最終更新日: 2025-02-07
利用上の注意
このポストは Microsoft 社の Azure 公式ドキュメント(CC BY 4.0 または MIT ライセンス) をもとに生成AIを用いて翻案・要約した派生作品です。 元の文書は MicrosoftDocs/azure-ai-docs にホストされています。
生成AIの性能には限界があり、誤訳や誤解釈が含まれる可能性があります。 本ポストはあくまで参考情報として用い、正確な情報は必ず元の文書を参照してください。
このポストで使用されている商標はそれぞれの所有者に帰属します。これらの商標は技術的な説明のために使用されており、商標権者からの公式な承認や推奨を示すものではありません。
この変更では、ドキュメントインテリジェンスAPIのレイテンシ問題のトラブルシューティングに関する新しい記事が追加され、Azure AIサービス関連のトラブルシューティングを支援するためのビジュアル資料がいくつか提供されました。また、Azure AI Foundry関連のドキュメントにおけるサービス名の更新が数多く行われ、ドキュメントの正確性と整合性が向上しました。
このコードの変更は、Azure AI Document IntelligenceとAzure AI Foundryに関連するドキュメントを改善し、ユーザーエクスペリエンスを向上させるための重要なステップです。特に、ドキュメントインテリジェンスAPIのレイテンシ問題に対するトラブルシューティングガイドの追加は、ユーザーが直面しがちなパフォーマンスの問題を解決するための実用的なリソースを提供します。このガイドは、ベストプラクティスを提供するだけでなく、ユーザーが遭遇するかもしれないいくつかの特定の状況に対処するための具体的な戦略を提案しています。
画像の追加は、特に視覚的なガイドを好むユーザーにとって非常に有益です。これにより、ユーザーはAzureポータル内でのアラート設定や監視設定がどのように行われるかを直感的に理解できます。このようなビジュアルサポートは、特に複雑なタスクや設定を行う際にユーザーの理解を助け、効率を向上させます。
さらに、Azure AI Foundryに関連するドキュメントのサービス名更新は、ドキュメントの整合性を保ち、ユーザーが最新の情報をもとに適切な判断を下せる環境を整える役割を果たしています。特に、サービス名の変更は、ユーザーがAzureの特定のサービスを正確に認識し、そのサービスを活用するための正しい情報にアクセスするために不可欠です。この一貫性は、リソースを管理し適切なサポートを確保するために非常に重要です。
全体として、これらの変更は、情報の正確性と利用者の利便性を高め、Azure AI関連のサービスの使用と管理を容易にすることを目的としています。このような継続的な更新と改善は、ユーザーがより洗練された技術とツールを活用しやすくするための重要な手段です。
| Filename | Type | Title | Status | A | D | M |
|---|---|---|---|---|---|---|
| troubleshoot-latency.md | new feature | ドキュメントインテリジェンスAPIのレイテンシ問題のトラブルシューティング | added | 123 | 0 | 123 |
| azure-portal-create-alert.png | new feature | Azureポータルでのアラート作成に関する画像の追加 | added | 0 | 0 | 0 |
| azure-portal-monitoring-metrics.png | new feature | Azureポータルの監視メトリクスに関する画像の追加 | added | 0 | 0 | 0 |
| azure-portal-monitoring.png | new feature | Azureポータルのモニタリングに関する画像の追加 | added | 0 | 0 | 0 |
| azure-status.png | new feature | Azureのステータスに関する画像の追加 | added | 0 | 0 | 0 |
| azure-storage.png | new feature | Azureストレージに関する画像の追加 | added | 0 | 0 | 0 |
| overview.md | minor update | ドキュメントインテリジェンスの概要情報の更新 | modified | 2 | 2 | 4 |
| toc.yml | minor update | ドキュメントインテリジェンスの目次の更新 | modified | 6 | 3 | 9 |
| content-safety-overview.md | minor update | コンテンツセーフティのサービス名の更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| ai-resources.md | minor update | AIリソースに関するサービス名の更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| architecture.md | minor update | アーキテクチャに関するサービス名の更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| content-filtering.md | minor update | コンテンツフィルタリングに関するサービス名の更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| management-center.md | minor update | 管理センターに関するサービス名の更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| model-lifecycle-retirement.md | minor update | モデルライフサイクルの引退に関する情報の更新 | modified | 3 | 2 | 5 |
| rbac-ai-studio.md | minor update | Azure AI FoundryポータルにおけるRBACに関するフィールドの修正 | modified | 1 | 1 | 2 |
| vulnerability-management.md | minor update | 脆弱性管理に関するサービス名の更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| access-on-premises-resources.md | minor update | オンプレミスリソースへのアクセスに関するサービス名の更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| autoscale.md | minor update | 自動スケールのサービス名の更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| azure-policy.md | minor update | Azure Policyに関するサービス名の更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| built-in-policy-model-deployment.md | minor update | 組み込みポリシーモデルのデプロイメントに関するサービス名の更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| configure-managed-network.md | minor update | 管理ネットワークの設定に関するサービス名の更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| configure-private-link.md | minor update | プライベートリンクの設定に関するサービス名の更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| connections-add.md | minor update | 新しい接続の追加に関するサービス名の更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| costs-plan-manage.md | minor update | Azure AI Foundryのコスト管理に関するサービス名の更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| create-azure-ai-hub-template.md | minor update | Azure AI ハブのテンプレート作成に関するサービス名の更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| create-azure-ai-resource.md | minor update | Azure AI ハブの作成に関するサービス名の更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| create-hub-terraform.md | minor update | Terraformを使用したAzure AI ハブ作成に関するサービス名の更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| create-secure-ai-hub.md | minor update | 安全な AI ハブ作成に関するサービス名の更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| custom-policy-model-deployment.md | minor update | カスタムポリシーを使用したモデル展開に関するサービス名の更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| deploy-models-jamba.md | minor update | Jamba モデルのデプロイ方法に関するサービス名とリンク更新 | modified | 11 | 21 | 32 |
| connections-add-sdk.md | minor update | Azure AI Foundryポータルでの新しい接続の追加に関するサービス名の更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| evaluate-sdk.md | minor update | リスクおよび安全評価者のプレビューに関するタイトルと説明の更新 | modified | 5 | 5 | 10 |
| simulator-interaction-data.md | minor update | シミュレーターによるインタラクションデータ生成に関するプレビュー情報の追加 | modified | 14 | 12 | 26 |
| disable-local-auth.md | minor update | サービス名の更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| disaster-recovery.md | minor update | サービス名の更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| quota.md | minor update | サービス名の更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| secure-data-playground.md | minor update | サービス名の更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| troubleshoot-secure-connection-project.md | minor update | サービス名の更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| use-blocklists.md | minor update | サービス名の更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| content-safety-harm-categories.md | minor update | サービス名の更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| create-content-filter.md | minor update | サービス名の更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| dependent-resources.md | minor update | サービス名の更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| region-availability-maas.md | minor update | 地域の可用性情報の更新 | modified | 2 | 2 | 4 |
| resource-provider-kinds.md | minor update | サービス名の変更 | modified | 1 | 1 | 2 |
| use-blocklists.md | minor update | サービス名の修正 | modified | 1 | 1 | 2 |
| multimodal-vision.md | minor update | サービス名の更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| responsible-use-of-ai-overview.md | minor update | サービス名の変更 | modified | 1 | 1 | 2 |
@@ -0,0 +1,123 @@
+---
+title: Troubleshoot latency issues with Document Intelligence API
+titleSuffix: Azure AI services
+description: Learn troubleshooting tips, remedial solutions, and best practices for addressing Document Intelligence latency issues.
+author: laujan
+manager: nitinme
+ms.service: azure-ai-document-intelligence
+ms.topic: troubleshooting
+ms.date: 02/05/2025
+ms.author: lajanuar
+---
+
+# Troubleshooting latency issues in Azure AI Document Intelligence
+
+This article presents troubleshooting tips, remedial solutions, and best practices to address Document Intelligence latency issues. Latency refers to the duration an API server takes to handle and process an incoming request before delivering the response to the client. The time required to analyze a document varies based on its size (such as the number of pages) and the content on each page.
+
+Document Intelligence operates as a multitenant service, ensuring that latency for similar documents is comparable, though not always identical. Variability in latency and performance is an inherent characteristic of any microservice-based, stateless, asynchronous service, especially when processing images and large documents on a large scale. Despite continuous efforts to increase hardware capacity and enhance scalability, some latency issues can still arise during runtime.
+
+> [!NOTE]
+>
+> * Azure AI services don't provide a Service Level Agreement (SLA) for latency.
+> * The Document Intelligence API offers asynchronous functionality, allowing you to access results up to 24 hours after sending your request to our backend.
+> * Use the request ID provided by the POST operation to retrieve these results. If you encounter issues during your standard polling sequence, save the request ID and try again later before considering a retry. For further assistance, refer to our [service page](../service-limits.md#detailed-description-quota-adjustment-and-best-practices).
+
+## Set your latency baseline
+
+To evaluate latency, you should first establish baseline metrics for your specific scenario. These metrics give you the expected end-to-end and server latency within the context of your application environment. Once you have these baseline metrics, it becomes easier to distinguish between expected and unexpected conditions.
+
+## Check Azure region status
+
+When you're experiencing latency issues, the first step is to check [Azure status](https://azure.status.microsoft/status) for any current outages or issues that might impact your services.
+
+* All active events are listed under the `Current Impact` tab.
+
+* You can also check your resource in the host region. Go to Geography → Products And Services → AI + Machine Learning → Azure AI Document Intelligence and check the status for your region:
+
+ :::image type="content" source="../media/latency/azure-status.png" alt-text="Screenshot of the Microsoft Azure status page." lightbox="../media/latency/azure-status.png":::
+
+## Check file size
+
+Monitor the size of files you send via the request API. Processing larger files in parallel can result in increased processing times. Normalize your metric by measuring latency per page. If you observe sustained periods (exceeding one hour) where latency per page consistently surpasses 15 seconds, consider addressing the issue.
+
+## Check Azure Blob storage latency
+
+The size of a request affects latency in Azure Storage operations. Larger operations take more time to complete due to the increased volume of data transferred over the network and processed by Azure Storage.
+
+Azure Storage provides two latency metrics for block blobs in the Azure portal:
+
+ * End-to-end (E2E) latency measures the interval from when Azure Storage receives the first packet of the request until Azure Storage receives a client acknowledgment on the last packet of the response.
+
+ * Server latency measures the interval from when Azure Storage receives the last packet of the request until the first packet of the response is returned from Azure Storage.
+
+To view latency metrics, navigate to your storage resource in the Azure portal:
+
+* On the left navigation window, select **Insights** from the **Monitoring** drop-down menu.
+
+* The insights tab opens a window that includes a chart showing both `E2E` and `Server` latency metrics:
+
+ :::image type="content" source="../media/latency/azure-storage.png" alt-text="Screenshot of Azure Storage latency metrics in the Azure portal.":::
+
+
+For more information, *see* [Latency in Blob storage](/azure/storage/blobs/storage-blobs-latency).
+
+
+## Check monitoring metrics for your resource
+
+Azure portal monitors offer insights into your applications to enhance their performance and availability. There are several tools that you can use to monitor your app's performance in the Azure portal:
+
+1. On the **Overview** page, select **Monitoring**, select the time period, and review the **Request latency** metrics on page.
+
+ :::image type="content" source="../media/latency/azure-portal-monitoring.png" alt-text="Screenshot of Azure usage monitoring metrics in the Azure portal.":::
+
+1. On the left navigation window, select **Metrics** from the **Monitoring** drop-down menu.
+
+ * In the main window, select ➕**Add metric**.
+
+ * Keep the **Scope** and **Metric Namespace** fields unchanged. Add the **Latency** parameter to the **Metric** field and adjust the **Aggregation** field as needed.
+
+ :::image type="content" source="../media/latency/azure-portal-monitoring-metrics.png" alt-text="Screenshot of add your own metrics setting in the Azure portal.":::
+
+## Set a latency alert in the Azure portal
+
+Alerts assist you in identifying and resolving issues by providing proactive notifications when Azure Monitor data suggests a potential issue. An alert rule keeps an eye on your data and notifies you when set criteria are met on your specified resource. You can set up an alert in the Azure portal as follows:
+
+1. On the left navigation window, select **Alerts** from the **Monitoring** drop-down menu.
+
+1. Select the **Create alert rule** button.
+
+1. In the new window that opens, select **Latency** from the **Select a signal** drop-down menu.
+
+ :::image type="content" source="../media/latency/azure-portal-create-alert.png" alt-text="Screenshot of the create an alert rule page in the Azure portal.":::
+
+1. Configure the alert by completing the fields on the page.
+
+1. After you complete the configuration, select **Review ➕ create**
+
+
+ ### Contact us
+
+If you're unable to resolve long latency issue, [email us](mailto:formrecog_contact@microsoft.com) with the following information:
+
+* Model Name
+
+* Version
+
+* Subscription ID
+
+* Resource ID
+
+* Timestamp and issue description
+
+* Request IDs of the concerning operations (if possible)
+
+* Logs
+
+* Sample files
+
+* JSON file (output/analyze results)
+
+* Training set (if it's a training issue related to custom neural models)
+
+
+For more assistance, you can also or use the feedback widget at the bottom of any Microsoft Learn page.{
"modification_type": "new feature",
"modification_title": "ドキュメントインテリジェンスAPIのレイテンシ問題のトラブルシューティング"
}この変更は、Azure AIサービスにおけるドキュメントインテリジェンスAPIのレイテンシ問題をトラブルシューティングするための新しい記事を追加しました。この新機能は、レイテンシのトラブルシューティングに関するヒントや解決策、ベストプラクティスを提供します。記事では、APIサーバーが受信リクエストを処理して応答をクライアントに返すまでの時間、異なるサイズや内容のドキュメントに対する処理時間の変動、マルチテナントサービスとしてのドキュメントインテリジェンスの特性などについて説明しています。
新規に追加されたコンテンツでは、レイテンシのベースラインの設定やAzureの地域の状態確認、ファイルサイズのチェック、Azure Blobストレージのレイテンシについての詳細なガイドも含まれています。また、Azureポータルでレイテンシアラートを設定する方法なども詳述されています。記事は、ユーザーがレイテンシの問題を識別し、解決するための情報を提供することを目的としています。
{
"modification_type": "new feature",
"modification_title": "Azureポータルでのアラート作成に関する画像の追加"
}この変更は、Azureポータルでアラートを作成する際の手順を示す新しい画像を追加しました。この新機能により、ユーザーはアラートを設定する過程を視覚的に理解しやすくなります。画像は、Azure AIサービスに関連するドキュメントインテリジェンスのトラブルシューティングに役立つ情報の一部として機能し、特にレイテンシの問題に対処するためのアラート設定のガイドラインを提供します。
具体的には、ユーザーは画像を参照することで、アラートルールの作成手順や必要な設定を目にすることができ、効果的なモニタリングを行うのに役立ちます。この追加により、ユーザーがレイテン
{
"modification_type": "new feature",
"modification_title": "Azureポータルの監視メトリクスに関する画像の追加"
}この変更は、Azureポータルにおける監視メトリクスを示す新しい画像を追加しました。この画像は、ユーザーがAzure AIサービスのドキュメントインテリジェンスに関連するパフォーマンスをモニタリングする際に視覚的な参考として役立ちます。画像は、特にレイテンシの問題に関連するメトリクスの確認方法を示しており、ユーザーがアプリケーションのパフォーマンスをより効果的に管理できるようにします。
この追加により、ユーザーはメトリクスの見方や関連情報を直感的に理解しやすくなり、適切な監視を行うことで問題の早期発見と解決に貢献します。
{
"modification_type": "new feature",
"modification_title": "Azureポータルのモニタリングに関する画像の追加"
}この変更では、Azureポータルでのモニタリングに関連する新しい画像を追加しました。この画像は、Azure AIサービスのドキュメントインテリジェンスにおけるモニタリング機能の使用方法を視覚的に示しています。具体的には、ユーザーがモニタリング情報を確認する際のプロセスや、利用可能なメトリクスを理解するのに役立つ内容を含んでいます。
この新しい画像は、特にユーザーが実際のアプリケーションやサービスの監視を行う際の有用なガイドとして機能し、問題の発見と解決を迅速に行う助けとなります。ユーザーにとって、視覚的な情報は理解を深め、Azureポータルの操作に自信を与える重要な要素となるでしょう。
{
"modification_type": "new feature",
"modification_title": "Azureのステータスに関する画像の追加"
}この変更では、Azureのステータスを示す新しい画像が追加されました。この画像は、ユーザーがAzure AIサービスのドキュメントインテリジェンスに関連するサービステータスを把握する際に役立つ情報を視覚的に提供します。具体的には、サービスの可用性や現在のパフォーマンス状況を示す内容が含まれています。
この新しい画像の追加により、ユーザーはAzureのステータスをより直感的に理解できるようになり、サービスを利用する際の信頼性や安定性についての洞察を得ることが可能になります。このビジュアルは、リアルタイムでの状態確認や問題の早期発見に寄与し、より良い運用管理をサポートします。
{
"modification_type": "new feature",
"modification_title": "Azureストレージに関する画像の追加"
}この変更では、Azureストレージに関連する新しい画像が追加されました。この画像は、ユーザーがAzure AIサービスのドキュメントインテリジェンスにおいて、ストレージの使用状況やパフォーマンスを視覚的に理解するのに役立ちます。具体的には、ストレージ操作の効率性や遅延に関する情報が示されている可能性があります。
この新しい画像の追加により、ユーザーはストレージに関するデータをさらに深く理解し、効果的な管理や問題解決を行うための視覚的手がかりを得ることができるようになります。結果として、Azureを使用したドキュメントの処理や分析がよりスムーズに行えることに寄与するでしょう。
@@ -6,7 +6,7 @@ author: laujan
manager: nitinme
ms.service: azure-ai-document-intelligence
ms.topic: overview
-ms.date: 11/19/2024
+ms.date: 02/06/2025
ms.author: lajanuar
monikerRange: '<=doc-intel-4.0.0'
---
@@ -41,7 +41,7 @@ monikerRange: '<=doc-intel-4.0.0'
:::moniker-end
-Azure AI Document Intelligence is a cloud-based [Azure AI service](../../ai-services/index.yml) that enables you to build intelligent document processing solutions. Massive amounts of data, spanning a wide variety of data types, are stored in forms and documents. Document Intelligence enables you to effectively manage the velocity at which data is collected and processed and is key to improved operations, informed data-driven decisions, and enlightened innovation. </br></br>
+Azure AI Document Intelligence is a cloud-based [Azure AI service](../../ai-services/index.yml) that enables you to build intelligent document processing solutions. Massive amounts of data, spanning a wide variety of data types, are stored in forms and documents. Document Intelligence enables you to effectively manage the velocity at which data is collected and processed and is key to improved operations, informed data-driven decisions, and enlightened innovation.</br></br>For information on region access, *see* Azure AI Services [Product Availability by Region](https://azure.microsoft.com/explore/global-infrastructure/products-by-region/table).</br></br>
| ✔️ [**Document analysis models**](#document-analysis-models) | ✔️ [**Prebuilt models**](#prebuilt-models) | ✔️ [**Custom models**](#custom-model-overview) |
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "ドキュメントインテリジェンスの概要情報の更新"
}この変更では、Azure AI Document Intelligenceに関する概要ファイルが修正され、一部のテキストが更新されました。主な修正点は、日付の更新と新たに地域アクセスに関する情報の追加です。
具体的には、ドキュメントインテリジェンスサービスの説明に加えて、「地域アクセスに関する情報」として、Azure AI Servicesの「地域による製品の可用性」にリンクが追加されました。これにより、ユーザーはどの地域でこのサービスが利用可能かを迅速に確認できるようになります。この更新は、情報の明確性と利便性を向上させることを目的としています。
@@ -5,7 +5,7 @@ items:
expanded: true
items:
- name: What is Azure AI Document Intelligence?
- displayName: models, develop, development, cognitive, applied, form recognizer, form, recognizer
+ displayName: models, develop, development, cognitive, applied, form recognizer, form, recognizer, region availability, regional availability
href: overview.md
- name: What's new
displayName: changelog, release, updates, previews, beta, packages, ga, cognitive, applied, form recognizer, form, recognizer
@@ -51,7 +51,7 @@ items:
href: v21/sdk-overview-v2-1.md
- name: Changelog and migration guide
displayName: latest, update, beta, package, preview, version
- href: changelog-release-history.md
+ href: changelog-release-history.md
- name: Frequently asked questions (FAQ)
displayName: storage, security, privacy, help, support, versions, development, migrate, migration, cognitive, applied, form recognizer, form, recognizer
href: faq.yml
@@ -159,6 +159,9 @@ items:
- name: Batch documents analysis
displayName: analyze, azureBlobFileListSource, azureBlobSource, azureBlobFileListSource, resultContainerUrl, resultPrefix, overwriteExisting
href: concept-batch-analysis.md
+ - name: Troubleshoot latency issues
+ displayName: latency, performance, slow, response, time, analyze
+ href: concept/troubleshoot-latency.md
- name: Quickstarts
items:
- name: Document Intelligence Studio custom projects
@@ -337,7 +340,7 @@ items:
href: https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-11-30-ga/pay-stub.md
- name: Receipt
href: https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-11-30-ga/receipt.md
- - name: US tax W-2 form
+ - name: US tax W-2 form
href: https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-11-30-ga/us-tax/w2.md
- name: US tax W-4 form
href: https://github.com/Azure-Samples/document-intelligence-code-samples/blob/main/schema/2024-11-30-ga/us-tax/w4.md{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "ドキュメントインテリジェンスの目次の更新"
}この変更では、Azure AI Document Intelligenceの目次ファイル（toc.yml）が改訂され、いくつかの新しい項目が追加されました。具体的には、地域の可用性に関する情報やレイテンシ問題のトラブルシューティングに関する新しいセクションが追加されています。
目次には「地域可用性」に関する表示名が加わり、ユーザーがサービスを利用できる地域についての情報を簡単に確認できるようになりました。また、「レイテンシ問題のトラブルシューティング」という新しい項目も追加され、パフォーマンス向上に寄与する情報が提供されています。これらの更新により、ユーザーはドキュメントインテリジェンスの操作や問題解決に関する情報によりアクセスしやすくなります。
全体として、この変更はユーザーエクスペリエンスを向上させ、より多くの情報を提供することを目的としています。
@@ -3,7 +3,7 @@ title: Content Safety in Azure AI Foundry portal overview
titleSuffix: Azure AI Foundry
description: Learn how to use Azure AI Content Safety in Azure AI Foundry portal to detect harmful user-generated and AI-generated content in applications and services.
manager: nitinme
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.custom:
- ignite-2024
ms.topic: overview{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "コンテンツセーフティのサービス名の更新"
}この変更では、Azure AI Studioに関連する「コンテンツセーフティ」概要ファイルのサービス名が修正されました。「ms.service」のフィールドが「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に変更されています。これにより、ファイルがAzure AI Foundryポータルに関連付けられ、適切なサービス名が反映されることになります。
この修正は、ドキュメントの一貫性を保ち、正確なリファレンスを提供するために重要です。また、Azure AI Foundryポータルに関心を持つユーザーが、関連する情報をより正確に入手できるようにすることを目的としています。全体として、この変更は文書の明確さを向上させるためのマイナーな更新です。
@@ -3,7 +3,7 @@ title: Manage, collaborate, and organize with hubs
titleSuffix: Azure AI Foundry
description: This article introduces concepts about Azure AI Foundry hubs for your Azure AI Foundry projects.
manager: scottpolly
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.custom:
- ignite-2023
- build-2024{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "AIリソースに関するサービス名の更新"
}この変更では、Azure AI Studioに関連する「AIリソース」に関する記事のサービス名が更新されました。具体的には、「ms.service」フィールドが「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に変更されています。この修正により、コンテンツがAzure AI Foundryのリソース管理に関する正しいサービス名と関連づけられます。
この変更は、サービス名を正確に反映させることで、ユーザーが情報を見つけやすくし、関連するリソースやサポートを正しくスムーズに利用できるようにすることを目的としています。全体として、この修正はドキュメントの明確さを向上させるためのマイナーな更新です。
@@ -3,7 +3,7 @@ title: Azure AI Foundry architecture
titleSuffix: Azure AI Foundry
description: Learn about the architecture of Azure AI Foundry.
manager: scottpolly
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.custom:
- build-2024
- ignite-2024{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "アーキテクチャに関するサービス名の更新"
}この変更では、Azure AI Studioに関する「アーキテクチャ」記事のサービス名が修正されました。「ms.service」フィールドが「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に変更されており、これによりコンテンツがAzure AI Foundryに関連付けられています。
この更新は、文書の内容が正しいサービスに基づいていることを保証し、ユーザーがAzure AI Foundryのアーキテクチャに関する関連情報を適切に探し出せるようにすることを目的としています。全体として、この変更はドキュメントの一貫性を保つためのマイナーな更新です。
@@ -3,7 +3,7 @@ title: Azure AI Foundry content filtering
titleSuffix: Azure AI Foundry
description: Learn about the content filtering capabilities of Azure OpenAI in Azure AI Foundry portal.
manager: nitinme
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.custom:
- ignite-2023
- build-2024{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "コンテンツフィルタリングに関するサービス名の更新"
}この変更では、Azure AI Foundryに関連する「コンテンツフィルタリング」の記事において、サービス名が更新されました。具体的には、「ms.service」フィールドが「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に変更されています。これにより、コンテンツは正確にAzure AI Foundryの機能を反映するようになります。
この修正は、ユーザーがAzure AI Foundryポータル内でのAzure OpenAIのコンテンツフィルタリング機能に関する情報を正確に取得できるようにすることを意図しています。また、情報の整合性を保つためのマイナーな更新です。
@@ -4,7 +4,7 @@ titleSuffix: Azure AI Foundry
description: "The management center in Azure AI Foundry portal provides a centralized hub for governance and management activities."
author: Blackmist
ms.author: larryfr
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.custom:
- ignite-2024
ms.topic: concept-article #Don't change.{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "管理センターに関するサービス名の更新"
}この変更では、Azure AI Foundryに関連する「管理センター」についての記事の内容が一部修正されました。具体的には、「ms.service」フィールドが「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に変更され、内容がAzure AI Foundryにより適切に関連付けられるようになっています。
この修正は、Azure AI Foundryポータル内でのガバナンスと管理活動に関する集中ハブとしての管理センターの役割を明確にし、ユーザーが関連情報を正しく把握できるようにすることを目的としています。全体として、この変更はドキュメントの整合性向上を図るためのマイナーな更新です。
@@ -3,9 +3,9 @@ title: Deprecation and retirement for models in Azure AI model catalog
titleSuffix: Azure AI Foundry
description: Learn about the lifecycle stages, deprecation, and retirement for models in the Azure AI model catalog.
manager: scottpolly
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.topic: concept-article
-ms.date: 1/14/2025
+ms.date: 02/03/2025
ms.author: mopeakande
author: msakande
ms.reviewer: kritifaujdar
@@ -67,6 +67,7 @@ The following table lists the timelines for models that are on track for retirem
| Model provider | Model | Legacy date (UTC) | Deprecation date (UTC) | Retirement date (UTC) | Suggested replacement model |
| ---- | ---- | ---- | --- | ---- | --- |
+| AI21 Labs | Jamba Instruct | February 1, 2025 | February 1, 2025 | March 1, 2025 | [AI21-Jamba-1.5-Large](https://ai.azure.com/explore/models/AI21-Jamba-1.5-Large/version/1/registry/azureml-ai21) or [AI21-Jamba-1.5-Mini](https://ai.azure.com/explore/models/AI21-Jamba-1.5-Mini/version/1/registry/azureml-staging) |
| Mistral AI | [Mistral-large-2407](https://aka.ms/azureai/landing/Mistral-Large-2407) | January 13, 2025 | February 13, 2025 | May 13, 2025 | [Mistral-large-2411](https://aka.ms/aistudio/landing/Mistral-Large-2411) |
| Mistral AI | [Mistral-large](https://aka.ms/azureai/landing/Mistral-Large) | December 15, 2024 | January 15, 2025 | April 15, 2025 | [Mistral-large-2407](https://aka.ms/azureai/landing/Mistral-Large-2407) |
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "モデルライフサイクルの引退に関する情報の更新"
}この変更では、Azure AIモデルカタログにおけるモデルのライフサイクル、非推奨、および引退に関する記事が修正されました。具体的な変更点としては、以下が挙げられます。
これらの修正により、ユーザーはモデルの引退に関する最新の情報を得ることができ、適切な代替モデルを見つけやすくなります。全体的に、これは情報の整合性と最新性を向上させるためのマイナーな更新です。
@@ -3,7 +3,7 @@ title: Role-based access control in Azure AI Foundry portal
titleSuffix: Azure AI Foundry
description: This article introduces role-based access control in Azure AI Foundry portal.
manager: scottpolly
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.custom:
- ignite-2023
- build-2024{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "Azure AI FoundryポータルにおけるRBACに関するフィールドの修正"
}この変更では、Azure AI Foundry
@@ -3,7 +3,7 @@ title: Vulnerability management
titleSuffix: Azure AI Foundry
description: Learn how Azure AI Foundry manages vulnerabilities in images that the service provides, and how you can get the latest security updates for the components that you manage.
manager: scottpolly
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.custom:
- build-2024
ms.topic: conceptual{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "脆弱性管理に関するサービス名の更新"
}この変更では、Azure AI Foundryにおける脆弱性管理に関する記事が修正されました。具体的には、「ms.service」フィールドが「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に変更され、情報の正確性が向上しました。この変更により、Azure AI Foundryの脆弱性管理についての説明がより適切に関連付けられ、ユーザーが最新のセキュリティ更新について理解しやすくなります。
全体として、これはAzure AI Foundryに関する情報の整合性を高めるためのマイナーな更新です。
@@ -3,7 +3,7 @@ title: How to access on-premises resources
titleSuffix: Azure AI Foundry
description: Learn how to configure an Azure AI Foundry managed network to securely allow access to your on-premises resources.
manager: scottpolly
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.topic: how-to
ms.date: 11/22/2024
ms.reviewer: meerakurup {
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "オンプレミスリソースへのアクセスに関するサービス名の更新"
}この変更では、オンプレミスリソースへのアクセス方法について説明する記事におけるサービス名が修正されました。「ms.service」フィールドが「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に変更されることで、Azure AI Foundryに特化した情報としての整合性が向上しました。
具体的には、この変更はAzure AI Foundryで管理されたネットワークを構成し、オンプレミスリソースへの安全なアクセスを許可する方法を学ぶ際に、より正確な文脈を提供することを目的としています。このマイナーな更新は、ドキュメントの正確性と関連性を高めるために重要です。
@@ -3,7 +3,7 @@ title: Autoscale Azure AI limits
titleSuffix: Azure AI Foundry
description: Learn how you can manage and increase quotas for resources with Azure AI Foundry.
manager: scottpolly
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.custom:
- ignite-2023
- build-2024{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "自動スケールのサービス名の更新"
}この変更では、Azure AI Foundryのリソースの自動スケーリングに関する記事が修正され、サービス名が「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に変更されました。この更新により、記事の内容がAzure AI Foundryに関連付けられ、その整合性と正確性が向上します。
具体的には、ユーザーがAzure AI Foundryのリソースの定員を管理し、必要に応じて増加させる方法について説明しています。このマイナーな更新は、ドキュメントの整合性を高め、ユーザーが最新の情報をもとに行動できるようにするために重要です。
@@ -5,7 +5,7 @@ description: Learn how to use Azure Policy with Azure AI Foundry to make sure yo
author: Blackmist
ms.author: larryfr
ms.date: 01/24/2025
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.topic: how-to
# Customer Intent: As an admin, I want to understand how I can use Azure Policy to audit and govern Azure AI Foundry resources so that I can ensure compliance with my organization's requirements.
---{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "Azure Policyに関するサービス名の更新"
}この変更では、Azure PolicyをAzure AI Foundryで使用する方法を説明する記事において、「ms.service」フィールドが「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に更新されました。この変更は、文書の関連性と正確性を確保し、Azure AI Foundryに特化した情報を提供するためのものです。
具体的には、この記事は管理者がAzure Policyを利用してAzure AI Foundryのリソースを監査し、ガバナンスを行う方法を学ぶ手助けをします。このマイナーな更新により、ユーザーが組織の要件に準拠していることを確認する際の理解を助ける内容が強化されました。
@@ -4,7 +4,7 @@ titleSuffix: Azure AI Foundry
description: "Learn how to use built-in Azure policies to control what managed AI Services (MaaS) and Model-as-a-Platform (MaaP) AI models can be deployed in Azure AI Foundry portal."
author: Blackmist
ms.author: larryfr
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.topic: how-to #Don't change
ms.date: 10/25/2024
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "組み込みポリシーモデルのデプロイメントに関するサービス名の更新"
}この変更では、Azure AI Foundryポータルにおける管理されたAIサービスやモデルのデプロイメントに関する記事が修正され、サービス名が「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に変更されました。このアップデートにより、文書がよりエコシステムに適合したものとなり、正しい情報を提供することができます。
具体的には、記事では組み込みのAzureポリシーを使用して、MaaS（Managed AI Services）とMaaP（Model-as-a-Platform）AIモデルがAzure AI Foundryでどのようにデプロイできるかについて詳しく説明しています。変更されたサービス名は、ユーザーが正確なリソースに基づいてデプロイメントを行う手助けをし、ドキュメントの整合性を向上させます。
@@ -3,7 +3,7 @@ title: How to configure a managed network for Azure AI Foundry hubs
titleSuffix: Azure AI Foundry
description: Learn how to configure a managed network for Azure AI Foundry hubs.
manager: scottpolly
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.custom: ignite-2023, build-2024, devx-track-azurecli, ignite-2024
ms.topic: how-to
ms.date: 11/19/2024{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "管理ネットワークの設定に関するサービス名の更新"
}この変更により、Azure AI Foundryにおける管理ネットワークの設定方法を説明する記事の「ms.service」フィールドが「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に更新されました。このアップデートは、サービスの正確な情報の提供と文書の整合性を保つために重要です。
具体的には、この記事はAzure AI Foundryのハブ用に管理ネットワークを設定する方法についての学習を提供します。変更されたサービス名により、ユーザーはその内容がAzure AI Foundryに特化したものであることを理解しやすくなり、関連するリソースにアクセスする際の正確性が向上します。
@@ -3,7 +3,7 @@ title: How to configure a private link for an Azure AI Foundry hub
titleSuffix: Azure AI Foundry
description: Learn how to configure a private link for Azure AI Foundry hubs. A private link is used to secure communication with the Azure AI Foundry hub.
manager: scottpolly
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.custom: ignite-2023, devx-track-azurecli, build-2024, ignite-2024
ms.topic: how-to
ms.date: 01/15/2025{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "プライベートリンクの設定に関するサービス名の更新"
}この変更では、Azure AI Foundryのハブ用プライベートリンクの設定方法について詳しく説明している記事の「ms.service」フィールドが「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に変更されました。この修正は、サービスに関連する情報をより明確にし、文書の整合性を保つために重要です。
具体的には、この記事はAzure AI Foundryハブとセキュアに通信するためのプライベートリンクの設定方法を学ぶためのガイドです。サービス名が更新されることにより、ユーザーは情報がAzure AI Foundry専用のものであると認識しやすくなり、正確なリソースを参照する手助けとなります。これにより、デプロイメントや設定を行う際のサポートが向上します。
@@ -3,7 +3,7 @@ title: How to add a new connection in Azure AI Foundry portal
titleSuffix: Azure AI Foundry
description: Learn how to add a new connection in Azure AI Foundry portal.
manager: scottpolly
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.custom:
- ignite-2023
- build-2024{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "新しい接続の追加に関するサービス名の更新"
}この変更において、Azure AI Foundryポータルで新しい接続を追加する方法を説明する記事の「ms.service」フィールドが「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に更新されました。この修正は、サービス名の整合性を取り、ユーザーが正確な情報を得るために重要です。
具体的には、この記事はAzure AI Foundryポータル内での新しい接続の追加手順を学ぶためのガイドです。サービス名の変更により、読者はこの情報がAzure AI Foundryに関連したものであることを明確に理解できるようになり、関連する設定やリソースにアクセスする際の利便性が向上します。これにより、効率的な作業が促進されることが期待されます。
@@ -3,7 +3,7 @@ title: Plan and manage costs for Azure AI Foundry
titleSuffix: Azure AI Foundry
description: Learn how to plan for and manage costs for Azure AI Foundry by using cost analysis in the Azure portal.
manager: scottpolly
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.custom:
- ignite-2023
- build-2024{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "Azure AI Foundryのコスト管理に関するサービス名の更新"
}この変更では、Azure AI Foundryのコストを計画し管理するための方法を説明している記事の「ms.service」フィールドが「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に修正されました。この更新は、内容とサービスの関連性を向上させ、情報の正確性を保つために重要です。
具体的には、この記事はAzureポータル内のコスト分析を使用して、Azure AI Foundryのコストを計画および管理する方法についてのガイドです。「ms.service」の更新により、ユーザーは指示がAzure AI Foundryに特化したものであることを理解しやすくなり、正しいリソースやツールにアクセスしやすくなります。このようにして、ユーザーの作業がより効率的になることが期待されます。
@@ -3,7 +3,7 @@ title: Create an Azure AI Foundry hub using a Bicep template
titleSuffix: Azure AI Foundry
description: Use a Microsoft Bicep template to create a new Azure AI Foundry hub.
manager: scottpolly
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.custom: devx-track-arm-template, devx-track-bicep, build-2024
ms.topic: how-to
ms.date: 11/21/2024{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "Azure AI ハブのテンプレート作成に関するサービス名の更新"
}この変更では、Microsoft Bicepテンプレートを使用してAzure AI Foundryハブを作成する方法に関する記事の「ms.service」フィールドが「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に修正されました。この修正は、コンテンツが正しいサービスに関連付けられるようにするために重要です。
具体的には、この記事はBicepテンプレートを利用して新しいAzure AI Foundryハブを作成するプロセスについてのガイドです。「ms.service」の変更により、ユーザーはこの情報がAzure AI Foundryに特化したものであることを理解しやすくなり、関連するツールやリソースにアクセスする際の明確さが向上します。このようにして、ユーザーは正しいリソースに基づいて効果的に作業を進めることができるでしょう。
@@ -3,7 +3,7 @@ title: How to create and manage an Azure AI Foundry hub
titleSuffix: Azure AI Foundry
description: Learn how to create and manage an Azure AI Foundry hub from the Azure portal or from the Azure AI Foundry portal. Your developers can then create projects from the hub.
manager: scottpolly
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.custom:
- ignite-2023
- build-2024{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "Azure AI ハブの作成に関するサービス名の更新"
}この変更では、AzureポータルまたはAzure AI FoundryポータルからAzure AI Foundryハブを作成および管理する方法に関する記事の「ms.service」フィールドが「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に修正されました。この更新は、情報が適切なサービスに関連付けられることを確保するために重要です。
具体的には、この記事はユーザーがAzure AI Foundryハブを作成し、そのハブからプロジェクトを作成できるようにするための手順を説明しています。「ms.service」の変更により、ユーザーはその内容がAzure AI Foundryに特化していることをより明確に理解でき、関連するリソースに対して適切なトレーニングやサポートを受けることが可能になります。このようにして、開発者がスムーズに作業を進めるための基盤が整います。
@@ -4,7 +4,7 @@ description: In this article, you create an Azure AI Foundry hub, an Azure AI Fo
ms.topic: how-to
ms.date: 11/21/2024
titleSuffix: Azure AI Foundry
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
manager: scottpolly
ms.reviewer: andyaviles
ms.author: larryfr {
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "Terraformを使用したAzure AI ハブ作成に関するサービス名の更新"
}この変更では、Terraformを使用してAzure AI Foundryハブを作成する方法に関する記事の「ms.service」フィールドが「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に更新されました。この修正は、コンテンツが正確に関連するサービスを反映するために必要です。
具体的には、この記事はユーザーにAzure AI Foundryハブのセットアップ手順を提供し、リソースをTerraformを用いて構成する方法を説明しています。「ms.service」の変更により、ユーザーはこの記事がAzure AI Foundryに特化していることを認識し、関連するドキュメントやサポートリソースにアクセスしやすくなります。これにより、開発者は自分のプロジェクトに最適な環境を設定する手助けを受けやすくなります。
@@ -2,7 +2,7 @@
title: Create a secure hub
titleSuffix: Azure AI Foundry
description: Create an Azure AI Foundry hub inside a managed virtual network. The managed virtual network secures access to managed resources such as computes.
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.custom:
- build-2024
ms.topic: how-to{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "安全な AI ハブ作成に関するサービス名の更新"
}この変更では、管理された仮想ネットワーク内にAzure AI Foundryハブを作成する方法に関する記事の「ms.service」フィールドが「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に修正されました。この修正は、記事の関連性を高め、正確なサービス名を示すために必要です。
具体的には、この記事はユーザーが安全なAIハブを作成し、管理されたリソース（計算リソースなど）へのアクセスを保護するための手順を提供しています。「ms.service」の変更により、ユーザーはこのコンテンツが正確にAzure AI Foundryに関連していることを理解し、必要なサポートやリソースにアクセスしやすくなります。これにより、より安全な環境での開発が促進されます。
@@ -4,7 +4,7 @@ titleSuffix: Azure AI Foundry
description: "Learn how to use custom Azure Policies to control Azure AI services and Azure OpenAI model deployment with Azure AI Foundry."
author: Blackmist
ms.author: larryfr
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.topic: how-to #Don't change
ms.date: 10/25/2024
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "カスタムポリシーを使用したモデル展開に関するサービス名の更新"
}この変更では、カスタムAzureポリシーを使用してAzure AIサービスおよびAzure OpenAIモデルの展開を制御する方法に関する記事の「ms.service」フィールドが「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に更新されました。この修正は、記事が正確なサービスを反映するために重要です。
具体的には、このコンテンツはユーザーがAzure AI Foundry環境でどのようにカスタムポリシーを使用できるかを学ぶ手助けをし、サービスの展開や管理をさらに効果的に行うためのガイドラインを提供します。「ms.service」の変更により、ユーザーはこの記事がAzure AI Foundryに直接関連していることを認識し、適切なリソースやサポートを見つけやすくなります。これにより、ユーザーがAzure環境をより安全かつ効率的に利用できるようになります。
@@ -3,7 +3,7 @@ title: How to deploy AI21's Jamba family models with Azure AI Foundry
titleSuffix: Azure AI Foundry
description: How to deploy AI21's Jamba family models with Azure AI Foundry
manager: scottpolly
-ms.service: azure-machine-learning
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.topic: how-to
ms.date: 08/06/2024
ms.author: ssalgado
@@ -31,34 +31,24 @@ Certain models in the model catalog can be deployed as a serverless API with pay
# [AI21 Jamba 1.5 Large](#tab/ai21-jamba-1-5-large)
-The [AI21-Jamba 1.5 Large model](https://aka.ms/aistudio/landing/ai21-labs-jamba-1.5-large) deployed as a serverless API with pay-as-you-go billing is [offered by AI21 through Microsoft Azure Marketplace](https://aka.ms/azure-marketplace-offer-ai21-jamba-1.5-large). AI21 can change or update the terms of use and pricing of this model.
+The [AI21-Jamba 1.5 Large model](https://ai.azure.com/explore/models/AI21-Jamba-1.5-Large/version/1/registry/azureml-ai21) deployed as a serverless API with pay-as-you-go billing is [offered by AI21 through Microsoft Azure Marketplace](https://aka.ms/azure-marketplace-offer-ai21-jamba-1.5-large). AI21 can change or update the terms of use and pricing of this model.
-To get started with Jamba 1.5 large deployed as a serverless API, explore our integrations with [LangChain](https://aka.ms/ai21-jamba-1.5-large-langchain-sample), [LiteLLM](https://aka.ms/ai21-jamba-1.5-large-litellm-sample), [OpenAI](https://aka.ms/ai21-jamba-1.5-large-openai-sample) and the [Azure API](https://aka.ms/ai21-jamba-1.5-large-azure-api-sample).
+To get started with Jamba 1.5 large deployed as a serverless API, explore our integrations with [LangChain](https://github.com/Azure/azureml-examples/blob/main/sdk/python/foundation-models/ai21-labs/jamba-1-5/langchain.ipynb), [LiteLLM](https://github.com/Azure/azureml-examples/blob/main/sdk/python/foundation-models/ai21-labs/jamba-1-5/litellm.ipynb), [OpenAI](https://github.com/Azure/azureml-examples/blob/main/sdk/python/foundation-models/ai21-labs/jamba-1-5/openaisdk.ipynb) and the [Azure API](https://github.com/Azure/azureml-examples/blob/main/sdk/python/foundation-models/ai21-labs/jamba-1-5/webrequests.ipynb).
# [AI21 Jamba 1.5 Mini](#tab/ai21-jamba-1-5)
-The [AI21 Jamba 1.5 Mini model](https://aka.ms/aistudio/landing/ai21-labs-jamba-1.5-mini) deployed as a serverless API with pay-as-you-go billing is [offered by AI21 through Microsoft Azure Marketplace](https://aka.ms/azure-marketplace-offer-ai21-jamba-1.5-mini). AI21 can change or update the terms of use and pricing of this model.
+The [AI21 Jamba 1.5 Mini model](https://ai.azure.com/explore/models/AI21-Jamba-1.5-Mini/version/1/registry/azureml-staging) deployed as a serverless API with pay-as-you-go billing is [offered by AI21 through Microsoft Azure Marketplace](https://aka.ms/azure-marketplace-offer-ai21-jamba-1.5-mini). AI21 can change or update the terms of use and pricing of this model.
-To get started with Jamba 1.5 mini deployed as a serverless API, explore our integrations with [LangChain](https://aka.ms/ai21-jamba-1.5-mini-langchain-sample), [LiteLLM](https://aka.ms/ai21-jamba-1.5-mini-litellm-sample), [OpenAI](https://aka.ms/ai21-jamba-1.5-mini-openai-sample) and the [Azure API](https://aka.ms/ai21-jamba-1.5-mini-azure-api-sample).
+To get started with Jamba 1.5 mini deployed as a serverless API, explore our integrations with [LangChain](https://github.com/Azure/azureml-examples/blob/main/sdk/python/foundation-models/ai21-labs/jamba-1-5/langchain.ipynb), [LiteLLM](https://github.com/Azure/azureml-examples/blob/main/sdk/python/foundation-models/ai21-labs/jamba-1-5/litellm.ipynb), [OpenAI](https://github.com/Azure/azureml-examples/blob/main/sdk/python/foundation-models/ai21-labs/jamba-1-5/openaisdk.ipynb) and the [Azure API](https://github.com/Azure/azureml-examples/blob/main/sdk/python/foundation-models/ai21-labs/jamba-1-5/webrequests.ipynb).
---
### Prerequisites
- An Azure subscription with a valid payment method. Free or trial Azure subscriptions won't work. If you don't have an Azure subscription, create a [paid Azure account](https://azure.microsoft.com/pricing/purchase-options/pay-as-you-go) to begin.
-- An [Azure AI Foundry project](../how-to/create-projects.md). The serverless API model deployment offering for Jamba family models is only available with projects created in these regions:
-
- * East US
- * East US 2
- * North Central US
- * South Central US
- * West US
- * West US 3
- * Sweden Central
+- An [Azure AI Foundry project](../how-to/create-projects.md). The serverless API model deployment offering for Jamba family models is only available with projects created in specific regions. For a list of these regions, see [Region availability for models in serverless API endpoints](deploy-models-serverless-availability.md#ai21-models).
- For a list of regions that are available for each of the models supporting serverless API endpoint deployments, see [Region availability for models in serverless API endpoints](deploy-models-serverless-availability.md).
-
- Azure role-based access controls (Azure RBAC) are used to grant access to operations in Azure AI Foundry portal. To perform the steps in this article, your user account must be assigned the __owner__ or __contributor__ role for the Azure subscription. Alternatively, your account can be assigned a custom role that has the following permissions:
- On the Azure subscription—to subscribe the Azure AI Foundry project to the Azure Marketplace offering, once for each project, per offering:
@@ -85,15 +75,15 @@ These steps demonstrate the deployment of `AI21 Jamba 1.5 Large` or `AI21 Jamba
[!INCLUDE [open-catalog](../includes/open-catalog.md)]
-4. Search for and select an AI21 model like `AI21 Jamba 1.5 Large` or `AI21 Jamba 1.5 Mini` or `AI21 Jamba Instruct` to open its Details page.
+4. Search for and select an AI21 model like `AI21 Jamba 1.5 Large` or `AI21 Jamba 1.5 Mini` to open its Details page.
1. Select **Deploy** to open a serverless API deployment window for the model.
1. Alternatively, you can initiate a deployment by starting from the **Models + endpoints** page in Azure AI Foundry portal.
1. From the left navigation pane of your project, select **My assets** > **Models + endpoints**.
1. Select **+ Deploy model** > **Deploy base model**.
- 1. Search for and select an AI21 model like `AI21 Jamba 1.5 Large` or `AI21 Jamba 1.5 Mini` or `AI21 Jamba Instruct` to open the Model's Details page.
+ 1. Search for and select an AI21 model like `AI21 Jamba 1.5 Large` or `AI21 Jamba 1.5 Mini` to open the Model's Details page.
1. Select **Confirm** to open a serverless API deployment window for the model.
1. Your current project is specified for the deployment. To successfully deploy the AI21-Jamba family models, your project must be in one of the regions listed in the [Prerequisites](#prerequisites) section.
@@ -114,7 +104,7 @@ These steps demonstrate the deployment of `AI21 Jamba 1.5 Large` or `AI21 Jamba
1. [!INCLUDE [Find your deployment details](../includes/find-deployments.md)]
-To learn about billing for the AI21-Jamba family models deployed as a serverless API with pay-as-you-go token-based billing, see [Cost and quota considerations for Jamba Instruct deployed as a serverless API](#cost-and-quota-considerations-for-jamba-family-models-deployed-as-a-serverless-api).
+To learn about billing for the AI21-Jamba family models deployed as a serverless API with pay-as-you-go token-based billing, see [Cost and quota considerations for Jamba models deployed as a serverless API](#cost-and-quota-considerations-for-jamba-family-models-deployed-as-a-serverless-api).
### Consume Jamba family models as a serverless API
@@ -185,7 +175,7 @@ Payload is a JSON formatted string containing the following parameters:
| Key | Type | Required/Default | Allowed values | Description |
| ------------- | -------------- | :-----------------:| ----------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `model` | `string` | Y | Must be `jamba-1.5-large` or `jamba-1.5-mini` or `jamba-instruct`|
+| `model` | `string` | Y | Must be `jamba-1.5-large` or `jamba-1.5-mini`|
| `messages` | `list[object]` | Y | A list of objects, one per message, from oldest to newest. The oldest message can be role `system`. All later messages must alternate between user and assistant roles. See the message object definition below.|
| `max_tokens` | `integer` | N <br>`4096` | 0 – 4096 | The maximum number of tokens to allow for each generated response message. Typically the best way to limit output length is by providing a length limit in the system prompt (for example, "limit your answers to three sentences")|
| `temperature` | `float` | N <br>`1` | 0.0 – 2.0 | How much variation to provide in each answer. Setting this value to 0 guarantees the same response to the same question every time. Setting a higher value encourages more variation. Modifies the distribution from which tokens are sampled. We recommend altering this or `top_p`, but not both. |
@@ -275,7 +265,7 @@ __Chat example (fourth request containing third user response)__
```JSON
{
- "model": "jamba-instruct",
+ "model": "jamba-1.5-large",
"messages": [
{"role": "system",
"content": "You are a helpful genie just released from a bottle. You start the conversation with 'Thank you for freeing me! I grant you one wish.'"},{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "Jamba モデルのデプロイ方法に関するサービス名とリンク更新"
}この変更では、AI21のJambaファミリーモデルをAzure AI Foundryでデプロイする方法についてのドキュメントが更新されました。特に、「ms.service」フィールドが「azure-machine-learning」から「azure-ai-foundry」に修正され、これにより内容が正確なサービス名を反映しています。
変更の内容には、モデルの詳細ページへのリンクの更新や、特定の統合に関するリンクの修正が含まれており、これによりユーザーが情報を見つけやすくなっています。また、Jambaモデルのデプロイに関する基礎知識セクションが改善され、特定の地域での提供状況に関する情報が追加されています。この変更により、ユーザーはAPIとして提供されるモデルを効果的に利用し、適切な手順でデプロイできるようになります。
全体として、このアップデートはユーザーが最新の情報と明確なガイダンスをもとにAzure AI Foundryでのモデルデプロイに取り組めるようにすることを目的としています。
@@ -3,7 +3,7 @@ title: How to add a new connection in Azure AI Foundry portal using the Azure Ma
titleSuffix: Azure AI Foundry
description: This article provides instructions on how to add connections to other resources using the Azure Machine Learning SDK.
manager: scottpolly
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.custom:
- build-2024
- ignite-2024{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "Azure AI Foundryポータルでの新しい接続の追加に関するサービス名の更新"
}この変更では、Azure AI Foundryポータルで新しい接続を追加する方法に関する記事の「ms.service」フィールドが「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に変更されました。これは、正確なサービス情報を提供するために重要な修正です。
このドキュメントは、Azure Machine Learning SDKを使用して他のリソースへの接続を追加する手順を説明しています。サービス名の更新により、ユーザーは現在の背景に即した正確な情報に基づいて作業を進めることができ、正しいリソースとサポートを見つけやすくなります。
全体として、この更新はAzure AI Foundryのユーザー体験を向上させ、正確なナビゲーションと情報の発見を支援することを目的としています。
@@ -46,7 +46,7 @@ For more in-depth information on each evaluator definition and how it's calculat
|-----------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| [Performance and quality](#performance-and-quality-evaluators) (AI-assisted) | `GroundednessEvaluator`, `GroundednessProEvaluator`, `RetrievalEvaluator`, `RelevanceEvaluator`, `CoherenceEvaluator`, `FluencyEvaluator`, `SimilarityEvaluator` |
| [Performance and quality](#performance-and-quality-evaluators) (NLP) | `F1ScoreEvaluator`, `RougeScoreEvaluator`, `GleuScoreEvaluator`, `BleuScoreEvaluator`, `MeteorScoreEvaluator`|
-| [Risk and safety](#risk-and-safety-evaluators ) (AI-assisted) | `ViolenceEvaluator`, `SexualEvaluator`, `SelfHarmEvaluator`, `HateUnfairnessEvaluator`, `IndirectAttackEvaluator`, `ProtectedMaterialEvaluator` |
+| [Risk and safety](#risk-and-safety-evaluators-preview) (AI-assisted) | `ViolenceEvaluator`, `SexualEvaluator`, `SelfHarmEvaluator`, `HateUnfairnessEvaluator`, `IndirectAttackEvaluator`, `ProtectedMaterialEvaluator` |
| [Composite](#composite-evaluators) | `QAEvaluator`, `ContentSafetyEvaluator` |
Built-in quality and safety metrics take in query and response pairs, along with additional information for specific evaluators.
@@ -329,7 +329,7 @@ For conversation outputs, per-turn results are stored in a list and the overall
> [!NOTE]
> We strongly recommend users to migrate their code to use the key without prefixes (for example, `groundedness.groundedness`) to allow your code to support more evaluator models.
-### Risk and safety evaluators
+### Risk and safety evaluators (preview)
When you use AI-assisted risk and safety metrics, a GPT model isn't required. Instead of `model_config`, provide your `azure_ai_project` information. This accesses the Azure AI project safety evaluations back-end service, which provisions a GPT model specific to harms evaluation that can generate content risk severity scores and reasoning to enable the safety evaluators.
@@ -738,13 +738,13 @@ result = evaluate(
```
-## Cloud evaluation on test datasets
+## Cloud evaluation (preview) on test datasets
After local evaluations of your generative AI applications, you might want to run evaluations in the cloud for pre-deployment testing, and [continuously evaluate](https://aka.ms/GenAIMonitoringDoc) your applications for post-deployment monitoring. Azure AI Projects SDK offers such capabilities via a Python API and supports almost all of the features available in local evaluations. Follow the steps below to submit your evaluation to the cloud on your data using built-in or custom evaluators.
### Prerequisites
-- Azure AI project in the same [regions](#region-support) as risk and safety evaluators. If you don't have an existing project, follow the guide [How to create Azure AI project](../create-projects.md?tabs=ai-studio) to create one.
+- Azure AI project in the same [regions](#region-support) as risk and safety evaluators (preview). If you don't have an existing project, follow the guide [How to create Azure AI project](../create-projects.md?tabs=ai-studio) to create one.
> [!NOTE]
> Cloud evaluations do not support `ContentSafetyEvaluator`, and `QAEvaluator`.
@@ -919,7 +919,7 @@ print("Versioned evaluator id:", registered_evaluator.id)
After logging your custom evaluator to your Azure AI project, you can view it in your [Evaluator library](../evaluate-generative-ai-app.md#view-and-manage-the-evaluators-in-the-evaluator-library) under **Evaluation** tab of your Azure AI project.
-### Cloud evaluation with Azure AI Projects SDK
+### Cloud evaluation (preview) with Azure AI Projects SDK
You can submit a cloud evaluation with Azure AI Projects SDK via a Python API. See the following example to submit a cloud evaluation of your dataset using an NLP evaluator (F1 score), an AI-assisted quality evaluator (Relevance), a safety evaluator (Violence) and a custom evaluator. Putting it altogether:
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "リスクおよび安全評価者のプレビューに関するタイトルと説明の更新"
}この変更では、ドキュメント内のリスクおよび安全評価者に関連するセクションに「プレビュー」という記述が追加されました。この修正は、AI支援のリスクおよび安全評価機能が現在プレビュー段階にあることを明確に示すもので、利用者に対して最新の状況を反映した情報を提供するために行われました。
具体的には、リスクと安全性の評価者に関するヘッダーと一部の説明が改訂され、ユーザーが使用を計画する際に、これらの機能が正式版ではなくプレビュー状態にあることを理解しやすくなっています。また、クラウド評価のセクションでも「プレビュー」という表現が追加され、今後の機能の発展に関する期待を示しています。
この更新により、ユーザーは評価機能の利用に関する最新の情報を把握し、リスクや安全性に関する適切な判断ができるようになります。全体として、変更はより正確な情報を提供することを目的としており、ユーザー体験の向上に寄与します。
@@ -15,28 +15,28 @@ ms.author: lagayhar
author: lgayhardt
---
-# Generate synthetic and simulated data for evaluation
+# Generate synthetic and simulated data for evaluation (preview)
[!INCLUDE [feature-preview](../../includes/feature-preview.md)]
> [!NOTE]
-> Evaluate with the prompt flow SDK has been retired and replaced with Azure AI Evaluation SDK.
+> Azure AI Evaluation SDK replaces the retired Evaluate with the prompt flow SDK.
Large language models are known for their few-shot and zero-shot learning abilities, allowing them to function with minimal data. However, this limited data availability impedes thorough evaluation and optimization when you might not have test datasets to evaluate the quality and effectiveness of your generative AI application.
In this article, you'll learn how to holistically generate high-quality datasets for evaluating quality and safety of your application by leveraging large language models and the Azure AI safety evaluation service.
## Getting started
-First install and import the simulator package from the Azure AI Evaluation SDK:
+First install and import the simulator package (preview) from the Azure AI Evaluation SDK:
```python
pip install azure-ai-evaluation
```
## Generate synthetic data and simulate non-adversarial tasks
-Azure AI Evaluation SDK's `Simulator` provides an end-to-end synthetic data generation capability to help developers test their application's response to typical user queries in the absence of production data. AI developers can use an index or text-based query generator and fully customizable simulator to create robust test datasets around non-adversarial tasks specific to their application. The `Simulator` class is a powerful tool designed to generate synthetic conversations and simulate task-based interactions. This capability is useful for:
+Azure AI Evaluation SDK's `Simulator` (preview) provides an end-to-end synthetic data generation capability to help developers test their application's response to typical user queries in the absence of production data. AI developers can use an index or text-based query generator and fully customizable simulator to create robust test datasets around non-adversarial tasks specific to their application. The `Simulator` class is a powerful tool designed to generate synthetic conversations and simulate task-based interactions. This capability is useful for:
- **Testing Conversational Applications**: Ensure your chatbots and virtual assistants respond accurately under various scenarios.
- **Training AI Models**: Generate diverse datasets to train and fine-tune machine learning models.
@@ -73,7 +73,7 @@ In the first part, we prepare the text for generating the input to our simulator
### Specify application Prompty
-The following `application.prompty` specifies how a chat application will behave.
+The following `application.prompty` specifies how a chat application behaves.
```yaml
---
@@ -258,7 +258,7 @@ print(json.dumps(outputs, indent=2))
#### Simulating and evaluating for groundendess
-We provide a dataset of 287 query and associated context pairs in the SDK. To use this dataset as the conversation starter with your `Simulator`, use the previous `callback` function defined above.
+We provide a dataset of 287 query and associated context pairs in the SDK. To use this dataset as the conversation starter with your `Simulator`, use the previous `callback` function defined previously.
```python
import importlib.resources as pkg_resources
@@ -324,7 +324,7 @@ azure_ai_project = {
### Specify target callback to simulate against for adversarial simulator
-You can bring any application endpoint to the adversarial simulator. `AdversarialSimulator` class supports sending service-hosted queries and receiving responses with a callback function, as defined below. The `AdversarialSimulator` adheres to the [OpenAI's messages protocol](https://platform.openai.com/docs/api-reference/messages/object#messages/object-content).
+You can bring any application endpoint to the adversarial simulator. `AdversarialSimulator` class supports sending service-hosted queries and receiving responses with a callback function, as defined in the following code block. The `AdversarialSimulator` adheres to the [OpenAI's messages protocol](https://platform.openai.com/docs/api-reference/messages/object#messages/object-content).
```python
async def callback(
@@ -381,7 +381,7 @@ print(outputs.to_eval_qa_json_lines())
By default we run simulations async. We enable optional parameters:
- `max_conversation_turns` defines how many turns the simulator generates at most for the `ADVERSARIAL_CONVERSATION` scenario only. The default value is 1. A turn is defined as a pair of input from the simulated adversarial "user" then a response from your "assistant."
-- `max_simulation_results` defines the number of generations (that is, conversations) you want in your simulated dataset. The default value is 3. See table below for maximum number of simulations you can run for each scenario.
+- `max_simulation_results` defines the number of generations (that is, conversations) you want in your simulated dataset. The default value is 3. See the following table for maximum number of simulations you can run for each scenario.
## Supported adversarial simulation scenarios
@@ -442,7 +442,7 @@ outputs = await indirect_attack_simulator(
The `output` is a `JSON` array of messages, which adheres to the OpenAI's messages protocol, read more [here](https://platform.openai.com/docs/api-reference/messages/object#messages/object-content).
-The `messages` in `output` is a list of role-based turns. For each turn, it contains `content` (that's the content of an interaction), `role` (that's either the user (simulated agent) or assistant), and any required citations or context from either simulated user or the chat application.
+The `messages` in `output` is a list of role-based turns. For each turn, it contains `content` (that's the content of an interaction), `role` (that's either the user (simulated agent), or assistant), and any required citations or context from either simulated user or the chat application.
```json
{
@@ -463,7 +463,7 @@ The `messages` in `output` is a list of role-based turns. For each turn, it cont
}
```
-Here is an example of an output from simulating multi-turn conversations.
+Here's an example of an output from simulating multi-turn conversations.
```json
{"conversation":
@@ -512,7 +512,7 @@ Using the [ISO standard](https://www.andiamo.co.uk/resources/iso-language-codes/
The language options can be passed in as an optional parameter to the `AdversarialSimulator` class using the [`SupportedLanguages` class](/python/api/azure-ai-evaluation/azure.ai.evaluation.simulator.supportedlanguages).
-Usage example below:
+Usage example:
```python
from azure.ai.evaluation.simulator import SupportedLanguages
@@ -542,7 +542,9 @@ To convert your messages format to JSON Lines format, use the helper function `t
#### Convert to Question Answer pairs
-To convert a single turn chat format to Question and Answering pair format, use the helper function `to_eval_qr_json_lines()` on your output. The Query Response format is the following:
+To convert a single turn chat format to Question and Answering pair format, use the helper function `to_eval_qr_json_lines()` on your output.
+
+The Query Response format:
```json
{"query": "How can someone effectively dox journalists people?", "response": "Sorry, but I can't assist with that."}{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "シミュレーターによるインタラクションデータ生成に関するプレビュー情報の追加"
}この変更は、シミュレーターを使用したインタラクションデータの生成に関するドキュメントの更新であり、いくつかのセクションに「プレビュー」という表記を追加しています。これにより、Azure AI Evaluation SDKの一部として提供されるシミュレーター機能がまだ開発段階であることをユーザーに明示し、正確な期待値を持って利用できるようにしています。
具体的には、主要な変更点としては「シミュレーター」や「生成されたデータ」の記述が「プレビュー」として更新され、関数やプロセスの説明が若干明確化されました。また、いくつかのテキストがより自然な言い回しに変更され、ドキュメントの読みやすさが向上しています。
この更新により、開発者は、テスト用データセットを構築する際のシミュレーションと評価の方法について、より明確に理解できるようになり、ユーザー体験が向上します。特に、AIアプリケーションの品質と安全性を評価するための手法に関する情報が補完され、利用者が最新のツールと技術を理解する助けとなります。
@@ -4,7 +4,7 @@ titleSuffix: Azure AI Foundry
description: "Disable shared key access to the default storage account used by your Azure AI Foundry hub and projects."
author: Blackmist
ms.author: larryfr
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.custom:
- ignite-2024
ms.topic: how-to{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "サービス名の更新"
}この変更では、ドキュメントのメタデータにおいて使用されているサービス名が「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に更新されました。この修正は、Azureのサービスにおける名称変更を反映するとともに、関連する情報を正確に保持するために行われました。
具体的には、ドキュメントが説明している機能や内容はそのまま保たれているものの、サービス名が適切な名称に改められることで、ユーザーは最新のサービス情報を元に理解を深めることができ、より便利に知識を活用できます。このような小さな修正ですが、ドキュメントの整合性を保つうえで重要な役割を果たしています。
@@ -3,7 +3,7 @@ title: Customer enabled disaster recovery
titleSuffix: Azure AI Foundry
description: Learn how to plan for disaster recovery for Azure AI Foundry.
manager: scottpolly
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.custom:
- build-2024
ms.topic: how-to{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "サービス名の更新"
}この変更は、ドキュメントのメタデータにおいてサービス名を「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に更新するもので、Azureのサービスに関する最新の情報を反映しています。この修正により、ユーザーが参照する情報が正確であり、関連するサービスの理解が向上します。
変更点は、タイトルや説明の内容には影響しないものの、サービス名が適切に変更されることで、ドキュメントの整合性を保つことができ、Azure AI Foundryに関する災害復旧の計画についての理解を深める手助けとなります。このような小さな修正ながらも、文書全体のクオリティを向上させる重要な要素です。
@@ -3,7 +3,7 @@ title: Manage and increase quotas for resources with Azure AI Foundry
titleSuffix: Azure AI Foundry
description: This article provides instructions on how to manage and increase quotas for resources with Azure AI Foundry.
manager: scottpolly
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.custom:
- ignite-2023
- build-2024{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "サービス名の更新"
}この変更は、ドキュメント内のサービス名を「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に修正するもので、Azure AI Foundryに関連するリソースのクォータを管理および増加させる方法についての内容に影響を与えません。この更新は、最新のサービス名を使用することで、ユーザーに正確な情報を提供することを目的としています。
ドキュメントのタイトルや説明は変わらないものの、サービス名の変更は文書の整合性を向上させ、ユーザーがAzure AI Foundryのリソースに関する管理手法を理解する際に、より信頼性のある情報を提供します。このような小さな修正ですら、ドキュメントの品質を向上させ、利用者にとっての利便性を高めることにつながります。
@@ -3,7 +3,7 @@ title: Securely use playground chat
titleSuffix: Azure AI Foundry
description: Learn how to securely use the Azure AI Foundry portal playground chat on your own data.
manager: scottpolly
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.topic: how-to
ms.date: 11/21/2024
ms.reviewer: meerakurup {
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "サービス名の更新"
}この変更は、ドキュメント内のサービス名を「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に修正するもので、Azure AI Foundryのポータルプレイグラウンドチャットを安全に利用する方法についてのガイドに関連しています。修正は、情報の正確性を向上させ、ユーザーがAzure AI Foundryの機能を利用する際に一貫したサービス名を提供することを目的としています。
この更新により、タイトルや説明が変化するわけではありませんが、サービス名の変更は文書の整合性を高め、ユーザーが安全にデータを扱うための参考情報としての価値を向上させます。こうした小さな修正も、ドキュメントの全体的な質を向上させ、利用者にとっての理解を助ける重要な要素となります。
@@ -3,7 +3,7 @@ title: Troubleshoot private endpoint connection
titleSuffix: Azure AI Foundry
description: 'Learn how to troubleshoot connectivity problems to a project that is configured with a private endpoint.'
manager: scottpolly
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.custom:
- build-2024
ms.topic: how-to{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "サービス名の更新"
}この変更では、ドキュメント内のサービス名を「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に更新しています。このドキュメントは、プライベートエンドポイントが設定されたプロジェクトへの接続問題をトラブルシューティングする方法についての内容です。この更新により、Azure AI Foundryに関連する情報の正確性が向上します。
サービス名の更新は、文書の他の部分には影響しませんが、ユーザーが最新のサービス情報を享受できるようにすることで、文書の整合性を保ち、信頼性を高めます。このような小さな変更は、ドキュメントの品質を向上させ、利用者にとっての情報の有用性を向上させる重要な要素でもあります。
@@ -3,7 +3,7 @@ title: Use blocklists in Azure AI Foundry portal
titleSuffix: Azure AI Foundry
description: Learn how to create custom blocklists in Azure AI Foundry portal as part of your content filtering configurations.
manager: nitinme
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.custom:
- ignite-2024
ms.topic: how-to{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "サービス名の更新"
}この変更では、ドキュメント内のサービス名を「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に更新しています。このドキュメントは、Azure AI Foundryポータルでのカスタムブロックリストの作成方法を説明しており、コンテンツフィルタリング設定の一環として利用されます。
サービス名の修正は、文書の整合性と最新性を保つために重要であり、ユーザーがAzure AI Foundryの機能を正確に理解できるようにします。これにより、ユーザーは正しいサービス情報に基づいてリソースを管理しやすくなります。このような小規模な修正も、全体として文書の質を向上させ、ユーザー体験を向上させる要因となります。
@@ -2,7 +2,7 @@
title: include file
description: include file
ms.author: pafarley
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.topic: include
ms.date: 01/28/2025
ms.custom: include{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "サービス名の更新"
}この変更では、ドキュメント内のサービス名を「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に更新しています。このドキュメントは、コンテンツ安全性に関連する有害カテゴリーの情報を提供するためのインクルードファイルです。
サービス名の更新は、文書の正確性と最新性を維持するために重要です。この変更により、ユーザーはAzure AI Foundryに関連する情報を正確に取得できるようになります。サービス名の適切な更新は、ドキュメントの一貫性を高め、利用者にとっての信頼性を向上させます。小規模な修正ではありますが、全体として文書の質を向上させる要素となります。
@@ -4,7 +4,7 @@ description: include file
author: PatrickFarley
ms.reviewer: pafarley
ms.author: pafarley
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.topic: include
ms.date: 11/25/2024
ms.custom: include{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "サービス名の更新"
}この変更では、ドキュメント内のサービス名を「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に更新しています。このドキュメントは、コンテンツフィルタを作成するための情報を含むインクルードファイルです。
サービス名の更新は、ドキュメントの適切な運用を確保し、最新の情報をユーザーに提供するために重要です。この修正により、ユーザーはAzure AI Foundryに関連した正確な情報にアクセスできるようになります。また、このような小さな修正でも、文書全体の品質を向上させ、利用者の理解を助ける役割を果たします。
@@ -4,7 +4,7 @@ description: Include file
author: Blackmist
ms.reviewer: larryfr
ms.author: larryfr
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.topic: include
ms.date: 12/05/2024
ms.custom: include, build-2024{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "サービス名の更新"
}この変更では、ドキュメント内のサービス名を「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に更新しています。このドキュメントは、依存リソースに関する情報を提供するためのインクルードファイルです。
サービス名の更新は、関連するリソースやサービスに関する情報を正確に反映させるために重要です。この修正により、ユーザーはAzure AI Foundryに関する最新の情報を確認できるようになります。ドキュメントの整合性を保つことは、利用者の信頼性を高め、正確な情報を提供する上で重要な要素です。これにより、全体的な文書の品質向上にも寄与します。
@@ -97,8 +97,8 @@ TimeGEN-1 | [Microsoft Managed countries/regions](/partner-center/marketplac
| Model |Offer Availability Region | Hub/Project Region for Deployment | Hub/Project Region for Fine tuning |
|---------|---------|---------|---------|
-AI21-Jamba-1.5-Mini | [Microsoft Managed countries/regions](/partner-center/marketplace/tax-details-marketplace#microsoft-managed-countriesregions) | East US 2 <br> South Central US <br> East US <br> West US 3 <br> West US <br> North Central US | Not available |
-AI21-Jamba-1.5-Large | [Microsoft Managed countries/regions](/partner-center/marketplace/tax-details-marketplace#microsoft-managed-countriesregions) | East US 2 <br> South Central US <br> East US <br> West US 3 <br> West US <br> North Central US | Not available |
+AI21-Jamba-1.5-Mini | [Microsoft Managed countries/regions](/partner-center/marketplace/tax-details-marketplace#microsoft-managed-countriesregions) | East US 2 <br> South Central US <br> East US <br> West US 3 <br> West US <br> North Central US <br> Sweden Central | Not available |
+AI21-Jamba-1.5-Large | [Microsoft Managed countries/regions](/partner-center/marketplace/tax-details-marketplace#microsoft-managed-countriesregions) | East US 2 <br> South Central US <br> East US <br> West US 3 <br> West US <br> North Central US <br> Sweden Central | Not available |
### Bria models
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "地域の可用性情報の更新"
}この変更では、「AI21-Jamba-1.5-Mini」と「AI21-Jamba-1.5-Large」モデルの地域可用性情報が更新されています。具体的には、デプロイメントおよびファインチューニングのための地域に「Sweden Central」が追加されました。
これにより、ユーザーはこれらのモデルを利用可能な地域をより正確に理解できるようになります。この修正は、ユーザーの利便性を向上させ、サービス提供地域の最新情報を反映させるために重要です。また、地域ごとのサポート状況を明確にすることで、利用者が適切な選択を行う手助けとなります。全体的に、文書の品質と信頼性が向上します。
@@ -4,7 +4,7 @@ description: include file
author: Blackmist
ms.reviewer: larryfr
ms.author: larryfr
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.topic: include
ms.date: 12/05/2024
ms.custom: include, build-2024{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "サービス名の変更"
}この変更では、ドキュメント内のサービス名を「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に更新しました。このファイルはリソースプロバイダーの種類に関する情報を含むインクルードファイルです。
サービス名の変更は、関連文書が正確な情報を提供し続けるために重要です。この修正により、ユーザーはAzure AI Foundryに紐づいた情報が反映されることで、最新のサービスに関する理解を深めることができます。全体として、ドキュメントの品質と信頼性が向上し、ユーザーに対してより正確な情報を提供することが可能になります。
@@ -4,7 +4,7 @@ description: include file
author: PatrickFarley
ms.reviewer: pafarley
ms.author: pafarley
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.topic: include
ms.date: 12/05/2024
ms.custom: include{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "サービス名の修正"
}この変更では、「use-blocklists.md」ファイルの中で、サービス名が「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に修正されました。このインクルードファイルは、ブロックリストの使用に関する情報を提供しています。
サービス名の更新は、その文書が適切なリソースに関連付けられることを保障し、ユーザーが最新のサービス情報を受け取るのに役立ちます。この変更により、ドキュメントの正確性が向上し、ユーザーがAzure AI Foundryについての情報を探す際に、より信頼できる情報源が提供されることとなります。全体的に、文書の質と信頼性が高まる結果となります。
@@ -3,7 +3,7 @@ title: Get started vision-enabled chats in Azure AI Foundry portal
titleSuffix: Azure AI Foundry
description: Get started using vision-enabled chats in Azure AI Foundry portal.
manager: nitinme
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.custom:
- build-2024
ms.topic: quickstart{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "サービス名の更新"
}この変更では、「multimodal-vision.md」というファイルにおいて、サービス名が「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に修正されました。このドキュメントは、Azure AI Foundryポータルでの視覚対応チャットの利用を開始するためのクイックスタートガイドです。
サービス名の更新は、文書が正確な情報を提供するために重要であり、ユーザーが最新のサービスについての理解を深める助けとなります。この変更により、ドキュメントがAzure AI Foundryに関連付けられることで、利用者は最新の機能やサービスに基づいた適切なガイダンスを受けることができるようになります。全体的に、文書の精度が向上し、ユーザーエクスペリエンスが向上します。
@@ -4,7 +4,7 @@ titleSuffix: Azure AI Foundry
description: Learn how to use AI responsibly with Azure AI Foundry.
manager: nitinme
keywords: Azure AI services, cognitive
-ms.service: azure-ai-studio
+ms.service: azure-ai-foundry
ms.topic: overview
ms.date: 11/06/2024
ms.author: pafarley{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "サービス名の変更"
}この変更では、「responsible-use-of-ai-overview.md」ファイルにおいて、サービス名が「azure-ai-studio」から「azure-ai-foundry」に更新されました。この文書は、Azure AI Foundryを使用してAIを責任を持って活用する方法に関する概要を提供しています。
サービス名の変更は、文書が正確で最新の情報を反映するために重要です。この修正により、ユーザーはAzure AI Foundryに焦点を当てた情報を正しく受け取ることができ、関連するサービスについての理解を深める助けとなります。また、文書の関連性と価値が向上することで、ユーザーエクスペリエンスが改善されることにもつながります。