Meet the new Azure AI Studio
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
🌐 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
💡generative AI apps
💡model catalog
💡model benchmarking
💡fine-tuning
💡Retrieval Augmented Generation
💡orchestration tools
💡tracing and debugging
💡code-first experiences
💡responsible AI tools
💡enterprise controls
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.
Transcripts
Welcome to Azure AI Studio,
the place to build and deploy
your generative AI apps at scale.
Explore out-of-the-box and customizable APIs.
In the model catalog,
access cutting-edge models from Microsoft,
Meta, Mistral, Hugging Face,
OpenAI, Cohere, and more.
Use model benchmarking to identify
the best model for your use case and needs.
Customize models with advanced fine-tuning
and ground your models on your secure data
using Retrieval Augmented Generation.
Craft your workflows with flexible orchestration tools.
With tracing and debugging,
monitor each step of LLM flows,
including latency, token usage, and model errors,
to quickly debug your app.
Choose where and how you want to develop
with code-first experiences and integrations
with GitHub Codespaces,
VS Code, Langchain, and Semantic Kernel.
Measure and improve app performance
with manual and automated evaluations.
Azure AI Studio is equipped with
built-in configurable content filters,
responsible AI tools, and practices.
Deploy at scale,
with continuous monitoring in production.
And manage your app with Azure enterprise controls
for security, privacy, and compliance.
No matter what your
generative AI application may be,
you can build it here.
Build with Azure AI Studio.
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