Microsoft Azure

Weave を Microsoft Azure OpenAI サービスと統合する

Weights & Biases (W&B) Weave は Microsoft Azure OpenAI サービスと統合されており、チームが Azure AI アプリケーションを最適化するのを支援します。W&B を使用することで、以下のことが可能になります。

最新のチュートリアルについては、Weights & Biases on Microsoft Azure をご覧ください。

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はじめに

Azure で Weave の使用を開始するには、トラッキングしたい関数を weave.op でデコレートするだけです。

@weave.op()
def call_azure_chat(model_id: str, messages: list, max_tokens: int = 1000, temperature: float = 0.5):
    # Azure OpenAI クライアントを使用してチャット補完を作成
    response = client.chat.completions.create(
        model=model_id,
        messages=messages,
        max_tokens=max_tokens,
        temperature=temperature
    )
    return {"status": "success", "response": response.choices[0].message.content}

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詳細情報

Weave を使用した高度な Azure のトピックについては、以下のリソースを参照してください。

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Azure AI Model Inference API を Weave で使用する

こちらのガイドでは、Azure AI Model Inference API を Weave と併用して、Azure モデルに関する洞察を得る方法を学ぶことができます。

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Azure OpenAI モデルを Weave でトレースする

こちらのガイドでは、Weave を使用して Azure OpenAI モデルをトレースする方法を学ぶことができます。