Phi Cookbook: 微软 Phi 模型实用示例

Phi 是微软开发的一系列开源 AI 模型。

Phi 是目前最强大且性价比最高的小语言模型 (SLM) 之一，在多语言、推理、文本/聊天生成、编码、图像、音频等多种场景下都表现出色。

您可以将 Phi 部署到云或边缘设备，即使在计算资源有限的情况下，也能轻松构建生成式 AI 应用。

按照以下步骤开始使用这些资源：
1. Fork 仓库：点击
2. 克隆仓库：git clone https://github.com/microsoft/PhiCookBook.git
3. 加入 Microsoft AI Discord 社区，与专家及开发者交流

🌐 多语言支持

通过 GitHub Actions 支持（自动更新，始终最新）

阿拉伯语 | 孟加拉语 | 保加利亚语 | 缅甸语 | 简体中文 | 繁体中文（香港） | 繁体中文（澳门） | 繁体中文（台湾） | 克罗地亚语 | 捷克语 | 丹麦语 | 荷兰语 | 爱沙尼亚语 | 芬兰语 | 法语 | 德语 | 希腊语 | 希伯来语 | 印地语 | 匈牙利语 | 印度尼西亚语 | 意大利语 | 日语 | 卡纳达语 | 高棉语 | 韩语 | 立陶宛语 | 马来语 | 马拉雅拉姆语 | 马拉地语 | 尼泊尔语 | 尼日利亚皮钦语 | 挪威语 | 波斯语 | 波兰语 | 葡萄牙语（巴西） | 葡萄牙语（葡萄牙） | 旁遮普语 | 罗马尼亚语 | 俄语 | 塞尔维亚语（西里尔字母） | 斯洛伐克语 | 斯洛文尼亚语 | 西班牙语 | 斯瓦希里语 | 瑞典语 | 他加禄语（菲律宾语） | 泰米尔语 | 泰卢固语 | 泰语 | 土耳其语 | 乌克兰语 | 乌尔都语 | 越南语

想本地克隆？

此仓库包含 50 多种语言的翻译，会显著增加下载大小。如需不包含翻译的克隆，请使用稀疏检出：

Bash / macOS / Linux:
bash git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/PhiCookBook.git cd PhiCookBook git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

CMD (Windows):
cmd git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/PhiCookBook.git cd PhiCookBook git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"

这将为你提供完成学习所需的所有内容，同时下载速度更快。

目录

• 简介
• 欢迎来到 Phi 家族
• 环境设置
• 了解关键技术
• Phi 模型的 AI 安全性
• Phi 硬件支持
• Phi 模型及各平台可用性
• 使用 Guidance-ai 和 Phi
• GitHub Marketplace 模型

• Azure AI 模型目录

• 在不同环境中推理 Phi

  • Hugging Face
  • GitHub 模型
  • Microsoft Foundry 模型目录
  • Ollama
  • AI Toolkit VSCode (AITK)
  • NVIDIA NIM
  • 本地 Foundry

• 推理 Phi 家族

  • 在 iOS 上推理 Phi
  • 在 Android 上推理 Phi
  • 在 Jetson 上推理 Phi
  • 在 AI PC 上推理 Phi
  • 使用 Apple MLX 框架推理 Phi
  • 在本地服务器上推理 Phi
  • 使用 AI Toolkit 在远程服务器上推理 Phi
  • 使用 Rust 推理 Phi
  • 本地推理 Phi--Vision
  • 使用 Kaito AKS、Azure Containers 推理 Phi（官方支持）

• 量化 Phi 家族

  • 使用 llama.cpp 量化 Phi-3.5 / 4
  • 使用 onnxruntime 的 Generative AI 扩展量化 Phi-3.5 / 4
  • 使用 Intel OpenVINO 量化 Phi-3.5 / 4
  • 使用 Apple MLX 框架量化 Phi-3.5 / 4

• 评估 Phi

  • 负责任的 AI
  • 用于评估的 Microsoft Foundry
  • 使用 Promptflow 进行评估

• 使用 Azure AI Search 进行 RAG

  • 如何将 Phi-4-mini 和 Phi-4-multimodal (RAG) 与 Azure AI Search 结合使用

• Phi 应用开发示例

• 文本与聊天应用

  • Phi-4 示例
  • [📓] 与 Phi-4-mini ONNX 模型聊天
  • 使用 .NET 与本地 Phi-4 ONNX 模型聊天
  • 使用 Semantic Kernel 创建与 Phi-4 ONNX 模型聊天的 .NET 控制台应用
  • Phi-3 / 3.5 示例
  • 使用 Phi3、ONNX Runtime Web 和 WebGPU 在浏览器中创建本地聊天机器人
  • OpenVino 聊天
  • 多模型 - 交互式 Phi-3-mini 和 OpenAI Whisper
  • MLFlow - 为 Phi-3 构建包装器并使用 MLFlow
  • 模型优化 - 如何使用 Olive 为 ONNX Runtime Web 优化 Phi-3-min 模型
  • 使用 Phi-3 mini-4k-instruct-onnx 的 WinUI3 应用
    -多模型 AI 笔记 WinUI3 应用示例
  • 微调并将自定义 Phi-3 模型与 Prompt flow 集成
  • 在 Microsoft Foundry 中微调并将自定义 Phi-3 模型与 Prompt flow 集成
  • 在 Microsoft Foundry 中评估微调后的 Phi-3 / Phi-3.5 模型，重点关注 Microsoft 的负责任 AI 原则
  • [📓] Phi-3.5-mini-instruct 语言预测示例（中/英）
  • Phi-3.5-Instruct WebGPU RAG 聊天机器人
  • 使用 Windows GPU 通过 Phi-3.5-Instruct ONNX 创建 Prompt flow 解决方案
  • 使用 Microsoft Phi-3.5 tflite 创建 Android 应用
  • 使用本地 ONNX Phi-3 模型和 Microsoft.ML.OnnxRuntime 的问答 .NET 示例
  • 使用 Semantic Kernel 和 Phi-3 的控制台聊天 .NET 应用

• Azure AI Inference SDK 代码示例

  • Phi-4 示例
  • [📓] 使用 Phi-4-multimodal 生成项目代码
  • Phi-3 / 3.5 示例
  • 使用 Microsoft Phi-3 家族构建你自己的 Visual Studio Code GitHub Copilot Chat
  • 通过 GitHub 模型使用 Phi-3.5 创建你自己的 Visual Studio Code Chat Copilot Agent

• 高级推理示例

  • Phi-4 示例
  • [📓] Phi-4-mini-reasoning 或 Phi-4-reasoning 示例
  • [📓] 使用 Microsoft Olive 微调 Phi-4-mini-reasoning
  • [📓] 使用 Apple MLX 微调 Phi-4-mini-reasoning
  • [📓] 使用 GitHub 模型的 Phi-4-mini-reasoning
  • [📓] 使用 Microsoft Foundry 模型的 Phi-4-mini-reasoning
• 演示
  • 托管在 Hugging Face Spaces 上的 Phi-4-mini 演示
  • 托管在 Hugginge Face Spaces 上的 Phi-4-multimodal 演示

• 视觉示例

  • Phi-4 示例
  • [📓] 使用 Phi-4-multimodal 读取图像并生成代码
  • Phi-3 / 3.5 示例
  • [📓]Phi-3-vision-图像文本转文本
  • Phi-3-vision-ONNX
  • [📓]Phi-3-vision CLIP 嵌入
  • 演示：Phi-3 回收
  • Phi-3-vision - 视觉语言助手 - 使用 Phi3-Vision 和 OpenVINO
  • Phi-3 Vision Nvidia NIM
  • Phi-3 Vision OpenVino
  • [📓]Phi-3.5 Vision 多帧或多图像示例
  • 使用 Microsoft.ML.OnnxRuntime .NET 的本地 ONNX Phi-3 Vision 模型
  • 基于菜单的本地 ONNX Phi-3 Vision 模型 (.NET)

• 推理-视觉示例

  • Phi-4-Reasoning-Vision-15B
  • [📓] 使用 Phi-4-Reasoning-Vision-15B 检测乱穿马路
  • [📓] 使用 Phi-4-Reasoning-Vision-15B 进行数学运算
  • [📓] 使用 Phi-4-Reasoning-Vision-15B 检测 UI

• 数学示例

  • Phi-4-Mini-Flash-Reasoning-Instruct 示例 Phi-4-Mini-Flash-Reasoning-Instruct 数学演示

• 音频示例

  • Phi-4 示例
  • [📓] 使用 Phi-4-multimodal 提取音频转录
  • [📓] Phi-4-multimodal 音频示例
  • [📓] Phi-4-multimodal 语音翻译示例
  • 使用 Phi-4-multimodal 音频分析音频文件并生成转录的 .NET 控制台应用

• MOE 示例

  • Phi-3 / 3.5 示例
  • [📓] Phi-3.5 混合专家模型 (MoE) 社交媒体示例
  • [📓] 使用 NVIDIA NIM Phi-3 MOE、Azure AI Search 和 LlamaIndex 构建检索增强生成 (RAG) 流水线

• 函数调用示例

  • Phi-4 示例 🆕
  • [📓] 使用 Phi-4-mini 进行函数调用
  • [📓] 使用函数调用创建多智能体（Phi-4-mini）
  • [📓] 使用 Ollama 进行函数调用
  • [📓] 使用 ONNX 进行函数调用

• 多模态混合示例

  • Phi-4 示例 🆕
  • [📓] 将 Phi-4-multimodal 用作技术记者
  • 使用 Phi-4-multimodal 分析图像的 .NET 控制台应用

• 微调 Phi 示例

• 微调场景
• 微调与 RAG
• 微调：让 Phi-3 成为行业专家
• 使用 VS Code 的 AI Toolkit 微调 Phi-3
• 使用 Azure 机器学习服务微调 Phi-3
• 使用 Lora 微调 Phi-3
• 使用 QLora 微调 Phi-3
• 使用 Microsoft Foundry 微调 Phi-3
• 使用 Azure ML CLI/SDK 微调 Phi-3
• 使用 Microsoft Olive 微调
• 使用 Microsoft Olive 实训指导
• 使用 Weights and Biases 微调 Phi-3-vision
• 使用 Apple MLX 框架微调 Phi-3
• 微调 Phi-3-vision（官方支持）
• 使用 Kaito AKS、Azure Containers 微调 Phi-3（官方支持）

• 微调 Phi-3 和 3.5 Vision

• 实训营

• 探索前沿模型：LLM、SLM、本地开发等

• 解锁 NLP 潜力：使用 Microsoft Olive 微调

• 学术研究与出版物

• Textbooks Are All You Need II: phi-1.5 technical report
• Phi-3 Technical Report: A Highly Capable Language Model Locally on Your Phone
• Phi-4 Technical Report
• Phi-4-Mini Technical Report: Compact yet Powerful Multimodal Language Models via Mixture-of-LoRAs
• Optimizing Small Language Models for In-Vehicle Function-Calling
• (WhyPHI) Fine-Tuning PHI-3 for Multiple-Choice Question Answering: Methodology, Results, and Challenges
• Phi-4-reasoning Technical Report
• Phi-4-mini-reasoning Technical Report

使用 Phi 模型

在 Microsoft Foundry 上使用 Phi

你可以学习如何使用 Microsoft Phi 以及如何在不同的硬件设备上构建端到端解决方案。要亲自体验 Phi，首先使用 Microsoft Foundry Azure AI 模型目录 尝试模型并根据你的场景定制 Phi。更多信息请参阅 Microsoft Foundry 入门指南。

游乐场
每个模型都有专用的游乐场，你可以在 Azure AI 游乐场 进行测试。

在 GitHub 模型上使用 Phi

你可以学习如何使用 Microsoft Phi 以及如何在不同的硬件设备上构建端到端解决方案。要亲自体验 Phi，首先使用 GitHub 模型目录 尝试模型并根据你的场景定制 Phi。更多信息请参阅 GitHub 模型目录 入门指南。

游乐场
每个模型都有专用的 游乐场 进行测试。

在 Hugging Face 上使用 Phi

你也可以在 Hugging Face 找到该模型。

游乐场
Hugging Chat 游乐场

## 🎒 其他课程

我们的团队还制作了其他课程！请查看：

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agents

Generative AI Series

Core Learning