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Azure AI Custom Vision 技能

此技能为 Azure AI Custom Vision 提供专业指导，涵盖最佳实践、决策、限制和配额、安全性、集成和编码模式，以及部署。它结合了本地快速参考内容与远程文档获取功能。

如何使用此技能

IMPORTANT for Agent：使用下方的类别索引查找相关章节。对于带有行号范围的类别（例如 L35-L120），使用 read_file 读取指定行。对于带有文件链接的类别（例如 [security.md](security.md)），使用 read_file 读取链接的参考文件

IMPORTANT for Agent：如果 metadata.generated_at 距今已超过 3 个月，请建议用户从存储库拉取最新版本。如果无法使用 mcp_microsoftdocs 工具，请建议用户安装该工具：安装指南

此技能需要网络访问才能获取文档内容：

• 首选：使用 mcp_microsoftdocs:microsoft_docs_fetch，并附带查询字符串 from=learn-agent-skill。返回 Markdown。
• 备用：使用 fetch_webpage，并附带查询字符串 from=learn-agent-skill&accept=text/markdown。返回 Markdown。

类别索引

类别	行号	说明
最佳实践	L34-L39	通过改进数据收集和标注策略来提升 Custom Vision 模型质量，并使用 Smart Labeler 加快图像标注速度、实现自动化
决策	L40-L45	指导如何为场景选择最佳 Custom Vision 域，以及如何规划从 Custom Vision 迁移到其他 Azure 或第三方视觉服务。
限制和配额	L46-L50	详细介绍各定价层级的 Custom Vision 使用限制，包括训练和预测配额、项目和图像上限，以及这些限制对模型训练和部署的影响。
安全性	L51-L57	管理 Custom Vision 安全性：使用客户管理的密钥进行加密、安全处理/导出/删除数据，以及配置 Azure RBAC 角色和权限。
集成和编码模式	L58-L68	在应用中使用 Custom Vision 模型和 API：通过 SDK 导出、在 Windows ML/Python 中运行 ONNX/TensorFlow、调用分类/检测 API，以及与 Azure Storage 集成。
部署	L69-L73	部署 Custom Vision 模型：跨区域复制/备份项目，以及导出模型供离线、边缘和移动端（TensorFlow、ONNX、iOS/Android）使用。

最佳实践

主题	URL
应用 Custom Vision 数据策略以改进模型	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/getting-started-improving-your-classifier
使用 Smart Labeler 加快 Custom Vision 标注	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/suggested-tags

决策

主题	URL
规划从 Custom Vision 迁移到替代服务	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/migration-options
为项目选择合适的 Custom Vision 域	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/select-domain

限制和配额

主题	URL
查看各层级的 Custom Vision 限制和配额	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/limits-and-quotas

安全性

主题	URL
配置客户管理的密钥以加密 Custom Vision 数据	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/encrypt-data-at-rest
安全地查看、导出和删除 Custom Vision 数据	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/export-delete-data
为 Custom Vision 项目配置 Azure RBAC 角色	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/role-based-access-control

集成与编码模式

主题	URL
将自定义视觉 ONNX 模型集成到 Windows ML 应用中	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/custom-vision-onnx-windows-ml
在 Python 中运行导出的自定义视觉 TensorFlow 模型	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/export-model-python
使用 SDK 以编程方式导出自定义视觉模型	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/export-programmatically
使用自定义视觉 SDK 进行图像分类	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/quickstarts/image-classification
使用 SDK 调用自定义视觉对象检测 API	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/quickstarts/object-detection
将自定义视觉与 Azure Storage 队列和 Blob 集成	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/storage-integration
使用自定义视觉预测 API 测试图像	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/use-prediction-api

部署

主题	URL
跨区域复制和备份自定义视觉项目	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/copy-move-projects
导出自定义视觉模型，以供离线和移动场景使用	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/custom-vision-service/export-your-model