Disponibilité des régions pour les modèles dans les points de terminaison d’API serverless | Azure Machine Learning

Dans cet article, vous allez découvrir quelles régions sont disponibles pour chacun des modèles prenant en charge les déploiements de points de terminaison d’API serverless.

Certains modèles du catalogue de modèles peuvent être déployés en tant qu’API serverless avec facturation avec paiement à l’utilisation. Ce type de déploiement permet de consommer des modèles en tant qu’API sans les héberger sur votre abonnement, tout en conservant la sécurité et la conformité de l’entreprise dont les organisations ont besoin. Cette option de déploiement ne nécessite pas de quota à partir de votre abonnement.

Disponibilité dans les régions

La facturation avec paiement à l’utilisation est disponible uniquement pour les utilisateurs dont l’abonnement Azure appartient à un compte de facturation dans un pays où le fournisseur de modèles a rendu l’offre disponible (consultez « région de disponibilité de l’offre » dans le tableau de la section suivante). Si l’offre est disponible dans la région concernée, l’utilisateur doit disposer d’un hub/projet dans la région Azure où le modèle est disponible pour le déploiement ou le réglage précis, le cas échéant (voir les colonnes « Hub/Région du projet » dans les tableaux suivants).

Modèles Cohere

Modèles JAIS

Modèles Meta Llama

Modèles de la famille Microsoft Phi-3

Modèles Mistral

Modèles Nixtla

Alternatives à la disponibilité des régions

Si la plupart de votre infrastructure se trouve dans une région particulière et que vous souhaitez tirer parti des modèles disponibles uniquement en tant que points de terminaison d’API serverless, vous pouvez créer un espace de travail sur la région prise en charge, puis consommer le point de terminaison à partir d’une autre région.

Lire Consommer des points de terminaison d’API serverless à partir d’un autre espace de travail pour apprendre à configurer un point de terminaison d’API serverless existant dans un espace de travail différent de celui où il a été déployé.

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