Meet the new Azure AI Studio

Microsoft Azure

21 May 202401:17

Summary

TLDRAzure AI Studioは、規模に応じて生成型AIアプリを構築・展開できる場所です。Microsoft、Meta、Mistral、Hugging Face、OpenAI、Cohereなど、最新のモデルをカタログからアクセス。モデルベンチマークを使って最適なモデルを特定し、高度なファインチューニングでモデルをカスタマイズ。セキュリティの高いデータでRetrieval Augmented Generationを使い、モデルを地上化。柔軟なオーケストレーションツールでワークフローを作り、トレースとデバッグでLLMフローの各ステップを監視。コードファーストの体験とGitHub Codespaces、VS Code、Langchain、Semantic Kernelとの統合で開発方法を選択。手動と自動の評価でアプリのパフォーマンスを測定・改善。組み込みのコンテンツフィルタ、責任あるAIツール、プラクティスで運用。Azure Enterpriseコントロールでセキュリティ、プライバシー、コンプライアンスを管理しながら、規模を拡大して展開。どんな生成型AIアプリケーションでもここで構築できます。

Takeaways

🌐 Azure AI Studioは、大規模に生成型AIアプリを構築・展開できる場所です。
🛠️ すぐに使えるカスタムAPIを提供しています。
🔍 モデルカタログでは、Microsoft、Meta、Mistral、Hugging Face、OpenAI、Cohereなど、最新のモデルにアクセスできます。
📊 モデルベンチマークを使って、あなたのユースケースとニーズに最適なモデルを特定できます。
🔧 高度なファインチューニングでモデルをカスタマイズし、Retrieval Augmented Generationを使ってセキュリティの高いデータを基にモデルを構築できます。
🛠️ 柔軟なオーケストレーションツールを使ってワークフローを作成できます。
🕵️‍♂️ トレーシングとデバッグを使って、遅延、トークン使用量、モデルエラーを含むLLMフローの各ステップを監視し、アプリを迅速にデバッグできます。
💻 GitHub Codespaces、VS Code、Langchain、Semantic Kernelなどのコードファースト体験と統合で開発方法を選択できます。
📈 手動および自動の評価を使ってアプリのパフォーマンスを測定し、改善できます。
🛡️ Azure AI Studioには、組み込みの設定可能なコンテンツフィルター、責任あるAIツール、プラクティスが備わっています。
🚀 継続的な監視を備えたプロダクションでの展開が可能で、セキュリティ、プライバシー、コンプライアンスの企業コントロールでアプリを管理できます。
💡 どんな生成型AIアプリケーションでも、Azure AI Studioで構築できます。

Q & A

Azure AI Studioはどのようなサービスですか？
-Azure AI Studioは、大規模に生成型AIアプリケーションを構築し展開するためのプラットフォームです。
Azure AI Studioで提供されるAPIの特徴は何ですか？
-Azure AI Studioでは、すぐに使えるものからカスタマイズ可能なAPIまで幅広い選択肢が提供されています。
モデルカタログとは何で、どのようなモデルにアクセスできますか？
-モデルカタログは、Microsoft、Meta、Mistral、Hugging Face、OpenAI、Cohereなど、様々な企業から提供される最先端のモデルにアクセスできる場所です。
モデルベンチマークとは何で、どのような利点がありますか？
-モデルベンチマークは、ユースケースやニーズに最適なモデルを特定するプロセスです。適切なモデルを選択することで、アプリケーションのパフォーマンスが向上します。
モデルのカスタマイズとファインチューニングとはどのようなプロセスですか？
-モデルのカスタマイズとファインチューニングは、モデルを特定のニーズに合わせて調整するプロセスで、Retrieval Augmented Generationを使用して安全なデータに基づいてモデルをトレーニングします。
ワークフローの作成に使用されるオーケストレーションツールとは何ですか？
-オーケストレーションツールは、ワークフローを作成するための柔軟性のあるツールで、様々なタスクを効率的に管理・調整できます。
LLMフローのトレースとデバッグとはどのような機能ですか？
-LLMフローのトレースとデバッグは、遅延、トークン使用量、モデルエラーを含む各ステップを監視し、アプリを迅速にデバッグする機能です。
Azure AI Studioではどのような開発エクスペリエンスが提供されますか？
-Azure AI Studioでは、コードファーストのエクスペリエンスとGitHub Codespaces、VS Code、Langchain、Semantic Kernelなどの統合が提供されています。
アプリのパフォーマンスを測定し改善するためにAzure AI Studioではどのようなツールが使えますか？
-手動と自動の評価を通じて、Azure AI Studioではアプリのパフォーマンスを測定し改善するツールが利用できます。
Azure AI Studioにおける責任あるAIツールとプラクティスとはどのようなものですか？
-Azure AI Studioには、組み込みの設定可能なコンテンツフィルター、責任あるAIツール、プラクティスが備わっており、セキュリティ、プライバシー、コンプライアンスの維持を支援します。
Azure AI Studioでのアプリケーションの展開と管理にはどのような機能がありますか？
-Azure AI Studioでは、継続的な監視を伴う大規模な展開と、セキュリティ、プライバシー、コンプライアンスのためのAzureエンタープライズコントロールを使用してアプリを管理できます。
Azure AI Studioで構築できる生成型AIアプリケーションの例を教えてください。
-Azure AI Studioでは、どのような生成型AIアプリケーションも構築が可能で、具体例はスクリプトに基づいて説明されている通りです。

Outlines

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🌐 Azure AI Studioの紹介

Azure AI Studioは、規模を問わず生成型AIアプリを構築・展開できるプラットフォームです。組み込みのAPIをカスタマイズしたり、Microsoft、Meta、Mistral、Hugging Face、OpenAI、Cohereなどの最新モデルにアクセスできます。モデルのベンチマークを使って最適なモデルを特定し、高度なファインチューニングでモデルをカスタマイズし、Retrieval Augmented Generationを利用して安全なデータにモデルを根ざします。柔軟なオーケストレーションツールを使ってワークフローを作り、トレースとデバッグを使ってLLMフローの各ステップを監視し、アプリを迅速にデバッグできます。コードファーストの体験とGitHub Codespaces、VS Code、Langchain、Semantic Kernelとの統合で開発方法を選べます。手動と自動の評価でアプリのパフォーマンスを測定し改善し、Azure AI Studioの組み込みのコンテンツフィルター、責任あるAIツール、プラクティスを使ってアプリを展開し、継続的な監視とAzureの企業コントロールでセキュリティ、プライバシー、コンプライアンスを管理できます。どのような生成型AIアプリケーションでもここで構築できます。

Mindmap

Keywords

💡Azure AI Studio

Azure AI Studioは、Microsoftが提供するクラウドベースのAI開発プラットフォームです。ビデオの主題である生成型AIアプリケーションの構築と展開に焦点を当てています。このプラットフォームでは、開発者がスケールでAIアプリを構築・展開することができ、カスタマイズAPIやモデルカタログなど、幅広い機能を提供しています。

💡generative AI apps

生成型AIアプリとは、データをもとに新しいコンテンツを生成することができるアプリケーションです。ビデオでは、Azure AI Studioを利用して、このような生成型AIアプリケーションを構築・展開することができると強調しています。例えば、テキストや画像を生成するAIアプリなどが該当します。

💡model catalog

モデルカタログは、Azure AI Studioが提供する機能の一つで、Microsoft、Meta、Hugging Faceなどからの最新のAIモデルにアクセスできる場所です。ビデオでは、開発者が自分のユースケースに最適なモデルを選定するためにモデルカタログを利用することができると説明しています。

💡model benchmarking

モデルベンチマークは、異なるAIモデルを比較評価するプロセスです。ビデオでは、開発者が自分のニーズに最も適したモデルを特定するためにモデルベンチマークを使用することができると紹介しています。これは、モデルのパフォーマンスを比較し、最適な選択を下すための重要なステップです。

💡fine-tuning

ファインチューニングは、AIモデルを特定のタスクやデータセットに適応させるプロセスです。ビデオでは、Azure AI Studioを利用してモデルをカスタマイズし、ファインチューニングを行うことで、開発者は自分の特定のニーズに応じたモデルを作り上げるこができると説明しています。

💡Retrieval Augmented Generation

Retrieval Augmented Generation（RAG）は、AIモデルが外部の知識源を参照しながら新しいテキストを生成するテクノロジーです。ビデオでは、開発者がRAGを利用して、自分のセキュリティで保護されたデータに基づいてモデルを構築することができると紹介しています。

💡orchestration tools

オーケストレーションツールは、AIアプリケーションのワークフローを構築・管理するためのツールです。ビデオでは、Azure AI Studioが柔軟なオーケストレーションツールを提供しており、開発者が複雑なワークフローを効率的に管理することができると説明しています。

💡tracing and debugging

トレーシングとデバッグは、AIアプリケーションの開発過程で重要なステップです。ビデオでは、Azure AI Studioがトレーシングとデバッグ機能を備えており、開発者はLLM（Large Language Models）の各ステップを監視し、遅延やトークン使用量、モデルエラーなどを迅速にデバッグすることができると紹介しています。

💡code-first experiences

コードファースト体験とは、開発者がコードを書くプロセスを通じてアプリケーションを構築するアプローチです。ビデオでは、Azure AI Studioがコードファースト体験を提供しており、GitHub CodespacesやVS Codeなどの統合により、開発者はより効率的に開発を行うことができると説明しています。

💡responsible AI tools

責任あるAIツールとは、AIアプリケーションの開発において倫理的、透明性の高いアプローチを促すツールです。ビデオでは、Azure AI Studioが責任あるAIツールを備えており、開発者が倫理的で責任あるAIアプリケーションを構築することができると紹介しています。

💡enterprise controls

エンタープライズコントロールは、企業がセキュリティ、プライバシー、およびコンプライアンスを管理するための機能です。ビデオでは、Azure AI Studioがエンタープライズコントロールを提供しており、開発者がセキュリティとコンプライアンスを確保しながらアプリケーションを管理することができると説明しています。

Highlights

Welcome to Azure AI Studio, the platform for building and deploying generative AI apps at scale.

Explore customizable APIs and out-of-the-box solutions.

Access cutting-edge models from Microsoft, Meta, Mistral, Hugging Face, OpenAI, Cohere, and more in the model catalog.

Use model benchmarking to identify the best model for your specific use case and needs.

Customize models with advanced fine-tuning techniques.

Secure your data with Retrieval Augmented Generation for model grounding.

Craft workflows with flexible orchestration tools.

Monitor LLM flows with tracing and debugging for latency, token usage, and model errors.

Choose development environments with code-first experiences and integrations with GitHub Codespaces, VS Code, Langchain, and Semantic Kernel.

Measure and improve app performance through manual and automated evaluations.

Azure AI Studio is equipped with built-in configurable content filters and responsible AI tools.

Deploy your applications at scale with continuous monitoring in production.

Manage your app with Azure enterprise controls for security, privacy, and compliance.

Azure AI Studio supports a wide range of generative AI applications.

Build your AI applications with the comprehensive tools and features provided by Azure AI Studio.