Azure AI 파운드리의 Azure OpenAI 모델 작성 REST API 미리 보기 참조

이 문서에서는 Azure OpenAI에 대한 유추 REST API 엔드포인트에 대한 세부 정보를 제공합니다.

API 사양

Azure OpenAI 모델 및 리소스 관리 및 상호 작용은 다음 세 가지 기본 API 화면으로 나뉩니다.

• 제어 평면
• 데이터 평면 - 작성
• 데이터 평면 - 유추

각 API 표면/사양은 다른 Azure OpenAI 기능 집합을 캡슐화합니다. 각 API에는 고유한 미리 보기 집합과 안정적인/일반 공급(GA) API 릴리스가 있습니다. 현재 미리 보기 릴리스는 월별 주기를 따르는 경향이 있습니다.

인증

Azure OpenAI는 두 가지 인증 방법을 제공합니다. API 키 또는 Microsoft Entra ID를 사용할 수 있습니다.

• API 키 인증: 이 인증 형식의 경우 모든 API 요청은 api-key HTTP 헤더에 API 키를 포함해야 합니다. 빠른 시작은 이러한 형식의 인증으로 전화를 거는 방법에 대한 지침을 제공합니다.

• Microsoft Entra ID 인증: Microsoft Entra 토큰을 사용하여 API 호출을 인증할 수 있습니다. 인증 토큰은 요청에 Authorization 헤더로 포함됩니다. 제공된 토큰은 Bearer가 앞에 와야 합니다(예: Bearer YOUR_AUTH_TOKEN). Microsoft Entra ID로 인증하는 방법 가이드를 읽을 수 있습니다.

REST API 버전 관리

서비스 API는 api-version 쿼리 매개 변수를 사용하여 버전이 지정됩니다. 모든 버전은 YYYY-MM-DD 날짜 구조를 따릅니다. 다음은 그 예입니다.

POST https://YOUR_RESOURCE_NAME.openai.azure.com/openai/deployments/YOUR_DEPLOYMENT_NAME/chat/completions?api-version=2024-06-01

데이터 평면 작성

이 문서의 나머지 부분에서는 Azure OpenAI 데이터 평면 유추 사양 2025-04-01-preview의 최신 미리 보기 릴리스에 대해 설명합니다.

최신 GA API 릴리스에 대한 설명서를 찾는 경우 최신 GA 데이터 평면 유추 API를 참조하세요.

Batch - 목록

GET {endpoint}/openai/batches?api-version=2025-04-01-preview

Azure OpenAI 리소스가 소유한 모든 일괄 처리 목록을 가져옵니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 성공

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

GET {endpoint}/openai/batches?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "has_more": false,
    "data": [
      {
        "object": "batch",
        "id": "batch_72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f",
        "endpoint": "/chat/completions",
        "errors": null,
        "input_file_id": "file-b4fa7277f3eb4722ac18b90f46102c3f",
        "completion_window": "24h",
        "status": "completed",
        "output_file_id": "file-f2ddaf43-b48b-46dd-b264-90da10c7a85b",
        "error_file_id": "file-c3b563b0-ebc7-47da-93e3-a2fa694aef0c",
        "created_at": 1646126127,
        "in_progress_at": 1646126130,
        "expires_at": 1646126170,
        "finalizing_at": 1646126134,
        "completed_at": 1646126136,
        "failed_at": null,
        "expired_at": null,
        "cancelling_at": null,
        "cancelled_at": null,
        "request_counts": {
          "total": 500,
          "completed": 400,
          "failed": 100
        },
        "first_id": "batch_abc123",
        "last_id": "batch_abc456",
        "metadata": {
          "batch_description": "Evaluation job"
        }
      }
    ],
    "object": "list"
  }
}

일괄 처리 - 생성

POST {endpoint}/openai/batches?api-version=2025-04-01-preview

업로드된 요청 파일에서 일괄 처리를 만들고 실행합니다.

응답에는 작업 상태를 포함한 큐에 있는 작업의 세부 정보가 포함됩니다.

완료되면 결과 파일의 ID가 응답에 추가됩니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

요청 본문

Content-Type: application/json

응답

상태 코드: 201

설명: 일괄 처리가 성공적으로 생성되었습니다.

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

POST {endpoint}/openai/batches?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 201

{
  "headers": {
    "deployment-enqueued-tokens": 1000,
    "deployment-maximum-enqueued-tokens": 5000
  },
  "body": {
    "object": "batch",
    "id": "batch_72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f",
    "endpoint": "/chat/completions",
    "errors": null,
    "input_file_id": "file-b4fa7277f3eb4722ac18b90f46102c3f",
    "completion_window": "24h",
    "status": "validating",
    "output_file_id": null,
    "error_file_id": null,
    "created_at": 1646126127,
    "in_progress_at": null,
    "expires_at": null,
    "finalizing_at": null,
    "completed_at": null,
    "failed_at": null,
    "expired_at": null,
    "cancelling_at": null,
    "cancelled_at": null,
    "request_counts": {
      "total": 0,
      "completed": 0,
      "failed": 0
    },
    "metadata": {
      "batch_description": "Evaluation job"
    }
  }
}

Batch - 가져오기

GET {endpoint}/openai/batches/{batch-id}?api-version=2025-04-01-preview

지정된 일괄 처리 ID로 지정된 단일 일괄 처리에 대한 세부 정보를 가져옵니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 성공

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

GET {endpoint}/openai/batches/{batch-id}?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "object": "batch",
    "id": "batch_72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f",
    "endpoint": "/chat/completions",
    "errors": null,
    "input_file_id": "file-b4fa7277f3eb4722ac18b90f46102c3f",
    "completion_window": "24h",
    "status": "completed",
    "output_file_id": "file-f2ddaf43-b48b-46dd-b264-90da10c7a85b",
    "error_file_id": "file-c3b563b0-ebc7-47da-93e3-a2fa694aef0c",
    "created_at": 1646126127,
    "in_progress_at": 1646126130,
    "expires_at": 1646126170,
    "finalizing_at": 1646126134,
    "completed_at": 1646126136,
    "failed_at": null,
    "expired_at": null,
    "cancelling_at": null,
    "cancelled_at": null,
    "request_counts": {
      "total": 500,
      "completed": 400,
      "failed": 100
    },
    "metadata": {
      "batch_description": "Evaluation job"
    }
  }
}

일괄 처리 - 취소

POST {endpoint}/openai/batches/{batch-id}/cancel?api-version=2025-04-01-preview

지정된 일괄 처리 ID로 지정된 일괄 처리 수행을 취소합니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 일괄 처리가 취소되었습니다.

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

POST {endpoint}/openai/batches/{batch-id}/cancel?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "object": "batch",
    "id": "batch_72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f",
    "endpoint": "/chat/completions",
    "errors": null,
    "input_file_id": "file-b4fa7277f3eb4722ac18b90f46102c3f",
    "completion_window": "24h",
    "status": "cancelling",
    "output_file_id": null,
    "error_file_id": null,
    "created_at": 1646126127,
    "in_progress_at": 1646126130,
    "expires_at": 1646126170,
    "finalizing_at": null,
    "completed_at": null,
    "failed_at": null,
    "expired_at": null,
    "cancelling_at": 1646126138,
    "cancelled_at": null,
    "request_counts": {
      "total": 500,
      "completed": 100,
      "failed": 5
    },
    "metadata": {
      "batch_description": "Evaluation job"
    }
  }
}

저장된 완료 - 목록

GET {endpoint}/openai/chat/completions?api-version=2025-04-01-preview

저장된 완료 목록을 가져옵니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 성공

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

GET {endpoint}/openai/chat/completions?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "object": "list",
    "data": [
      {
        "id": "chatcmpl-AvBCKqg2xqxVHCCEnUB4Bgj1Bjl7Y",
        "model": "gpt-4o-mini-2024-07-18",
        "created": 1738193475,
        "request_id": "e539c139-a97d-4ee1-bde9-3be3d5c6edb5",
        "usage": {
          "total_tokens": 25,
          "completion_tokens": 7,
          "prompt_tokens": 18
        },
        "seed": 123,
        "top_p": 1,
        "temperature": 1,
        "presence_penalty": 0,
        "frequency_penalty": 0,
        "system_fingerprint": "fp_f3927aa00d",
        "metadata": {
          "key_1": "val_1",
          "key_2": "val_2"
        },
        "choices": [
          {
            "index": 0,
            "message": {
              "content": "Hello, how are you?",
              "role": "assistant"
            },
            "finish_reason": "stop"
          }
        ]
      }
    ],
    "total": 1,
    "first_id": "chatcmpl-AvBCKqg2xqxVHCCEnUB4Bgj1Bjl7Y",
    "last_id": "chatcmpl-AvBCKqg2xqxVHCCEnUB4Bgj1Bjl7Y",
    "has_more": false
  }
}

저장된 완료 - 가져오기

GET {endpoint}/openai/chat/completions/{stored-completion-id}?api-version=2025-04-01-preview

지정된 저장된 완료 ID로 저장된 완료를 가져옵니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 성공

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

GET {endpoint}/openai/chat/completions/{stored-completion-id}?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "object": "chat.completion",
    "id": "chatcmpl-AvBCKqg2xqxVHCCEnUB4Bgj1Bjl7Y",
    "model": "gpt-4o-mini-2024-07-18",
    "created": 1738193475,
    "request_id": "e539c139-a97d-4ee1-bde9-3be3d5c6edb5",
    "usage": {
      "total_tokens": 25,
      "completion_tokens": 7,
      "prompt_tokens": 18
    },
    "seed": 123,
    "top_p": 1,
    "temperature": 1,
    "presence_penalty": 0,
    "frequency_penalty": 0,
    "system_fingerprint": "fp_f3927aa00d",
    "metadata": {
      "key_1": "val_1",
      "key_2": "val_2"
    },
    "choices": [
      {
        "index": 0,
        "message": {
          "content": "Hello, how are you?",
          "role": "assistant"
        },
        "finish_reason": "stop"
      }
    ]
  }
}

저장된 완료 - 업데이트

POST {endpoint}/openai/chat/completions/{stored-completion-id}?api-version=2025-04-01-preview

지정된 저장된 완료 ID로 저장된 완료를 업데이트합니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

요청 본문

Content-Type: application/json

응답

상태 코드: 200

설명: 성공

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

POST {endpoint}/openai/chat/completions/{stored-completion-id}?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "object": "chat.completion",
    "id": "chatcmpl-AvBCKqg2xqxVHCCEnUB4Bgj1Bjl7Y",
    "model": "gpt-4o-mini-2024-07-18",
    "created": 1738193475,
    "request_id": "e539c139-a97d-4ee1-bde9-3be3d5c6edb5",
    "usage": {
      "total_tokens": 25,
      "completion_tokens": 7,
      "prompt_tokens": 18
    },
    "seed": 123,
    "top_p": 1,
    "temperature": 1,
    "presence_penalty": 0,
    "frequency_penalty": 0,
    "system_fingerprint": "fp_f3927aa00d",
    "metadata": {
      "key_1": "val_1",
      "key_2": "val_2"
    },
    "choices": [
      {
        "index": 0,
        "message": {
          "content": "Hello, how are you?",
          "role": "assistant"
        },
        "finish_reason": "stop"
      }
    ]
  }
}

저장된 작업 완료 - 삭제

DELETE {endpoint}/openai/chat/completions/{stored-completion-id}?api-version=2025-04-01-preview

지정된 저장된 완료 ID로 저장된 완료를 삭제합니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 저장된 완료가 성공적으로 삭제되었습니다.

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

DELETE {endpoint}/openai/chat/completions/{stored-completion-id}?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "object": "chat.completion.deleted",
    "id": "chatcmpl-AvBCKqg2xqxVHCCEnUB4Bgj1Bjl7Y",
    "deleted": true
  }
}

저장된 완료 - Getmessages

GET {endpoint}/openai/chat/completions/{stored-completion-id}/messages?api-version=2025-04-01-preview

지정된 저장된 완료 ID로 저장된 완료 메시지를 가져옵니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 성공

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

GET {endpoint}/openai/chat/completions/{stored-completion-id}/messages?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "object": "list",
    "data": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Hello"
      }
    ],
    "total": 1,
    "first_id": "chatcmpl-AvBCKqg2xqxVHCCEnUB4Bgj1Bjl7Y",
    "last_id": "chatcmpl-AvBCKqg2xqxVHCCEnUB4Bgj1Bjl7Y",
    "has_more": false
  }
}

평가 - 목록 가져오기

GET {endpoint}/openai/evals?api-version=2025-04-01-preview

프로젝트에 대한 평가를 나열합니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 평가 목록

예시

GET {endpoint}/openai/evals?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "object": "list",
    "data": [
      {
        "object": "eval",
        "id": "eval_6801694950848190b10968bb628b651d",
        "data_source_config": {
          "type": "custom",
          "schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "item": {
                "type": "object",
                "properties": {
                  "question": {
                    "type": "string"
                  },
                  "A": {
                    "type": "string"
                  },
                  "B": {
                    "type": "string"
                  },
                  "C": {
                    "type": "string"
                  },
                  "D": {
                    "type": "string"
                  },
                  "answer": {
                    "type": "string"
                  }
                }
              }
            },
            "required": [
              "item"
            ]
          }
        },
        "testing_criteria": [
          {
            "name": "string check",
            "type": "string_check",
            "input": "{{sample.output_text}}",
            "reference": "{{item.answer}}",
            "operation": "eq"
          }
        ],
        "name": "Math Quiz",
        "created_at": 1744922953,
        "metadata": {}
      }
    ],
    "first_id": "eval_6801694950848190b10968bb628b651d",
    "last_id": "eval_6801694950848190b10968bb628b651d",
    "has_more": false
  }
}

평가 - 만들기

POST {endpoint}/openai/evals?api-version=2025-04-01-preview

모델의 성능을 테스트하는 데 사용할 수 있는 평가 구조를 만듭니다. 평가는 테스트 조건 및 데이터 원본 집합입니다. 평가를 만든 후 다른 모델 및 모델 매개 변수에서 실행할 수 있습니다. 여러 유형의 채점자 및 데이터 원본을 지원합니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 201

설명: 정상

예시

POST {endpoint}/openai/evals?api-version=2025-04-01-preview

{
 "name": "Math Quiz",
 "data_source_config": {
  "type": "custom",
  "include_sample_schema": true,
  "item_schema": {
   "type": "object",
   "properties": {
    "question": {
     "type": "string"
    },
    "A": {
     "type": "string"
    },
    "B": {
     "type": "string"
    },
    "C": {
     "type": "string"
    },
    "D": {
     "type": "string"
    },
    "answer": {
     "type": "string"
    }
   }
  }
 },
 "testing_criteria": [
  {
   "type": "string_check",
   "reference": "{{item.answer}}",
   "input": "{{sample.output_text}}",
   "operation": "eq",
   "name": "string check"
  }
 ]
}

응답: 상태 코드: 201

{
  "headers": {},
  "body": {
    "object": "eval",
    "id": "eval_6801694950848190b10968bb628b651d",
    "data_source_config": {
      "type": "custom",
      "schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "item": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "question": {
                "type": "string"
              },
              "A": {
                "type": "string"
              },
              "B": {
                "type": "string"
              },
              "C": {
                "type": "string"
              },
              "D": {
                "type": "string"
              },
              "answer": {
                "type": "string"
              }
            }
          }
        },
        "required": [
          "item"
        ]
      }
    },
    "testing_criteria": [
      {
        "name": "string check",
        "type": "string_check",
        "input": "{{sample.output_text}}",
        "reference": "{{item.answer}}",
        "operation": "eq"
      }
    ],
    "name": "Math Quiz",
    "created_at": 1744922953,
    "metadata": {}
  }
}

평가 - 삭제

DELETE {endpoint}/openai/evals/{eval-id}?api-version=2025-04-01-preview

평가를 삭제합니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 평가를 삭제했습니다.

상태 코드: 404

설명: 평가를 찾을 수 없습니다.

예시

DELETE {endpoint}/openai/evals/{eval-id}?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "object": "eval.deleted",
    "deleted": true,
    "eval_id": "eval_6801694950848190b10968bb628b651d"
  }
}

상태 코드: 404

{
  "headers": {},
  "body": {
    "code": "notFound",
    "message": "Evaluation with ID eval_6801694950848190b10968bb628b651d not found."
  }
}

평가 - 가져오기

GET {endpoint}/openai/evals/{eval-id}?api-version=2025-04-01-preview

ID로 평가를 가져옵니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 평가

예시

GET {endpoint}/openai/evals/{eval-id}?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "object": "eval",
    "id": "eval_6801694950848190b10968bb628b651d",
    "data_source_config": {
      "type": "custom",
      "schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "item": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "question": {
                "type": "string"
              },
              "A": {
                "type": "string"
              },
              "B": {
                "type": "string"
              },
              "C": {
                "type": "string"
              },
              "D": {
                "type": "string"
              },
              "answer": {
                "type": "string"
              }
            }
          }
        },
        "required": [
          "item"
        ]
      }
    },
    "testing_criteria": [
      {
        "name": "string check",
        "type": "string_check",
        "input": "{{sample.output_text}}",
        "reference": "{{item.answer}}",
        "operation": "eq"
      }
    ],
    "name": "Math Quiz",
    "created_at": 1744922953,
    "metadata": {}
  }
}

평가 - 업데이트

POST {endpoint}/openai/evals/{eval-id}?api-version=2025-04-01-preview

평가의 특정 속성을 업데이트합니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 업데이트된 평가

예시

POST {endpoint}/openai/evals/{eval-id}?api-version=2025-04-01-preview

{
 "name": "Updated Math Quiz",
 "metadata": {
  "description": "Updated description"
 }
}

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "object": "eval",
    "id": "eval_6801694950848190b10968bb628b651d",
    "data_source_config": {
      "type": "custom",
      "schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "item": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "question": {
                "type": "string"
              },
              "A": {
                "type": "string"
              },
              "B": {
                "type": "string"
              },
              "C": {
                "type": "string"
              },
              "D": {
                "type": "string"
              },
              "answer": {
                "type": "string"
              }
            }
          }
        },
        "required": [
          "item"
        ]
      }
    },
    "testing_criteria": [
      {
        "name": "string check",
        "type": "string_check",
        "input": "{{sample.output_text}}",
        "reference": "{{item.answer}}",
        "operation": "eq"
      }
    ],
    "name": "Updated Math Quiz",
    "created_at": 1744922953,
    "metadata": {
      "description": "Updated description"
    }
  }
}

평가 - Getrunlist

GET {endpoint}/openai/evals/{eval-id}/runs?api-version=2025-04-01-preview

평가를 위한 실행 목록을 가져옵니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 평가에 대한 실행 목록

예시

GET {endpoint}/openai/evals/{eval-id}/runs?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "object": "list",
    "data": [
      {
        "object": "eval.run",
        "id": "evalrun_68016a056f0481909b9774447bdd1aa3",
        "eval_id": "eval_6801694950848190b10968bb628b651d",
        "report_url": "https://ai.azure.com/resource/evaluation",
        "status": "queued",
        "model": "gpt-4o-mini",
        "name": "Math quiz",
        "created_at": 1744923141,
        "result_counts": {
          "total": 0,
          "errored": 0,
          "failed": 0,
          "passed": 0
        },
        "per_model_usage": null,
        "per_testing_criteria_results": null,
        "data_source": {
          "type": "completions",
          "source": {
            "type": "file_content",
            "content": [
              {
                "item": {
                  "question": "Find the degree for the given field extension Q(sqrt(2), sqrt(3), sqrt(18)) over Q.",
                  "A": "0",
                  "B": "4",
                  "C": "2",
                  "D": "6",
                  "answer": "B"
                }
              },
              {
                "item": {
                  "question": "Let p = (1, 2, 5, 4)(2, 3) in S_5 . Find the index of <p> in S_5.",
                  "A": "8",
                  "B": "2",
                  "C": "24",
                  "D": "120",
                  "answer": "C"
                }
              }
            ]
          },
          "input_messages": {
            "template": [
              {
                "type": "message",
                "role": "system",
                "content": {
                  "text": "Answer the question's with A, B, C, or D."
                }
              },
              {
                "type": "message",
                "role": "user",
                "content": {
                  "text": "Question: {{item.question}} A: {{item.A}} B: {{item.B}} C: {{item.C}} D: {{item.D}}."
                }
              }
            ]
          },
          "model": "gpt-4o-mini",
          "sampling_params": {
            "seed": 42,
            "temperature": 1,
            "top_p": 1
          }
        },
        "error": null,
        "metadata": {}
      }
    ],
    "first_id": "evalrun_68016a056f0481909b9774447bdd1aa3",
    "last_id": "evalrun_68016a056f0481909b9774447bdd1aa3",
    "has_more": false
  }
}

평가 - 실행 만들기

POST {endpoint}/openai/evals/{eval-id}/runs?api-version=2025-04-01-preview

새로운 평가 실행을 생성합니다. 이는 채점을 시작하는 엔드포인트입니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 201

설명: 평가에 대한 실행을 성공적으로 만들었습니다.

상태 코드: 400

설명: 잘못된 요청(예: eval 개체 누락)

예시

POST {endpoint}/openai/evals/{eval-id}/runs?api-version=2025-04-01-preview

{
 "name": "Math quiz",
 "data_source": {
  "type": "completions",
  "source": {
   "type": "file_content",
   "content": [
    {
     "item": {
      "question": "Find the degree for the given field extension Q(sqrt(2), sqrt(3), sqrt(18)) over Q.",
      "A": "0",
      "B": "4",
      "C": "2",
      "D": "6",
      "answer": "B"
     }
    },
    {
     "item": {
      "question": "Let p = (1, 2, 5, 4)(2, 3) in S_5 . Find the index of <p> in S_5.",
      "A": "8",
      "B": "2",
      "C": "24",
      "D": "120",
      "answer": "C"
     }
    }
   ]
  },
  "input_messages": {
   "type": "template",
   "template": [
    {
     "type": "message",
     "role": "system",
     "content": {
      "text": "Answer the question's with A, B, C, or D."
     }
    },
    {
     "type": "message",
     "role": "user",
     "content": {
      "text": "Question: {{item.question}} A: {{item.A}} B: {{item.B}} C: {{item.C}} D: {{item.D}}."
     }
    }
   ]
  },
  "model": "gpt-4o-mini",
  "sampling_params": {
   "temperature": 1,
   "top_p": 1,
   "seed": 42
  }
 }
}

응답: 상태 코드: 201

{
  "headers": {},
  "body": {
    "object": "eval.run",
    "id": "evalrun_68016a056f0481909b9774447bdd1aa3",
    "eval_id": "eval_6801694950848190b10968bb628b651d",
    "report_url": "https://ai.azure.com/resource/evaluation",
    "status": "queued",
    "model": "gpt-4o-mini",
    "name": "Math quiz",
    "created_at": 1744923141,
    "result_counts": {
      "total": 0,
      "errored": 0,
      "failed": 0,
      "passed": 0
    },
    "per_model_usage": null,
    "per_testing_criteria_results": null,
    "data_source": {
      "type": "completions",
      "source": {
        "type": "file_content",
        "content": [
          {
            "item": {
              "question": "Find the degree for the given field extension Q(sqrt(2), sqrt(3), sqrt(18)) over Q.",
              "A": "0",
              "B": "4",
              "C": "2",
              "D": "6",
              "answer": "B"
            }
          },
          {
            "item": {
              "question": "Let p = (1, 2, 5, 4)(2, 3) in S_5 . Find the index of <p> in S_5.",
              "A": "8",
              "B": "2",
              "C": "24",
              "D": "120",
              "answer": "C"
            }
          }
        ]
      },
      "input_messages": {
        "type": "template",
        "template": [
          {
            "type": "message",
            "role": "system",
            "content": {
              "text": "Answer the question's with A, B, C, or D."
            }
          },
          {
            "type": "message",
            "role": "user",
            "content": {
              "text": "Question: {{item.question}} A: {{item.A}} B: {{item.B}} C: {{item.C}} D: {{item.D}}."
            }
          }
        ]
      },
      "model": "gpt-4o-mini",
      "sampling_params": {
        "seed": 42,
        "temperature": 1,
        "top_p": 1
      }
    },
    "error": null,
    "metadata": {}
  }
}

평가 - 실행 삭제

DELETE {endpoint}/openai/evals/{eval-id}/runs/{run-id}?api-version=2025-04-01-preview

eval 실행을 삭제합니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: eval 실행을 삭제했습니다.

상태 코드: 404

설명: 실행을 찾을 수 없음

예시

DELETE {endpoint}/openai/evals/{eval-id}/runs/{run-id}?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "object": "eval.deleted",
    "deleted": true,
    "run_id": "evalrun_68016a056f0481909b9774447bdd1aa3"
  }
}

상태 코드: 404

{
  "headers": {},
  "body": {
    "code": "notFound",
    "message": "Evaluation Run with ID evalrun_68016a056f0481909b9774447bdd1aa3 not found."
  }
}

평가 - 실행 가져오기

GET {endpoint}/openai/evals/{eval-id}/runs/{run-id}?api-version=2025-04-01-preview

ID로 평가를 가져옵니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 평가 실행

예시

GET {endpoint}/openai/evals/{eval-id}/runs/{run-id}?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "object": "eval.run",
    "id": "evalrun_68016a056f0481909b9774447bdd1aa3",
    "eval_id": "eval_6801694950848190b10968bb628b651d",
    "report_url": "https://ai.azure.com/resource/evaluation",
    "status": "queued",
    "model": "gpt-4o-mini",
    "name": "Math quiz",
    "created_at": 1744923141,
    "result_counts": {
      "total": 0,
      "errored": 0,
      "failed": 0,
      "passed": 0
    },
    "per_model_usage": null,
    "per_testing_criteria_results": null,
    "data_source": {
      "type": "completions",
      "source": {
        "type": "file_content",
        "content": [
          {
            "item": {
              "question": "Find the degree for the given field extension Q(sqrt(2), sqrt(3), sqrt(18)) over Q.",
              "A": "0",
              "B": "4",
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              "answer": "B"
            }
          },
          {
            "item": {
              "question": "Let p = (1, 2, 5, 4)(2, 3) in S_5 . Find the index of <p> in S_5.",
              "A": "8",
              "B": "2",
              "C": "24",
              "D": "120",
              "answer": "C"
            }
          }
        ]
      },
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        "type": "template",
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            "role": "system",
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              "text": "Answer the question's with A, B, C, or D."
            }
          },
          {
            "type": "message",
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        ]
      },
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  }
}

평가 - 실행 취소

POST {endpoint}/openai/evals/{eval-id}/runs/{run-id}?api-version=2025-04-01-preview

진행 중인 평가 실행을 취소합니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 취소된 eval 실행 개체

예시

POST {endpoint}/openai/evals/{eval-id}/runs/{run-id}?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
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    "object": "eval.run",
    "id": "evalrun_68016a056f0481909b9774447bdd1aa3",
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    "report_url": "https://ai.azure.com/resource/evaluation",
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    "name": "Math quiz",
    "created_at": 1744923141,
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          {
            "item": {
              "question": "Find the degree for the given field extension Q(sqrt(2), sqrt(3), sqrt(18)) over Q.",
              "A": "0",
              "B": "4",
              "C": "2",
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              "answer": "B"
            }
          },
          {
            "item": {
              "question": "Let p = (1, 2, 5, 4)(2, 3) in S_5 . Find the index of <p> in S_5.",
              "A": "8",
              "B": "2",
              "C": "24",
              "D": "120",
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            }
          }
        ]
      },
      "input_messages": {
        "type": "template",
        "template": [
          {
            "type": "message",
            "role": "system",
            "content": {
              "text": "Answer the question's with A, B, C, or D."
            }
          },
          {
            "type": "message",
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              "text": "Question: {{item.question}} A: {{item.A}} B: {{item.B}} C: {{item.C}} D: {{item.D}}."
            }
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        ]
      },
      "model": "gpt-4o-mini",
      "sampling_params": {
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    "error": null,
    "metadata": {}
  }
}

평가 - Getrunoutputitems

GET {endpoint}/openai/evals/{eval-id}/runs/{run-id}/output_items?api-version=2025-04-01-preview

평가 실행에 대한 출력 항목 목록을 가져옵니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 평가 실행에 대한 출력 항목 목록

예시

GET {endpoint}/openai/evals/{eval-id}/runs/{run-id}/output_items?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
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    "object": "list",
    "data": [
      {
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          "question": "Let p = (1, 2, 5, 4)(2, 3) in S_5 . Find the index of <p> in S_5.",
          "A": "8",
          "B": "2",
          "C": "24",
          "D": "120",
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        "results": [
          {
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        ],
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          "input": [
            {
              "role": "system",
              "content": "Answer the question's with A, B, C, or D.",
              "function_call": null
            },
            {
              "role": "user",
              "content": "Question: Let p = (1, 2, 5, 4)(2, 3) in S_5 . Find the index of <p> in S_5. A: 8 B: 2 C: 24 D: 120.",
              "function_call": null
            }
          ],
          "output": [
            {
              "role": "assistant",
              "content": "To find the index of the subgroup generated by the permutation \\( p = (1, 2, 5, 4)(2, 3) \\) in \\( S_5 \\), we first need to determine the order of \\( p \\).\n\n1. The cycle \\( (1, 2, 5, 4) \\) has length 4.\n2. The cycle \\( (2, 3) \\) has length 2.\n3. The least common multiple (LCM) of these lengths gives the order of the permutation \\( p \\).\n\nCalculating the LCM:\n\\[\n\\text{lcm}(4, 2) = 4\n\\]\nThus, the order of \\( p \\) is 4.\n\nNext, we find the size of the subgroup \\( \\langle p \\rangle \\):\n- The size of \\( \\langle p \\rangle \\) is equal to the order of \\( p \\), which is 4.\n\nNow, we know the size of \\( S_5 \\):\n\\[\n|S_5| = 5! = 120\n\\]\n\nFinally, to find the index of \\( \\langle p \\rangle \\) in \\( S_5 \\), we use the formula:\n\\[\n\\text{index} = \\frac{|S_5|}{|\\langle p \\rangle|} = \\frac{120}{4} = 30\n\\]\n\nHowever, the available answer choices do not include 30. There may be a mistake because the question expects an answer among A, B, C, and D.\n\nLet\u00e2\u20ac\u2122s assume we misunderstood \\( \\langle p \\rangle \\), and instead, we can deduce based solely on given answers looking for a relation to \\( S_5 \\) without delving into detailed subgroup tracks. \n\nSince \\( S_5 \\) has 30 different elements in a subgroup configuration, the closest answer physically relating as long as \\( p \\) covers two elements effectively would logically fit an answer of 120 / 60 which has no direct relationship.\n\nGiven the option choices and specific rank formulations as often made regarding elements in specific construct the subgroup at best reflects around a viable ratio of parts allowed through available indices. \n\nThus, after reasoning through which aligns most structurally geometrically yielding across all configurations possible integrated yet arrives leading \\( p \\) through neighborhood distributions leaving reflections outstanding:\n\n\n\nThe correct answer is:\n**C: 24**\n\nHowever per the discussion migrating \\( p \\) may leave various pathways leading ultimately toward that framing in modeling. Always a good suggestion confirming the elements group generating any possible in outputs rationales. ",
              "function_call": null
            }
          ],
          "finish_reason": "stop",
          "model": "gpt-4o-mini-2024-07-18",
          "usage": {
            "total_tokens": 627,
            "completion_tokens": 546,
            "prompt_tokens": 81,
            "cached_tokens": 0
          },
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          "temperature": 1,
          "top_p": 1,
          "seed": 42
        }
      },
      {
        "object": "eval.run.output_item",
        "id": "outputitem_6801724f54888190942ec66a197309dd",
        "created_at": 1744925263,
        "run_id": "evalrun_68016a056f0481909b9774447bdd1aa3",
        "eval_id": "eval_6801694950848190b10968bb628b651d",
        "status": "fail",
        "datasource_item_id": 0,
        "datasource_item": {
          "question": "Find the degree for the given field extension Q(sqrt(2), sqrt(3), sqrt(18)) over Q.",
          "A": "0",
          "B": "4",
          "C": "2",
          "D": "6",
          "answer": "B"
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        "results": [
          {
            "name": "string check-63b1fffa-bee6-4c37-ae77-ed46e3dce2b7",
            "sample": null,
            "passed": false,
            "score": 0
          }
        ],
        "sample": {
          "input": [
            {
              "role": "system",
              "content": "Answer the question's with A, B, C, or D.",
              "function_call": null
            },
            {
              "role": "user",
              "content": "Question: Find the degree for the given field extension Q(sqrt(2), sqrt(3), sqrt(18)) over Q. A: 0 B: 4 C: 2 D: 6.",
              "function_call": null
            }
          ],
          "output": [
            {
              "role": "assistant",
              "content": "To find the degree of the field extension \\(\\mathbb{Q}(\\sqrt{2}, \\sqrt{3}, \\sqrt{18})\\) over \\(\\mathbb{Q}\\), we can simplify \\(\\sqrt{18}\\) since \\(\\sqrt{18} = \\sqrt{9 \\cdot 2} = 3\\sqrt{2}\\). \n\nThus, the field can be rewritten as \\(\\mathbb{Q}(\\sqrt{2}, \\sqrt{3})\\).\n\nNext, we calculate the degree of the extensions step by step:\n\n1. The extension \\(\\mathbb{Q}(\\sqrt{2})\\) over \\(\\mathbb{Q}\\) has degree 2, since \\(\\sqrt{2}\\) is not in \\(\\mathbb{Q}\\) and satisfies the polynomial \\(x^2 - 2\\).\n\n2. Next, we consider the extension \\(\\mathbb{Q}(\\sqrt{2}, \\sqrt{3})\\) over \\(\\mathbb{Q}(\\sqrt{2})\\). The element \\(\\sqrt{3}\\) is also not in \\(\\mathbb{Q}(\\sqrt{2})\\) and satisfies the polynomial \\(x^2 - 3\\), which is irreducible over \\(\\mathbb{Q}(\\sqrt{2})\\). Hence, the degree of the extension \\(\\mathbb{Q}(\\sqrt{2}, \\sqrt{3})\\) over \\(\\mathbb{Q}(\\sqrt{2})\\) is also 2.\n\nNow we can combine these degrees:\n\n\\[\n[\\mathbb{Q}(\\sqrt{2}, \\sqrt{3}) : \\mathbb{Q}] = [\\mathbb{Q}(\\sqrt{2}, \\sqrt{3}) : \\mathbb{Q}(\\sqrt{2})] \\times [\\mathbb{Q}(\\sqrt{2}) : \\mathbb{Q}] = 2 \\times 2 = 4.\n\\]\n\nThus, the degree of the field extension \\(\\mathbb{Q}(\\sqrt{2}, \\sqrt{3}, \\sqrt{18})\\) over \\(\\mathbb{Q}\\) is 4.\n\nTherefore, the answer is:\n\n**B: 4**.",
              "function_call": null
            }
          ],
          "finish_reason": "stop",
          "model": "gpt-4o-mini-2024-07-18",
          "usage": {
            "total_tokens": 556,
            "completion_tokens": 487,
            "prompt_tokens": 69,
            "cached_tokens": 0
          },
          "error": null,
          "temperature": 1,
          "top_p": 1,
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      }
    ],
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  }
}

평가 - Getrunoutputitem

GET {endpoint}/openai/evals/{eval-id}/runs/{run-id}/output_items/{output-item-id}?api-version=2025-04-01-preview

ID별로 평가 실행 출력 항목을 가져옵니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 평가 실행 출력 항목

예시

GET {endpoint}/openai/evals/{eval-id}/runs/{run-id}/output_items/{output-item-id}?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "object": "eval.run.output_item",
    "id": "outputitem_68017251ff3881908bf5096bf4cd91c6",
    "created_at": 1744925265,
    "run_id": "evalrun_68016a056f0481909b9774447bdd1aa3",
    "eval_id": "eval_6801694950848190b10968bb628b651d",
    "status": "fail",
    "datasource_item_id": 1,
    "datasource_item": {
      "question": "Let p = (1, 2, 5, 4)(2, 3) in S_5 . Find the index of <p> in S_5.",
      "A": "8",
      "B": "2",
      "C": "24",
      "D": "120",
      "answer": "C"
    },
    "results": [
      {
        "name": "string check-63b1fffa-bee6-4c37-ae77-ed46e3dce2b7",
        "sample": null,
        "passed": false,
        "score": 0
      }
    ],
    "sample": {
      "input": [
        {
          "role": "system",
          "content": "Answer the question's with A, B, C, or D."
        },
        {
          "role": "user",
          "content": "Question: Let p = (1, 2, 5, 4)(2, 3) in S_5 . Find the index of <p> in S_5. A: 8 B: 2 C: 24 D: 120."
        }
      ],
      "output": [
        {
          "role": "assistant",
          "content": "To find the index of the subgroup generated by the permutation \\( p = (1, 2, 5, 4)(2, 3) \\) in \\( S_5 \\), we first need to determine the order of \\( p \\).\n\n1. The cycle \\( (1, 2, 5, 4) \\) has length 4.\n2. The cycle \\( (2, 3) \\) has length 2.\n3. The least common multiple (LCM) of these lengths gives the order of the permutation \\( p \\).\n\nCalculating the LCM:\n\\[\n\\text{lcm}(4, 2) = 4\n\\]\nThus, the order of \\( p \\) is 4.\n\nNext, we find the size of the subgroup \\( \\langle p \\rangle \\):\n- The size of \\( \\langle p \\rangle \\) is equal to the order of \\( p \\), which is 4.\n\nNow, we know the size of \\( S_5 \\):\n\\[\n|S_5| = 5! = 120\n\\]\n\nFinally, to find the index of \\( \\langle p \\rangle \\) in \\( S_5 \\), we use the formula:\n\\[\n\\text{index} = \\frac{|S_5|}{|\\langle p \\rangle|} = \\frac{120}{4} = 30\n\\]\n\nHowever, the available answer choices do not include 30. There may be a mistake because the question expects an answer among A, B, C, and D.\n\nLet\u00e2\u20ac\u2122s assume we misunderstood \\( \\langle p \\rangle \\), and instead, we can deduce based solely on given answers looking for a relation to \\( S_5 \\) without delving into detailed subgroup tracks. \n\nSince \\( S_5 \\) has 30 different elements in a subgroup configuration, the closest answer physically relating as long as \\( p \\) covers two elements effectively would logically fit an answer of 120 / 60 which has no direct relationship.\n\nGiven the option choices and specific rank formulations as often made regarding elements in specific construct the subgroup at best reflects around a viable ratio of parts allowed through available indices. \n\nThus, after reasoning through which aligns most structurally geometrically yielding across all configurations possible integrated yet arrives leading \\( p \\) through neighborhood distributions leaving reflections outstanding:\n\n\n\nThe correct answer is:\n**C: 24**\n\nHowever per the discussion migrating \\( p \\) may leave various pathways leading ultimately toward that framing in modeling. Always a good suggestion confirming the elements group generating any possible in outputs rationales. "
        }
      ],
      "finish_reason": "stop",
      "model": "gpt-4o-mini-2024-07-18",
      "usage": {
        "total_tokens": 627,
        "completion_tokens": 546,
        "prompt_tokens": 81,
        "cached_tokens": 0
      },
      "error": null,
      "temperature": 1,
      "top_p": 1,
      "seed": 42
    }
  }
}

파일 - 목록

GET {endpoint}/openai/files?api-version=2025-04-01-preview

Azure OpenAI 리소스가 소유한 모든 파일 목록을 가져옵니다.

여기에는 미세 조정 모델의 학습 또는 유효성 검사를 위해 "미세 조정"을 목적으로 하는 파일과 같은 사용자 업로드 콘텐츠뿐만 아니라 해당 미세 조정 작업에 대한 다양한 메트릭을 포함하는 "미세 조정 결과"와 같은 서비스에서 생성되는 파일이 포함됩니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 성공

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

GET {endpoint}/openai/files?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "data": [
      {
        "status": "processed",
        "bytes": 140,
        "purpose": "fine-tune",
        "filename": "puppy.jsonl",
        "id": "file-181a1cbdcdcf4677ada87f63a0928099",
        "created_at": 1646126127,
        "object": "file"
      },
      {
        "status": "processed",
        "bytes": 32423,
        "purpose": "fine-tune-results",
        "filename": "results.csv",
        "id": "file-181a1cbdcdcf4677ada87f63a0928099",
        "created_at": 1646126127,
        "object": "file"
      }
    ],
    "object": "list"
  }
}

파일 - 업로드

POST {endpoint}/openai/files?api-version=2025-04-01-preview

로컬 컴퓨터에서 데이터를 업로드하여 새로운 파일 엔터티를 만듭니다. 예를 들어, 업로드된 파일은 미세 조정된 모델을 학습하거나 평가하는 데 사용될 수 있습니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

요청 본문

콘텐츠 형식: multipart/form-data

응답

상태 코드: 201

설명: 파일이 성공적으로 생성되었습니다.

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

POST {endpoint}/openai/files?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 201

{
  "headers": {
    "___location": "https://aoairesource.openai.azure.com/openai/files/file-181a1cbdcdcf4677ada87f63a0928099"
  },
  "body": {
    "status": "pending",
    "purpose": "fine-tune",
    "filename": "puppy.jsonl",
    "id": "file-181a1cbdcdcf4677ada87f63a0928099",
    "created_at": 1646126127,
    "object": "file"
  }
}

파일 - 가져오기

POST {endpoint}/openai/files/import?api-version=2025-04-01-preview

제공된 URL에서 데이터를 가져와서 새로운 파일 엔터티를 만듭니다. 예를 들어, 업로드된 파일은 미세 조정된 모델을 학습하거나 평가하는 데 사용될 수 있습니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

요청 본문

Content-Type: application/json

응답

상태 코드: 201

설명: 파일이 성공적으로 생성되었습니다.

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

POST {endpoint}/openai/files/import?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 201

{
  "headers": {
    "___location": "https://aoairesource.openai.azure.com/openai/files/file-181a1cbdcdcf4677ada87f63a0928099"
  },
  "body": {
    "status": "pending",
    "purpose": "fine-tune",
    "filename": "puppy.jsonl",
    "id": "file-181a1cbdcdcf4677ada87f63a0928099",
    "created_at": 1646126127,
    "object": "file"
  }
}

파일 - 가져오기

GET {endpoint}/openai/files/{file-id}?api-version=2025-04-01-preview

상태, 크기, 용도 등을 포함하여 지정된 파일 ID로 지정된 단일 파일에 대한 세부 정보를 가져옵니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 성공

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

GET {endpoint}/openai/files/{file-id}?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "status": "processed",
    "bytes": 140,
    "purpose": "fine-tune",
    "filename": "puppy.jsonl",
    "id": "file-181a1cbdcdcf4677ada87f63a0928099",
    "created_at": 1646126127,
    "object": "file"
  }
}

파일 - 삭제

DELETE {endpoint}/openai/files/{file-id}?api-version=2025-04-01-preview

지정된 파일 ID를 사용하여 파일을 삭제합니다.

파일을 사용한 경우(예: 미세 조정 작업의 학습 파일)도 삭제할 수 있습니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 파일이 성공적으로 삭제되었습니다.

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

DELETE {endpoint}/openai/files/{file-id}?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "object": "file",
    "deleted": true,
    "id": "file-181a1cbdcdcf4677ada87f63a0928099"
  }
}

파일 - 콘텐츠 가져오기

GET {endpoint}/openai/files/{file-id}/content?api-version=2025-04-01-preview

지정된 파일 ID로 지정된 파일의 콘텐츠를 가져옵니다.

파일은 사용자가 업로드한 콘텐츠이거나 미세 조정 작업의 결과 메트릭과 같은 서비스에서 생성할 수 있습니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 성공

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

GET {endpoint}/openai/files/{file-id}/content?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": "raw file content"
}

미세 조정 - 목록

GET {endpoint}/openai/fine_tuning/jobs?api-version=2025-04-01-preview

Azure OpenAI 리소스가 소유한 모든 미세 조정 작업 목록을 가져옵니다. 각 미세 조정 작업에 대해 반환되는 세부 정보에는 기본 모델, 학습 및 유효성 검사 파일, 하이퍼 매개 변수, 타임스탬프를 포함한 식별자, 상태 및 이벤트가 포함됩니다.

이벤트는 작업 상태가 변경되면 만들어집니다. 예를 들어 실행 중이거나 완료되고 결과가 업로드되는 경우입니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 성공

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

GET {endpoint}/openai/fine_tuning/jobs?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "has_more": false,
    "data": [
      {
        "hyperparameters": {
          "n_epochs": -1
        },
        "integrations": [
          {
            "type": "wandb",
            "wandb": {
              "project": "custom-wandb-project",
              "tags": [
                "project:tag",
                "lineage"
              ]
            }
          }
        ],
        "method": {
          "type": "supervised"
        },
        "status": "succeeded",
        "model": "curie",
        "fine_tuned_model": "curie.ft-72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f",
        "training_file": "file-181a1cbdcdcf4677ada87f63a0928099",
        "result_files": [
          "file-181a1cbdcdcf4677ada87f63a0928099"
        ],
        "finished_at": 1646127311,
        "trained_tokens": 2342,
        "id": "ft-72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f",
        "created_at": 1646126127,
        "object": "fine_tuning.job"
      }
    ],
    "object": "list"
  }
}

미세 조정 - 만들기

POST {endpoint}/openai/fine_tuning/jobs?api-version=2025-04-01-preview

지정된 학습 파일에서 지정된 모델을 미세 조정하는 작업을 만듭니다.

응답에는 작업 상태와 하이퍼 매개 변수를 포함한 큐에 있는 작업의 세부 정보가 포함됩니다.

미세 조정된 모델의 이름은 완료되면 응답에 추가됩니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

요청 본문

Content-Type: application/json

응답

상태 코드: 201

설명: 미세 조정이 성공적으로 만들어졌습니다.

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

POST {endpoint}/openai/fine_tuning/jobs?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 201

{
  "headers": {
    "___location": "https://aoairesource.openai.azure.com/openai/fine_tuning/jobs/ft-72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f"
  },
  "body": {
    "hyperparameters": {
      "n_epochs": -1
    },
    "integrations": [
      {
        "type": "wandb",
        "wandb": {
          "project": "custom-wandb-project",
          "tags": [
            "project:tag",
            "lineage"
          ]
        }
      }
    ],
    "method": {
      "type": "supervised"
    },
    "status": "pending",
    "model": "curie",
    "training_file": "file-181a1cbdcdcf4677ada87f63a0928099",
    "id": "ft-72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f",
    "created_at": 1646126127,
    "object": "fine_tuning.job"
  }
}

미세 조정 - 가져오기

GET {endpoint}/openai/fine_tuning/jobs/{fine-tuning-job-id}?api-version=2025-04-01-preview

지정된 미세 조정 ID로 지정된 단일 미세 조정 작업에 대한 세부 정보를 가져옵니다.

세부 정보에는 기본 모델, 학습 및 유효성 검사 파일, 하이퍼 매개 변수, 타임스탬프는 상태 및 이벤트가 포함됩니다.

작업 상태가 변경되면(예: 실행 중 또는 완료) 또는 결과가 업로드되면 이벤트가 만들어집니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 성공

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

GET {endpoint}/openai/fine_tuning/jobs/{fine-tuning-job-id}?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "hyperparameters": {
      "n_epochs": -1
    },
    "integrations": [
      {
        "type": "wandb",
        "wandb": {
          "project": "custom-wandb-project",
          "tags": [
            "project:tag",
            "lineage"
          ]
        }
      }
    ],
    "method": {
      "type": "supervised"
    },
    "status": "succeeded",
    "model": "curie",
    "fine_tuned_model": "curie.ft-72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f",
    "training_file": "file-181a1cbdcdcf4677ada87f63a0928099",
    "result_files": [
      "file-181a1cbdcdcf4677ada87f63a0928099"
    ],
    "finished_at": 1646127311,
    "trained_tokens": 2342,
    "id": "ft-72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f",
    "created_at": 1646126127,
    "object": "fine_tuning.job"
  }
}

정밀 조정 - 삭제

DELETE {endpoint}/openai/fine_tuning/jobs/{fine-tuning-job-id}?api-version=2025-04-01-preview

지정된 미세 조정 ID를 사용하여 미세 조정 작업을 삭제합니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 204

설명: 미세 조정이 성공적으로 삭제되었습니다.

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

DELETE {endpoint}/openai/fine_tuning/jobs/{fine-tuning-job-id}?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 204

{
  "headers": {}
}

미세 조정 - 취소

POST {endpoint}/openai/fine_tuning/jobs/{fine-tuning-job-id}/cancel?api-version=2025-04-01-preview

지정된 fine-tune-id로 지정된 미세 조정 작업의 처리를 취소합니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 미세 조정이 성공적으로 취소되었습니다.

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

POST {endpoint}/openai/fine_tuning/jobs/{fine-tuning-job-id}/cancel?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "hyperparameters": {
      "n_epochs": -1
    },
    "integrations": [
      {
        "type": "wandb",
        "wandb": {
          "project": "custom-wandb-project",
          "tags": [
            "project:tag",
            "lineage"
          ]
        }
      }
    ],
    "method": {
      "type": "supervised"
    },
    "status": "cancelled",
    "model": "curie",
    "training_file": "file-181a1cbdcdcf4677ada87f63a0928099",
    "finished_at": 1646127311,
    "id": "ft-72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f",
    "created_at": 1646126127,
    "object": "fine_tuning.job"
  }
}

미세 조정 - 검사점 가져오기

GET {endpoint}/openai/fine_tuning/jobs/{fine-tuning-job-id}/checkpoints?api-version=2025-04-01-preview

주어진 미세 조정 ID로 지정된 미세 조정 작업의 체크포인트를 가져옵니다.

학습 중에 성공적인 epoch가 끝나면 검사점이 만들어집니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 성공

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

GET {endpoint}/openai/fine_tuning/jobs/{fine-tuning-job-id}/checkpoints?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "has_more": false,
    "data": [
      {
        "id": "ftckpt_qtZ5Gyk4BLq1SfLFWp3RtO3P",
        "created_at": 1646126127,
        "fine_tuned_model_checkpoint": "gpt-35-turbo-0613.ft-72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f:ckpt-step-10",
        "step_number": 10,
        "metrics": {
          "step": 10,
          "train_loss": 0.478,
          "train_mean_token_accuracy": 0.924,
          "valid_loss": 10.112,
          "valid_mean_token_accuracy": 0.145,
          "full_valid_loss": 0.567,
          "full_valid_mean_token_accuracy": 0.944
        },
        "fine_tuning_job_id": "ftjob-72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f",
        "object": "fine_tuning.job.checkpoint"
      },
      {
        "id": "ftckpt_frtXDR2453C4FG67t03MLPs5",
        "created_at": 1646126137,
        "fine_tuned_model_checkpoint": "gpt-35-turbo-0613.ft-72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f:ckpt-step-20",
        "step_number": 20,
        "metrics": {
          "step": 20,
          "train_loss": 0.355,
          "train_mean_token_accuracy": 0.947,
          "valid_loss": 11.32,
          "valid_mean_token_accuracy": 0.122,
          "full_valid_loss": 0.317,
          "full_valid_mean_token_accuracy": 0.955
        },
        "fine_tuning_job_id": "ftjob-72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f",
        "object": "fine_tuning.job.checkpoint"
      },
      {
        "id": "ftckpt_agLk6Gio560ORp14gl123fgd",
        "created_at": 1646126147,
        "fine_tuned_model_checkpoint": "gpt-35-turbo-0613.ft-72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f:ckpt-step-30",
        "step_number": 30,
        "metrics": {
          "step": 30,
          "train_loss": 0.155,
          "train_mean_token_accuracy": 0.975,
          "valid_loss": 9.31,
          "valid_mean_token_accuracy": 0.092,
          "full_valid_loss": 0.114,
          "full_valid_mean_token_accuracy": 0.963
        },
        "fine_tuning_job_id": "ftjob-72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f",
        "object": "fine_tuning.job.checkpoint"
      }
    ],
    "object": "list"
  }
}

미세 조정 - 이벤트 가져오기

GET {endpoint}/openai/fine_tuning/jobs/{fine-tuning-job-id}/events?api-version=2025-04-01-preview

지정된 fine-tune-id로 지정된 미세 조정 작업에 대한 이벤트를 가져옵니다.

작업 상태가 변경되면(예: 실행 중 또는 완료) 또는 결과가 업로드되면 이벤트가 만들어집니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 성공

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

GET {endpoint}/openai/fine_tuning/jobs/{fine-tuning-job-id}/events?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "has_more": false,
    "data": [
      {
        "id": "ftevent-363dcd7cb4c74539bc53293c1dceef05",
        "created_at": 1646126127,
        "level": "info",
        "message": "Job enqueued. Waiting for jobs ahead to complete.",
        "type": "message",
        "object": "fine_tuning.job.event"
      },
      {
        "id": "ftevent-8c2a44999790437cb3230e543fa2cf0f",
        "created_at": 1646126169,
        "level": "info",
        "message": "Job started.",
        "type": "message",
        "object": "fine_tuning.job.event"
      },
      {
        "id": "ftevent-2d47d651d2f3484c8187c88c00078147",
        "created_at": 1646126192,
        "level": "info",
        "message": "Job succeeded.",
        "type": "message",
        "object": "fine_tuning.job.event"
      }
    ],
    "object": "list"
  }
}

미세 조정 - 일시 중지

POST {endpoint}/openai/fine_tuning/jobs/{fine-tuning-job-id}/pause?api-version=2025-04-01-preview

지정된 미세 조정 ID로 지정된 미세 조정 작업의 처리를 일시 중지합니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 미세 조정이 성공적으로 일시 중지되었습니다.

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

POST {endpoint}/openai/fine_tuning/jobs/{fine-tuning-job-id}/pause?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "hyperparameters": {
      "n_epochs": -1
    },
    "integrations": [
      {
        "type": "wandb",
        "wandb": {
          "project": "custom-wandb-project",
          "tags": [
            "project:tag",
            "lineage"
          ]
        }
      }
    ],
    "method": {
      "type": "supervised"
    },
    "status": "paused",
    "model": "curie",
    "training_file": "file-181a1cbdcdcf4677ada87f63a0928099",
    "finished_at": 1646127311,
    "id": "ft-72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f",
    "created_at": 1646126127,
    "object": "fine_tuning.job"
  }
}

미세 조정 - 다시 시작

POST {endpoint}/openai/fine_tuning/jobs/{fine-tuning-job-id}/resume?api-version=2025-04-01-preview

지정된 fine-tune-id로 지정된 미세 조정 작업의 처리를 다시 시작합니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 미세 조정이 성공적으로 다시 시작되었습니다.

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

POST {endpoint}/openai/fine_tuning/jobs/{fine-tuning-job-id}/resume?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "hyperparameters": {
      "n_epochs": -1
    },
    "integrations": [
      {
        "type": "wandb",
        "wandb": {
          "project": "custom-wandb-project",
          "tags": [
            "project:tag",
            "lineage"
          ]
        }
      }
    ],
    "method": {
      "type": "supervised"
    },
    "status": "resuming",
    "model": "curie",
    "training_file": "file-181a1cbdcdcf4677ada87f63a0928099",
    "finished_at": 1646127311,
    "id": "ft-72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f",
    "created_at": 1646126127,
    "object": "fine_tuning.job"
  }
}

수집 작업 - 목록

GET {endpoint}/openai/ingestion/jobs?api-version=2025-04-01-preview

수집 작업을 나열합니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 성공

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

GET {endpoint}/openai/ingestion/jobs?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "body": {
    "value": [
      {
        "jobId": "usercompute-ingestion-job",
        "kind": "UserCompute",
        "workspaceId": "/subscriptions/f375b912-331c-4fc5-8e9f-2d7205e3e036/resourceGroups/adrama-copilot-demo/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/adrama-rag-dev"
      },
      {
        "jobId": "syscompute-ingestion-job",
        "kind": "SystemCompute"
      }
    ]
  }
}

수집 작업 - 만들기

PUT {endpoint}/openai/ingestion/jobs/{job-id}?api-version=2025-04-01-preview

지정된 작업 ID로 수집 작업을 만듭니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

요청 본문

Content-Type: application/json

응답

상태 코드: 200

설명: 성공

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

PUT {endpoint}/openai/ingestion/jobs/{job-id}?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {
    "operation-___location": "https://aoairesource.openai.azure.com/openai/ingestion/jobs/ingestion-job/runs/72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f?api-version=2025-04-01-preview"
  },
  "body": {
    "kind": "SystemCompute",
    "jobId": "ingestion-job",
    "searchServiceConnection": {
      "kind": "EndpointWithManagedIdentity",
      "endpoint": "https://aykame-dev-search.search.windows.net"
    },
    "datasource": {
      "kind": "Storage",
      "connection": {
        "kind": "EndpointWithManagedIdentity",
        "endpoint": "https://mystorage.blob.core.windows.net/",
        "resourceId": "/subscriptions/1234567-abcd-1234-5678-1234abcd/resourceGroups/my-resource/providers/Microsoft.Storage/storageAccounts/mystorage"
      },
      "containerName": "container",
      "chunking": {
        "maxChunkSizeInTokens": 2048
      },
      "embeddings": [
        {
          "connection": {
            "kind": "RelativeConnection"
          },
          "deploymentName": "Ada"
        }
      ]
    },
    "dataRefreshIntervalInHours": 24,
    "completionAction": "keepAllAssets"
  }
}

PUT {endpoint}/openai/ingestion/jobs/{job-id}?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {
    "operation-___location": "https://aoairesource.openai.azure.com/openai/ingestion/jobs/ingestion-job/runs/72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f?api-version=2025-04-01-preview"
  },
  "body": {
    "kind": "UserCompute",
    "jobId": "ingestion-job",
    "workspaceId": "/subscriptions/f375b912-331c-4fc5-8e9f-2d7205e3e036/resourceGroups/adrama-copilot-demo/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/adrama-rag-dev",
    "compute": {
      "kind": "ServerlessCompute"
    },
    "target": {
      "kind": "AzureAISearch",
      "connectionId": "/subscriptions/f375b912-331c-4fc5-8e9f-2d7205e3e036/resourceGroups/adrama-copilot-demo/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/adrama-rag-dev/connections/search-connection"
    },
    "datasource": {
      "kind": "Dataset",
      "datasetId": "azureml://locations/centraluseuap/workspaces/83317fe6-efa6-4e4a-b020-d0edd11ec382/data/PlainText/versions/1",
      "datasetType": "uri_folder"
    }
  }
}

수집 작업 - 가져오기

GET {endpoint}/openai/ingestion/jobs/{job-id}?api-version=2025-04-01-preview

지정된 작업 ID의 세부 정보를 가져옵니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 성공

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

GET {endpoint}/openai/ingestion/jobs/{job-id}?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "body": {
    "kind": "UserCompute",
    "jobId": "ingestion-job",
    "workspaceId": "/subscriptions/f375b912-331c-4fc5-8e9f-2d7205e3e036/resourceGroups/adrama-copilot-demo/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/adrama-rag-dev",
    "compute": {
      "kind": "ServerlessCompute"
    },
    "target": {
      "kind": "AzureAISearch",
      "connectionId": "/subscriptions/f375b912-331c-4fc5-8e9f-2d7205e3e036/resourceGroups/adrama-copilot-demo/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/adrama-rag-dev/connections/search-connection"
    },
    "datasource": {
      "kind": "Dataset",
      "datasetId": "azureml://locations/centraluseuap/workspaces/83317fe6-efa6-4e4a-b020-d0edd11ec382/data/PlainText/versions/1",
      "datasetType": "uri_folder"
    }
  }
}

Ingestionjobruns - 목록

GET {endpoint}/openai/ingestion/jobs/{job-id}/runs?api-version=2025-04-01-preview

지정된 작업 ID의 실행을 나열합니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 성공

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

GET {endpoint}/openai/ingestion/jobs/{job-id}/runs?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "body": {
    "value": [
      {
        "jobId": "ingestion-job",
        "runId": "f375b912-331c-4fc5-8e9f-2d7205e3e036",
        "status": "succeeded"
      },
      {
        "jobId": "ingestion-job",
        "runId": "07f2d192-add7-4202-a2e3-858c2577f4fd",
        "status": "failed"
      },
      {
        "jobId": "ingestion-job",
        "runId": "5ef7a436-1147-4cbb-82e0-3d502bcc6a7b",
        "status": "running"
      }
    ]
  }
}

Ingestionjobruns - 가져오기

GET {endpoint}/openai/ingestion/jobs/{job-id}/runs/{run-id}?api-version=2025-04-01-preview

지정된 작업 ID의 일부로 지정된 실행 ID의 세부 정보를 가져옵니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 성공

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

GET {endpoint}/openai/ingestion/jobs/{job-id}/runs/{run-id}?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "body": {
    "jobId": "ingestion-job",
    "runId": "5ef7a436-1147-4cbb-82e0-3d502bcc6a7b",
    "status": "running",
    "progress": {
      "stageProgress": [
        {
          "name": "Preprocessing",
          "totalItems": 14,
          "processedItems": 0,
          "state": "notRunning"
        },
        {
          "name": "Indexing",
          "state": "notRunning"
        }
      ]
    }
  }
}

모델 - 목록

GET {endpoint}/openai/models?api-version=2025-04-01-preview

Azure OpenAI 리소스에서 액세스할 수 있는 모든 모델 목록을 가져옵니다.

여기에는 기본 모델뿐만 아니라 Azure OpenAI 리소스가 소유한 모든 성공적으로 완료된 미세 조정 모델이 포함됩니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 성공

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

GET {endpoint}/openai/models?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "data": [
      {
        "status": "succeeded",
        "capabilities": {
          "fine_tune": true,
          "inference": true,
          "completion": true,
          "chat_completion": false,
          "embeddings": false
        },
        "lifecycle_status": `generally-available`,
        "deprecation": {
          "fine_tune": 1677662127,
          "inference": 1709284527
        },
        "id": "curie",
        "created_at": 1646126127,
        "object": "model"
      },
      {
        "status": "succeeded",
        "model": "curie",
        "fine_tune": "ft-72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f",
        "capabilities": {
          "fine_tune": false,
          "inference": true,
          "completion": true,
          "chat_completion": false,
          "embeddings": false
        },
        "lifecycle_status": `generally-available`,
        "deprecation": {
          "inference": 1709284527
        },
        "id": "curie.ft-72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f",
        "created_at": 1646126127,
        "object": "model"
      }
    ],
    "object": "list"
  }
}

모델 - 가져오기

GET {endpoint}/openai/models/{model-id}?api-version=2025-04-01-preview

지정된 modelId로 지정된 모델에 대한 세부 정보를 가져옵니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 성공

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

GET {endpoint}/openai/models/{model-id}?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "status": "succeeded",
    "capabilities": {
      "fine_tune": true,
      "inference": true,
      "completion": true,
      "chat_completion": false,
      "embeddings": false
    },
    "lifecycle_status": `generally-available`,
    "deprecation": {
      "fine_tune": 1677662127,
      "inference": 1709284527
    },
    "id": "curie",
    "created_at": 1646126127,
    "object": "model"
  }
}

GET {endpoint}/openai/models/{model-id}?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "status": "succeeded",
    "model": "curie",
    "fine_tune": "ft-72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f",
    "capabilities": {
      "fine_tune": false,
      "inference": true,
      "completion": true,
      "chat_completion": false,
      "embeddings": false
    },
    "lifecycle_status": `generally-available`,
    "deprecation": {
      "inference": 1709284527
    },
    "id": "curie.ft-72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f",
    "created_at": 1646126127,
    "object": "model"
  }
}

파일 업로드 - 시작

POST {endpoint}/openai/uploads?api-version=2025-04-01-preview

중간 업로드 개체가 만들어져 여기에 부분을 추가할 수 있습니다. 현재 업로드 크기는 총 9GB를 초과할 수 없으며 만들어진 후 2시간 후에 만료됩니다.

업로드가 완료되면 업로드된 모든 부분을 포함하는 파일 개체가 생성됩니다. 이 파일 개체는 다른 파일과 마찬가지로 플랫폼 전반에서 사용될 수 있습니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

요청 본문

Content-Type: application/json

요청 본문

Content-Type: text/json

요청 본문

Content-Type: application/*+json

응답

상태 코드: 200

설명: 업로드가 성공적으로 생성되었습니다.

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

POST {endpoint}/openai/uploads?api-version=2025-04-01-preview

{
 "purpose": "fine-tune",
 "filename": "training_data_v21.jsonl",
 "bytes": 2097152,
 "mime_type": "application/json"
}

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {
    "___location": "https://aoairesource.openai.azure.com/openai/uploads/runs/fine-tune-72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f"
  },
  "body": {
    "bytes": 2097152,
    "filename": "training_data_v21.jsonl",
    "purpose": "fine-tune",
    "status": "pending",
    "expires_at": 1646133327,
    "file": {
      "status": "pending",
      "bytes": 140,
      "purpose": "fine-tune",
      "filename": "puppy.jsonl",
      "id": "file-181a1cbdcdcf4677ada87f63a0928099",
      "created_at": 1646126127,
      "object": "file"
    },
    "id": "fine-tune-72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f",
    "created_at": 1646126127,
    "object": "upload"
  }
}

파일 업로드 - 취소

POST {endpoint}/openai/uploads/{upload-id}/cancel?api-version=2025-04-01-preview

업로드를 취소하면 업로드된 모든 부분이 비동기식으로 삭제됩니다.

업로드가 취소된 후에는 어떤 부분도 추가할 수 없습니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

응답

상태 코드: 200

설명: 성공

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

POST {endpoint}/openai/uploads/{upload-id}/cancel?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "bytes": 2097152,
    "filename": "training_data_v21.jsonl",
    "purpose": "fine-tune",
    "status": "cancelled",
    "expires_at": 1646133327,
    "file": {
      "status": "pending",
      "bytes": 140,
      "purpose": "fine-tune",
      "filename": "puppy.jsonl",
      "id": "file-181a1cbdcdcf4677ada87f63a0928099",
      "created_at": 1646126127,
      "object": "file"
    },
    "id": "fine-tune-72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f",
    "created_at": 1646126127,
    "object": "upload"
  }
}

파일 업로드 - 완료

POST {endpoint}/openai/uploads/{upload-id}/complete?api-version=2025-04-01-preview

이것으로 업로드가 완료되고, 반환된 업로드 개체에는 플랫폼 전반에서 사용할 수 있는 중첩된 파일 개체가 포함됩니다.

부품 ID의 순서가 지정된 목록을 제공하여 부품의 순서를 정의할 수 있습니다.

업로드된 총 바이트 수는 업로드 개체를 만들 때 원래 지정한 크기와 일치해야 합니다.

이 작업 후에는 업로드가 완료되면 더 이상 추가 부품을 추가할 수 없습니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

요청 본문

Content-Type: application/json

요청 본문

Content-Type: text/json

요청 본문

Content-Type: application/*+json

응답

상태 코드: 200

설명: 성공

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

POST {endpoint}/openai/uploads/{upload-id}/complete?api-version=2025-04-01-preview

{
 "part_ids": [
  "LnmictL3p0u4LH/ko343nw==",
  "LmmictL3p0u4LH/ko343nw=="
 ]
}

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "bytes": 2097152,
    "filename": "training_data_v21.jsonl",
    "purpose": "fine-tune",
    "status": "completed",
    "expires_at": 1646133327,
    "file": {
      "status": "processed",
      "bytes": 140,
      "purpose": "fine-tune",
      "filename": "puppy.jsonl",
      "id": "file-181a1cbdcdcf4677ada87f63a0928099",
      "created_at": 1646126127,
      "object": "file"
    },
    "id": "fine-tune-72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f",
    "created_at": 1646126127,
    "object": "upload"
  }
}

파일 업로드 - 부분

POST {endpoint}/openai/uploads/{upload-id}/parts?api-version=2025-04-01-preview

업로드 개체에 Part를 추가합니다. 여기서 각 파트는 업로드하는 파일의 세그먼트를 나타냅니다.

각 부분은 파일 목적에 따라 파일 업로드에 대한 표준 크기 제한까지 가능합니다. 업로드 크기 제한인 9GB에 도달할 때까지 계속해서 부품을 추가할 수 있습니다.

URI 매개 변수

요청 헤더

토큰 기반 인증 또는 API 키를 사용합니다. 토큰 기반 인증을 사용하여 인증하는 것이 좋습니다.

요청 본문

콘텐츠 형식: multipart/form-data

응답

상태 코드: 200

설명: 성공

상태 코드: 기본값

설명: 오류가 발생했습니다.

예시

POST {endpoint}/openai/uploads/{upload-id}/parts?api-version=2025-04-01-preview

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "upload_id": "fine-tune-72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f",
    "azure_block_id": "LnmictL3p0u4LH/ko343nw==",
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    "object": "upload.part"
  }
}

구성 요소

AzureAI검색인덱스

Azure AI 검색 인덱스입니다.

BaseConnection

리소스에 대한 연결입니다.

BaseConnection에 대한 판별자

이 구성 요소는 속성을 kind 사용하여 서로 다른 형식을 구분합니다.

Batch

일괄 처리의 값을 정의합니다.

일괄 생성 요청

일괄 처리를 만드는 요청을 정의합니다.

BatchErrorData

일괄 처리 실패에 대한 오류 정보입니다.

일괄 처리 오류

실패한 일괄 처리의 경우, 여기에는 실패 원인에 대한 자세한 정보가 포함됩니다.

Batch 요청 횟수

요청은 일괄 처리 내의 다양한 상태에 따라 계산됩니다.

Batch 출력 참조

출력을 저장할 Azure Storage 폴더입니다.

BatchStatus

일괄 처리의 상태입니다.

BatchesList

일괄 처리 목록을 나타냅니다.

역량

기본 또는 미세 조정 모델의 기능입니다.

선택

선택 메시지

ChunkingSettings

청크 설정

CompletionAction

완료 작업입니다.

ComputeType

컴퓨팅 형식입니다.

ConnectionStringConnection

연결 문자열 연결입니다.

연결 유형

연결 유형입니다.

코스모스 DB 인덱스

CosmosDB 인덱스입니다.

크롤링 설정

크롤링 설정

CreateEvalCompletionsRunDataSource

모델 샘플링 구성을 설명하는 CompletionsRunDataSource 개체입니다.

CreateEvalCustomDataSourceConfig

평가 실행에 사용되는 데이터 원본에 대한 스키마를 정의하는 CustomDataSourceConfig 개체입니다. 이 스키마는 다음이 될 데이터의 모양을 정의하는 데 사용됩니다. - 테스트 조건을 정의하는 데 사용되며 실행을 만들 때 필요한 데이터

평가항목생성

프롬프트 또는 컨텍스트를 구성하는 채팅 메시지입니다. "item" 네임스페이스(예: {{item.name}})에 대한 변수 참조를 포함할 수 있습니다.

CreateEvalJsonlRunDataSource (평가 Jsonl 실행 데이터 소스 생성)

eval과 일치하는 JSONL 파일을 지정하는 JsonlRunDataSource 개체

레이블 모델 평가 생성기

모델을 사용하여 평가의 각 항목에 레이블을 할당하는 LabelModelGrader 개체입니다.

평가 로그 데이터 소스 구성 생성

저장된 완료 쿼리의 메타데이터 속성을 지정하는 데이터 원본 구성입니다. 일반적으로 이러한 메타데이터는 다음과 같 usecase=chatbot 거나 prompt-version=v2같은 메타데이터입니다.

평가요청생성

평가 실행 요청 생성

CreateEvalStoredCompletionsRunDataSource

필터 집합을 설명하는 StoredCompletionsRunDataSource 구성

커스텀 컴퓨트

사용자 지정 컴퓨팅입니다.

DeploymentConnection

상대적 배포 연결입니다.

사용 중단

모델의 다양한 사용 사례에 대한 사용 중단 날짜를 정의합니다.

일반적으로 기본 모델은 만들기 후 1년간 미세 조정을 지원합니다. 유추는 일반적으로 기본 모델이나 미세 조정 모델이 만들어진 후 2년 동안 지원됩니다. 정확한 날짜는 해당 숙박 시설에 명시되어 있습니다.

DpoHyperparamsRequest

미세 조정의 DPO 메서드에 대한 하이퍼 매개 변수

DpoMethod

DPO 메서드 미세 조정 요청

Dpo메소드구성요청

dpo 미세 조정 방법에 대한 구성입니다. DPO 특정 하이퍼 매개 변수 포함

DpoMethodRequest

DPO 메서드 미세 조정 요청

EndpointKeyConnection

엔드포인트 키 연결입니다.

EndpointMIConnection

엔드포인트 관리 ID 연결입니다.

오류

Microsoft REST 지침에 정의된 오류 콘텐츠입니다.

오류 코드

Microsoft REST 지침에 정의된 오류 코드입니다.

오류 응답

Microsoft REST 지침에 정의된 오류 응답입니다.

Eval

데이터 원본 구성 및 테스트 조건이 있는 Eval 개체입니다. Eval은 LLM 통합을 위해 수행할 작업을 나타냅니다. 결과는 다음과 같습니다.

• 내 챗봇의 품질 향상
• 내 챗봇이 고객 지원을 얼마나 잘 처리하는지 확인합니다.
• gpt-4o보다 사용 사례에서 o3-mini가 더 나은지 확인합니다.

EvalApiError

Eval API의 오류 응답을 나타내는 개체입니다.

EvalCustomDataSourceConfig

item의 스키마와 선택적으로 sample 네임스페이스를 지정하는 CustomDataSourceConfig입니다. 응답 스키마는 다음과 같은 데이터 모양을 정의합니다. - 테스트 조건을 정의하는 데 사용되며 실행을 만들 때 필요한 데이터

평가파일실행데이터소스

파일 ID가 있는 FileRunDataSource 구성

EvalItem

계층 구조 다음 명령을 나타내는 역할이 있는 모델에 대한 메시지 입력입니다. developer 역할 또는 system 역할과 함께 제공된 지침은 user 역할과 함께 제공된 지침보다 우선합니다. 역할이 있는 assistant 메시지는 이전 상호 작용에서 모델에 의해 생성된 것으로 추정됩니다.

EvalJsonlFileContentSource

EvalJsonlFileIdSource

EvalLabelModelGrader

모델을 사용하여 평가의 각 항목에 레이블을 할당하는 LabelModelGrader 개체입니다.