AI Studio で Azure AI サービスを使用する方法
Azure OpenAI Studio や Speech Studio などの古いスタジオで使用した、既存の Azure AI サービス リソースがある場合があります。 AI Studio で既存のリソースを使用すると、中断した場所を選択できます。
この記事では、AI Studio プロジェクトで新規または既存の Azure AI サービス リソースを使用する方法について説明します。
使用シナリオ
使用する AI サービスとモデルに応じて、次の方法で AI Studio で使用できます。
- プロジェクトに既存の Azure AI サービス リソースを取り込みます。 リソースへの接続を作成することで、AI Studio プロジェクトで既存の Azure AI サービス リソースを使用できます。
- モデル カタログ。 Azure AI モデルを参照して検出するためにプロジェクトは必要ありません。 Azure AI サービスの一部は、プロジェクトなしでモデル カタログから試すことができます。 一部の Azure AI サービスでは、プレイグラウンドで使用するためにプロジェクトが必要です。
- プロジェクトレベルのプレイグラウンド。 Azure AI Speech や Azure AI Language などの Azure AI サービスを試すにはプロジェクトが必要です。
- Azure AI サービスのデモ ページ。 Azure AI サービスの機能を参照し、デモをステップ実行できます。 プロジェクトなしで無料で制限付きデモをいくつか試すことができます。
- モデルを微調整します。 AI Studio で Azure AI サービス モデルのサブセットを微調整できます。
- モデルをデプロイします。 基本モデルと微調整されたモデルを運用環境にデプロイできます。 ほとんどの Azure AI サービス モデルは既にデプロイされており、使用する準備ができています。
プロジェクトに既存の Azure AI サービス リソースを取り込む
Azure AI サービス リソースをプロジェクトに接続する 2 つの方法を見てみましょう。
初めてプロジェクトを作成するときに Azure AI サービスを接続する
初めてプロジェクトを作成するとき、ハブも作成します。 ハブを作成するときに、既存の Azure AI サービス リソース (Azure OpenAI を含む) を選択するか、新しい AI サービス リソースを作成できます。
プロジェクトの作成の詳細については、AI Studio プロジェクトの作成攻略ガイドまたは「プロジェクトを作成してチャット プレイグラウンドを使用する」クイックスタートを参照してください。
プロジェクトを作成した後に Azure AI サービスを接続する
AI Studio プロジェクトで既存の Azure AI サービス リソース (Azure AI Speech など) を使用するには、リソースへの接続を作成する必要があります。
AI Studio プロジェクトを作成します。 詳細な手順については、AI Studio プロジェクトの作成に関する記事を参照してください。
AI Studio プロジェクトに移動します。
左側のペインから [管理センター] を選択します。
左側のペインから [接続済みリソース] ([プロジェクト] の下) を選択します。
+ 新しい接続を選択します。
[外部資産への接続の追加] ページで、プロジェクトに接続する AI サービスの種類を選択します。 たとえば、Azure OpenAI Service、Azure AI Content Safety、Azure AI Speech、Azure AI Language などの AI サービスを選択できます。
ウィザードの次のページで、接続するリソースを参照または検索します。 [接続の追加] を選択します。
リソースが接続されたら、[閉じる] を選択して、[接続済みリソース] ページに戻ります。 新しい接続が一覧に表示されます。
モデル カタログで Azure AI モデルを検出する
プロジェクトなしで、モデル カタログの Azure AI モデルを検出できます。 一部の Azure AI サービスは、プロジェクトなしでモデル カタログから試すことができます。
AI Studio のホーム ページに移動します。
[モデル カタログとベンチマーク] というタイルを選択します。
このタイルが表示されない場合は、AI Studio で Azure AI モデル カタログ ページに直接移動することもできます。
[コレクション] ドロップダウンから、Microsoft を選択します。 検索ボックスに「azure-ai」と入力して、Azure AI サービス モデルを検索します。
モデルを選択すると、その詳細が表示されます。 また、モデルがプロジェクトなしで試すことができる場合は、それを試すこともできます。
プロジェクト レベルのプレイグラウンドで Azure AI サービスを試す
プロジェクトレベルのプレイグラウンドで、Azure AI Speech や Azure AI Language などの Azure AI サービスを試すことができます。
AI Studio プロジェクトに移動します。 プロジェクトを作成する必要がある場合は、AI Studio プロジェクトの作成に関するページを参照してください。
左側のペインから [プレイグラウンド] を選択し、使用するプレイグラウンドを選択します。 この例では、[音声プレイグラウンドを試す] を選択します。
必要に応じて、プレイグラウンドで使用する別の接続を選択できます。 音声プレイグラウンドで、Azure AI サービスのマルチサービス リソースまたは Speech Service リソースに接続できます。
接続済みリソースが他にある場合は、対応するプレイグラウンドで使用できます。 たとえば、言語プレイグラウンドで、Azure AI サービスのマルチサービス リソースまたは Azure AI Language リソースに接続できます。
Azure AI サービスを試す
Azure AI サービスの機能を参照し、デモをステップ実行できます。 プロジェクトなしで無料で制限付きデモをいくつか試すことができます。
AI Studio のホーム ページに移動し、Azure AI サービス リソースを持つ Azure サブスクリプションでサインインしていることを確認します。
[Azure AI サービスの探索] というタイルを見つけ、[今すぐ試す] を選択します。
このタイルが表示されない場合は、AI Studio で Azure AI サービス ページに直接移動することもできます。
試すことができる Azure AI サービスのタイルが表示されます。 タイルを選択して、そのサービスのデモ ページに移動します。 たとえば、[言語とトランスレーター] を選択します。
デモ ページのプレゼンテーションとフローは、サービスによって異なる場合があります。 場合によっては、サービスを使用するためにプロジェクトまたは接続を選択する必要があります。
Azure AI サービス モデルを微調整する
AI Studio で、一部の Azure AI サービス モデルを微調整できます。 たとえば、Custom Speech のモデルを微調整できます。
AI Studio プロジェクトに移動します。 プロジェクトを作成する必要がある場合は、AI Studio プロジェクトの作成に関する記事を参照してください。
左側のペインから [微調整] を選択します。
[AI サービスの微調整] を選択します。
[+ 微調整] を選択します。
ウィザードに従って、必要な機能のモデルを微調整します。
モデルを運用環境にデプロイする
プロジェクトを作成すると、いくつかの Azure AI サービス モデルが既にデプロイされ、使用できる状態になります。
AI Studio プロジェクトに移動します。
左側のペインから [管理センター] を選択します。
左側のペインから [モデルとエンドポイント] ([プロジェクト] の下) を選択します。
[サービスのデプロイ] タブを選択して、既にデプロイされている Azure AI サービス モデルの一覧を表示します。
この例では、以下が表示されます。
- 既定の接続を介した 6 つの Azure AI サービス デプロイ (Azure AI Speech や Azure AI Language など)。 これらのモデルは、プロジェクトの作成時に既に使用できました。
contosoazureaispeecheastus
例の接続を使用した別の Azure AI Speech デプロイ。 この例では、プロジェクトの作成後に Azure AI Speech リソースに接続していることを前提としています。 Azure AI サービスへの接続の詳細については、既存の Azure OpenAI および AI サービス リソースの使用に関する記事を参照してください。
[モデルとエンドポイント] ページから Azure AI サービス モデルをデプロイするオプションはありません。 Azure AI サービス モデルは既にデプロイされており、使用する準備ができています。
ただし、微調整された Azure AI サービス モデルをデプロイできます。 たとえば、微調整した Custom Speech モデルをデプロイできます。 この場合は、対応する微調整ページからモデルをデプロイできます。