Meta 的 Muse Spark 1.1 现已在 Databricks 上可用，完全由 Unity AI Gateway 管理

Meta 的 Muse Spark 1.1 现在可通过 Databricks 的 Unity AI Gateway 中的新型模型提供商服务（MPS）使用。MPS 允许组织在 Unity Catalog 中注册外部模型提供商（如 OpenAI、Anthropic、Amazon Bedrock 以及新发布的 Meta Muse Spark 1.1），从而消除 API 密钥泛滥并集中管理访问。

当新模型发布时，团队通常需要各自的 API 密钥，导致密钥分散在笔记本、应用程序和 CI/CD 管道中。使用 MPS，平台团队可以定义一次提供商及其 API 密钥，然后让所有团队通过 Unity AI Gateway 查询，同时遵循现有的权限和策略。

MPS 提供三大优势：选择、控制和清晰度。选择方面，团队可以在提供商之间自由切换，而无需重新集成。控制方面，通过标准的 GRANT 和 REVOKE 命令管理权限，并附加速率限制和护栏策略。清晰度方面，每次请求都会自动记录令牌数量、延迟和成本，并可选地将完整请求和响应负载记录到受治理的 Delta 表中。

要开始使用，首先在 Unity Catalog 中注册 Muse Spark 1.1 作为模型提供商服务。由于 Muse Spark 与 OpenAI 的响应 API 兼容，因此可以使用 OpenAI 提供商类型进行注册，提供 API 密钥和基础 URL。注册后，API 密钥在 Unity Catalog 中加密存储，且模型列表严格定义允许的模型。

然后，授予用户或组 EXECUTE 权限，以便他们可以查询模型。查询时，客户端使用 OpenAI 兼容端点，并添加一个额外的标头以标识服务。Unity AI Gateway 会验证权限，应用速率限制和护栏，然后将请求路由到 Meta。

最后，监控和日志记录默认启用。使用信息（令牌、延迟、成本）报告到系统表，并可通过策略添加自定义护栏，如个人身份信息（PII）检测和防止提示注入。

模型提供商服务现已在 AWS、Azure 和 GCP 上可用。账户管理员可以通过账户控制台的预览页面启用该预览。