この記事のポイント
この記事はMicrosoft Azure AI Studioの新機能について説明しています。- AI開発者が効率的に作業できるようにユーザーインターフェースなどを改善しました。
- 様々なAIモデルを選定するためのベンチマーキングツールが提供されています。
- プロンプトフロー機能により、開発サイクルが合理化され、言語モデルの運用が容易になります。
監修者プロフィール
坂本 将磨
Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。
MicrosoftのAzure AI StudioがAI開発の加速と多様性を切り拓く新たなアプローチを提唱しています。
多くの企業がAIを取り入れる今日、スキル不足に直面している現状を打破すべく、Azure AI Studioは独自のAIアプリケーション開発の迅速化を実現しようとしています。
この記事では、開発プロセスの民主化を目指すAzure AI Studioを通じて提供されるモデルやツール、サービスについて、使いやすいUIやSDK、ベンチマーキングツールなどを例に解説していきます。
また、プロンプトフロー機能による開発サイクルの合理化など、Azure AI StudioがAI開発をいかに後押ししているかに焦点を当てていきます。
Azure AI StudioでAI開発を加速させる3つの方法
2024年5月7日、MicrosoftはAzure AI Studioを通じてAI開発の加速を支援する新しい方法を発表しました。
現在、多くの企業がAI技術を取り入れていますが、独自のAIアプリケーションを開発する際の学習曲線は急であり、組織の52%がスキル不足を大きな障壁と報告しています。
Azure AI Studioは、開発者が自分たちのAIアプリケーションを迅速に開発するために必要なモデル、ツール、サービス、および統合を提供し、AI開発プロセスを民主化することを目指しています。
また、デベロッパーはUIとコードの間をシームレスに移動でき、ローカル開発体験のためのSDKやMicrosoft Visual Studioのコード拡張機能を利用できます。
Azure AI Studio
モデル選定のための豊富なカタログとベンチマーキングツール
Azure AI Studio モデルカタログ
Azure AI Studioのモデルカタログでは、Meta、Mistral、Hugging Face、OpenAI、Cohere、Nixtla、G42 Jaisなど、多数の先導的なモデルを見つけることができます。
開発者がどのモデルを使うべきかを正しく判断できるように、モデルベンチマーキングツールが提供されています。
このツールを使用すると、開発者はオープンソースのデータセットや業界標準の指標（例：精度や流暢さ）を使用して、タスクごとにモデルを迅速に比較することができます。
また、モデルの能力や限界を詳しく説明するモデルカードを参照したり、サンプル推論を試してモデルが適切であることを確認できます。
カスタマイズ可能なベンチマーク
開発サイクルを合理化するプロンプトフロー機能
Azure AI Studioには、プロンプトフローという機能があり、これにより開発者は大規模言語モデル（LLM）フローの開発、テスト、評価、デバッグ、管理を行うことができます。
リアルタイムでパフォーマンスを監視し、必要に応じてフローを最適化することが可能です。
プロンプトフローは、LangChainやSemantic Kernelなどのオープンソースフレームワークとの統合を備え、視覚グラフによる簡単なオーケストレーションが可能です。
さらに、複数のユーザーがプロンプトエンジニアリングプロジェクトに共同で取り組むことができ、LLMアセットを共有し、フローの品質と安全性を評価し、バージョン管理を行い、大規模な言語モデル操作（LLMOps）のためのワークフローを自動化します。
出典:Microsoft
