Desbloqueie o Poder dos Modelos de Linguagem Pequenos: PHI3 e Deploy em Azure

Recentemente, a Microsoft anunciou a disponibilidade da família de modelos PHI3 no Azure Studio e Azure Machine Learning. Esses modelos de linguagem pequenos têm ganhado destaque por sua capacidade de realizar tarefas semelhantes às de modelos maiores, como o GPT-4, mas com recursos mais limitados e rapidez de resposta mais rápida.

Benefícios dos Modelos PHI3

Os modelos PHI3 apresentam várias vantagens, incluindo:

* Implementação local em dispositivos ou edge computing, sem necessidade de conexão com a internet.
* Fine-tuning com custos mais baixos.
* Apropriado para casos de uso mais simples que requerem respostas rápidas.

Além disso, os modelos PHI3 são disponibilizados em diferentes tamanhos, incluindo PHI3, PHI3 Mini, PHI3 Small e PHI3 Medium, cada um com suas próprias características e recursos.

Implementação Local com Azure Machine Learning

Para implementar modelos PHI3 localmente, o Azure Machine Learning Studio oferece uma modelo catalog que permite aos usuários selecionar e implantar modelos pré-treinados, semelhante ao Hugging Face. No vídeo, o speaker demonstra como selecionar e implantar um modelo chamado “Vision”, que tem capacidades como OCR, entendimento de gráficos e tabelas.

Além disso, o vídeo apresenta a nova função “Serverless Endpoints” do Azure Machine Learning, que permite a implantação de modelos de forma pay-as-you-go, eliminando a necessidade de pagar por uso contínuo de máquinas.

Conclusão

Em resumo, os modelos PHI3 são uma escolha excelentes para cenários que requerem rapidez e recursos limitados. A implementação local com Azure Machine Learning é fácil e rápida, e a função “Serverless Endpoints” simplifica a implantação de modelos de linguagem. Não perca mais tempo e explore o poder dos modelos de linguagem pequenos!