Azure OpenAI in Microsoft Foundry Models authoring REST API preview reference

이 글은 Azure OpenAI용 추론 REST API 엔드포인트에 대한 자세한 내용을 제공합니다.

API specs

Azure OpenAI 모델과 자원을 관리하고 상호작용하는 것은 세 가지 주요 API 표면으로 나뉩니다:

• Control plane
• 데이터 평면 - 저작
• 데이터 평면 - 추론

각 API 서피스/명세는 서로 다른 Azure OpenAI 기능 집합을 캡슐화합니다. 각 API는 고유한 미리보기와 안정적/일반 제공(GA) API 릴리스 세트를 가지고 있습니다. 현재 미리보기 릴리스는 보통 월간 일정을 따르는 경향이 있습니다.

Authentication

Azure OpenAI는 두 가지 인증 방법을 제공합니다. API 키나 Microsoft Entra ID 중 하나를 사용할 수 있습니다.

• API 키 인증: 이 유형의 인증에서는 모든 API 요청이 HTTP 헤더에 api-key API 키를 포함해야 합니다. 퀵스타트는 이러한 인증 방식으로 전화를 걸는 방법에 대한 안내를 제공합니다.

• Microsoft Entra ID 인증: Microsoft Entra 토큰을 사용해 API 호출을 인증할 수 있습니다. 인증 토큰은 요청 시 헤더로 Authorization 포함됩니다. 제공된 토큰은 앞에 Bearer, 예를 Bearer YOUR_AUTH_TOKEN들어 로 로 붙어야 한다. Microsoft Entra ID로 인증하는 방법에 관한 저희 사용 가이드를 읽어보실 수 있습니다.

REST API 버전 관리

서비스 API는 쿼리 매개변수를 사용하여 api-version 버전이 지정됩니다. 모든 버전은 YYYY-MM-DD 날짜 구조를 따릅니다. For example:

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

데이터 평면 저작

나머지 글은 Azure OpenAI 데이터 평면 추론 명세서인 2025-04-01-preview의 미리보기 릴리스를 다룹니다.

최신 GA API 릴리스에 대한 문서를 찾고 있다면, 최신 GA 데이터 플레인 추론 API를 참고하세요

배치 - 목록

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

Azure OpenAI 리소스가 소유한 모든 배치 목록을 얻습니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 200

Description: Success

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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"
  }
}

배치 - 생성

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

업로드된 요청 파일에서 배치를 생성하고 실행합니다.

응답에는 대기열에 걸린 작업의 세부 정보와 작업 상태가 포함됩니다.

결과 파일의 ID는 완료 후 응답에 추가됩니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Request Body

Content-Type: application/json

Responses

상태 코드: 201

설명: 배치가 성공적으로 생성되었습니다.

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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"
    }
  }
}

배치 - 받기

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

주어진 배치 ID로 지정된 단일 배치의 세부 정보를 얻습니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 200

Description: Success

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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"
    }
  }
}

배치 - 취소

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

주어진 배치 ID로 지정된 배치의 처리를 취소합니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 200

설명: 배치가 성공적으로 취소되었습니다.

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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"
    }
  }
}

저장 완성 - 목록

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

저장된 완성 목록이 나옵니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 200

Description: Success

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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 완성 - Get

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

저장된 완료 ID에 의해 저장된 완성 상태를 받습니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 200

Description: Success

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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 완성 - 업데이트

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

저장된 완료를 주어진 저장 완료 ID로 업데이트합니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Request Body

Content-Type: application/json

Responses

상태 코드: 200

Description: Success

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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 완성 - 삭제

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

저장된 완료 ID를 저장한 완료 ID로 삭제합니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 200

설명: 저장된 완료 완료가 성공적으로 삭제되었습니다.

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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 완성 - Getmessages

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

주어진 저장된 완료 ID에 의해 저장된 완료 메시지를 받습니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 200

Description: Success

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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 - Get 목록

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

프로젝트 평가 목록을 작성하세요.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 200

설명: 평가 목록

Examples

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 - 창조

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

모델의 성능을 테스트하는 데 사용할 수 있는 평가 구조를 만드세요. 평가는 일련의 테스트 기준과 데이터소스입니다. 평가를 생성한 후에는 다양한 모델과 모델 매개변수에 대해 실행할 수 있습니다. 우리는 여러 유형의 채점기와 데이터소스를 지원합니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 201

Description: OK

Examples

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 삭제하세요.

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상태 코드: 200

설명: 평가를 성공적으로 삭제했습니다.

상태 코드: 404

설명: 평가 없음.

Examples

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 - Get

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

신분증으로 평가를 받으세요.

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Responses

상태 코드: 200

설명: 평가

Examples

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 업데이트하세요.

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상태 코드: 200

설명: 업데이트된 평가

Examples

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 위해 달리기 목록을 받으세요.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 200

설명: 평가를 위한 런 목록

Examples

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 - 생성 실행

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

새로운 평가 실행을 생성하세요. 이것이 채점의 시작점입니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 201

설명: 평가를 위한 런을 성공적으로 생성함

상태 코드: 400

설명: 나쁜 요청(예: 평가 대상 누락)

Examples

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 - 삭제 실행

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

평가 실행 하나를 삭제하세요.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 200

설명: 평가 실행 파일을 성공적으로 삭제함

상태 코드: 404

설명: 런을 찾지 못했습니다

Examples

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 - 런

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

ID에서 평가를 받으세요.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 200

설명: 평가 실행

Examples

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",
              "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 취소

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

진행 중인 평가 작업을 취소하세요.

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상태 코드: 200

설명: 취소된 평가 실행 객체

Examples

POST {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",
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    "model": "gpt-4o-mini",
    "name": "Math quiz",
    "created_at": 1744923141,
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      "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 - Getrunoutputitems

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

평가 실행을 위한 출력 항목 목록을 받으세요.

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상태 코드: 200

설명: 평가 실행을 위한 출력 항목 목록

Examples

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

응답: 상태 코드: 200

{
  "headers": {},
  "body": {
    "object": "list",
    "data": [
      {
        "object": "eval.run.output_item",
        "id": "outputitem_68017251ff3881908bf5096bf4cd91c6",
        "created_at": 1744925265,
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        "eval_id": "eval_6801694950848190b10968bb628b651d",
        "status": "fail",
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        "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.",
              "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
          },
          "error": null,
          "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,
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          "error": null,
          "temperature": 1,
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      }
    ],
    "first_id": "outputitem_68017251ff3881908bf5096bf4cd91c6",
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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 결과물을 얻으세요.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 200

설명: 평가 실행 출력 항목

Examples

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",
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    "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",
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        "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 얻습니다.

여기에는 미세 조정 모델의 훈련이나 검증을 위한 "파인튜닝" 파일과 같은 사용자가 업로드한 콘텐츠와, 해당 미세 조정 작업에 대한 다양한 지표를 포함하는 "파인-튜닝-결과"와 같이 서비스가 생성하는 파일이 포함됩니다.

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토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

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상태 코드: 200

Description: Success

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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

응답: 상태 코드: 200

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  "body": {
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        "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 머신에서 데이터를 업로드하여 새로운 파일 엔티티를 생성합니다. 업로드된 파일은 예를 들어, 미세 조정된 모델을 훈련하거나 평가하는 데 사용될 수 있습니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Request Body

Content-Type: multipart/form-data

Responses

상태 코드: 201

설명: 파일이 성공적으로 생성되었습니다.

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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 엔티티를 생성합니다. 업로드된 파일은 예를 들어, 미세 조정된 모델을 훈련하거나 평가하는 데 사용될 수 있습니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Request Body

Content-Type: application/json

Responses

상태 코드: 201

설명: 파일이 성공적으로 생성되었습니다.

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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 - 받기

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

주어진 파일 ID로 지정된 단일 파일에 대해 상태, 크기, 목적 등 세부 정보를 제공합니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 200

Description: Success

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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

주어진 파일 ID가 있는 파일을 삭제합니다.

파일이 미세 조정 작업에서 훈련 파일로 사용된 경우에도 삭제가 허용됩니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 200

설명: 파일이 성공적으로 삭제되었습니다.

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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 받기

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

주어진 파일 ID로 지정된 파일의 내용을 가져옵니다.

파일은 사용자가 업로드한 콘텐츠일 수도 있고, 미세 조정 작업의 결과 지표처럼 서비스가 생성할 수도 있습니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 200

Description: Success

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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 얻습니다. 각 미세 조정 작업에 반환되는 세부 정보에는 식별자 외에도 기본 모델, 훈련 및 검증 파일, 하이퍼 파라미터, 타임스탬프, 상태 및 이벤트가 포함됩니다.

직무 상태가 변경될 때 이벤트가 생성됩니다. 예를 들어, 실행 중이거나 완료 여부, 그리고 결과가 업로드된 시점입니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 200

Description: Success

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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 - 창조

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

주어진 학습 파일에서 지정된 모델을 미세 조정하는 작업을 생성합니다.

응답에는 작업 상태와 하이퍼 매개변수 등 대기열에 저장된 작업의 세부 정보가 포함됩니다.

완성되면 미세 조정 모델의 이름이 응답에 추가됩니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Request Body

Content-Type: application/json

Responses

상태 코드: 201

설명: 미세 조정이 성공적으로 제작되었습니다.

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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 - 얻기

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

주어진 미세 조정 ID로 지정된 단일 미세 조정 작업에 대한 세부 정보를 얻습니다.

세부 정보에는 기본 모델, 훈련 및 검증 파일, 하이퍼 파라미터, 타임스탬프, 상태 및 이벤트가 포함됩니다.

이벤트는 작업 상태가 변경될 때(예: 실행 중이거나 완료됨), 그리고 결과가 업로드될 때 생성됩니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 200

Description: Success

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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"
  }
}

미세 조정 - 삭제

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

주어진 fine-tune-id에 의해 지정된 미세 조정 작업을 삭제합니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 204

설명: 미세 조정이 성공적으로 삭제되었습니다.

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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

주어진 미세 조정 ID에 의해 지정된 미세 조정 작업의 처리 과정을 취소합니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 200

설명: 미세 조정이 성공적으로 취소되었습니다

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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 - 체크포인트 확보

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

주어진 미세 조정 ID에 의해 지정된 미세 조정 작업에 대한 체크포인트를 얻습니다.

체크포인트는 훈련 중 성공적인 에포크가 끝날 때 생성됩니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 200

Description: Success

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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 획득

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

주어진 미세 조정 ID에 의해 지정된 미세 조정 작업에 대한 이벤트를 받습니다.

이벤트는 작업 상태가 변경될 때(예: 실행 중이거나 완료됨), 그리고 결과가 업로드될 때 생성됩니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 200

Description: Success

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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 - 일시정지

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

주어진 미세 조정 ID에 의해 지정된 미세 조정 작업 처리를 일시정지하는 것.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 200

설명: 미세 조정이 성공적으로 일시정지되었습니다.

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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 - 이력서

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

주어진 미세 조정 ID에 의해 지정된 미세 조정 작업 처리를 재개합니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 200

설명: 미세 조정이 성공적으로 재개되었습니다.

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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"
  }
}

섭취 일자리 - 목록

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

섭취 작업 목록이 있습니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 200

Description: Success

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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"
      }
    ]
  }
}

인제션 작업 - 생성

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

지정된 작업 ID로 인제스티션 작업을 생성합니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Request Body

Content-Type: application/json

Responses

상태 코드: 200

Description: Success

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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"
    }
  }
}

섭취 작업 - 받기

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

지정된 직무 ID의 세부 정보를 얻습니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 200

Description: Success

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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"
    }
  }
}

인지션jobruns - 목록

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

지정된 작업 ID의 실행 횟수를 나열합니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 200

Description: Success

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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"
      }
    ]
  }
}

인지션잡런스 - Get

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

지정된 실행 ID의 세부 정보를 지정된 작업 ID의 일부로 받습니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 200

Description: Success

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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 접근 가능한 모든 모델 목록을 제공합니다.

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

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 200

Description: Success

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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 - Get

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

주어진 modelId가 지정한 모델에 대한 세부 정보를 얻습니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 200

Description: Success

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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"
  }
}

업로드 파일 - 시작

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

중간 업로드 객체가 생성되어 Parts를 추가할 수 있습니다. 현재 업로드 용량은 최대 9GB이며, 생성 후 2시간 이내에 만료됩니다.

업로드가 완료되면 업로드된 모든 부분을 포함하는 파일 객체가 생성됩니다. 이 파일 객체는 다른 파일처럼 우리 플랫폼 전반에서 사용할 수 있습니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Request Body

Content-Type: application/json

Request Body

Content-Type: text/json

Request Body

Content-Type: application/*+json

Responses

상태 코드: 200

설명: 업로드가 성공적으로 생성되었습니다.

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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 취소하고, 업로드된 모든 부품이 비동기적으로 삭제됩니다.

업로드가 취소된 후에는 어떤 부품도 추가할 수 없습니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Responses

상태 코드: 200

Description: Success

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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"
  }
}

업로드 파일 - 완료

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

이렇게 하면 업로드가 완료되고, 반환된 업로드 객체는 플랫폼 전반에 걸쳐 사용할 준비가 된 중첩된 파일 객체를 포함합니다.

부품 ID의 순서 목록을 제공함으로써 부품 순서를 정의할 수 있습니다.

업로드된 총 바이트 수는 업로드 객체를 생성할 때 처음 지정한 크기와 일치해야 합니다.

이 작업 이후에는 업로드가 완료된 후 추가 부품을 추가할 수 없습니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Request Body

Content-Type: application/json

Request Body

Content-Type: text/json

Request Body

Content-Type: application/*+json

Responses

상태 코드: 200

Description: Success

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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"
  }
}

업로드 파일 - 부품

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

업로드 객체에 부품을 추가하며, 각 부품은 업로드하는 파일의 한 구간을 나타냅니다.

각 파트는 파일 목적에 따라 표준 파일 업로드 크기 제한까지 설정할 수 있습니다. 업로드 용량 9GB에 도달할 때까지 부품을 계속 추가할 수 있습니다.

URI Parameters

Request Header

토큰 기반 인증이나 API 키를 사용하세요. 토큰 기반 인증을 사용하는 것이 권장되며 더 안전합니다.

Request Body

Content-Type: multipart/form-data

Responses

상태 코드: 200

Description: Success

상태 코드: 기본 상태

설명: 오류가 발생했습니다.

Examples

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==",
    "id": "uplprt-72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f",
    "created_at": 1646126127,
    "object": "upload.part"
  }
}

Components

AzureAISearchIndex

Azure AI 검색 인덱스.

BaseConnection

자원과의 연결고리.

BaseConnection을 위한 판별기

이 구성 요소는 다음과 같은 속성을 kind 사용하여 서로 다른 유형을 구별합니다:

Batch

배치의 값을 정의합니다.

BatchCreateRequest

배치 생성 요청을 정의합니다.

BatchErrorData

배치 실패에 대한 오류 정보입니다.

BatchErrors

실패한 배치의 경우, 여기에는 실패 원인에 대한 추가 정보가 포함됩니다.

BatchRequestCounts

요청은 배치 내 다양한 상태에 따라 계산됩니다.

BatchOutputReference

출력을 저장하는 Azure Storage 폴더.

BatchStatus

배치의 상태.

BatchesList

배치 목록입니다.

Capabilities

기본 모델이나 미세 조정 모델의 기능.

Choice

ChoiceMessage

ChunkingSettings

Chunking settings

CompletionAction

완성 동작.

ComputeType

컴퓨트 타입입니다.

ConnectionStringConnection

연결 끈 연결.

ConnectionType

연결 유형.

CosmosDBIndex

CosmosDB Index.

CrawlingSettings

Crawling settings

CreateEvalCompletionsRunDataSource

모델 샘플링 구성을 설명하는 CompletionsRunDataSource 객체입니다.

CreateEvalCustomDataSourceConfig

평가 실행에 사용되는 데이터 소스의 스키마를 정의하는 CustomDataSourceConfig 객체입니다. 이 스키마는 다음 데이터 형태를 정의하는 데 사용됩니다: - 테스트 기준을 정의하는 데 사용되고 - 런을 생성할 때 필요한 데이터가 무엇인지

CreateEvalItem

프롬프트나 맥락을 구성하는 채팅 메시지입니다. "item" 네임스페이스에 대한 변수 참조, 예를 들어 {{item.name}}를 포함할 수 있습니다.

CreateEvalJsonlRunDataSource

JsonlRunDataSource 객체를 통해 평가와 일치하는 JSONL 파일을 지정합니다

CreateEvalLabelModelGrader

평가 내 각 항목에 라벨을 할당하는 모델을 사용하는 LabelModelGrader 객체입니다.

CreateEvalLogsDataSourceConfig

저장된 완료 쿼리의 메타데이터 속성을 지정하는 데이터 소스 설정입니다. 보통 이런 메타데이터 usecase=chatbot 는 또는 prompt-version=v2,

CreateEvalRequest

CreateEvalRunRequest

CreateEvalStoredCompletionsRunDataSource

필터 집합을 설명하는 StoredCompletionsRunDataSource 구성

CustomCompute

Custom compute.

DeploymentConnection

상대적 배치 연결.

Deprecation

모델의 다양한 사용 사례에 대한 폐기일을 정의합니다.

보통 기본 모델은 제작 후 1년간 미세 조정을 지원합니다. 추론은 일반적으로 기본 모델이나 미세 조정 모델 생성 후 2년 후에 지원됩니다. 정확한 날짜는 부동산에 명시되어 있습니다.

DpoHyperparamsRequest

DPO 미세 조정 방법의 하이퍼파라미터

DpoMethod

DPO 메서드 미세 조정 요청

DpoMethodConfigRequest

미세 조정 방법의 dpo 구성. DPO 특화 하이퍼파라미터 포함

DpoMethodRequest

DPO 메서드 미세 조정 요청

EndpointKeyConnection

엔드포인트 키 연결.

EndpointMIConnection

엔드포인트 관리 신원 연결.

Error

오류 내용은 Microsoft REST 가이드라인에 정의된 것입니다.

ErrorCode

Microsoft REST 가이드라인에 정의된 오류 코드.

ErrorResponse

Microsoft REST 가이드라인에 정의된 오류 응답.

Eval

데이터 소스, 설정, 테스트 기준이 포함된 평가 객체입니다. 평가는 LLM 통합을 위해 수행해야 할 작업을 나타냅니다. Like:

• 내 챗봇의 품질을 개선해
• 내 챗봇이 고객 지원을 얼마나 잘 처리하는지 확인해 보세요
• o3-mini가 GPT-4o보다 제 사용 상황에 더 적합한지 확인해 보세요

EvalApiError

Eval API의 오류 응답을 나타내는 객체입니다.

EvalCustomDataSourceConfig

네임스페이스와 선택적으로 sample 네임스페이스의 item 스키마를 지정하는 CustomDataSourceConfig입니다. 응답 스키마는 다음과 같은 데이터 형태를 정의합니다: - 테스트 기준을 정의하는 데 사용되고 - 런을 생성할 때 필요한 데이터가 무엇인지가

EvalFileRunDataSource

파일 ID가 있는 FileRunDataSource 구성

EvalItem

계층 구조 다음 명령을 나타내는 역할이 있는 모델 메시지 입력. 또는 system 역할에 포함된 developer 지시가 해당 역할에 user 주어진 지시보다 우선합니다. 역할을 가진 assistant 메시지는 이전 상호작용에서 모델에 의해 생성된 것으로 추정됩니다.

EvalJsonlFileContentSource

EvalJsonlFileIdSource

EvalLabelModelGrader

평가 내 각 항목에 라벨을 할당하는 모델을 사용하는 LabelModelGrader 객체입니다.

EvalList

평가 목록을 나타내는 물체.