Livro de receitas Phi-3: exemplos práticos com modelos Phi-3 da Microsoft
Phi, é uma família de modelos abertos de IA desenvolvidos pela Microsoft. Os modelos Phi são os modelos de linguagem pequena (SLMs) mais capazes e econômicos disponíveis, superando modelos do mesmo tamanho e do tamanho seguinte em uma variedade de benchmarks de linguagem, raciocínio, codificação e matemática. A família Phi-3 inclui versões mini, pequena, média e de visão, treinadas com base em diferentes quantidades de parâmetros para atender a vários cenários de aplicação. Para obter informações mais detalhadas sobre a família Phi da Microsoft, visite a página Bem-vindo à família Phi.
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git clone https://github.com/microsoft/Phi-3CookBook.git
Índice
Introdução
- Configurando seu ambiente(✅)
- Bem-vindo à Família Phi(✅)
- Compreendendo as principais tecnologias (✅)
- Segurança de IA para modelos Phi (✅)
- Suporte de hardware Phi-3(✅)
- Modelos Phi-3 e disponibilidade entre plataformas(✅)
- Usando Orientação-ai e Phi(✅)
- Modelos do GitHub Marketplace
- Catálogo de modelos de IA do Azure
Início rápido
- Usando Phi-3 no Catálogo de Modelos GitHub(✅)
- Usando Phi-3 no rosto de abraço (✅)
- Usando Phi-3 com OpenAI SDK(✅)
- Usando Phi-3 com solicitações HTTP (✅)
- Usando Phi-3 no Azure AI Studio(✅)
- Usando inferência de modelo Phi-3 com Azure MaaS ou MaaP(✅)
- Usando Phi-3 com API de Inferência do Azure com GitHub e Azure AI
- Implantando modelos Phi-3 como APIs sem servidor no Azure AI Studio(✅)
- Usando Phi-3 em Ollama(✅)
- Usando Phi-3 no LM Studio(✅)
- Usando Phi-3 no AI Toolkit VSCode(✅)
- Usando Phi-3 e LiteLLM(✅)
Inferência Phi-3
- Inferência Phi-3 no iOS(✅)
- Inferência Phi-3.5 no Android(✅)
- Inferência Phi-3 em Jetson (✅)
- Inferência Phi-3 em AI PC (✅)
- Inferência Phi-3 com Apple MLX Framework(✅)
- Inferência Phi-3 no servidor local (✅)
- Inferência Phi-3 em servidor remoto usando AI Toolkit(✅)
- Inferência Phi-3 com Ferrugem(✅)
- Inferência Phi-3-Vision em Local(✅)
- Inferência Phi-3 com Kaito AKS, Azure Containers(suporte oficial)(✅)
- Inferir seu modelo de tempo de execução ONNX de ajuste fino (✅)
Ajuste fino do Phi-3
- Baixando e criando conjunto de dados de amostra (✅)
- Cenários de ajuste fino(✅)
- Ajuste fino vs RAG (✅)
- Ajuste fino Deixe Phi-3 se tornar um especialista do setor(✅)
- Ajustando Phi-3 com AI Toolkit para VS Code (✅)
- Ajustando Phi-3 com Azure Machine Learning Service(✅)
- Ajustando Phi-3 com Lora (✅)
- Ajustando Phi-3 com QLora(✅)
- Ajustando Phi-3 com Azure AI Studio(✅)
- Ajustando Phi-3 com CLI/SDK do Azure ML(✅)
- Ajuste fino com Microsoft Olive(✅)
- Ajustando a visão Phi-3 com pesos e preconceitos (✅)
- Ajustando Phi-3 com Apple MLX Framework(✅)
- Ajuste fino do Phi-3-vision (suporte oficial)(✅)
- Ajuste fino de Phi-3 com Kaito AKS, Azure Containers (suporte oficial)(✅)
- Ajuste fino da visão Phi-3 e 3.5(✅)
Avaliação Phi-3
- Introdução à IA Responsável(✅)
- Introdução ao Promptflow(✅)
- Introdução ao Azure AI Studio para avaliação(✅)
Amostras E2E para Phi-3-mini
- Introdução às amostras de ponta a ponta (✅)
- Prepare os dados do seu setor (✅)
- Use o Microsoft Olive para arquitetar seus projetos(✅)
- Chatbot local no Android com Phi-3, ONNXRuntime Mobile e ONNXRuntime Generate API(✅)
- Hugging Face Space WebGPU e Phi-3-mini Demo-Phi-3-mini fornecem ao usuário uma experiência de chatbot privada (e poderosa). Você pode experimentar(✅)
- Chatbot local no navegador usando Phi3, ONNX Runtime Web e WebGPU(✅)
- Bate-papo OpenVino (✅)
- Multimodelo - Phi-3-mini interativo e OpenAI Whisper (✅)
- MLFlow - Construindo um wrapper e usando Phi-3 com MLFlow(✅)
- Otimização de modelo - Como otimizar o modelo Phi-3-min para ONNX Runtime Web com Olive (✅)
- Aplicativo WinUI3 com Phi-3 mini-4k-instruct-onnx(✅)
- Amostra de aplicativo WinUI3 Multi Model AI Powered Notes (✅)
- Ajuste e integre modelos Phi-3 personalizados com fluxo imediato (✅)
- Ajuste e integre modelos Phi-3 personalizados com fluxo de prompt no Azure AI Studio(✅)
- Avalie o modelo Phi-3/Phi-3.5 ajustado no Azure AI Studio com foco nos princípios de IA responsável da Microsoft(✅)
- Amostra de previsão de idioma Phi-3.5-mini-instruct (chinês/inglês)(✅)
Amostras E2E para visão Phi-3
- Phi-3-vision-Image texto para texto (✅)
- Phi-3-vision-ONNX(✅)
- Incorporação de CLIP Phi-3-vision (✅)
- DEMO: Reciclagem Phi-3(✅)
- Phi-3-vision - Assistente de linguagem visual com Phi3-Vision e OpenVINO(✅)
- Phi-3 Vision Nvidia NIM(✅)
- Phi-3 Vision OpenVino(✅)
- Amostra de vários quadros ou imagens múltiplas Phi-3.5 Vision (✅)
Amostras E2E para Phi-3.5-MoE
- Phi-3.5 Mistura de Modelos Especialistas (MoEs) Amostra de Mídia Social (✅)
- Construindo um pipeline de geração aumentada de recuperação (RAG) com NVIDIA NIM Phi-3 MOE, Azure AI Search e LlamaIndex(✅)
Amostras de laboratórios e workshops Phi-3
- Laboratórios C# .NET(✅)
- Crie seu próprio Visual Studio Code GitHub Copilot Chat com a família Microsoft Phi-3(✅)
- Amostras locais de WebGPU Phi-3 Mini RAG Chatbot com arquivo RAG local (✅)
- Tutorial Phi-3 ONNX(✅)
- Tutorial Phi-3-vision ONNX (✅)
- Execute os modelos Phi-3 com a API ONNX Runtime generate()(✅)
- UI de bate-papo Phi-3 ONNX Multi Model LLM, esta é uma demonstração de bate-papo (✅)
- Exemplo C# Hello Phi-3 ONNX Phi-3(✅)
- Exemplo C# API Phi-3 ONNX para suportar Phi3-Vision(✅)
- Execute amostras C# Phi-3 em um CodeSpace(✅)
- Usando Phi-3 com Promptflow e Azure AI Search(✅)
- APIs do Windows AI-PC com a Biblioteca Copilot do Windows
Aprendendo Phi-3.5
- O que há de novo Família Phi-3.5(✅)
- Quantificando a Família Phi-3.5(✅)
- Quantizando Phi-3.5 usando llama.cpp(✅)
- Quantizando Phi-3.5 usando extensões Generative AI para onnxruntime(✅)
- Quantizando Phi-3.5 usando Intel OpenVINO(✅)
- Quantizando Phi-3.5 usando Apple MLX Framework(✅)
- Amostras de aplicação Phi-3.5
- Phi-3.5-Instruir WebGPU RAG Chatbot(✅)
- Crie seu próprio agente copiloto de bate-papo do Visual Studio Code com Phi-3.5 por GitHub Models (✅)
- Usando GPU do Windows para criar solução de fluxo Prompt com Phi-3.5-Instruct ONNX (✅)
- Usando Microsoft Phi-3.5 tflite para criar aplicativos Android(✅)
Usando modelos Phi-3
Phi-3 no Azure AI Studio
Você pode aprender como usar o Microsoft Phi-3 e como construir soluções E2E em seus diferentes dispositivos de hardware. Para experimentar o Phi-3 por si mesmo, comece brincando com o modelo e personalizando o Phi-3 para seus cenários usando o Azure AI Studio, o Catálogo de Modelos do Azure AI. Você pode aprender mais em Introdução ao Azure AI Studio.
Playground Cada modelo possui um playground dedicado para testar o modelo Azure AI Playground.
Phi-3 em modelos GitHub
Você pode aprender como usar o Microsoft Phi-3 e como construir soluções E2E em seus diferentes dispositivos de hardware. Para experimentar o Phi-3 por si mesmo, comece brincando com o modelo e personalizando o Phi-3 para seus cenários usando o Catálogo de modelos do GitHub. Você pode aprender mais em Introdução ao Catálogo de modelos do GitHub
Playground Cada modelo possui um playground dedicado para testar o modelo.
Phi-3 no rosto abraçado
Você também pode encontrar o modelo no Hugging Face
Parque infantil Abraçando o bate-papo
Suporte multilíngue
Observação: essas traduções foram geradas automaticamente usando o tradutor cooperativo de código aberto e podem conter erros ou imprecisões. Para informações críticas, recomenda-se consultar o original ou consultar uma tradução humana profissional. Se você quiser adicionar ou atualizar uma tradução, consulte o repositório co-op-translator, onde você pode contribuir facilmente usando comandos simples.
| Linguagem | Código | Link para o README traduzido | Última atualização |
|---|
| Chinês (simplificado) | z | Tradução Chinesa | 04/10/2024 |
| Chinês (tradicional) | dois | Tradução Chinesa | 04/10/2024 |
| Francês | franco | Tradução Francesa | 04/10/2024 |
| japonês | sim | Tradução Japonesa | 04/10/2024 |
| coreano | ko | Tradução Coreana | 04/10/2024 |
| Espanhol | é | Tradução Espanhola | 04/10/2024 |
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