Libro de cocina Phi-3: ejemplos prácticos con los modelos Phi-3 de Microsoft
Phi, es una familia de modelos abiertos de IA desarrollados por Microsoft. Los modelos Phi son los modelos de lenguaje pequeño (SLM) más capaces y rentables disponibles, superando a los modelos del mismo tamaño y del siguiente tamaño en una variedad de puntos de referencia de lenguaje, razonamiento, codificación y matemáticas. La familia Phi-3 incluye versiones mini, pequeña, mediana y de visión, entrenadas en función de diferentes cantidades de parámetros para servir en diversos escenarios de aplicación. Para obtener información más detallada sobre la familia Phi de Microsoft, visite la página Bienvenido a la familia Phi.
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Tabla de contenido
Introducción
- Configurando tu entorno(✅)
- Bienvenidos a la Familia Phi(✅)
- Comprensión de las tecnologías clave(✅)
- Seguridad de IA para modelos Phi(✅)
- Soporte de hardware Phi-3(✅)
- Modelos Phi-3 y disponibilidad en todas las plataformas(✅)
- Usando Guidance-ai y Phi(✅)
- Modelos del mercado GitHub
- Catálogo de modelos de IA de Azure
Inicio rápido
- Usando Phi-3 en el catálogo de modelos de GitHub(✅)
- Usando Phi-3 para abrazar la cara(✅)
- Usando Phi-3 con OpenAI SDK(✅)
- Usando Phi-3 con solicitudes Http(✅)
- Usando Phi-3 en Azure AI Studio(✅)
- Uso de la inferencia del modelo Phi-3 con Azure MaaS o MaaP(✅)
- Uso de Phi-3 con Azure Inference API con GitHub y Azure AI
- Implementación de modelos Phi-3 como API sin servidor en Azure AI Studio(✅)
- Usando Phi-3 en Ollama(✅)
- Usando Phi-3 en LM Studio(✅)
- Usando Phi-3 en AI Toolkit VSCode(✅)
- Usando Phi-3 y LiteLLM(✅)
Inferencia Phi-3
- Inferencia Phi-3 en iOS(✅)
- Inferencia Phi-3.5 en Android(✅)
- Inferencia Phi-3 en Jetson(✅)
- Inferencia Phi-3 en AI PC(✅)
- Inferencia Phi-3 con Apple MLX Framework(✅)
- Inferencia Phi-3 en Servidor Local(✅)
- Inferencia Phi-3 en servidor remoto usando AI Toolkit(✅)
- Inferencia Phi-3 con Rust(✅)
- Inferencia Phi-3-Visión en Local(✅)
- Inferencia Phi-3 con Kaito AKS, Azure Containers (soporte oficial)(✅)
- Inferencia de ajuste fino del modelo de tiempo de ejecución de ONNX(✅)
Ajuste fino de Phi-3
- Descarga y creación de un conjunto de datos de muestra (✅)
- Escenarios de ajuste fino(✅)
- Ajuste fino vs RAG(✅)
- Ajustes Deje que Phi-3 se convierta en un experto de la industria(✅)
- Ajuste de Phi-3 con AI Toolkit para VS Code(✅)
- Ajuste de Phi-3 con el servicio Azure Machine Learning(✅)
- Afinando Phi-3 con Lora(✅)
- Ajuste de Phi-3 con QLora(✅)
- Ajuste de Phi-3 con Azure AI Studio(✅)
- Ajuste de Phi-3 con CLI/SDK de Azure ML(✅)
- Ajuste con Microsoft Olive(✅)
- Ajuste fino de Phi-3-vision con pesos y sesgos(✅)
- Ajuste de Phi-3 con Apple MLX Framework(✅)
- Ajuste fino de Phi-3-vision (soporte oficial)(✅)
- Ajuste de Phi-3 con Kaito AKS, Azure Containers (soporte oficial)(✅)
- Ajuste fino de Phi-3 y 3.5 Vision(✅)
Evaluación Phi-3
- Introducción a la IA responsable(✅)
- Introducción a Promptflow(✅)
- Introducción a Azure AI Studio para evaluación(✅)
Muestras E2E para Phi-3-mini
- Introducción a las muestras de principio a fin(✅)
- Prepare los datos de su industria(✅)
- Utilice Microsoft Olive para diseñar sus proyectos(✅)
- Chatbot local en Android con Phi-3, ONNXRuntime Mobile y ONNXRuntime Generate API(✅)
- Hugging Face Space WebGPU y Phi-3-mini Demo-Phi-3-mini proporciona al usuario una experiencia de chatbot privada (y potente). Puedes probarlo(✅)
- Chatbot local en el navegador usando Phi3, ONNX Runtime Web y WebGPU(✅)
- OpenVinoChat(✅)
- Modelo múltiple: Phi-3-mini interactivo y OpenAI Whisper(✅)
- MLFlow: creación de un contenedor y uso de Phi-3 con MLFlow(✅)
- Optimización del modelo: cómo optimizar el modelo Phi-3-min para ONNX Runtime Web con Olive(✅)
- Aplicación WinUI3 con Phi-3 mini-4k-instruct-onnx(✅)
- Muestra de la aplicación WinUI3 Multi Model AI Powered Notes(✅)
- Ajuste e integre modelos Phi-3 personalizados con flujo rápido (✅)
- Ajuste e integre modelos Phi-3 personalizados con flujo rápido en Azure AI Studio(✅)
- Evalúe el modelo Phi-3/Phi-3.5 perfeccionado en Azure AI Studio centrándose en los principios de IA responsable de Microsoft(✅)
- Muestra de predicción del lenguaje Phi-3.5-mini-instruct (chino/inglés) (✅)
Muestras E2E para Phi-3-vision
- Phi-3-vision-Imagen texto a texto(✅)
- Phi-3-vision-ONNX(✅)
- Incrustación CLIP Phi-3-vision(✅)
- DEMOSTRACIÓN: Reciclaje de Phi-3(✅)
- Phi-3-vision - Asistente de lenguaje visual con Phi3-Vision y OpenVINO(✅)
- NIM Phi-3 Vision Nvidia(✅)
- Phi-3 Visión OpenVino(✅)
- Muestra de múltiples fotogramas o múltiples imágenes de Phi-3.5 Vision(✅)
Muestras E2E para Phi-3.5-MoE
- Muestra de redes sociales de combinación de modelos expertos (MoE) Phi-3.5 (✅)
- Creación de una canalización de generación aumentada de recuperación (RAG) con NVIDIA NIM Phi-3 MOE, Azure AI Search y LlamaIndex(✅)
Muestras de laboratorios y talleres Phi-3.
- Laboratorios C# .NET(✅)
- Cree su propio chat de copiloto de GitHub de Visual Studio Code con la familia Microsoft Phi-3(✅)
- Muestras de chatbot local WebGPU Phi-3 Mini RAG con archivo RAG local (✅)
- Tutorial Phi-3 ONNX(✅)
- Tutorial ONNX de Phi-3-vision(✅)
- Ejecute los modelos Phi-3 con la API generate() de ONNX Runtime (✅)
- Interfaz de usuario de chat Phi-3 ONNX Multi Model LLM, esta es una demostración de chat (✅)
- C# Hola Phi-3 ONNX ejemplo Phi-3(✅)
- Ejemplo de C# API Phi-3 ONNX para admitir Phi3-Vision(✅)
- Ejecute muestras de C# Phi-3 en CodeSpace(✅)
- Usando Phi-3 con Promptflow y Azure AI Search(✅)
- API de Windows AI-PC con la biblioteca Copilot de Windows
Aprendiendo Phi-3.5
- Novedades Familia Phi-3.5(✅)
- Cuantificación de la familia Phi-3.5(✅)
- Cuantificación de Phi-3.5 usando llama.cpp(✅)
- Cuantificación de Phi-3.5 usando extensiones de IA generativa para onnxruntime(✅)
- Cuantificación de Phi-3.5 usando Intel OpenVINO(✅)
- Cuantificación de Phi-3.5 usando Apple MLX Framework(✅)
- Muestras de aplicación de Phi-3.5
- Phi-3.5-Instruir WebGPU RAG Chatbot(✅)
- Cree su propio Agente Copilot de Visual Studio Code Chat con Phi-3.5 de GitHub Models(✅)
- Uso de GPU de Windows para crear una solución de flujo rápido con Phi-3.5-Instruct ONNX (✅)
- Usando Microsoft Phi-3.5 tflite para crear una aplicación de Android(✅)
Usando modelos Phi-3
Phi-3 en Azure AI Studio
Puede aprender a utilizar Microsoft Phi-3 y a crear soluciones E2E en sus diferentes dispositivos de hardware. Para experimentar Phi-3 usted mismo, comience jugando con el modelo y personalizando Phi-3 para sus escenarios usando Azure AI Studio. Puede obtener más información en el catálogo de modelos de Azure AI en Introducción a Azure AI Studio.
Área de juegos Cada modelo tiene un área de juegos dedicada para probar el modelo Azure AI Playground.
Phi-3 en modelos de GitHub
Puede aprender a utilizar Microsoft Phi-3 y a crear soluciones E2E en sus diferentes dispositivos de hardware. Para experimentar Phi-3 usted mismo, comience jugando con el modelo y personalizando Phi-3 para sus escenarios usando el Catálogo de modelos de GitHub. Puede obtener más información en Introducción al Catálogo de modelos de GitHub.
Área de juegos Cada modelo tiene un área de juegos dedicada para probar el modelo.
Phi-3 en la cara abrazada
También puedes encontrar el modelo en Hugging Face.
Patio de juegos Abrazar Chat Patio de juegos
Soporte multilingüe
Nota: Estas traducciones se generaron automáticamente utilizando el traductor cooperativo de código abierto y pueden contener errores o inexactitudes. Para obtener información crítica, se recomienda consultar el original o consultar una traducción humana profesional. Si desea agregar o actualizar una traducción, consulte el repositorio de traductores cooperativos, donde puede contribuir fácilmente usando comandos simples.
| Idioma | Código | Enlace al archivo LÉAME traducido | Última actualización |
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| Chino (simplificado) | zh | Traducción al chino | 2024-10-04 |
| Chino (tradicional) | dos | Traducción al chino | 2024-10-04 |
| Francés | fr | Traducción al francés | 2024-10-04 |
| japonés | ja | Traducción japonesa | 2024-10-04 |
| coreano | ko | Traducción de coreano | 2024-10-04 |
| Español | es | Traducción al español | 2024-10-04 |
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