Azure で AI ワークロードを構築するための AI アーキテクチャ ガイダンス
この記事では、Azure で AI ワークロードを実行している組織向けのアーキテクチャ ガイダンスを提供します。 Azure AI Studio、Azure OpenAI、Azure Machine Learning、Azure AI サービスなどの「Azure AI サービスとしてのプラットフォーム (PaaS)」ソリューションに焦点を当てています。 生成型と非生成型両方の AI ワークロードが対象です。
Azure アーキテクチャ センターには、組織が AI ワークロードを効率的かつ安全に構築するのに役立つ参照アーキテクチャとガイドが用意されています。 これらのリソースは、AI ワークロードをデプロイするための、十分にテストされ構造化されたフレームワークを提供します。 AI Ready では、AI ワークロードを内部およびインターネットに接続するグループに分類するリソース階層を確立しました。 適切な管理グループ (内部向けとインターネット接続向け) 下のサブスクリプションに AI ワークロードをデプロイします。 次の表は、AI ワークロードを構築するための記事を紹介しています。
Note
Azure ランディング ゾーンを使用している場合は、Azure ランディング ゾーンのベースライン Azure OpenAI アーキテクチャから始めて、アプリケーション ランディング ゾーン サブスクリプションにデプロイします。
生成 AI のアーキテクチャとガイド
| [アーティクル] | 記事の種類 | 対象組織 |
|---|---|---|
| Azure ランディング ゾーンでのベースライン Azure OpenAI アーキテクチャ | Architecture | Enterprise |
| ベースライン Azure OpenAI の参照アーキテクチャ | Architecture | [任意] |
| Basic Azure OpenAI の参照アーキテクチャ | Architecture | Startup |
| GenAIOps | ガイド | [任意] |
| RAG ソリューションの開発 | Guides | [任意] |
| Azure OpenAI プロキシの使用 | ガイド | [任意] |
非生成 AI のアーキテクチャとガイド
| [アーティクル] | 記事の種類 | 対象組織 |
|---|---|---|
| ドキュメント処理アーキテクチャ | アーキテクチャ | [任意] |
| ビデオと画像の分類アーキテクチャ | アーキテクチャ | [任意] |
| オーディオ処理アーキテクチャ | Architecture | [任意] |
| 予測分析アーキテクチャ | Architecture | [任意] |
| Azure Machine Learning | Guides | [任意] |
| MLOps | Guides | [任意] |
| Team Data Science Process とは | Guides | [任意] |
AI 設計領域をフレームワークとして使用する
AI 設計領域は、Azure のサービスとしての AI プラットフォーム (PaaS) ソリューションを使用して AI ワークロードを設計するためのテクノロジ固有のフレームワークを提供します。 Azure AI Studio、Azure OpenAI、Azure Machine Learning、Azure AI Services に重点を置いています。 これらを使用して、これらのサービスに関連する標準とベスト プラクティスを確立します。
各設計領域には、Azure 上の生成 AI ワークロードと非生成 AI ワークロードの両方に関する推奨事項が含まれており、Azure PaaS AI プラットフォームを使用するすべての AI ワークロードに適用されるベスト プラクティスが集約されています。