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Weights & Biases (W&B) Weave s’intègre aux services Microsoft Azure OpenAI pour aider les équipes à optimiser leurs applications d’IA sur Azure. Avec W&B, vous pouvez
Pour accéder aux tutoriels les plus récents, consultez Weights & Biases sur Microsoft Azure.

Premiers pas

Pour commencer à utiliser Azure avec Weave, décorez simplement les fonctions que vous souhaitez suivre avec weave.op.
@weave.op()
def call_azure_chat(model_id: str, messages: list, max_tokens: int = 1000, temperature: float = 0.5):
    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}

En savoir plus

Approfondissez les sujets avancés d’Azure avec Weave à l’aide des ressources ci-dessous.

Utiliser l’API Azure AI Model Inference avec Weave

Découvrez comment utiliser l’[API Azure AI Model Inference] avec Weave afin de mieux comprendre les modèles Azure dans ce guide.

Tracer les modèles Azure OpenAI avec Weave

Découvrez comment tracer les modèles Azure OpenAI avec Weave dans ce guide.