Disponibilidad de regiones para modelos en implementaciones estándar | Azure Machine Learning

En este artículo, aprenderá acerca de qué regiones están disponibles para cada uno de los modelos que admiten implementaciones estándar.

Algunos modelos del catálogo de modelos se pueden implementar como una implementación estándar. Este tipo de implementación proporciona una forma de consumir modelos como API sin alojarlos en su suscripción, al tiempo que mantiene la seguridad y el cumplimiento empresarial que necesitan las organizaciones. Esta opción de implementación no requiere cuota de la suscripción.

Disponibilidad de regiones

La implementación estándar solo está disponible para los usuarios cuya suscripción de Azure pertenezca a una cuenta de facturación en un país o región en el que el proveedor de modelos haya puesto la oferta disponible (consulte "región de disponibilidad de la oferta" en la tabla de la sección siguiente). Si la oferta está disponible en la región pertinente, el usuario debe tener un centro o proyecto en la región de Azure donde el modelo está disponible para la implementación o ajuste, según corresponda (vea las columnas "centro/región del proyecto" en la tabla siguiente).

Modelos antrópicos

¹ Los modelos de Claude usan el tipo de implementación Global Standard . El proyecto o el centro de Foundry también deben estar en una de las regiones enumeradas en la tabla para implementar el modelo.

Modelos de Cohere

Modelos DeepSeek de Microsoft

Modelos de Gretel

Modelos de JAIS

Modelos de Meta Llama

Modelos de Microsoft

Modelos mistrales

Modelos Nixtla

Modelos de NTT DATA

Modelos de inteligencia artificial de estabilidad

Alternativas a la disponibilidad de regiones

Si la mayoría de la infraestructura está en una región determinada y quiere aprovechar los modelos disponibles solo como implementaciones estándar, puede crear un área de trabajo en la región admitida y, a continuación, consumir el punto de conexión de otra región.

Lea Cómo utilizar implementaciones estándar desde un área de trabajo diferente para aprender a configurar una implementación estándar existente en un área de trabajo distinto al que fue desplegado.

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