我已将文件上传到我的 Azure 帐户并达到了我的配额（100）：
文件已上传：
from openai import AzureOpenAI
from config import AZURE_OPENAI_CONFIG
client = AzureOpenAI(
azure_endpoint=AZURE_OPENAI_CONFIG["azure_endpoint"],
api_key=AZURE_OPENAI_CONFIG["api_key"],
api_version=AZURE_OPENAI_CONFIG["api_version"],
)
with open('training_set.jsonl', 'rb') as tf:
training_resp = client.files.create(file=tf, purpose="fine-tune")
我怎样才能一次性删除所有文件？
我使用获得的令牌az account get-access-token在 Azure 上部署经过微调的 GPT、更新它们（例如，更改它们的最大命中率）或删除它们。
我在https://learn.microsoft.com/en-us/cli/azure/account?view=azure-cli-latest上读到：
az account get-access-token：获取实用程序访问 Azure 的令牌。令牌有效期至少为 5 分钟，最长为 60 分钟。如果未指定订阅参数，则使用当前帐户。
目前我获得的代币有效期为15分钟。
如何更改通过 获取的令牌的有效期az account get-access-token？
我在 Azure 区域部署了一个经过精细调整的 GPT 4o 迷你模型northcentralus。
当我尝试编辑它时，我在 Azure 门户中收到此错误（我想更改最大命中率）：
此模型在所选的 Azure OpenAI 服务资源上不可用。详细了解模型可用性。
我在 Azure 门户中选择的资源位于northcentralus：
但是，https ://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/models ?tabs=global-standard%2Cstandard-chat-completions#fine-tuning-models 指出，经过微调的 GPT 4o 迷你模型可在 Azure 区域使用northcentralus：
我错过了什么？为什么我收到“此模型在所选 Azure OpenAI 服务资源上不可用”的错误？
我按照 Azure 的GPT 微调教程部署了经过微调的 GPT 4o mini 模型。部署阶段的代码如下：
# Deploy fine-tuned model
import json
import requests
token = '[redacted]'
subscription = '[redacted]'
resource_group = "[redacted]"
resource_name = "[redacted]"
model_deployment_name = "gpt-4o-mini-2024-07-18-ft" # Custom deployment name you chose for your fine-tuning model
deploy_params = {'api-version': "2023-05-01"}
deploy_headers = {'Authorization': 'Bearer {}'.format(token), 'Content-Type': 'application/json'}
deploy_data = {
"sku": {"name": "standard", "capacity": 1},
"properties": {
"model": {
"format": "OpenAI",
"name": "gpt-4o-mini-2024-07-18.ft-[redacted]", #retrieve this value from the previous call, it will look like gpt-4o-mini-2024-07-18.ft-[redacted]
"version": "1"
}
}
}
deploy_data = json.dumps(deploy_data)
request_url = f'https://management.azure.com/subscriptions/{subscription}/resourceGroups/{resource_group}/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/{resource_name}/deployments/{model_deployment_name}'
print('Creating a new deployment...')
r = requests.put(request_url, params=deploy_params, headers=deploy_headers, data=deploy_data)
print(r)
print(r.reason)
print(r.json())
令牌是通过生成的az account get-access-token。
Azure OpenAI 实例的速率限制（每分钟令牌数）是否对应于输入令牌、输出令牌或两者的总和？
我的 Azure 帐户中有多个资源组和实例。但是，Azure 命令行界面 (CLI)未列出我的 Azure 帐户中任何组和资源：
franck [ ~ ]$ az group list
[]
franck [ ~ ]$ az resource list
[]
为什么 Azure CLI 没有列出我的 Azure 帐户中的组和资源？
Azure OpenAI 中的指标选项卡中的令牌计数代表什么？我了解令牌是什么，并且令牌计数计算 LLM 收到的令牌数量（输入令牌）和发出的令牌数量（输出令牌），但我不明白图中的值是什么意思。例如，它是一分钟内使用的令牌数量吗？
我正在测试一种场景，我们需要将所有流量转发到一台虚拟机，然后这台虚拟机应该将流量转发到目标机器。（不能说“为什么”）。
Vnet "VN"、、Subnet "SN"3NICs和 3 VMs（使用：Standard_DS1_v2大小和最新的Win 2022 image）。routing table "RT"并添加了两个routes。VM2的 IP 变为静态。IP Forwarding已启用VM2。IP 包括：
VM | IP
----------------------
VM1 | 10.3.1.4
VM2 | 10.3.1.5
VM3 | 10.3.1.6
RT 路线：
Name | Address Prefix | Next Hop Type | Next Hop Address
----------------------------------------------------------------------------
VM1-VM3 | 10.3.1.6/32 | Virtual Appliance | 10.3.1.5
VM3-VM1 | 10.3.1.4/32 | Virtual Appliance | 10.3.1.5
在将路由表附加RT到SN子网之前，网络正常，我可以ping从任何地方到任何地方。
附加到 后RT，SN从任意位置 ping 任意消息“ Request timed out”。
我尝试过的：
nsg和允许ICMP。nsg并允许所有流量（any至any）。我别无选择，也毫无头绪。
怎么了？
我看到azurerm提供程序有azurerm_monitor_metric_alert但似乎不支持azure 配额警报。各种 AI 认为我可以使用azurerm_monitor_metric_alert类似“/subscriptions/${data.azurerm_subscription.current.subscription_id}/providers/Microsoft.Compute/locations/${location}/providers/Microsoft.Quota/quotas/standardDPLDSv5Family”的范围
但事实似乎并非如此。似乎无法通过 Terraform 管理订阅配额警报。是这样吗？
在哪里可以查看 Azure 中已部署的 OpenAI 模型列表？
我以为它在“资源管理”下，但我再也看不到它了：
