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Azure AI 서비스란?

Azure AI 서비스는 개발자와 조직이 즉시 사용 가능하고 사전 빌드되었으며 사용자 지정 가능한 API 및 모델을 사용하여 시장에 출시할 수 있는 지능적이고 책임감 있는 최첨단 애플리케이션을 신속하게 만들 수 있게 해 줍니다. 예제 애플리케이션에는 대화, 검색, 모니터링, 번역, 음성, 시각, 의사 결정에 대한 자연어 처리가 포함됩니다.

Azure AI Foundry 포털에서 Azure OpenAI, 콘텐츠 안전, 음성, 비전 등을 포함한 Azure AI 서비스를 사용해 보세요. 자세한 내용은 Azure AI Foundry란?을 참조하세요.

대부분의 Azure AI 서비스는 인기 있는 개발 언어로 REST API 및 클라이언트 라이브러리 SDK를 통해 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 각 서비스의 설명서를 참조하세요.

사용 가능한 Azure AI 서비스

AI 애플리케이션을 빌드할 때 다음 Azure AI 서비스를 사용합니다.

서비스 설명
Azure AI 검색 아이콘 Azure AI 검색 AI 기반 클라우드 검색을 모바일 및 웹앱으로 가져옵니다.
Azure OpenAI Service 아이콘 Azure OpenAI 다양한 자연어 작업을 수행합니다.
Bot Service 아이콘 Bot Service 봇을 만들어 여러 채널에서 연결합니다.
콘텐츠 안전 아이콘 콘텐츠 안전 원치 않는 콘텐츠를 탐지하는 AI 서비스
Custom Vision 아이콘 Custom Vision 비즈니스에 맞게 이미지 인식을 사용자 지정합니다.
문서 인텔리전스 아이콘 문서 인텔리전스 문서를 지능형 데이터 기반 솔루션으로 전환합니다.
Face 아이콘 Face 이미지에서 사람과 감정을 감지 및 식별합니다.
Immersive Reader 아이콘 Immersive Reader 사용자가 텍스트를 읽고 이해할 수 있도록 지원합니다.
언어 아이콘 언어 업계 최고의 자연어 이해 기능을 사용하여 앱을 빌드합니다.
음성 아이콘 음성 음성 텍스트 변환, 텍스트 음성 변환, 번역 및 화자 인식.
Translator 아이콘 Translator AI 기반 번역 기술을 사용하여 100개 이상의 사용 중인 위험에 처한 사라질 위기의 언어 및 방언을 번역합니다.
Video Indexer 아이콘 Video Indexer 비디오에서 실행 가능한 인사이트를 추출합니다.
비전 아이콘 비전 이미지 및 비디오의 콘텐츠를 분석합니다.

다음 Azure AI 서비스는 사용 중지될 예정입니다. 이러한 서비스는 기존 애플리케이션에서 계속 사용할 수 있지만 새 AI 애플리케이션에는 사용하지 않습니다.

서비스 설명
Anomaly Detector 아이콘 Anomaly Detector(사용 중지됨) 잠재적인 문제를 조기에 식별합니다.
Content Moderator 아이콘 Content Moderator(사용 중지) 불쾌감을 줄 수 있는 콘텐츠 또는 원치 않는 콘텐츠를 탐지합니다.
Language Understanding 아이콘 Language understanding(사용 중지됨) 앱에서 자연어를 이해합니다.
Metrics Advisor 아이콘 Metrics Advisor(사용 중지됨) 원치 않는 콘텐츠를 탐지하는 AI 서비스
Personalizer 아이콘 Personalizer(사용 중지됨) 각각의 사용자에 대해 개인 설정된 다양한 기능의 환경을 만듭니다.
QnA Maker 아이콘 QnA Maker(사용 중지됨) 정보를 탐색하기 쉬운 질문과 답변으로 정리합니다.

가격 책정 계층 및 요금 청구

가격 책정 계층(및 청구되는 금액)은 인증 정보를 사용하여 전송하는 트랜잭션 수를 기반으로 합니다. 각 가격 책정 계층은 다음을 지정합니다.

  • 초당 허용되는 최대 트랜잭션 수(TPS)입니다.
  • 가격 책정 계층 내에서 사용하도록 설정된 서비스 기능입니다.
  • 미리 정의된 트랜잭션 수에 대한 비용입니다. 이 숫자를 초과하면 서비스에 대한 가격 책정 세부 정보에 지정된 대로 추가 요금이 발생합니다.

참고 항목

Azure AI 서비스 대부분에서 서비스를 사용해 볼 수 있는 무료 계층이 있습니다. 체험 계층을 사용하려면 리소스의 SKU로 F0을 사용합니다.

개발 옵션

모델을 사용자 지정하고 구성하는 데 사용할 수 있는 도구는 Azure AI 서비스를 호출하는 데 사용하는 도구와 다릅니다. 기본적으로 대부분의 Azure AI 서비스를 사용하면 사용자 지정 없이 데이터를 보내고 정보를 받을 수 있습니다. 예시:

  • Azure AI 비전 서비스에 이미지를 보내 단어와 구를 검색하거나 프레임에 있는 사람 수를 계산할 수 있습니다.
  • 음성 서비스에 오디오 파일을 전송하고 음성 텍스트를 가져오는 동시에 음성을 텍스트로 변환할 수 있습니다.

Azure는 다양한 유형의 사용자를 위해 설계된 다양한 도구를 제공하며, 대부분은 Azure AI 서비스와 함께 사용할 수 있습니다. 디자이너 기반 도구는 사용하기 쉽고 신속하게 설정 및 자동화할 수 있지만 사용자 지정하는 데는 제한이 있을 수 있습니다. REST API 및 클라이언트 라이브러리는 사용자에게 더 많은 제어와 유연성을 제공하지만 솔루션을 구축하려면 더 많은 노력, 시간 및 전문 지식이 필요합니다. REST API 및 클라이언트 라이브러리를 사용하면 C#, Java, Python, JavaScript 또는 기타 많이 사용되는 프로그래밍 언어와 같은 최신 프로그래밍 언어로 작업하는 것처럼 익숙할 것입니다.

Azure AI 서비스로 작업할 수 있는 다양한 방법을 살펴보겠습니다.

클라이언트 라이브러리 및 REST API

Azure AI 서비스 클라이언트 라이브러리 및 REST API는 서비스에 대한 직접 액세스를 제공합니다. 이러한 도구는 Azure AI 서비스에 대한 프로그래밍 방식 액세스를 제공하며, 대부분의 경우 모델 및 솔루션을 프로그래밍 방식으로 사용자 지정할 수 있습니다.

  • 대상 사용자: 개발자 및 데이터 과학자
  • 이점: 모든 언어 및 환경에서 서비스를 호출할 수 있는 최상의 유연성을 제공합니다.
  • UI: 해당 없음 - 코드만
  • 구독: Azure 계정 + Azure AI 서비스 리소스

사용 가능한 클라이언트 라이브러리 및 REST API에 대해 자세히 알아보려면 Azure AI 서비스 개요를 사용하여 서비스를 선택하고 빠른 시작을 사용하여 시작하세요.

연속 통합 및 배포

Azure DevOps 및 GitHub Actions를 사용하여 배포를 관리할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 음성 및 LUIS(Language Understanding) 서비스를 위한 사용자 지정 모델을 학습시키고 배포하기 위한 CI/CD 통합의 두 가지 예를 보여 줍니다.

  • 대상 사용자: 개발자, 데이터 과학자 및 데이터 엔지니어
  • 이점: 프로그래밍 방식으로 애플리케이션과 모델을 지속적으로 조정, 업데이트 및 배포할 수 있습니다. 데이터를 정기적으로 사용하면 음성, 비전, 언어 및 의사 결정을 위한 모델을 개선하고 업데이트할 때 상당한 이점이 있습니다.
  • UI 도구: 해당 없음 - 코드 전용
  • 구독: Azure 계정 + Azure AI 서비스 리소스 + GitHub 계정

DevOps 및 GitHub Actions를 통한 연속 통합 및 제공

Language Understanding 및 Speech Service는 Azure DevOps 및 GitHub Actions로 구동되는 연속 통합 및 연속 배포 솔루션을 제공합니다. 이러한 도구는 사용자 지정 모델의 자동화된 학습, 테스트 및 릴리스 관리에 사용됩니다.

온-프레미스 컨테이너

대부분의 Azure AI 서비스는 온-프레미스 액세스 및 사용을 위해 컨테이너에 배포할 수 있습니다. 이러한 컨테이너를 사용하면 규정 준수, 보안 또는 기타 운영상의 이유로 Azure AI 서비스를 데이터에 더 가깝게 가져올 수 있는 유연성이 제공됩니다. Azure AI 컨테이너의 전체 목록은 Azure AI 서비스에 대한 온-프레미스 컨테이너를 참조하세요.

모델 학습

일부 서비스를 사용하면 사용자 고유의 데이터를 가져온 다음, 모델을 학습시킬 수 있습니다. 학습된 사용자 지정 모델을 사용하면 사용자 고유의 데이터와 함께 서비스의 데이터 및 알고리즘을 사용하여 모델을 확장할 수 있습니다. 출력은 요구 사항과 일치합니다. 자체 데이터를 가져올 때 서비스에 특정한 방식으로 데이터에 태그를 지정해야 할 수 있습니다. 예를 들어 꽃을 식별하는 모델을 학습하는 경우 각 이미지에서 꽃의 위치와 함께 꽃 이미지 카탈로그를 제공하여 모델을 학습할 수 있습니다.

에코시스템의 Azure AI 서비스

Azure 및 Azure AI 서비스를 사용하여 다음과 같은 방대한 에코시스템에 액세스할 수 있습니다.

  • Logic Apps 및 Power Automate와 같은 자동화 및 통합 도구
  • Azure Functions 및 App Service와 같은 배포 옵션입니다.
  • 보안 액세스를 위한 Azure AI 서비스 Docker 컨테이너.
  • Apache Spark, Azure Databasericks, Azure Synapse Analytics 및 Azure Kubernetes Service for Big Data 시나리오와 같은 도구입니다.

자세히 알아보려면 Azure AI 서비스 에코시스템을 참조하세요.

국가별 가용성

Azure AI 서비스에서 API는 증가하는 Microsoft 관리형 데이터 센터의 네트워크에서 호스팅됩니다. Azure 지역 목록에서 각 API에 대한 지역별 가용성을 확인할 수 있습니다.

아직 지원하지 않는 지역을 찾습니까? UserVoice 포럼에서 기능 요청을 제출하여 Microsoft에 알려주세요.

언어 지원

Azure AI 서비스는 다양한 문화 언어를 서비스 수준에서 지원합니다. 지원되는 언어 목록에서 각 API에서 사용할 수 있는 언어를 찾을 수 있습니다.

보안

Azure AI 서비스는 Microsoft Entra 자격 증명을 통한 인증, 유효한 리소스 키 및 Azure Virtual Network를 비롯한 계층화된 보안 모델을 제공합니다.

인증 및 규정 준수

Azure AI 서비스가 획득한 인증에는 Cloud Security Alliance STAR 인증, FedRAMP Moderate, HIPAA BAA 등이 있습니다.

개인 정보 및 데이터 관리를 이해하려면 보안 센터로 이동하세요.

도움말 및 지원 

Azure AI 서비스는 지능형 애플리케이션 만들기를 진행하는 데 도움이 되는 몇 가지 지원 옵션을 제공합니다. 또한 Azure AI 서비스에는 특정 질문에 답변할 수 있는 강력한 개발자 커뮤니티가 있습니다. 사용 가능한 지원 옵션의 전체 목록은 Azure AI 서비스 지원 및 도움말 옵션을 참조하세요.

다음 단계