微软与 Hugging Face 拓展合作，让开放模型在 Azure 上更易用
今天在微软 Build 大会上，萨蒂亚·纳德拉宣布了与 Hugging Face 拓展合作，使其广泛多样的开放模型易于在 Azure 安全基础设施上部署。
如果您今天访问 Azure AI Foundry，您会发现 Hugging Face 模型集已大幅扩展，包含 10,000 多个模型，只需点击几下即可部署，以支持处理文本、音频和图像的 AI 应用程序。这仅仅是个开始！
是时候构建了——拓展合作
两年前，微软和 Hugging Face 开始合作，使开放模型在 Azure 上更易于访问——当时 Hub 拥有 20 万个开放模型。
现在 Hugging Face 上已有近 200 万个开放模型，涵盖了广泛的任务、模态、领域和语言，是时候将我们的合作提升到新的水平了。今天宣布的新合作创建了一个互惠互利的框架，以大幅扩展 Azure 客户从 Hugging Face 中受益的方式。
“开源是 AI 加速发展的方式——其核心是透明、选择和社区。这次合作体现了我们对这一势头的承诺。通过将 Hugging Face 充满活力的模型生态系统与 Azure 安全的企业级基础设施相结合，我们让开发人员可以自由选择最适合工作的模型——并帮助企业安全地大规模创新。”
—— Asha Sharma，微软公司副总裁
使更多开放模型易于 Azure 客户访问，以便与公司私有数据一起安全部署，将使企业能够构建 AI 应用程序和代理，同时完全掌控其技术和数据。
我们正在帮助公司掌控他们的 AI 命运，在他们的 Azure 账户中安全部署最佳开放模型，以构建他们可以信任和验证的 AI 应用程序。
—— Clement Delangue，Hugging Face 首席执行官兼联合创始人
如何在 Azure AI Foundry 中使用 Hugging Face
让我们前往 Azure AI Foundry，并选择模型目录。您现在可以在 Hugging Face 集合下找到 10,000 多个模型。
该集合中的模型包括 Hugging Face 上最受欢迎、最热门的模型，适用于处理文本、音频和图像的各种任务——包括文本生成、特征提取、填充掩码、翻译、识别句子相似性、图像分类、图像分割、文本到图像生成、图像到文本转换、自动语音识别和音频分类。
为了使 Azure AI Foundry 上的 Hugging Face 集合达到企业级就绪状态，我们只收录
- 已成功通过 Hugging Face 安全测试以筛查任何漏洞的模型，包括使用 ProtectAI Guardian 和 JFrog 安全扫描器 的模型
- 模型权重以 safetensors 格式存储，避免潜在的 Pickle 漏洞
- 无远程代码，以避免运行时插入任意代码。
此外，微软和 Hugging Face 将持续测试推理容器是否存在漏洞，并根据需要进行维护和修补。
现在，假设您想部署例如流行的 Microsoft Phi-4 Reasoning Plus 开放模型。
首先，在 Azure AI Foundry 的 Hugging Face 集合中选择模型，然后点击“部署”按钮。该表单允许您选择虚拟机、实例数量和部署参数，只需再点击一下即可开始部署过程！
现在，如果您更喜欢在 Hub 上浏览模型，也可以从模型页面开始——“部署到 Azure ML”选项将带您进入 Azure AI Machine Learning Studio 中的相同部署选项。
更多 Hugging Face 将登陆 Azure AI Foundry
我们对 Azure AI Foundry 中现在直接提供所有新的 Hugging Face 模型和模态感到非常兴奋，但我们不会止步于此！
在未来的几周和几个月内，您将看到一系列更新
- 零日发布——Hugging Face 将与微软合作，使顶级模型提供商的新模型在登陆 Hugging Face 的同一天在 Azure AI Foundry 中可用
- 趋势模型更新——Hugging Face 将持续监控趋势模型，以便每天在 Azure AI Foundry 中启用它们
- 新模态——Hugging Face 和微软将共同努力，启用更多模态和特定领域任务，包括视频、3D、时间序列、蛋白质等。
- 代理和工具——小型、高效、专业的开放模型使其成为构建强大而安全的 AI 代理和应用程序的理想选择
如果您正在使用 Azure，是时候使用开放模型进行构建了！
