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GitHub Models: Einfaches Experimentieren und Bereitstellen von KI-Modellen

Allgemeine Einführung

GitHub Models ist eine neue Plattform von GitHub, die Entwicklern die Nutzung und das Experimentieren mit einer breiten Palette von KI-Modellen erleichtern soll. Die Plattform bietet Zugang zu einer breiten Palette beliebter Modelle, darunter Meta's Llama 3.1, OpenAI's GPT-4o und GPT-4o mini, Microsoft's Phi 3, Mistral AI's Mistral Large 2 und mehr. Benutzer können verschiedene Hinweise und Modellparameter über den integrierten Modellspielplatz testen und Modelle direkt in Entwicklungsumgebungen wie GitHub Codespaces und Visual Studio Code integrieren. Darüber hinaus bietet GitHub Models die Sicherheit und den Datenschutz von Azure AI auf Unternehmensniveau, um die Sicherheit und Zuverlässigkeit der Modelle zu gewährleisten.

 


GitHub Models: Einfaches Experimentieren und Bereitstellen von KI-Modellen-1

 

GitHub Models: Einfaches Experimentieren und Bereitstellen von KI-Modellen-1

 

Funktionsliste

  • Bereitstellung eines eingebauten Modellversuchsplatzes (Spielplatz)
  • Unterstützung für die Integration von Modellen in GitHub Codespaces und Visual Studio Code
  • Ermöglicht den Zugriff auf eine breite Palette gängiger AI-Modelle
  • Sicherheit und Datenschutz auf Unternehmensniveau mit Azure AI
  • Unterstützung für Prototyping und Experimentieren
  • Bildungseinrichtungen können für den Unterricht genutzt werden

 

 

Hilfe verwenden

Die Plattform GitHub Models ist sehr einfach zu bedienen, hier sind die detaillierten Schritte und Verfahren:

  1. Registrierung und Anmeldung::
    • Besuchen Sie die Website GitHub Models (https://gh.io/models).
    • Verwenden Sie Ihr GitHub-Konto, um sich zu registrieren und anzumelden.
  2. Besuch des Modellversuchsgeländes (Spielplatz)::
    • Sobald Sie eingeloggt sind, gehen Sie auf die Seite Model Proving Ground.
    • Im Proving Ground können die Nutzer verschiedene KI-Modelle zum Testen auswählen.
    • Geben Sie die Eingabeaufforderung ein, passen Sie die Modellparameter an und klicken Sie zum Testen auf die Schaltfläche Ausführen.
  3. Integration in die Entwicklungsumgebung::
    • Wenn Sie mit den Testergebnissen zufrieden sind, können Sie das Modell in GitHub Codespaces oder Visual Studio Code integrieren.
    • Klicken Sie auf der Seite Modellprüfstand auf die Schaltfläche "In die Entwicklungsumgebung integrieren" und folgen Sie den Aufforderungen.
  4. Bereitstellung in der Produktionsumgebung::
    • Nach Abschluss der Entwicklung kann das Modell in einer Produktionsumgebung eingesetzt werden.
    • GitHub Models bietet eine Integration mit Azure AI, um die Sicherheit und Zuverlässigkeit von Modellen zu gewährleisten.
    • Wählen Sie in der Entwicklungsumgebung "Deploy to Azure AI" und folgen Sie den Anweisungen.
  5. Hilfe und Support nutzen::
    • Wenn Sie bei der Verwendung auf Probleme stoßen, können Sie die Hilfedokumentation von GitHub Models besuchen (https://docs.github.com/zh/github-models).
    • Sie können auch das GitHub-Supportteam um Hilfe bitten.
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