификацию Fabric для доступа к инструментам Foundry, а все использование выставляется по емкости Fabric. В настоящее время этот параметр доступен в общедоступной предварительной версии с ограниченными средствами Microsoft Foundry.

    Fabric предлагает Azure OpenAI Service, Text Analytics и Azure Translator в средстве Foundry по умолчанию с поддержкой SynapseML и API RESTful. Вы также можете использовать библиотеку OpenAI Python для доступа к службе OpenAI Azure в Fabric. Дополнительные сведения о доступных моделях см. в разделе предварительно созданные модели ИИ в Fabric.

  • приносите свой ключ (BYOK)

    Вы можете настроить инструменты Foundry в Azure и использовать собственный ключ для их работы с Fabric. Если готовые модели ИИ еще не поддерживают нужные средства Foundry, вы по-прежнему можете использовать BYOK (принести собственный ключ).

    Дополнительные сведения об использовании средств Foundry с BYOK можно найти в разделе «Средства Foundry в SynapseML с использованием собственного ключа».

Предварительно созданные модели ИИ в Fabric (предварительная версия)

Служба Azure OpenAI

REST API, пакет SDK Для Python, SynapseML, Функции ИИ

Анализ текста

REST API, SynapseML

  • Обнаружение языка: обнаруживает язык входного текста
  • Анализ тональности: возвращает оценку от 0 до 1, чтобы указать тональность во входном тексте
  • Извлечение ключевых фраз: определяет ключевые точки разговора в входном тексте
  • Распознавание сущностей персональных данных(PII): определение, классификация и изменение конфиденциальной информации в входном тексте
  • Распознавание именованных сущностей: определяет известные сущности и общие именованные сущности в входном тексте
  • Связывание сущностей: определяет и дизамбигуирует идентичность сущностей, найденных в тексте

Переводчик

REST API, SynapseML

  • Перевод: перевод текста
  • Транслитерация: преобразует текст на одном языке в один скрипт в другой.

Доступные регионы

Доступные регионы для Azure OpenAI Service

Для списка регионов Azure, где сейчас доступны готовые инструменты Foundry в Fabric, посетите раздел Available regions статьи Обзор Copilot в Fabric и Power BI (предварительная версия).

Доступные регионы для Text Analytics и переводчика

Предварительно настроенные Text Analytics и Translator в Fabric теперь доступны для общедоступного предварительного просмотра в регионах Azure, перечисленных в этой статье. Если вы не находите домашний регион Microsoft Fabric в этой статье, вы все равно можете создать емкость Microsoft Fabric в поддерживаемой области. Для получения дополнительной информации посетите Купить подписку Microsoft Fabric. Чтобы определить ваш регион размещения Fabric, посетите Найти регион размещения Fabric.

Азиатско-Тихоокеанский регион Европа Америки Ближний Восток и Африка:
Восточная Австралия Северная Европа Южная Бразилия Северная часть ЮАР
Юго-Восточная часть Австралии Западная Европа Центральная Канада Северная часть ОАЭ;
Центральный индийец Центральная Франция Восточная Канада
Восточная Азия Восточная Норвегия; Восточная часть США
Восточная Япония Северная Швейцария Восточная часть США 2
Республика Корея, центральный регион Западная Швейцария Центрально-северная часть США
Юго-Восточная Азия южная часть Соединенного Королевства Центрально-южная часть США
Южная Индия западная часть Соединенного Королевства Западная часть США
западная часть США 2
Западная часть США — 3

Скорость потребления

Уровень потребления для языковых моделей от OpenAI

Модель Имя развертывания Окно контекста (маркеры) Объем входных данных на каждую 1000 токенов Кэшированные входные данные (на 1000 токенов) результат (на 1000 токенов) Дата выхода на пенсию
gpt-5-2025-08-07 gpt-5 400,000
Максимальное значение выходных данных: 128 000		 42.02 секунды CU 4.20 CU секунд 336,13 секунды CU Будет определено
gpt-4.1-2025-04-14 gpt-4.1 128,000
Максимальное значение выходных данных: 32 768		 67,23 секунды CU 16,81 секунды CU 268,91 CU секунды Будет определено
gpt-4.1-mini-2025-04-14 gpt-4.1-mini 128,000
Максимальное значение выходных данных: 32 768		 13,45 секунды CU 3,36 секунды CU 53,78 секунды CU Будет определено

Уровень потребления для моделей встраивания OpenAI

Модели Имя развертывания Контекст (токены) Объем входных данных на каждую 1000 токенов
Ада text-embedding-ada-002 8192 3,36 секунды CU

Скорость потребления для Text Analytics

Операция Единица измерения операций Норма потребления
Обнаружение языка 1000 текстовых записей 33 613,45 секунды CU
Анализ тональности 1000 текстовых записей 33 613,45 секунды CU
Извлечение ключевых фраз 1000 текстовых записей 33 613,45 секунды CU
Распознавание объектов, содержащих информацию о персональных данных 1000 текстовых записей 33 613,45 секунды CU
Распознавание именованных сущностей 1000 текстовых записей 33 613,45 секунды CU
Связывание сущностей 1000 текстовых записей 33 613,45 секунды CU
Резюмирование 1000 текстовых записей 67 226,89 CU секунд

Скорость потребления для переводчика текстов

Операция Единица измерения операций Норма потребления
Перевести 1M Символы 336 134,45 CU с
Транслитерировать 1M Символы 336 134,45 CU с

Изменения в уровне потребления инструментов Foundry в Fabric

Ставки потребления в любое время изменяются. Корпорация Майкрософт использует разумные усилия для предоставления уведомления по электронной почте или через уведомление о продукте. Изменения должны применяться к дате, указанной в заметках о выпуске Майкрософт или в блоге Microsoft Fabric. Если какое-либо изменение в службе искусственного интеллекта в коэффициенте потребления Fabric существенно увеличивает единицы емкости (CU), требуемые для использования, клиенты могут воспользоваться вариантами отмены, доступными для выбранного метода оплаты.

Мониторинг использования

Предварительно созданные службы искусственного интеллекта в Fabric начисляются по Copilot и по счетчику использования ИИ в емкости Fabric. Сведения о текущих ставках потребления см. ранее в этой статье.

Вы можете отслеживать использование служб ИИ с помощью приложения метрик емкости Microsoft Fabric. Чтобы просмотреть использование, связанное с ИИ, выполните приведенные действия.

  1. Установите приложение метрик емкости Microsoft Fabric (для начальной настройки требуются разрешения администратора емкости).
  2. В приложении найдите отчет об использовании под счетчиком Copilot ИИ, чтобы просмотреть потребление мощности операций AI-сервисов и функций ИИ.

Примечание.

Начиная с 17 марта 2026 г. приложение "Метрики емкости" отображает функции ИИ и службы ИИ в виде отдельных операций. Это изменение только для отчетов; базовые показатели потребления не изменяются.

Готовые службы ИИ и использование функций ИИ учитываются в метрике Copilot и ИИ. Это отличается от вычислений Spark, используемых для запуска записной книжки или задания Spark, которые продолжают учитываться под счетчиком выставления счетов Spark. Дополнительные сведения об использовании вычислений Spark см. в отчетах об использовании вычислений Spark.

Пример

Аналитик данных использует функции Искусственного интеллекта Fabric в записной книжке Fabric PySpark, чтобы задействовать крупные языковые модели (LLM) для классификации миллионов отзывов клиентов по категориям продуктов. Блокнот запускается на вычислениях Spark и вызывает ai.classify для каждой строки.

  • Потребление вычислительных единиц для запуска записной книжки (время кластера, обработка данных) отражается по счетчику выставления счетов Spark.
  • Потребление CU при вызовах функций ИИ (использование токенов для классификации) отображается как функции ИИ в разделе Copilot и счетчике биллинга ИИ.

Это разделение упрощает отслеживание и прогнозирование затрат, связанных с ИИ, независимо от вычислительных затрат.

Связанный контент

  • Last updated on