Remarque
L’accès à cette page nécessite une autorisation. Vous pouvez essayer de vous connecter ou de modifier des répertoires.
L’accès à cette page nécessite une autorisation. Vous pouvez essayer de modifier des répertoires.
Utilisez Unity Gateway pour exécuter l’inférence sur des modèles propriétaires et open-weight de frontière hébergés par Databricks ou par des fournisseurs tiers. Choisissez un modèle et la capacité de service qui correspondent à votre charge de travail.
Commencez à interroger des modèles.
Modèles disponibles via Databricks
Important
Unity Gateway sert des modèles hébergés par Databricks et des modèles hébergés par des fournisseurs tiers. Quel que soit l’endroit où un modèle est hébergé, vous êtes responsable de respecter les conditions d’utilisation applicables du fournisseur. Consultez les termes du modèle applicable.
Les modèles suivants sont hébergés par Databricks. Chaque nom de modèle est lié à ses spécifications. Pour les modèles hébergés par leurs fournisseurs, voir Modèles hébergés par des fournisseurs tiers.
Les ressources du modèle dans system.ai sont répertoriées au niveau mondial. Voir un modèle à cet endroit ne signifie pas qu’il est disponible dans votre espace de travail. La disponibilité dépend de la région de votre espace de travail, des paramètres inter-géométriques et de la disponibilité des modèles. Vérifiez l’interface Unity Gateway pour le service modèle correspondant et confirmez que vous avez la permission de l’interroger.
Lister un modèle ne lui envoie pas de données clients pour inférence. Voir la disponibilité des modèles par région pour les détails régionaux.
Remarque
Sur Azure Databricks, les modèles OpenAI et Google Gemini, ainsi que Zhipu AI GLM 5.3, GLM 5.3 Flash et GLM 5.2 (hérité), Moonshot AI Kimi K3, DeepSeek V4.1 Flash (1017), DeepSeek V4.1 Flash et DeepSeek V4 Flash, sont disponibles via les services ADI, fournis par Databricks. Pour ces descriptions de modèles, voir Liste détaillée des modèles pris en charge par les API de modèles Databricks Foundation. Pour la configuration et l’accès, voir les services ADI.
Important
DeepSeek V4 Flash (0731) est déprécié et doit être retiré le 5 novembre 2026. Consultez Les modèles déconseillés et supprimés pour le modèle de remplacement recommandé et les conseils sur la migration pendant la dépréciation.
DeepSeek V4.1 Flash sera retiré du service le 19 novembre 2026. Consultez Les modèles déconseillés et supprimés pour le modèle de remplacement recommandé et les conseils sur la migration pendant la dépréciation.
Pour les modèles obsolètes et les remplacements recommandés, voir Modèles dépréciés et retirés.
Modèles hébergés par des fournisseurs tiers
Les modèles suivants sont hébergés par leurs fournisseurs, et non par Databricks, et sont servis via Unity Gateway. Azure Databricks fournit le chemin d’accès, l’authentification et le routage. Le fournisseur gère l’environnement d’hébergement du modèle, et ses conditions régissent votre utilisation du modèle.
Voir ADI Services.
| Provider | Model | Hosting |
|---|---|---|
| TypeSafe AI, Inc. | TypeSafe AI Jev 1.14.0 | Hébergé par un fournisseur, desservi via Unity Gateway |
Utiliser un modèle
| Votre tâche | Comment utiliser les modèles |
|---|---|
| Construire une application ou un agent | Appelez un modèle via l’API Unity Gateway.
Les services de modèles fournis par le système vous system.ai permettent de commencer sans créer de service de modèle personnalisé.
Voir Modèles de requête. |
| Appliquez l’IA à vos données | Utilisez ai_query pour envoyer des prompts à un modèle pris en charge depuis SQL, des notebooks ou des pipelines par lots.
Voir Utiliser ai_query. |
| Utiliser un agent de codage | Connectez votre agent de codage aux modèles via Unity Gateway. Voir Agents de codage supportés. |
Les modèles pris en charge et les identifiants de modèle varient selon l’interface. Consultez les guides liés pour les exigences et exemples.
Services modèles fournis par le système
Azure Databricks fournit des services de modèle prêts à l’emploi, facturés au jeton, dans system.ai, tels que system.ai.claude-opus-5. De nouveaux services sont ajoutés au fur et à mesure que des modèles de fondation deviennent disponibles.
- Un utilisateur système les possède et vous ne pouvez pas les supprimer.
- Par défaut, seuls les administrateurs de metastore peuvent les modifier. Un administrateur de metastore peut déléguer la gestion en accordant le
MANAGEprivilège.
Pour restreindre l’accès, voir Découvrir et régir l’accès aux services modèles.
Choisissez la capacité de service
| Option | Recommandé pour | Fonctionnement |
|---|---|---|
| Paiement par jeton | Charges de travail avec une utilisation variable ou intermittente. | Payez pour les jetons que vous utilisez sans prévoir une capacité dédiée au service. |
| Débit alloué à la demande | Les charges de travail nécessitent une capacité dédiée avec la flexibilité de l’ajuster selon l’évolution des besoins. | Payez pour la capacité allouée sans engagement de durée de mandat. |
Les services de modèle Unity Gateway peuvent acheminer vers des destinations à débit provisionné. Consultez la documentation de chaque option pour les modèles éligibles et les exigences de configuration.
Pour l’inférence par lots avec ai_query, utilisez les instructions AI Functions pour sélectionner les modèles pris en charge et les options de service. Le modèle et le soutien régional varient selon les options de service.
Connecter d’autres fournisseurs de modèles
Vous pouvez aussi utiliser Unity Gateway avec votre propre compte fournisseur de modèle. Connectez le fournisseur modèle et régissez l’accès en utilisant les identifiants de votre organisation.
Voir Connecter un fournisseur de modèles externe.