Azure AI Studio のしくみ
"AI ハブ" は、AI ソリューションの開発と管理のためのコラボレーション用のワークスペースを提供します。 AI Studio のソリューション開発機能を使用するには、少なくとも 1 つの Azure AI ハブが必要です。
1 つの Azure AI ハブで 1 つ以上の "プロジェクト" をホストできます。 各プロジェクトには、特定の AI ソリューションの作成に使われるツールと資産がカプセル化されています。 たとえば、データ科学者と開発者が共同でビジネス アプリケーションまたはプロセス用のカスタム コパイロットを構築するプロジェクトを作成できます。
Azure AI ハブでできることは何ですか?
Azure AI ハブは、Azure 上の AI 開発プロジェクトの基盤であり、複数のプロジェクトにわたって使用できる共有資産を定義することを可能にします。 AI Studio を使用すると、[管理] ページで Azure AI ハブの以下のタスクを実行できます。
- "メンバー" を作成し、特定のロールに割り当てます。
- 実験、プロンプト フロー、カスタム コードを実行する "コンピューティング インスタンス" を作成して管理します。
- データ ストア、GitHub、Azure AI Search インデックスなどのリソースへの "接続" を作成して管理します。
- "ポリシー" を定義して、自動コンピューティング シャットダウンなどの動作を管理します。
プロジェクトでできること
Azure AI Studio のすべての AI 開発は、1 つのプロジェクト内で実行されます。 Azure AI Studio の [ビルド] ページで新しいプロジェクトを作成し、それを使って次のことができます。
- チャットボットまたはコパイロットをサポートする大規模言語モデルをデプロイする。
- チャット プレイグラウンドでモデルをテストする。
- 独自のデータを追加して、プロンプトを拡張する。
- "プロンプト フロー" を使って、モデル、プロンプト、カスタム コードを組み合わせたフローを定義する。
- プロンプトに対するモデルの応答を評価する。
- カスタム データのインデックスとデータセットを管理する。
- 有害な可能性のある応答を軽減するコンテンツ フィルターを定義する。
- ブラウザーで Visual Studio Code を使ってカスタム コードを作成する。
- ソリューションを Web アプリおよびコンテナー化されたサービスとしてデプロイする。
関連付けられた Azure リソース
Azure AI Studio を使用すると、[管理] ページで Azure AI ハブを作成できます。また、ハブは新しいプロジェクトの作成プロセス中に ([ビルド] ページで) 作成することもできます。 これを行うと、指定したリソース グループ内の Azure サブスクリプションに AI ハブ リソースが作成されます。 このリソースは、AI 開発のための共同ワークスペースとして利用できます。
コアとなる AI ハブ リソースに加え、補助的なサービスを提供するその他の Azure リソースが作成されます。 次のような方法があります。
- ストレージ アカウント。AI プロジェクトのデータがセキュリティで保護された方法で格納されます。
- キー コンテナー。外部リソースへのアクセスに使われる資格情報と、その他の機密性の高い値がセキュリティで保護されます。
- コンテナー レジストリ。AI ソリューションで使われる Docker イメージを格納します。
- Application Insights リソース。使用状況とパフォーマンスのメトリックを記録します。
- アプリケーションに生成 AI モデルを提供する Azure OpenAI Service リソース。
すべての Azure AI
Azure AI Studio には、音声、言語、Vision など、他の AI サービスの統合ポイントが用意されています。 他の AI サービスをソリューションに追加すると、AI ソリューションにさらに多くの機能を追加できます。