Azure

Weights & Biases (W&B) Weaveは、Microsoft Azure OpenAIサービスと統合し、チームがAzure AIアプリケーションを最適化するのを支援します。W&Bを使用すると、

最新のチュートリアルについては、以下をご覧ください Microsoft Azure上のWeights & Biases.

はじめに

WeaveでAzureの使用を開始するには、追跡したい関数に単に装飾するだけです 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}

詳細を学ぶ

以下のリソースを使用して、WeaveでのAzureの高度なトピックについて詳しく学びましょう。

WeaveでAzure AI Model Inference APIを使用する

[Azure AI Model Inference API]をWeaveと共に使用してAzureモデルの洞察を得る方法を このガイド.

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を このガイド.