Ciclo de vida del modelo

Las características de lenguaje usan modelos de IA. Actualizamos el lenguaje de Azure con nuevas versiones de modelo para mejorar la precisión, el soporte técnico y la calidad. A medida que los modelos se vuelven más antiguos, se retiran. Use este artículo para obtener información sobre ese proceso y lo que puede esperar para sus aplicaciones.

Características precompiladas

Nuestras características estándar (no personalizadas) del lenguaje se basan en modelos de IA que llamamos modelos previamente entrenados o precompilados.

Actualizamos periódicamente el lenguaje de Azure con nuevas versiones de modelo para mejorar la precisión, el soporte técnico y la calidad del modelo.

De forma predeterminada, todas las solicitudes de API usan el modelo más reciente disponible con carácter general (GA).

Elección de la versión del modelo usada en los datos

Se recomienda usar la versión del modelo latest para usar los modelos de mayor calidad y más recientes. A medida que nuestros modelos mejoran, es posible que algunos de los resultados del modelo cambien. Es posible que las versiones del modelo estén en desuso, por lo que ya no se aceptan versiones de modelo de disponibilidad general especificadas en la implementación.

Los modelos de versión preliminar que se usan para las características en versión preliminar no mantienen un período de retirada mínimo y pueden quedar en desuso en cualquier momento.

De forma predeterminada, las solicitudes de API y SDK usan el modelo más reciente disponible con carácter general. Para usar un modelo en versión preliminar, puede usar un parámetro modelVersion opcional para seleccionar la versión preliminar del modelo que se va a usar (no se recomienda para los modelos de disponibilidad general).

Versiones del modelo

Use la tabla siguiente para buscar qué versiones de modelo admiten cada característica:

Características personalizadas

Escala de tiempo de expiración

En el caso de las características personalizadas, hay dos partes clave de la implementación de IA: entrenamiento e implementación. Las nuevas configuraciones se publican periódicamente con mejoras periódicas de IA, por lo que se retiran las configuraciones más antiguas y menos precisas.

Use la tabla siguiente para buscar qué versiones de modelo admiten cada característica:

** En el caso de las versiones de configuración de entrenamiento más recientes, las fechas de expiración publicadas están sujetas a la disponibilidad de una versión más reciente del modelo. Si no hay disponibles versiones del modelo más recientes, se puede extender la fecha de expiración.

Las configuraciones de entrenamiento suelen estar disponibles durante seis meses después de su lanzamiento. Si asignó una configuración entrenada a una implementación, esta implementación expira después de doce meses a partir de la expiración de la configuración de entrenamiento. Si los modelos están a punto de expirar, puede volver a entrenar y a implementar los modelos con la versión de configuración de entrenamiento más reciente.

Después de la fecha de expiración de la configuración de entrenamiento, debe usar otra versión de configuración de entrenamiento compatible para enviar cualquier trabajo de entrenamiento o implementación. Después de la fecha de expiración de la implementación, tu modelo implementado no estará disponible para realizar predicciones.

Después de que expire la versión de configuración de entrenamiento, las llamadas API devuelven un error cuando se llama o se usan si se llama con una versión de configuración expirada. De manera predeterminada, las solicitudes de entrenamiento usan la versión de configuración de entrenamiento disponible más reciente. Para cambiar la versión de configuración, use el parámetro trainingConfigVersion al enviar un trabajo de entrenamiento y asigne la versión que quiera usar.

Versiones de API

Al realizar llamadas API a las siguientes características, debe especificar el elemento API-VERISON que quiere usar para completar la solicitud. Se recomienda usar la versión más reciente de api disponible.

Si usa Language Studio para los proyectos, use la versión de API más reciente disponible. Otras versiones de API solo están disponibles a través de las API de REST y las bibliotecas cliente.

Use la tabla siguiente para buscar qué versiones de API admiten cada característica:

Pasos siguientes

Introducción al lenguaje de Azure en Foundry Tools