Phi Cookbook: Примери за праксу са Microsoft Phi моделима

Phi је серија отворених AI модела које је развио Microsoft.

Phi је тренутно најмоћнији и најисплативији мали језички модел (SLM), са врло добрим резултатима у мултијезику, резоновању, генерисању текста/четова, кодирању, сликама, звуку и другим сценаријима.

Можете да распоредите Phi у облаку или на ивици уређаја, и лако градите генеративне AI апликације са ограниченом рачунарском снагом.

Пратите ове кораке за почетак коришћења ових ресурса:

Направите форк репозиторијума: Кликните
Клонирајте репозиторијум: git clone https://github.com/microsoft/PhiCookBook.git
Придружите се Microsoft AI Discord заједници и упознајте стручњаке и друге програмере

🌐 Подршка за више језика

Подржано преко GitHub Action (аутоматски и увек ажурирано)

Више волите локално клонирање?

Овај репозиторијум укључује преко 50 превода на језике што значајно повећава величину преузимања. Да бисте клонирали без превода, користите sparse checkout:

Bash / macOS / Linux:
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/PhiCookBook.git
cd PhiCookBook
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
CMD (Windows):
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/PhiCookBook.git
cd PhiCookBook
git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
Ово вам даје све што вам је потребно за завршетак курса са много бржим преузимањем.

Садржај

Увод
Инференција Phi у различитим окружењима
Инференција Phi породице
Квантификација Phi породице
Евалуација Phi
RAG са Azure AI Search
- Како користити Phi-4-mini и Phi-4-multimodal (RAG) са Azure AI Search
Примери развоја Phi апликација
- Текст и апликације за чет
  - Phi-4 примери
  - Phi-3 / 3.5 примери
- Azure AI Inference SDK Primeri zasnovani na kodu
  - Phi-4 Primeri
    - [📓] Generisanje koda projekta korišćenjem Phi-4-multimodal
  - Phi-3 / 3.5 Primeri
    - Pravljenje sopstvenog Visual Studio Code GitHub Copilot čata sa Microsoft Phi-3 porodicom
    - Kreiranje sopstvenog Visual Studio Code Chat Copilot agenta sa Phi-3.5 po GitHub modelima
- Primeri naprednog rezonovanja
  - Phi-4 Primeri
- Demo prikazi
  - Phi-4-mini demo prikazi hostovani na Hugging Face Spaces
  - Phi-4-multimodal demo prikazi hostovani na Hugginge Face Spaces
- Primeri za vid
  - Phi-4 Primeri
    - [📓] Korišćenje Phi-4-multimodal za čitanje slika i generisanje koda
  - Phi-3 / 3.5 Primeri
- Primeri za rezonovanje i vid
  - Phi-4-Reasoning-Vision-15B
- Primeri matematike
  - Phi-4-Mini-Flash-Reasoning-Instruct Primeri Demo matematike sa Phi-4-Mini-Flash-Reasoning-Instruct
- Audio primeri
  - Phi-4 primeri
- MOE primeri
  - Phi-3 / 3.5 primeri
- Primeri poziva funkcija
  - Phi-4 primeri 🆕
    - [📓] Korišćenje poziva funkcija sa Phi-4-mini
    - [📓] Korišćenje poziva funkcija za kreiranje višestrukih agenata sa Phi-4-mini
    - [📓] Korišćenje poziva funkcija sa Ollama
    - [📓] Korišćenje poziva funkcija sa ONNX
- Primeri mešanja multimodala
  - Phi-4 primeri 🆕
    - [📓] Korišćenje Phi-4-multimodal kao tehnološki novinar
    - .NET konzolna aplikacija koristeći Phi-4-multimodal za analizu slika
Fino podešavanje Phi primera
Практична радионица
- Истраживање најсавременијих модела: LLM, SLM, локални развој и више
- Откључавање потенцијала NLP-а: фино подешавање са Microsoft Olive
Академски научни радови и публикације

Коришћење Phi модела

Phi на Microsoft Foundry

Можете научити како да користите Microsoft Phi и како да правите E2E решења на разним хардверским уређајима. Да бисте искусили Phi лично, почните са тестирањем модела и прилагођавањем Phi-ја вашим сценаријима коришћењем Microsoft Foundry Azure AI Model Catalog. Више информација можете пронаћи у упутству Почетак рада са Microsoft Foundry.

Плаyгроунд Сваки модел има свој посебан плаyгроунд за тестирање модела Azure AI Playground.

Phi на GitHub моделима

Можете научити како да користите Microsoft Phi и како да правите E2E решења на разним хардверским уређајима. Да бисте искусили Phi лично, почните са тестирањем модела и прилагођавањем Phi-ја вашим сценаријима коришћењем GitHub Model Catalog. Више информација можете пронаћи у упутству Почетак рада са GitHub Model Catalog.

Плаyгроунд Сваки модел има своју посебну плаyгроунд за тестирање модела.

Phi на Hugging Face

Модел можете пронаћи и на Hugging Face.

Плаyгроунд Hugging Chat плаyгроунд

🎒 Остали курсеви

Наш тим производи и друге курсеве! Погледајте:

LangChain

Azure / Edge / MCP / Агенти

Генеративна серија вештачке интелигенције

Основно учење

Copilot серија

Одговорна вештачка интелигенција

Microsoft је посвећен помоћи нашим корисницима да користе наше AI производе одговорно, делећи своја сазнања и градећи партнерства заснована на поверењу кроз алатке као што су напомене о транспарентности и процене утицаја. Многи од ових ресурса могу се пронаћи на https://aka.ms/RAI. Приступ Microsoft-a одговорној вештачкој интелигенцији заснован је на нашим AI принципима праведности, поузданости и безбедности, приватности и безбедности, укључивости, транспарентности и одговорности.

Великоразмерни модели природног језика, слика и говора — као они коришћени у овом примеру — потенцијално могу деловати на неправедан, непоуздан или увредљив начин, што може нанети штету. Молимо вас да консултујете Azure OpenAI service Transparency note да бисте били информисани о ризицима и ограничењима. Препоручени приступ за смањење ових ризика је да укључите систем безбедности у вашу архитектуру који може да детектује и спречи штетно понашање. Azure AI Content Safety пружа независни слој заштите, способан да детектује штетан кориснички и AI генерисани садржај у апликацијама и услугама. Azure AI Content Safety укључује API-је за текст и слике који вам омогућавају да детектујете материјал који је штетан. У оквиру Microsoft Foundry, сервис Content Safety вам омогућава да видите, истражите и испробате пример кода за детекцију штетног садржаја кроз различите модалитете. Следећа документација за брзи почетак вас води кроз прављење захтева ка сервису.

Још један аспект који треба узети у обзир је укупне перформансе апликације. Код мултимодалних и мултимоделских апликација, перформансе подразумевамо као то да систем функционише онако како ви и ваши корисници очекујете, укључујући да не генерише штетне излазне резултате. Важно је да процените перформансе ваше укупне апликације користећи оценитеље перформанси и квалитета и ризика и безбедности. Такође имате могућност да креирате и процените са прилагођеним оценитељима.

Можете анализирати вашу AI апликацију у вашем развојном окружењу користећи Azure AI Evaluation SDK. Узимајући или тест скуп података или циљ, ваше генерације у генеративној AI апликацији се кванитативно мере са уграђеним оценитељима или вашим изабраним прилагођеним оценитељима. Да бисте започели са azure ai evaluation sdk за процену вашег система, можете пратити упутство за брзи почетак. Када извршите процену, можете визуелизовати резултате у Microsoft Foundry-ју.

Трговачке марке

Овај пројекат може да садржи трговачке марке или логотипе пројеката, производа или услуга. Ауторизована употреба Microsoft трговачких марки или логотипа подлеже и мора пратити Microsoft-ове смернице за трговачке марке и брендинг. Употреба Microsoft трговачких марки или логотипа у модификованим верзијама овог пројекта не сме да изазове конфузију или да имплицира Microsoft спонзорство. Било каква употреба трговачких марки или логотипа трећих страна подлеже политикама тих трећих страна.

Добијање помоћи

Ако запнете или имате било каквих питања у вези са прављењем AI апликација, придружите се:

Ако имате повратне информације о производу или грешке током прављења посетите:

Изјава о одрицању одговорности:
Овај документ је преведен помоћу AI услуге за превођење Co-op Translator. Иако тежимо прецизности, молимо имайте у виду да аутоматизовани преводи могу садржати грешке или нетачности. Оригинални документ на његовом изворном језику треба сматрати ауторитативним извором. За критичне информације препоручује се професионални превод од стране људи. Нисмо одговорни за било каква неразумевања или погрешна тумачења која проистекну из употребе овог превода.

Navigation Menu

Uh oh!