Datos, privacidad y seguridad para el uso de modelos a través del catálogo de modelos en el portal de Microsoft Foundry (clásico)

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En este artículo se describe cómo se procesan, usan y almacenan los datos proporcionados al implementar modelos desde el catálogo de modelos. Consulte también el Anexo de Protección de Datos de Productos y Servicios de Microsoft, que rige el procesamiento de datos por servicios de Azure.

¿Qué datos se procesan para los modelos implementados en Microsoft portal de Foundry?

Al implementar modelos en Foundry, se procesan los siguientes tipos de datos para proporcionar el servicio:

• Indicaciones y contenido generado Un usuario envía un mensaje y el modelo genera contenido (salida) a través de las operaciones que admite el modelo. Las solicitudes pueden incluir contenido agregado a través de la generación aumentada de recuperación (RAG), metaprompts u otra funcionalidad incluida en una aplicación.

• Datos cargados. En el caso de los modelos que admiten el ajuste preciso, los clientes pueden cargar sus datos en un almacén de datos para ajustarlos.

Generación de resultados de inferencia con cómputo gestionado

La implementación de modelos en un cómputo gestionado implementa pesos de modelo en máquinas virtuales dedicadas y proporciona una API REST para la inferencia en tiempo real. Para más información sobre la implementación de modelos desde el catálogo de modelos en un proceso administrado, consulte Catálogo de modelos y colecciones en el portal de Foundry.

Usted administra la infraestructura de estos recursos de proceso gestionados. Se aplican los compromisos de Azure en cuanto a datos, privacidad y seguridad. Para más información sobre las ofertas de cumplimiento de Azure aplicables a Foundry, consulte la página ofertas de cumplimiento Azure.

Aunque los contenedores de Models vendidos directamente por Azure se examinan en busca de vulnerabilidades que podrían filtrar datos, no se examinan todos los modelos disponibles a través del catálogo de modelos. Para reducir el riesgo de filtración de datos, ayude a proteger la implementación mediante redes virtuales. Use también Azure Policy para regular los modelos que los usuarios pueden implementar.

Generación de salidas de inferencia como una implementación de API sin servidor

Al implementar un modelo desde el catálogo de modelos (base o optimizado) mediante implementaciones de API sin servidor con una oferta de pago por token para realizar inferencias, se aprovisiona una API. La API proporciona acceso al modelo que hospeda y administra el servicio Azure Machine Learning. Obtenga más información sobre las implementaciones de API sin servidor en colecciones y catálogos de modelos.

El modelo procesa las solicitudes de entrada y genera salidas en función de su funcionalidad, como se describe en los detalles del modelo. El uso del modelo (junto con la responsabilidad del proveedor para el modelo y sus salidas) está sujeto a los términos de licencia del modelo. Microsoft proporciona y administra la infraestructura de hospedaje y el punto de conexión de API. Los modelos hospedados en este escenario de API sin servidor están sujetos a los compromisos de Azure con respecto a datos, privacidad y seguridad. Learn más sobre las ofertas de cumplimiento de Azure aplicables a Foundry.

Microsoft actúa como procesador de datos para solicitudes y salidas enviadas y generadas por un modelo implementado para la implementación de API sin servidor. Microsoft no comparte estas solicitudes y salidas con el proveedor de modelos. Además, Microsoft no usa estas indicaciones y salidas para entrenar o mejorar los modelos de Microsoft, los modelos del proveedor de modelos o los modelos de terceros.

Los modelos no tienen estado y no almacenan ninguna solicitud o salida. Si el filtrado de contenido está habilitado, el servicio Seguridad del contenido de Azure AI muestra mensajes y salidas para determinadas categorías de contenido perjudicial en tiempo real. Learn más sobre cómo Seguridad del contenido de Azure AI procesa los datos.

Las solicitudes y salidas se procesan dentro de la geografía especificada durante la implementación, pero pueden procesarse entre regiones dentro de la geografía con fines operativos. Entre los fines operativos se incluyen la administración de rendimiento y capacidad.

Ajuste de un modelo para la implementación de API sin servidor

Si un modelo que está disponible para las implementaciones de API sin servidor admite el ajuste preciso, puede cargar datos en (o designar datos ya en) un almacén de datos para ajustar el modelo. A continuación, cree una implementación de API sin servidor para el modelo optimizado. No se puede descargar el modelo optimizado, pero:

• Está disponible exclusivamente para su uso.
• Puede usar el cifrado en reposo doble: el cifrado AES-256 de Microsoft por defecto y opcionalmente una clave gestionada por el cliente.
• Puede eliminarlo en cualquier momento.

Los datos de entrenamiento cargados para el ajuste fino no se usan para entrenar, reentrenar ni mejorar ningún modelo de Microsoft ni de terceros, excepto cuando dirija esas actividades dentro de este servicio.

Procesamiento de datos para modelos descargados

Si descarga un modelo del catálogo de modelos, elija dónde implementar el modelo. Es responsable de cómo se procesan los datos cuando se usa el modelo.

Contenido relacionado

• Catálogo de modelos y colecciones