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创建网站的价格,判断网站到期,旅游网站策划书,微信小程序怎么退出登录Azure AI Foundry 上使用 NVIDIA NIM 加速 AI 推理#xff1a;详细梳理与补充指南 本文旨在详细梳理并补充在 Azure AI Foundry 平台上集成与使用 NVIDIA NIM 微服务以加速AI推理的完整流程、技术优势与最佳实践。 第一部分#xff1a;核心概念与价值主张 1.1 NVIDIA NIM 微…Azure AI Foundry 上使用 NVIDIA NIM 加速 AI 推理详细梳理与补充指南本文旨在详细梳理并补充在Azure AI Foundry平台上集成与使用NVIDIA NIM微服务以加速AI推理的完整流程、技术优势与最佳实践。第一部分核心概念与价值主张1.1 NVIDIA NIM 微服务概览NVIDIA NIM 是一种容器化的微服务专为预训练和自定义AI模型提供GPU加速推理。核心优势优化性能集成NVIDIA顶尖推理技术如TensorRT, TensorRT-LLM为最新AI模型提供低延迟和高吞吐量。标准化API提供符合行业标准的API如OpenAI兼容API简化AI应用开发。广泛模型支持支持跨语音、图像、视频、3D、药物研发、医学成像等多个领域的社区模型、NVIDIA Foundation模型及自定义模型。1.2 Azure AI Foundry 平台定位Azure AI Foundry 是微软提供的一体化AI开发与治理平台。核心功能门户/SDK/API统一入口简化AI应用的设计、定制与管理。安全与治理内置企业级安全、数据集成与合规性控制。生产化加速提供从模型选择到部署的全流程工具链。1.3 整合价值为什么选择在 Azure AI Foundry 上使用 NIM即服务as-a-Service体验无需管理底层GPU基础设施Azure提供全托管计算。企业级可靠性NIM 作为NVIDIA AI Enterprise套件的一部分提供企业级支持、安全更新与性能保障。依托Azure全球基础设施实现高可用、可扩展且安全的工作负载运行。无缝集成Azure生态轻松连接Azure AI Agent Service、Semantic Kernel等代理框架与AI服务。成本透明通过Azure Marketplace统一计费包含Azure计算资源与NVIDIA AI Enterprise许可费用。第二部分部署流程详解2.1 前提条件有效的Azure 订阅并确保目标区域有足够的计算配额特别是针对所需的GPU VM SKU如NC24ads_A100_v4。访问Azure AI Foundry 门户(ai.azure.com) 并创建好Hub与Project。2.2 通过 Azure AI Foundry 门户部署无代码步骤概览访问模型目录在门户左侧菜单选择“Model Catalog”。筛选NVIDIA集合在过滤器中选择“NVIDIA”查看所有可用的NIM微服务。选择模型例如选择“Llama 3.1 8B Instruct NIM”。启动部署点击“Deploy”。配置部署部署名称自定义命名。虚拟机类型系统会根据模型自动推荐支持的GPU VM SKU如Standard_NC24ads_A100_v4。务必确认订阅有足够配额。实例数量可根据负载需求调整实现横向扩展。利用现有终端可选可部署到已创建的 endpoint 以统一管理。审阅与确认查看定价明细包含Azure计算费用 NVIDIA AI Enterprise按GPU许可费。接受使用条款。开始部署点击“Deploy”系统将自动完成NIM容器部署、端点配置与健康检查。补充说明配额申请若配额不足需通过Azure门户提交配额提升请求此过程可能需要审批。部署时间首次部署涉及镜像拉取与资源配置可能需要10-20分钟。健康检查部署内置存活liveness与就绪readiness探针确保服务稳定性。2.3 通过 Azure ML Python SDK 以编程方式部署环境准备pipinstallazure-ai-ml azure-identity代码步骤认证与客户端初始化fromazure.ai.mlimportMLClientfromazure.identityimportInteractiveBrowserCredential workspace_ml_clientMLClient(credentialInteractiveBrowserCredential(),# 或使用DefaultAzureCredential()subscription_idyour-sub-id,resource_group_nameyour-rg,workspace_nameyour-ai-foundry-project,)创建托管在线端点fromazure.ai.ml.entitiesimportManagedOnlineEndpointimporttime timestampint(time.time())online_endpoint_namefnim-endpoint-{timestamp}endpointManagedOnlineEndpoint(nameonline_endpoint_name,auth_modekey,# 或 aad_token)workspace_ml_client.online_endpoints.begin_create_or_update(endpoint).wait()部署NIM模型到端点fromazure.ai.ml.entitiesimportManagedOnlineDeployment,ProbeSettings model_nameazureml://registries/azureml-nvidia/models/Llama-3.1-8B-Instruct-NIM-microservice/versions/2demo_deploymentManagedOnlineDeployment(namenim-deployment,endpoint_nameonline_endpoint_name,modelmodel_name,instance_typeStandard_NC24ads_A100_v4,instance_count1,liveness_probeProbeSettings(...),# 建议保持默认或根据调整readiness_probeProbeSettings(...),)workspace_ml_client.online_deployments.begin_create_or_update(demo_deployment).wait()路由流量endpoint.traffic{nim-deployment:100}workspace_ml_client.online_endpoints.begin_create_or_update(endpoint).result()补充说明模型标识符model_name的格式为Azure ML模型注册表路径需根据所选NIM模型调整。探针配置合理的探针设置如initial_delay可避免容器启动过程中的误判。自动伸缩可在部署配置中添加自动伸缩规则根据负载动态调整实例数量。第三部分集成与调用NIM服务3.1 通过兼容OpenAI的API调用推荐NIM微服务提供OpenAI Chat Completion API兼容的端点便于现有OpenAI生态工具无缝迁移。获取端点信息部署完成后在Azure AI Foundry门户的“Endpoints”部分找到Endpoint URL(如https://endpoint-name.region.inference.ml.azure.com)Authentication Key(API密钥)使用OpenAI Python SDK调用pip install openaifromopenaiimportOpenAI clientOpenAI(base_urlhttps://endpoint-name.region.inference.ml.azure.com/v1,# 注意添加 /v1api_keyyour-api-key,)responseclient.chat.completions.create(modelmeta/llama-3.1-8b-instruct,# 模型名需与NIM模型对应messages[{role:user,content:解释量子计算的基本原理。}],temperature0.7,max_tokens500,)print(response.choices[0].message.content)集成到LangChain或LlamaIndexfromlangchain_openaiimportChatOpenAI llmChatOpenAI(openai_api_basehttps://endpoint/v1,openai_api_keykey,model_namemeta/llama-3.1-8b-instruct,temperature0.7,)3.2 使用Azure AI Inference SDK原生方式pip install azure-ai-inferenceimportosfromazure.ai.inferenceimportChatCompletionsClientfromazure.core.credentialsimportAzureKeyCredentialfromazure.ai.inference.modelsimportSystemMessage,UserMessage endpointhttps://endpoint.region.inference.ml.azure.com/v1keyos.getenv(AZURE_AI_CHAT_KEY,your-key)clientChatCompletionsClient(endpointendpoint,credentialAzureKeyCredential(key),)responseclient.complete(messages[SystemMessage(你是一个专业的科技作家。),UserMessage(写一篇关于AI在医疗影像中应用的短文。),],temperature0.8,max_tokens1000,)print(response.choices[0].message.content)3.3 高级调用与参数流式响应通过设置streamTrue获取实时流式输出适合长文本生成。推理参数调优可调整temperature,top_p,frequency_penalty,presence_penalty等控制生成质量。安全与审核可利用Azure AI Content Safety服务在调用前后集成内容过滤。第四部分成本管理与优化建议4.1 成本构成Azure计算资源费用按所选GPU VM型号、运行时间及实例数量计费。NVIDIA AI Enterprise许可费按每个GPU小时固定费用收取包含在Azure Marketplace报价中。4.2 优化策略自动启停为开发测试环境配置自动调度非工作时间停止端点以节省成本。选择合适的VM SKU根据模型规模参数量与性能需求选择性价比最高的实例如NCas_T4_v3系列适用于较小模型。监控与告警利用Azure Monitor设置成本与使用量告警避免意外超支。预留实例对生产环境长期运行的负载考虑购买Azure虚拟机预留实例以获取折扣。第五部分安全、治理与合规5.1 内置安全特性网络隔离可将端点部署到Azure虚拟网络VNet中限制公网访问。身份认证支持密钥Key或Azure Active Directory令牌认证。数据加密静态与传输中数据均默认加密。NVIDIA AI Enterprise安全提供定期安全更新、漏洞修复与合规认证。5.2 治理与监控审计日志所有API调用日志可集成到Azure Log Analytics与Azure Sentinel。模型版本管理通过Azure AI Foundry跟踪NIM模型版本与部署历史。性能监控利用内置指标监控吞吐量、延迟、错误率与GPU利用率。第六部分典型应用场景与扩展6.1 快速构建AI智能体将NIM作为推理后端结合Azure AI Agent Service构建多步骤推理、工具调用的智能体应用。6.2 多模态AI流水线串联多个NIM微服务如图像LLM构建端到端多模态解决方案例如图像描述生成 → 多语言翻译。6.3 高性能批量推理利用Azure Batch与NIM容器处理大规模离线推理任务如文档处理、视频分析。第七部分故障排除与支持资源常见问题部署失败配额不足通过Azure门户提交配额提升请求。调用超时检查探针配置、增加请求超时时间或考虑模型是否过载。GPU内存不足选择更大显存的VM SKU或优化批次大小batch size。关键资源链接NVIDIA NIM 官方文档https://www.nvidia.com/nimAzure AI Foundry 文档https://learn.microsoft.com/azure/machine-learning/NIM on Azure 快速入门示例GitHub: azure/azureml-examplesNVIDIA AI Enterprise 许可详情NVIDIA AI Enterprise页面性能基准测试参考NVIDIA提供的各模型在Azure上的吞吐量与延迟基准。总结在Azure AI Foundry上使用NVIDIA NIM为企业提供了一条快捷、高性能且企业就绪的AI推理部署路径。它结合了NVIDIA在AI加速与优化方面的领先技术Azure云的全托管、可扩展与安全基础设施标准化的API与丰富的集成生态无论是通过几次点击的门户部署还是通过代码的自动化流程团队都能在数小时内将最先进的AI模型投入生产并享受企业级的支持与治理。立即开始确保拥有Azure订阅与NVIDIA开发者账户。访问 Azure AI Foundry 并浏览NVIDIA模型目录。部署第一个NIM微服务并集成到您的AI应用中。通过这种强强联合企业能够专注于AI创新与业务价值实现而非底层基础设施的复杂性。