Microsoft 与 Hugging Face 扩大在 Azure AI Foundry 上的合作
Microsoft 与 Hugging Face 已扩大合作，将超过 10,000 个开源模型直接集成到 Azure AI Foundry 中。此合作使企业能够在安全的企业级基础设施上部署各种开源模型，确保公司对其技术和私有数据保持控制。
开源模型的企业级部署
Azure AI Foundry 现在在其模型目录中提供了 “Hugging Face Collection”，可立即访问超过 10,000 个模型。这些模型支持广泛的模态和任务，包括：
- 文本: 生成、特征提取、填充掩码和翻译。
- 音频: 自动语音识别和音频分类。
- 图像: 分类、分割、文本到图像生成以及图像到文本转换。
- 通用: 句子相似度识别。
为确保这些模型具备企业级准备度，Hugging Face 与 Microsoft 采用严格的安全标准。仅符合以下要求的模型会被纳入集合：
- 安全筛查: 模型必须通过使用 ProtectAI Guardian 和 JFrog 安全扫描器的安全测试，以识别漏洞。
- 安全格式: 模型权重必须以
safetensors格式存储，以消除潜在的 Pickle 漏洞。 - 无远程代码: 模型不得包含远程代码，以防止运行时任意代码注入。
此外，Microsoft 与 Hugging Face 持续对推理容器进行漏洞测试和修补。
Azure AI Foundry 中的部署工作流
用户可以通过两条主要路径部署开源模型：
- 通过 Azure AI Foundry: 用户在模型目录中从 Hugging Face Collection 选择模型，点击 “Deploy”，并配置虚拟机、实例数量和部署参数。
- 通过 Hugging Face Hub: 用户可以直接在 Hugging Face Hub 的模型页面选择 “Deploy on Azure ML” 选项，系统会将其重定向至 Azure AI Machine Learning Studio 中的部署选项。
未来路线图与集成
Microsoft 与 Hugging Face 已规划一系列持续更新，以进一步深化集成：
- Day-0 发布: 顶级提供商的新模型将在发布于 Hugging Face Hub 的同一天在 Azure AI Foundry 中提供。
- 每日趋势更新: Hugging Face 将监控热门模型，并每日在 Azure AI Foundry 中启用它们。
- 模态扩展: 未来的更新将支持更多模态和领域特定任务，如视频、3D、时间序列和蛋白质折叠。
- AI 代理: 此合作旨在利用小型、高效、专门的开源模型，促进安全 AI 代理和应用的创建。
高管观点
“开源是 AI 加速的方式——透明、选择和社区是其核心。这次合作体现了我们对这种势头的承诺。通过将 Hugging Face 充满活力的模型生态系统与 Azure 安全、企业级的基础设施相结合，我们为开发者提供了挑选最佳模型的自由，并帮助组织安全且规模化地创新。”
— Asha Sharma，Microsoft 企业副总裁
“我们让公司能够掌控自己的 AI 命令，在 Azure 账户中安全部署最佳开源模型，构建可信且可验证的 AI 应用。”
— Clement Delangue，Hugging Face 首席执行官兼联合创始人