はじめに
この記事では、Azure AI Studioの概要や使い方、実際に触れてみた感想をまとめています。
Azure AI Studioの中のカテゴリとして以下の5つがあります。
それぞれについて記載しているため、Azure AI Studioについてキャッチアップしたいという方、必見です。
1.カタログ
2.べンチマーク
3.音声認識
4.ビジョン
5.言語
Azure AI Studio とは
Azure AI Studioとは、複数の Azure AI サービスを一つの画面にまとめたプラットフォームです。(※2023 年 12 月 16 日時点では Preview 版)
このスタジオからCopilotの構築を始めたり、直接 SDK や CLI を介してプロジェクトとやりとりできたりします。
カタログ
ここでは AOAI の言語モデルをはじめとして、Meta 社の Llama2、NVIDIA 社のモデルなど、様々な言語モデルを一覧として表示できます。
Hugging Face などのモデルも確認でき、主要な言語モデルにアクセスできるという網羅性もあります。
まさに言語モデルのプラットフォームとして、一元管理するという役割を果たしていますね。
ここで注目したいのが、推論タスクでモデルを絞り込みできる点です。
例えば、「音声認識のモデルを使いたいけどどんなモデルがあるっけ？」となった時にフィルタリングをかけて検索できます。
画像生成、物体検出、音声認識、テキスト生成…色々なタスクをこなせるモデルをぱっと探し出せるのはありがたいです。
そして、選択した言語モデルの概要を表示したり、デプロイできたりするようです。
ちなみにgpt-4の説明ページはこんな感じです。
「このデータと一緒に使用する」を選択すると、プロンプトフローとともにデプロイできるようです。
プロンプトフローとの連携などはまた別の機会にご紹介します。
使ってみた肌感としては、このカタログ機能は言語モデル検索として活用できそうだと思いました。
ベンチマーク
ここでは各モデルのパフォーマンスを比較できます。どのモデルを選択するべきか評価できるので、用途に合わせたモデルを選択するのに役立ちます。
今回は、試しにgpt-4-32k-0314モデルとllama-2-70bモデルのベンチマークを比較してみます。
正解率(Accuracy)はgpt-4-32k-0314に軍配があがりました。
なお、グラフによる比較も出力してくれるので、視覚的にもわかりやすいですね。
このように、ベンチマーク機能は「〇〇を実現したいけどどのモデルを使うべきか迷う…」という時の判断材料として活用できそうです。
音声認識
ここでは、音声認識系の機能のデモを試したり、モデルを構築したりできます。
とりあえず音声認識モデルの検証をさくっと行うにはもってこいの機能だと思います。
今回は「リアルタイム音声テキスト変換」を試してみました。
日本語で「こんにちは。私はマイクです。」と話した結果、英語で変換されてしまいました。
設定の仕方が分からなかったため、私の拙い英語で中学1年生レベルの文章を話してみました。
こちらはほぼ精度バッチリでした。
ビジョン
ここでは、OCR や画像分類などの画像系のモデルをシナリオごとにまとめています。
OCR を試そうとすると、「Vision Studio」に遷移しました。
適当な画像で試してみると、しっかり文字を検知してくれました。
簡単なデモは行えるので、そこから本格的な開発に移行していくという流れになるのでしょうか。
言語
ここでは、自然言語処理のアプリを構築するための機能をシナリオごとにまとめています。
ビジョンと同様に、こちらも何かを試そうとすると「Language Studio」に遷移しました。
今回は文章要約ということで、長い文章を 3 つの要点にまとめ、さらにそれをまとめるというデモをやってみます。
先程の画像に、英語の長文が記載されていましたが、そちらを要約したものが以下です。
RUN ボタンをクリックするだけで実行してくれます。
おわりに
実施に Azure AI Studio に触れてみて、以下のような印象を受けました。(※あくまでも個人の印象です。)
- 簡単なモデル比較や検証、モデル選択の意思決定に活用できそう
- 実際に開発する時に直接使うプラットフォームではなさそうだが、本格的な開発用のリソースには簡単に移動できる
- Azure AI Studio はあくまでもハブ的な存在で、ここから〇〇 Studio に移動して開発を進めるというのが想定の動きになるのか
- だとしたら PoC 検証から本格的な開発への移行がシームレスになりスケーラビリティが向上しそう
- プロジェクト等で Azure を管理する・使う人としては一元管理できて便利そう
Azure AI Studio によって、より効率的に Copilot 開発を実行できる環境が整いそうですね。
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