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Azure AI Studio - 生成AI開発のための強力なツール

生成AIは急速に発展しており、開発者やデータサイエンティストにとって重要な技術となっています。Azure AI Studioは、生成AIアプリケーションの開発のための強力なプラットフォームを提供し、開発のあらゆる段階を支援します。

目次

Azure AI Studioの概要

Azure AI Studioは、生成AIアプリケーションの構築のための統合された環境です。モデルカタログ、マネージドコンピューティング、サーバーレスAPIなどの機能を備えており、開発からデプロイまで、シームレスなワークフローを実現します。

主な機能:

  • モデルカタログ: 多様な事前トレーニング済みモデルの豊富なコレクションを提供。
  • マネージドコンピューティング: マネージドオンラインエンドポイントを提供し、仮想マシンでモデルをデプロイしてリアルタイム推論を実行。
  • サーバーレスAPI: モデルへのアクセスをAPIを通じて提供し、従量課金制で推論を実行。
  • プロンプトフロー: 生成AIモデルと対話するための視覚的なインターフェース。
  • ファインチューニング: 独自のデータを使用してモデルを微調整。
  • 評価: モデルのパフォーマンスを測定するためのツール。
  • デプロイ: モデルをウェブサイトやアプリケーションにデプロイ。
  • 監視: モデルのパフォーマンスを継続的に監視。
  • セキュリティとデータガバナンス: エンタープライズレベルのセキュリティとデータガバナンス機能を提供。

モデルカタログ

Azure AI Studioには、さまざまなモデルプロバイダーから提供される数百のモデルが収録されています。Azure OpenAI Serviceと統合されたMicrosoft独自のモデルに加え、Meta、NVIDIA、Mistral AIなどのパートナーが提供するモデルも利用可能です。また、Hugging Faceなどのオープンソースモデルも提供されています。

モデルの分類:

  • Azure AIによるキュレーション: Azure AIプラットフォーム上でシームレスに動作するようにパッケージ化され、最適化されたモデル。
  • Azure OpenAIモデル: Azure OpenAI Serviceと統合されたモデル。
  • Hugging Faceハブのオープンモデル: マネージドコンピューティングによるリアルタイム推論のためのHugging Faceハブのモデル。

モデルカタログの機能:

  • 検索: キーワード、モデルタイプ、プロバイダーなどでモデルを検索。
  • 比較: モデルカード、ベンチマーク、サンプル推論などを通じて、モデルを比較評価。
  • 評価: 独自のテストデータを使用して、モデルの性能を評価。
  • 微調整: 独自のデータを使用して、モデルを微調整。
  • デプロイ: マネージドコンピューティングまたはサーバーレスAPIとしてモデルをデプロイ。

モデルデプロイ

Azure AI Studioでは、マネージドコンピューティングとサーバーレスAPIという2つの主要なデプロイ方法を提供しています。

マネージドコンピューティング

マネージドコンピューティングは、専用の仮想マシンでモデルをデプロイする方式です。オンラインエンドポイントを介してREST APIが提供され、リアルタイム推論を実行できます。

メリット:

  • 高いパフォーマンス: 専用リソースを使用するため、高いパフォーマンスを実現。
  • 柔軟性: モデルのバージョン管理やデプロイ設定の変更など、柔軟な管理が可能。
  • スケーラビリティ: 負荷に応じてリソースをスケールアップまたはスケールダウン。

デメリット:

  • コスト: マネージドコンピューティングは、サーバーレスAPIと比較して、コストがかかる傾向。
  • 管理オーバーヘッド: 仮想マシンやデプロイ環境の管理が必要。

サーバーレスAPI

サーバーレスAPIは、モデルへのアクセスをAPIを通じて提供する方式です。Microsoftがモデルをホストし、管理するため、ユーザーはインフラストラクチャを管理する必要がありません。

メリット:

  • 低コスト: サーバーレスAPIは、マネージドコンピューティングと比較して、コストを抑えられる。
  • 容易な使用: インフラストラクチャの管理が不要のため、容易に使用できる。
  • スケーラビリティ: 負荷に応じて、自動的にスケール。

デメリット:

  • パフォーマンス: マネージドコンピューティングと比較して、パフォーマンスが劣る場合がある。
  • 柔軟性の制限: デプロイ設定の変更などが限定的。

マネージドコンピューティングとサーバーレスAPIの比較:

機能 マネージドコンピューティング サーバーレスAPI
デプロイ方式 仮想マシン API
課金方式 コア時間 従量課金制
パフォーマンス 高い 低い
柔軟性 高い 制限的
管理オーバーヘッド 高い 低い

モデルカタログ機能

モデルカタログは、生成AI開発を支援するための豊富な機能を提供しています。

主要な機能:

  • 検索: キーワード、モデルタイプ、プロバイダーなどでモデルを検索できます。
  • 比較: モデルカード、ベンチマーク、サンプル推論を通じて、モデルを比較評価できます。
  • 評価: 独自のテストデータを使用して、モデルの性能を評価できます。
  • 微調整: 独自のデータを使用して、モデルを微調整できます。
  • デプロイ: マネージドコンピューティングまたはサーバーレスAPIとしてモデルをデプロイできます。

Azure AI Studioを活用するメリット

Azure AI Studioは、生成AIアプリケーションの開発とデプロイにおいて、多くのメリットを提供します。

メリット:

  • セキュリティ: Azureのセキュリティ機能を活用し、データのセキュリティを確保。
  • データガバナンス: データのプライバシーとコンプライアンスを管理。
  • スケーラビリティ: 負荷に応じて、アプリケーションをスケールアップまたはスケールダウン。
  • 統合された開発環境: モデル開発、デプロイ、監視など、必要なツールをすべて提供。
  • 豊富なリソース: ドキュメント、チュートリアル、サンプルコードなどのリソースが豊富。

Azure AI Studioを選ぶ理由

Azure AI Studioは、生成AI開発のための強力なツールです。

Azure AI Studioを選ぶ理由:

  • 統合された開発環境: 開発、デプロイ、監視など、生成AIアプリケーション開発に必要なツールをすべて提供。
  • 豊富なモデル: 多様なモデルプロバイダーから提供される数百のモデルを収録。
  • セキュリティとデータガバナンス: エンタープライズレベルのセキュリティとデータガバナンス機能を提供。
  • Azureとの統合: Azureの他のサービスとシームレスに統合。

まとめ

Azure AI Studioは、生成AIアプリケーション開発のための強力なツールです。豊富なモデル、統合された開発環境、セキュリティとデータガバナンス機能により、開発のあらゆる段階を効率的に支援します。生成AIアプリケーションの開発を検討する際は、Azure AI Studioをぜひ活用してください。

学習リソース:

具体的な使用例:

  • チャットボット: Azure AI Studioを使用して、顧客サービス、教育、エンターテイメントなどの分野で利用できるチャットボットを開発。
  • コンテンツ生成: 文章、詩、音楽、画像などのコンテンツを自動生成するアプリケーションを開発。
  • 翻訳: 多言語対応のアプリケーションを開発。
  • コード生成: さまざまなプログラミング言語でコードを自動生成するアプリケーションを開発。

チュートリアル:

  • Azure AI Studioの基本的な使い方: Azure AI StudioのドキュメントやMicrosoft Learnのコースを参照して、基本的な使い方を学習。
  • 簡単な生成AIアプリケーションの作成方法: ドキュメントやサンプルコードなどを参考に、簡単な生成AIアプリケーションを作成。

Azure AI Studioは、生成AIアプリケーション開発のための強力なツールです。これらのリソースを活用して、生成AIの開発を始めましょう。