Documentation Index
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Weights & Biases (W&B) Weave s’intègre aux services Microsoft Azure OpenAI pour aider les équipes à optimiser leurs applications d’IA sur Azure. Avec W&B, vous pouvez
Pour commencer à utiliser Azure avec Weave, décorez simplement les fonctions que vous souhaitez suivre avec weave.op.
@weave.op()
def call_azure_chat(model_id: str, messages: list, max_tokens: int = 1000, temperature: float = 0.5):
response = client.chat.completions.create(
model=model_id,
messages=messages,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature
)
return {"status": "success", "response": response.choices[0].message.content}
Approfondissez les sujets avancés d’Azure avec Weave à l’aide des ressources ci-dessous.
Utiliser l’API Azure AI Model Inference avec Weave
Découvrez comment utiliser l’[API Azure AI Model Inference] avec Weave afin de mieux comprendre les modèles Azure dans ce guide.
Tracer les modèles Azure OpenAI avec Weave
Découvrez comment tracer les modèles Azure OpenAI avec Weave dans ce guide.