Azure OpenAI 服务限制: Difference between revisions
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Azure OpenAI 服务提供了强大的语言模型,但同时也存在各种限制。 了解这些限制对于成功部署基于 Azure OpenAI 的应用程序至关重要。 通过优化您的应用程序、选择合适的模型、申请配额增加和监控您的使用情况,您可以最大限度地利用 Azure OpenAI 服务的潜力。 理解这些限制就像理解[[资金管理]]在二元期权交易中的重要性。 | Azure OpenAI 服务提供了强大的语言模型,但同时也存在各种限制。 了解这些限制对于成功部署基于 Azure OpenAI 的应用程序至关重要。 通过优化您的应用程序、选择合适的模型、申请配额增加和监控您的使用情况,您可以最大限度地利用 Azure OpenAI 服务的潜力。 理解这些限制就像理解[[资金管理]]在二元期权交易中的重要性。 | ||
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- Azure OpenAI 服务限制
简介
Azure OpenAI 服务 提供了强大的 大型语言模型 (LLM) 访问权限,例如 GPT-3、GPT-4 和 DALL-E 2。这些模型能够执行多种任务,包括文本生成、代码生成、翻译、摘要 和 图像创建。然而,为了确保服务的可用性、公平性和安全性,Microsoft 实施了一系列限制。 本文旨在为初学者详细解释 Azure OpenAI 服务的各种限制,帮助您更好地理解和利用这些模型。理解这些限制对于成功部署基于 Azure OpenAI 的应用程序至关重要,类似于理解保证金和杠杆在二元期权交易中的重要性。
限制类型
Azure OpenAI 服务的限制可以大致分为以下几类:
- **配额限制:** 这些限制控制您可以使用的资源量,例如每分钟的请求数 (RPM)、每秒的令牌数 (TPS) 和模型的使用。
- **速率限制:** 这些限制旨在防止滥用和确保服务稳定性。它们限制了您在特定时间段内可以发出的请求数。
- **内容限制:** 这些限制旨在防止生成有害、不安全或不道德的内容。
- **模型限制:** 某些模型可能受到特定用途的限制,或者可能具有不同的能力和限制。
- **区域限制:** 并非所有 Azure OpenAI 服务都可以在所有 Azure 区域使用。
- **订阅限制:** 您的 Azure 订阅级别可能会影响您可以访问的资源和功能。
配额限制详解
配额限制是 Azure OpenAI 服务中最重要的限制之一。它们直接影响您可以处理的工作负载量。
- **请求每分钟 (RPM):** RPM 限制控制了您每分钟可以向模型发出的请求数量。 不同的模型和定价层具有不同的 RPM 限制。 例如,较低的定价层可能具有较低的 RPM 限制,而较高的定价层则具有更高的限制。 类似于 期权合约 的数量限制,RPM 限制直接影响您可以执行的交易数量。
- **令牌每秒 (TPS):** TPS 限制控制了模型每秒可以处理的令牌数量。 令牌是文本的组成部分,可以是单词、字符或子词。 较高的 TPS 限制意味着模型可以更快地处理文本。理解波动率对交易的影响一样,理解TPS对处理速度的影响至关重要。
- **每订阅的部署数量:** 每个 Azure 订阅可以部署的模型的数量是有限制的。 这有助于控制资源使用并防止滥用。
- **模型访问权限:** 并非所有 Azure 用户都可以访问所有模型。 访问某些模型可能需要申请并获得批准。 这类似于二元期权经纪商对交易账户的审核。
RPM | TPS | 部署数量 | |
---|
120 | 3000 | 10 | |
40 | 1000 | 5 | |
10 | 500 | 5 | |
- 注意:这些只是示例值,实际限制可能会因您的订阅、区域和模型而异。*
速率限制详解
速率限制是为了防止服务过载和确保所有用户都能获得流畅体验而设定的。
- **突发配额:** Azure OpenAI 服务允许您在短时间内发送少量额外的请求,称为突发配额。 这可以帮助您处理高峰流量,但超过突发配额会导致请求被节流。 类似于期权链中的快速波动,突发配额允许快速反应,但需要谨慎使用。
- **请求节流:** 当您超过 RPM 或 TPS 限制时,您的请求将被节流。 这意味着您的请求将被延迟或拒绝。 您会收到一个错误消息,指示您已达到限制。
- **重试机制:** 当您遇到请求节流时,您应该实现重试机制。 重试机制会自动重新发送被节流的请求,直到它们成功为止。 类似于止损单,重试机制可以减少损失。
- **指数退避:** 为了避免进一步加剧服务过载,重试机制应使用指数退避。 这意味着每次重试之间的等待时间会增加。
内容限制详解
Azure OpenAI 服务对生成的内容施加了严格的限制,以确保服务的安全性、合规性和道德性。
- **内容审核系统:** Azure OpenAI 服务使用内容审核系统来检测和过滤有害、不安全或不道德的内容。
- **禁止的内容:** 禁止生成的内容包括仇恨言论、暴力内容、性暗示内容、非法活动、虚假信息和个人身份信息。 类似于监管条例,这些内容限制旨在保护用户和维护社会秩序。
- **负责任的 AI 原则:** Microsoft 致力于负责任的 AI 开发和部署。 Azure OpenAI 服务的内容限制是这些原则的一部分。
- **用户报告:** 如果您遇到生成不安全或不道德的内容,您可以向 Microsoft 报告。
模型限制详解
不同的 Azure OpenAI 模型具有不同的能力和限制。
- **上下文窗口:** 上下文窗口是指模型可以处理的最大文本量。 GPT-3.5 Turbo 的上下文窗口为 4096 个令牌,而 GPT-4 的上下文窗口可以更大,例如 8192 或 32768 个令牌。 类似于 波动率微笑,不同的模型对不同的输入有不同的反应。
- **模型功能:** 不同的模型可能具有不同的功能。 例如,DALL-E 2 专门用于图像生成,而 GPT-3.5 Turbo 和 GPT-4 擅长文本生成。
- **模型定价:** 不同模型的定价也不同。 GPT-4 的定价通常高于 GPT-3.5 Turbo。
- **微调限制** 对模型进行微调也会受到限制,例如数据集大小和训练时间。
区域限制详解
并非所有 Azure OpenAI 服务都可以在所有 Azure 区域使用。
- **可用区域:** Azure OpenAI 服务的可用区域可能会因模型和定价层而异。 您可以在 Azure 区域可用性 页面上查看最新的区域可用性信息。
- **数据驻留:** 某些组织可能需要将数据保留在其特定区域内。 如果您有数据驻留要求,您需要选择支持您的要求的 Azure 区域。
- **延迟:** 选择离您用户更近的 Azure 区域可以减少延迟。
订阅限制详解
您的 Azure 订阅级别可能会影响您可以访问的资源和功能。
- **免费订阅:** 免费 Azure 订阅通常具有较低的配额限制和有限的功能。
- **付费订阅:** 付费 Azure 订阅通常具有更高的配额限制和更多功能。
- **企业协议:** 企业协议可以提供更高的配额限制和定制的定价选项。
如何应对限制
- **优化您的应用程序:** 优化您的应用程序可以减少资源使用并提高效率。 例如,您可以减少请求的大小、使用缓存和实现重试机制。 类似于技术分析,优化应用程序可以提高性能。
- **选择合适的模型:** 选择最适合您的特定需求的模型。 例如,如果您只需要生成短文本,则可以使用 GPT-3.5 Turbo。
- **申请配额增加:** 如果您需要更高的配额限制,您可以向 Microsoft 申请配额增加。 请务必提供详细的理由和使用案例。
- **使用多个订阅:** 如果您需要更高的配额限制,您可以考虑使用多个 Azure 订阅。
- **监控您的使用情况:** 定期监控您的 Azure OpenAI 服务使用情况,以确保您没有超过限制。 类似于成交量分析,监控使用情况可以帮助您识别问题和优化资源。
- **了解风险管理**: 如同在二元期权交易中进行风险管理一样,了解并准备应对 Azure OpenAI 服务的限制对于确保应用程序的稳定性和可靠性至关重要。
结论
Azure OpenAI 服务提供了强大的语言模型,但同时也存在各种限制。 了解这些限制对于成功部署基于 Azure OpenAI 的应用程序至关重要。 通过优化您的应用程序、选择合适的模型、申请配额增加和监控您的使用情况,您可以最大限度地利用 Azure OpenAI 服务的潜力。 理解这些限制就像理解资金管理在二元期权交易中的重要性。
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