Política de manutenção de modelos de IA generativa

Este artigo descreve a política de manutenção de modelos para o Foundation Model APIs pay-per-tokens e as ofertas do Foundation Model Fine-tuning.

Para continuar a oferecer suporte aos modelos mais modernos, o site Databricks pode atualizar os modelos suportados ou retirar os modelos mais antigos das ofertas de pagamento por token e de ajuste fino do Foundation Model APIs.

Modelo de política de aposentadoria

A política de aposentadoria a seguir se aplica somente aos modelos de bate-papo e de conclusão suportados nas ofertas de pagamento por token do Foundation Model APIs e do Foundation Model Fine-tuning.

Se um modelo estiver pronto para ser aposentado, o site Databricks tomará os seguintes passos para notificar os clientes:

  • Uma mensagem de aviso é exibida no cartão do modelo na página Serving do site Databricks workspace , indicando que o modelo está planejado para ser desativado.

  • Uma mensagem de aviso é exibida no menu dropdown para Foundation Model Fine-tuning no site Experiments tab, indicando que o modelo está planejado para ser desativado.

  • A documentação aplicável contém um aviso que indica que o modelo está planejado para ser aposentado e a data de início em que o modelo não terá mais suporte.

Depois que os clientes forem notificados sobre a próxima retirada do modelo, a Databricks retirará o modelo em 3 meses. Durante esse período, os clientes podem optar por migrar para um provisionamento Taxa de transferência endpoint para continuar usando o modelo após a data de fim de vida útil.

Consulte Modelos aposentados para obter uma lista dos modelos atualmente aposentados e as datas planejadas de aposentadoria.

Atualizações de modelos

Databricks pode enviar atualizações incrementais para modelos de pagamento por tokens para fornecer otimizações. Quando um modelo é atualizado, o URL do endpoint permanece o mesmo, mas o ID do modelo no objeto de resposta é alterado para refletir a data da atualização. Por exemplo, se uma atualização for enviada para meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B em 04/03/2024, o nome do modelo no objeto de resposta será atualizado para meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-030424. Databricks mantém um histórico de versões das atualizações que o senhor pode consultar.

Modelos aposentados

As seções a seguir resumem as aposentadorias de modelos atuais e futuras para as ofertas de pay-per-tokens do Foundation Model APIs e do Foundation Model Fine-tuning.

Foundation Model Ajustando as aposentadorias

A tabela a seguir mostra as famílias de modelos aposentados, suas datas de aposentadoria e as famílias de modelos de substituição recomendadas para usar nas cargas de trabalho de ajuste fino do Foundation Model. A Databricks recomenda que o senhor migre seus aplicativos para usar modelos substitutos antes da data de aposentadoria indicada.

Família de modelos

Data de aposentadoria

Família de modelos de substituição recomendada

Meta-Lama-3

13 de dezembro de 2024

Meta-Lama-3.1

Meta-Lama-2

13 de dezembro de 2024

Meta-Lama-3.1

Código Llama

13 de dezembro de 2024

Meta-Lama-3.1

Modelo da Fundação APIs aposentadorias pay-per-tokens

A tabela a seguir mostra as aposentadorias de modelos, suas datas de aposentadoria e os modelos de substituição recomendados para uso no Foundation Model APIs, que serve cargas de trabalho pay-per-tokens. A Databricks recomenda que o senhor migre seus aplicativos para usar modelos substitutos antes da data de aposentadoria indicada.

Importante

Em 23 de julho de 2024, Meta-Llama-3.1-70B-Instruct Substituído o suporte para Meta-Llama-3-70B-Instruct no endpoint do Foundation Model APIs pay-per-tokens.

Modelo

Data de aposentadoria

Modelo de substituição recomendado

Meta-Llama-3-70B-Instruct

23 de julho de 2024

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct

Meta-Llama-2-70B-Chat

30 de outubro de 2024

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct

Instrução MPT 7B

30 de agosto de 2024

Mixtral-8x7B

Instrução MPT 30B

30 de agosto de 2024

Mixtral-8x7B

Se o senhor precisar de suporte de longo prazo para uma versão de modelo específica, o site Databricks recomenda o uso do modelo Foundation APIs provisionamento Taxa de transferência para suas cargas de trabalho de serviço.