はじめに
この投稿は AI-102: Microsoft Azure AI エンジニア の学習をした内容のメモです。
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責任ある AI
Microsoft が以下のような観点で責任ある AI フレームワークを公開しています。
| 名前 | 備考 |
|---|---|
| プライバシーとセキュリティ (Privacy & Security) | 情報の暗号化、プラットフォームの機密化 |
| 包括性 (Inclusiveness) | アクセシビリティの向上 |
| 説明責任 (Accountability) | 人間が責任を持って制御する |
| 透明性 (Transparency) | 人間が理解できる仕組み |
| 公平性 (Fairness) | 差別のない公平な意思決定 |
| 信頼性と安全性 (Reliability & Safety) | 安全で信頼できるソフトウェアの開発 |
Azure AI リソースを作成する
リソースの種類
Azure AI リソースには複数の Azur AI サービスを利用できるマルチサービス リソースと、単一のサービスのみが利用できるシングルサービス リソースがあります。
マルチサービス リソースでは試用版 (無料) のプランが選択できないため、試す際には注意が必要です。
| 種類 | リソース名 | 説明 |
|---|---|---|
| マルチサービス リソース | AI Services | 1 つの資格情報で複数の AI サービスを利用できる |
| シングルサービス リソース | Face、Vision など | サービスごとの資格情報を利用する、試用版 (無料) がある |
Azure AI サービス リソースの作成
Azure AI サービスを利用する際には、以下の手順で Azure Portal から Azure AI サービス リソースを作成します。
以下の例ではマルチサービス リソースを作成しています。
- [リソースの作成] - [AI + Machine Learning] - [Azure AI services] - [作成] をクリックします
- [リソースグループ] [リージョン] [名前] [価格レベル] を入力し、契約条件のチェックボックスをオンにします
入力した名前が AI サービスのエンドポイントのドメイン名になります。既に使用されている名前は設定できません。
3. [ネットワーク] タブで AI サービスを利用できるネットワークを選択します
今回はテストのためすべてのネットワークを選択します。すべてのネットワークを選択してもアクセスには資格情報が必要です。
4. [Identity] タブと [Tags] タブは既定のままで [確認と作成] タブで [作成] をクリックします
[Identity] タブは AI サービスから他の Azure のリソースへアクセスする必要がある場合に設定します。
Azure AI サービスのエンドポイント
作成したリソースの [キーとエンドポイント] から AI サービスを利用するために必要なキーとエンドポイントを確認することができます。
キーは 2 つ生成されますが、いずれか 1 つのキーでアクセスすることができます。2 つ目のキーは 1 つ目のキーを再作成する際に利用できます。キーの再作成は画面上部の再作成ボタンから行えます。
Azure AI サービスの継続的インテグレーションと継続的デリバリー (CI/CD)
Azure AI サービスはモデルの訓練、トレーニング、評価、デプロイの一連の流れを DevOps として統合することができ、Github でサンプルコードが公開されてい
- 訓練データを更新
- モデルを新しい訓練データでトレーニング
- 新しいモデルを評価
- 新しいモデルの精度が古いモデルを上回ればデプロイする
Azure AI サービス コンテナーのデプロイ
Azure AI サービスコンテナーを利用することで、オンプレミス上で Azure AI サービスを実行することができます。これによってクラウドにデータを送信することなく Azure AI サービスを利用することができ、スループットを向上させることができます。
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