Observação
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Use Unity Gateway para rodar inferência em modelos proprietários e open-weight de ponta hospedados pelo Databricks. Escolha um modelo e a capacidade de serviço que se encaixe na sua carga de trabalho.
Comece a enviar consultas para modelos.
Modelos disponíveis via Databricks
Os modelos a seguir são hospedados pelo Databricks. Cada nome de modelo está vinculado às suas especificações.
Os ativos modelo em system.ai são listados globalmente. Ver um modelo lá não significa que ele esteja disponível no seu espaço de trabalho. A disponibilidade depende da região do seu espaço de trabalho, das configurações de multi-geografia e da disponibilidade de modelos. Verifique a interface do Unity Gateway para o serviço de modelo correspondente e confirme que você tem permissão para consultá-lo.
Listar um modelo não envia dados do cliente para esse modelo para inferência. Veja Disponibilidade de modelos por região para detalhes regionais.
Observação
No Azure Databricks, modelos OpenAI e Google Gemini, junto com Zhipu AI GLM 5.3, GLM 5.3 Flash e GLM 5.2 (legacy), Moonshot AI Kimi K3, Thinking Machine Labs Inkling e DeepSeek V4.1 Flash e V4 Flash, estão disponíveis através dos serviços ADI, fornecidos pela Databricks. Para essas descrições de modelos, veja Lista detalhada de modelos suportados pelas APIs de Modelos da Fundação Databricks. Para configuração e acesso, veja Serviços ADI.
Importante
O DeepSeek V4 Flash (0731) está descontinuado e está previsto para aposentadoria em 5 de novembro de 2026. Consulte Modelos descontinuados e aposentados para ver o modelo de substituição recomendado e orientações sobre como migrar durante a descontinuação.
Para modelos obsoletos e substitutos recomendados, veja Modelos obsoletos e aposentados.
Use um modelo
| Sua tarefa | Como usar os modelos |
|---|---|
| Construir uma aplicação ou agente | Chame um modelo através da API do Unity Gateway.
Os serviços de modelo fornecidos pelo sistema permitem system.ai que você comece sem criar um serviço de modelo personalizado.
Veja Modelos de consulta. |
| Aplique IA aos seus dados | Use ai_query para enviar solicitações a um modelo compatível a partir de SQL, notebooks ou pipelines em lote. Consulte Use ai_query. |
| Usar um agente de codificação | Conecte seu agente de codificação aos modelos através do Unity Gateway. Veja Agentes de codificação suportados. |
Modelos suportados e identificadores de modelo variam conforme a interface. Veja os guias vinculados para requisitos e exemplos.
Serviços modelo fornecidos pelo sistema
O Azure Databricks fornece serviços de modelo prontos para uso, cobrados por token em system.ai, como system.ai.claude-opus-5. Novos serviços são adicionados conforme modelos de fundação ficam disponíveis.
- Um usuário do sistema é o proprietário deles e você não pode excluí-los.
- Por padrão, somente os administradores do metastore podem modificá-los. Um administrador de metastore pode delegar o gerenciamento concedendo o
MANAGEprivilégio.
Para restringir o acesso, veja Descobrir e regular o acesso aos serviços modelo.
Escolha a capacidade de serviço
| Opção | Recomendado para | Como funciona |
|---|---|---|
| Pagamento por token | Cargas de trabalho com uso variável ou intermitente. | Pague pelos tokens que você usar sem precisar provisionar capacidade dedicada de processamento. |
| Capacidade provisionada sob demanda | Cargas de trabalho que precisam de capacidade dedicada com flexibilidade para ajustá-la conforme os requisitos mudam. | Pague pela capacidade alocada sem compromisso de prazo. |
Os serviços modelo do Unity Gateway podem rotear para destinos de throughput provisionado. Veja a documentação de cada opção para modelos elegíveis e requisitos de configuração.
Para inferência em lote com ai_query, use o guia de Funções de IA para selecionar modelos compatíveis e opções de disponibilização. O suporte a modelo e região varia conforme a opção de disponibilização.
Conecte outros provedores de modelos
Você também pode usar o Unity Gateway com sua própria conta modelo de provedor. Conecte o provedor modelo e controle o acesso usando as credenciais da sua organização.
Veja Conectar um provedor de modelo externo.