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Weights & Biases (W&B) Weave は Microsoft Azure OpenAI サービスと統合されており、Azure AI アプリケーションの最適化を支援します。W&B を使用すると、次のことができます。
最新のチュートリアルについては、Microsoft Azure 上の Weights & Biases をご覧ください。

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はじめに

Azure を Weave で使い始めるには、トラッキングしたい関数に weave.op デコレータを付けるだけです。 
@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}

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さらに詳しく

以下のリソースを参照して、Weave で Azure の高度なトピックについて詳しく学んでください。

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Weave で Azure AI Model Inference API を使用する

このガイドでは、Weave で [Azure AI Model Inference API] を使用して Azure モデルへの理解を深める方法を学べます。

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Weave で Azure OpenAI モデルをトレースする

Weave を使用して Azure OpenAI モデルをトレースする方法については、このガイドを参照してください。