Ce navigateur n’est plus pris en charge.
Effectuez une mise à niveau vers Microsoft Edge pour tirer parti des dernières fonctionnalités, des mises à jour de sécurité et du support technique.
Quelle est la meilleure description du catalogue de modèles de Foundry ?
Catalogue composé uniquement de modèles de base exclusifs à Microsoft
Hub central pour découvrir, filtrer, comparer et tester de nombreux modèles d’INTELLIGENCE artificielle générative de plusieurs fournisseurs
Outil qui remplace la nécessité d’un abonnement Azure
Quelle instruction décrit le mieux un modèle de base dans Microsoft Foundry
Un petit modèle spécifique à une tâche qui doit être affiné avant de pouvoir effectuer une fonction utile
Outil d’évaluation utilisé pour comparer différentes familles de modèles
Un modèle volumineux et préentraîné, offrant des capacités générales, qui peut être utilisé immédiatement ou personnalisé.
Dans le portail Foundry, quel est l’avantage principal de l’utilisation de Model Playground avant d’écrire du code ?
Il vous permet de tester des prompts, de comparer des modèles et d'enregistrer des paramètres de fonctionnement que vous pouvez réutiliser dans le code.
Il déploie le modèle pour vous et supprime la nécessité d’utiliser une API.
Il remplace les instructions système en générant automatiquement la meilleure invite système pour chaque scénario.
Quel est le principal résultat de la publication d’un agent dans Microsoft Foundry ?
Il convertit l’agent en ressource Azure managée avec un point de terminaison stable que vous pouvez partager et intégrer sans exposer votre projet Foundry ou votre code source.
Elle réduit automatiquement les coûts en rendant l’agent autonome pour fonctionner, quels que soient les tokens de modèle, les outils ou les services de données connectés.
Il remplace la nécessité de l’API Project en autorisant l’agent à être appelé uniquement via l’interface utilisateur du portail Foundry.
Dans l’exemple Python, quelle ligne est chargée d’appeler l’agent publié (au lieu d’appeler directement un déploiement de modèle) lors de la génération d’une réponse ?
agent = project_client.agents.get(agent_name=myAgent)
openai_client = project_client.get_openai_client()
response = openai_client.responses.create(input=[{'role': 'user', 'content': 'Tell me what you can help with.''}], extra_body={'agent': {'name': agent.name, 'type': 'agent_reference'}},)
Vous devez répondre à toutes les questions avant de vérifier votre travail.
Cette page a-t-elle été utile ?
Vous avez besoin d’aide pour cette rubrique ?
Vous souhaitez essayer d’utiliser Ask Learn pour clarifier ou vous guider dans cette rubrique ?