Dati, privacy e sicurezza per l'uso di modelli tramite il Catalogo modelli

Questo articolo fornisce informazioni dettagliate sul modo in cui i dati forniti vengono elaborati, usati e archiviati quando si distribuiscono modelli dal Catalogo modelli. Vedere anche Microsoft Products and Services Data Protection Addendum, che regola l'elaborazione dei dati in base ai servizi Azure.

Quali dati vengono elaborati per i modelli distribuiti in Azure Machine Learning?

Quando si distribuiscono modelli in Azure Machine Learning, il servizio elabora i tipi di dati seguenti per fornire il servizio:

• Prompt e contenuti generati. Si inviano richieste e il modello genera contenuto (output) tramite le operazioni supportate. I prompt possono includere contenuto aggiunto tramite RAG, metaprompt o altre funzionalità incluse in un'applicazione.

• Dati caricati. Per i modelli che supportano l'ottimizzazione, è possibile caricare i dati nell'archivio dati Azure Machine Learning per l'uso nell'ottimizzazione.

Generare output di inferenza con calcolo gestito

Quando si distribuiscono modelli in un ambiente di calcolo gestito, si distribuiscono pesi del modello in macchine virtuali dedicate ed espongono un'API REST per l'inferenza in tempo reale. Per altre informazioni, vedere Distribuzione di modelli dal Catalogo modelli a un ambiente di calcolo gestito. Si gestisce l'infrastruttura per questi calcoli gestiti e si applicano i dati, la privacy e gli impegni di sicurezza di Azure. Per altre informazioni, vedere offerte di conformità di Azure applicabili ad Azure Machine Learning.

Anche se i contenitori per i "modelli venduti da Azure" vengono analizzati per individuare vulnerabilità che potrebbero esfiltrare i dati, non tutti i modelli disponibili tramite il catalogo dei modelli vengono analizzati. Per ridurre il rischio di esfiltrazione dei dati, è possibile proteggere la distribuzione usando reti virtuali. Per altre informazioni, vedere come usare il catalogo dei modelli di isolamento di rete. È anche possibile usare Criteri di Azure per regolare i modelli che gli utenti possono distribuire.

Generare output di inferenza con distribuzioni standard

Quando si distribuisce un modello dal catalogo di modelli (base o ottimizzato) come distribuzione standard per l'inferenza, si ottiene un'API che consente di accedere al modello ospitato e gestito dal servizio Azure Machine Learning. Per altre informazioni, vedere Models-as-a-Service. Il modello elabora le richieste di input e genera output in base alla funzionalità del modello, come descritto nei dettagli del modello forniti per il modello. Mentre il modello viene fornito dal provider di modelli e l'uso del modello (e la responsabilità del provider di modelli per il modello e i relativi output) è soggetto alle condizioni di licenza fornite con il modello, Microsoft fornisce e gestisce l'infrastruttura di hosting e l'endpoint API. I modelli ospitati in Models-as-a-Service sono soggetti ai dati, alla privacy e agli impegni di sicurezza di Azure. Per altre informazioni sulle offerte di conformità Azure applicabili a Azure Machine Learning, vedere here.

Microsoft funge da responsabile del trattamento dei dati per richieste e output inviati e generati da un modello distribuito per la distribuzione standard. Microsoft non condivide questi prompt e output con il fornitore del modello e non utilizza questi prompt e output per addestrare o migliorare i modelli di Microsoft, del fornitore del modello o di terze parti. I modelli sono senza stato e nel modello non vengono archiviati prompt o output. Se il filtro del contenuto (anteprima) è abilitato, le schermate del servizio Sicurezza dei contenuti di Azure AI visualizzano richieste e output per determinate categorie di contenuto dannoso in tempo reale. Per altre informazioni, vedere come Sicurezza dei contenuti di Azure AI elabora i dati here. I prompt e gli output vengono elaborati all'interno dell'area geografica specificata durante la distribuzione, ma possono essere elaborati tra aree all'interno dell'area geografica a scopo operativo (incluse le prestazioni e la gestione della capacità).

Come spiegato durante il processo di distribuzione per Models-as-a-Service, Microsoft potrebbe condividere le informazioni di contatto del cliente e i dettagli delle transazioni (incluso il volume di utilizzo associato all'offerta) con l'editore del modello in modo che possano contattare i clienti relativi al modello. Per altre informazioni sulle informazioni disponibili per gli editori di modelli, vedere il collegamento seguente.

Ottimizzare un modello con distribuzioni standard (Models-as-a-Service)

Se un modello disponibile per la distribuzione standard supporta l'ottimizzazione, è possibile caricare i dati in un Azure Machine Learning archivio dati per ottimizzare il modello. È quindi possibile creare una distribuzione standard per il modello ottimizzato. Non è possibile scaricare il modello da ottimizzare, ma quello ottimizzato:

• È disponibile esclusivamente per l'uso;

• Può essere doppiamente crittografato a riposo (per impostazione predefinita con la crittografia AES-256 di Microsoft e facoltativamente con una chiave gestita dal cliente).

• Può essere eliminato dall'utente in qualsiasi momento.

I dati di training caricati per il perfezionamento non vengono usati per addestrare, riformare o migliorare alcun modello di Microsoft o di terze parti, ad eccezione di quanto da te specificato all'interno del servizio.

Elaborazione dei dati per i modelli scaricati

Se si scarica un modello dal catalogo dei modelli, si sceglie dove distribuire il modello e si è responsabili dell'elaborazione dei dati quando si usa il modello.

Passaggi successivi

• Panoramica del catalogo dei modelli