常见问题 (FAQ)

什么是 Azure 机器学习 (AzureML)？

Azure ML 是微软的原生云平台，旨在为数据科学家和 ML 工程师提供全面管理机器学习生命周期的功能，包括训练、部署、监控、管道、自动化机器学习 (AutoML)、模型注册和负责任的 AI 工具。

什么是 Azure AI Foundry（前身为 Azure AI Studio）？

Azure AI Foundry 建立在 Azure ML 的基础上，但专门针对生成式 AI 和基于代理的应用程序进行了定制。它提供：

• 用于构建、评估和部署大型语言模型 (LLM) 和多模态代理的统一体验。
• 访问广泛的开源和商业前沿模型目录——来自 Azure OpenAI、Hugging Face、Meta、DeepSeek 等。
• 集成工具，如模型评估排行榜、提示流（用于 RAG）、内容安全和代理编排。

基于 Hub 的项目和 Foundry（独立）项目有什么区别？

特性	基于 Hub 的项目	独立的 Foundry 项目
需要 Hub 资源	✅ 是——项目与 Hub 链接	❌ 否——项目单独创建
共享基础设施（计算/配额）	✅ 是	❌ 否
共享安全/网络设置	✅ 是	❌ 否
共享资源连接	✅ 是（例如，模型、存储）	❌ 仅限于每个项目
完整的生成式 AI 工具（微调、评估、RAG、代理编排）	✅ 是	⚠️ 支持有限
可从 Azure ML Studio 访问	✅ 是	有限/缺失

基于 Hub 的项目提供完整的生成式 AI 功能访问权限；独立项目功能有限。目前，开放模型部署仅可通过基于 Hub 的项目访问。

我可以通过 Hugging Face Hub 在 Azure AI Foundry 上部署开放模型吗？

目前还不能，目前您按照从 Azure ML 上的 Hugging Face Hub 一键部署中所述从 Hugging Face Hub 部署的模型都部署在 Azure ML 上。如果您想将这些模型部署到 Azure AI Foundry 上基于 Hub 的项目中，那么您可以转到 Azure AI Foundry 中基于 Hub 的项目，并浏览 Hugging Face 集合以从那里部署这些模型，或者只需遵循文档中任何解释如何以编程方式部署这些模型的 Azure AI 示例。

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