Ajuste modelos de IA no Microsoft Foundry com a extensão de ajuste fino do CLI do Desenvolvedor do Azure

Neste artigo, você aprenderá a usar a extensão de ajuste fino de IA Azure Developer CLI (azd) para configurar e executar trabalhos de ajuste fino no Microsoft Foundry. A extensão permite inicializar projetos a partir de modelos, enviar e gerenciar tarefas de ajuste fino e implantar modelos ajustados diretamente pelo terminal.

Pré-requisitos

  • A CLI de Desenvolvimento do Azure (azd) instalada (versão 1.22.1 ou posterior) e autenticada (azd auth login).
  • A azd extensão de ajuste fino de IA instalada (azd ext install azure.ai.finetune). Consulte Instalar a extensão de ajuste fino para obter detalhes.
  • Uma assinatura Azure com permissão para criar e gerenciar recursos do Microsoft Foundry.
  • (Opcional) A CLI do GitHub instalada, se você planeja baixar modelos de exemplo de repositórios do GitHub.

Instalar a CLI do Desenvolvedor do Azure

Instale azd para seu sistema operacional.

winget install microsoft.azd

Verificar a instalação

Após a instalação, verifique se ele azd está instalado e atende ao requisito mínimo de versão:

azd version

Confirme se a saída mostra a versão 1.22.1 ou posterior. Se você precisar atualizar, execute:

winget upgrade Microsoft.azd

Instalar a extensão para ajuste fino

Adicione a extensão de ajuste de IA Azure a azd:

azd ext install azure.ai.finetune

Verifique se a extensão está instalada:

azd ext list

Autenticar

Entrar no Azure (obrigatório)

Autentique com sua conta Azure para acessar sua assinatura e recursos:

azd auth login

Inicializar seu projeto

Use o azd ai finetuning init comando para estruturar um projeto de ajuste fino. Navegue até o diretório de trabalho desejado antes de executar qualquer um dos métodos de inicialização a seguir.

Dica

Você pode ignorar inteiramente a inicialização usando a opção Envio Rápido, que permite enviar um trabalho de ajuste fino fornecendo a assinatura e o ponto de extremidade do projeto Foundry diretamente.

Localize o ID do recurso ARM do seu projeto

Para inicializar com um projeto Fábrica de IA do Azure, você precisa da ID de recurso do ARM do projeto. A ID do recurso segue este formato:

/subscriptions/{sub}/resourceGroups/{rg}/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/{account}/projects/{project}

Você pode encontrar esse valor no portal do Azure, navegando até a página Perfil do projeto Detalhes do Projeto AI Foundry.

Opção 1: Projeto + Modelo

Use um projeto de Fábrica de IA do Azure existente com um modelo:

azd ai finetuning init -p <project-resource-id> -t <template-url>

Exemplo:

azd ai finetuning init \
  -t https://github.com/achauhan-scc/foundry-samples/blob/main/samples/python/finetuning/supervised \
  -p /subscriptions/{sub}/resourceGroups/{rg}/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/{account}/projects/{project}

Opção 2: Projeto + Trabalho existente

Clone a configuração de uma tarefa de ajuste fino existente:

azd ai finetuning init -p <project-resource-id> -j <job-id>

Exemplo:

azd ai finetuning init \
  -p /subscriptions/{sub}/resourceGroups/{rg}/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/{account}/projects/{project} \
  -j ftjob-4cad7de198a34baeb4f0c95ff01ac844

Opção 3: somente modelo

Comece com um modelo e configure o projeto mais tarde:

azd ai finetuning init -t <template-url>

Exemplo:

azd ai finetuning init -t https://github.com/achauhan-scc/foundry-samples/blob/main/samples/python/finetuning/supervised

Opção 4: Clonar do trabalho

Clonar a configuração de uma ID de trabalho existente:

azd ai finetuning init -j <job-id>

Exemplo:

azd ai finetuning init -j ftjob-4cad7de198a34baeb4f0c95ff01ac844

Opção 5: somente o ponto de extremidade do projeto

Inicialize apenas com o endpoint do projeto Fábrica de IA do Azure.

azd ai finetuning init -e <project-endpoint>

Exemplo:

azd ai finetuning init -e https://account.services.ai.azure.com/api/projects/project-name

Opção 6: modo interativo

Execute sem parâmetros para prompts de instalação guiados:

azd ai finetuning init

Opção 7: Inicialização mínima (com pesquisa de assinatura)

Utilize a inicialização mínima para uma experiência interativa mais simples com a consulta de assinatura:

azd init --minimal

Essa opção fornece prompts guiados para selecionar sua assinatura e configurar seu ambiente.

Executar comandos de ajuste fino

Navegue até a pasta do projeto (onde fine-tune-job.yaml está localizado) e use os comandos a seguir para gerenciar trabalhos de ajuste fino.

Dica

Procurando arquivos YAML de trabalho de exemplo? Confira os ajustes finos da CLI no repositório de amostras do Foundry.

Envio rápido (ignorar inicialização)

Você pode enviar um trabalho diretamente sem executar azd init primeiro, fornecendo a assinatura e o ponto de extremidade do projeto de forma direta.

azd ai finetuning jobs submit -f <path-to-yaml> -s <subscription-id> -e <project-endpoint>

Exemplo:

azd ai finetuning jobs submit \
  -f /path-from-working-directory-to-config/job.yaml \
  -s a9096eb7-bfec-47e8-be27-b040b82afac9 \
  -e https://my-resource.services.ai.azure.com/api/projects/my-project
Parâmetro Descrição
-f Caminho para o arquivo YAML do trabalho
-s ID da assinatura do Azure
-e URL do ponto de extremidade do projeto

Enviar um trabalho

azd ai finetuning jobs submit -f ./fine-tune-job.yaml

Listar trabalhos

azd ai finetuning jobs list

Mostrar detalhes do trabalho

azd ai finetuning jobs show -i <job-id>

Pausar uma tarefa

azd ai finetuning jobs pause -i <job-id>

Retomar um trabalho

azd ai finetuning jobs resume -i <job-id>

Cancelar um trabalho

azd ai finetuning jobs cancel -i <job-id>

Implantar seu modelo otimizado

Depois que o trabalho de ajuste fino for concluído com êxito, implante o modelo para inferência:

azd ai finetuning jobs deploy -i <job-id> -d "<deployment-name>" -c 100 -m "OpenAI" -s "GlobalStandard" -v "1"
Parâmetro Descrição
-i ID do trabalho
-d Nome da implantação
-c Capacidade
-m Provedor de modelos
-s Nome do SKU
-v Versão

Referência rápida

Parâmetros de inicialização

Parâmetro Descrição
-p ID do recurso do projeto (ARM)
-e URL do ponto de extremidade do projeto
-t URL ou caminho do modelo
-j Clonar a partir do ID da tarefa
-w Diretório de trabalho
-n Nome do ambiente
-s ID da assinatura

Parâmetros de trabalho

Parâmetro Descrição
-f Caminho do arquivo YAML
-i ID do trabalho

Recursos adicionais