Microsoft Azure

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

Weights & Biases (W&B) の Weave は Microsoft Azure OpenAI サービスと統合されており、Teams が Azure AI アプリケーションを最適化するのに役立ちます。W&B を使用すると、次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 を参照してください。

​

はじめに

Weave で Azure を使い始めるには、追跡したい関数に weave.op をデコレータとして付与するだけです。

@weave.op()
def call_azure_chat(model_id: str, messages: list, max_tokens: int = 1000, temperature: float = 0.5):
    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}

​

さらに詳しく知る

以下のリソースで、Azure と Weave を組み合わせた高度なトピックについてさらに学習してください。

​

Weave で Azure AI Model Inference API を使用する

[Azure AI Model Inference API] を Weave と組み合わせて使用し、Azure のモデルから知見を得る方法については、このガイドを参照してください。

​

Weave で Azure OpenAI モデルをトレースする

Weave を使用して Azure OpenAI モデルをトレースする方法の詳細は、このガイドをご覧ください。