AI Studio エンドツーエンドのベースライン リファレンス実装

Azure AI スタジオ は、運用の効率化を重視しながら、高度な AI 機能をアプリケーションに統合したいと考えている開発者の高まるニーズに応えるように設計されています。セキュリティ、スケーラビリティ、規制遵守などの重要な要素に対処する Azure AI Studio は、AI の展開がシームレスで持続可能であり、ビジネス目標と戦略的に整合していることを保証します。

私たちの AzureML を使用したベースライン チャット アーキテクチャ 、クラウドでの AI ワークロードの展開を容易にするために設計された決定的なガイドである、Azure AI Studio のエンドツーエンドのベースライン リファレンス実装を発表できることを嬉しく思います。 このアーキテクチャは、大規模なエンタープライズ環境で本番環境に対応した AI アプリケーションを展開するための構造化されたソリューションを組織が見つけられるように設計されています。

ベースラインアーキテクチャの特徴

このアーキテクチャには、いくつかの重要な機能が組み込まれています。

• 安全なネットワーク境界: 厳格なネットワーク セキュリティとセグメンテーション機能により、AI アプリケーションに安全な境界を作成します。
• アイデンティティ管理: 強力なアクセス管理を実装して、AI サービスとデータ内でのやり取りを規制し、安全な操作を維持します。
• スケーラビリティ: AI アプリケーションの成長をサポートする柔軟なインフラストラクチャを提供し、需要の増加に応じてパフォーマンスが犠牲にならないようにします。
• コンプライアンスとガバナンス: AI アプリケーションのライフサイクル全体を通じて、エンタープライズ ガバナンス ポリシーに従い、コンプライアンス標準を満たすというコミットメントを維持します。

ベースラインアーキテクチャでサポートされるシナリオ

リファレンス アーキテクチャは、次のようなさまざまな重要なユース ケースをサポートします。

• AI Studio プロジェクト プレイグラウンド: Azure OpenAI テクノロジを利用するための統合環境です。データとチャットしたり、さまざまな AI 搭載アシスタントをテストしたり、テキストの補完機能を利用したりできます。このツールは、AI 駆動型プロジェクトを評価、改良、検証するためのワンストップ ショップとして機能します。

• Promptflow ワークフローこの機能は、カスタム Python スクリプトや大規模な言語モデルの統合などの要素を統合し、複雑な AI ワークフローの開発をサポートして、運用効率を向上させます。
• 回復力のある管理されたデプロイメント: Azure の管理対象仮想ネットワークへの AI アプリケーションの展開を管理し、Azure App Service でホストされているクライアント UI を介して確実かつ信頼性の高いアクセスを確保します。
• Azure App Service によるセルフホスティング: この代替手段により、企業は可用性ゾーンなどの高度なオプションを活用して、Azure App Service を使用して Promptflow の展開を完全にカスタマイズおよび管理できるようになります。

エンドツーエンドのベースライン リファレンス実装を活用することで、組織はクラウドベースの AI 導入の課題に対処し、安全で組織のガバナンスと規制に準拠したソリューションのイノベーションを促進できます。

リファレンス実装は次のリンクにあります。 aistudio エンドツーエンド ベースライン アーキテクチャ