Passer au contenu principal
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 accéder aux tutoriels les plus récents, consultez Weights & Biases sur Microsoft Azure.

​
Premiers pas

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}

​
En savoir plus

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.