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この記事では、GitHub モデルから開始して生成 AI アプリケーションを開発し、Microsoft Foundry Models を使用して Foundry Tools リソースをデプロイしてエクスペリエンスをアップグレードする方法について説明します。
GitHub モデル は、生成型 AI アプリケーションを開発するときに、AI モデルを無料で検索して実験する場合に便利です。 アプリケーションを運用環境に移行する準備ができたら、Azure サブスクリプションに Foundry Tools リソースをデプロイしてエクスペリエンスをアップグレードし、Foundry Models の使用を開始します。 コードで他に何も変更する必要はありません。
GitHub モデルのプレイグラウンドと無料の API 使用量は、1 分あたりの要求数、1 日あたりの要求数、要求あたりのトークン数、同時要求数によって 制限 されます。 レート制限を受けた場合、さらに要求を行うには、該当したレート制限がリセットされるまで待つ必要があります。
[前提条件]
このチュートリアルを完了するには、次のものが必要です。
- GitHub モデルにアクセスできる GitHub アカウント。
- 有効な支払い方法を持つ Azure サブスクリプション。 Azure サブスクリプションを持っていない場合は、始めるために有料の Azure アカウントを作成してください。 または、モデルを運用環境にデプロイする準備ができるまで待ちます。その時点で、Azure アカウントを作成するか、標準アカウントに更新するように求められます。
- パートナーやコミュニティからの Foundry モデル には 、Azure Marketplace へのアクセスが必要です。 モデル オファリングをサブスクライブするために必要なアクセス許可があることを確認します。 Azure によって直接販売される Foundry Models には、この要件はありません。
Foundry モデルへのアップグレード
プレイグラウンドと無料 API の使用のレート制限は、モデルの実験や AI アプリケーションの開発に役立ちます。 アプリケーションを運用環境に移行する準備ができたら、有料の Azure アカウントのキーとエンドポイントを使用します。 コードで他に何も変更する必要はありません。
キーとエンドポイントを取得するには:
GitHub モデルに移動し、そのプレイグラウンドに着陸するモデルを選択します。 この記事では、Mistral Medium 3 (25.05) を使用します。
いくつかのプロンプトを入力するか、推奨されるプロンプトの一部を使用して、プレイグラウンド内のモデルと対話します。
プレイグラウンドから [ このモデルを使用 ] を選択します。 このアクションにより、"コードベースでモデルの使用を開始する" というウィンドウが開きます。
[認証の構成] 手順で、[Azure AI] セクションから [Microsoft Foundry キーを取得 ] を選択します。
Azure アカウントに既にサインインしている場合は、この手順をスキップします。 ただし、Azure アカウントを持っていない場合、またはアカウントにサインインしていない場合は、次の手順に従います。
Azure アカウントをお持ちでない場合は、[自分の アカウントの作成 ] を選択し、手順に従ってアカウントを作成します。
または、Azure アカウントをお持ちの場合は、[ サインイン] を選択します。 既存のアカウントが無料アカウントの場合は、最初に標準プランにアップグレードする必要があります。
モデルのプレイグラウンドに戻り、[ Microsoft Foundry キーの取得 ] をもう一度選択します。
Azure アカウントにサインインします。
Foundry > GitHub に移動し、Foundry プロジェクトのホーム ページに移動します。 開く Foundry エクスペリエンスは、最後に使用した Foundry エクスペリエンスによって異なります。次のいずれかです。
Foundryの新しいユーザーエクスペリエンスに移行する可能性があります。 右上のナビゲーションにあるNew Foundryトグルがオンになっていることに注意してください。
または、Foundry (クラシック) エクスペリエンスに参加することもできます。 右上のナビゲーションでNew Foundry トグルがオフになっている点に注目してください。
別の Foundry エクスペリエンスに切り替える場合は、 New Foundry スイッチャーを切り替えます。
「 モデルをデプロイ する」の手順に従って、選択したモデルをデプロイし、Playground でテストし、デプロイされたモデルをコードで推論します。
Von Bedeutung
すべてのモデルが既に構成されている GitHub モデルとは異なり、Foundry Tools リソースを使用すると、エンドポイントで使用できるモデルと構成を制御できます。
model パラメーターで指定する前に、使用する予定の数のモデルを追加します。 リソースにさらにモデルを追加する方法について説明します。
追加機能を確認する
Foundry Models では、GitHub モデルでは使用できない次のような追加機能がサポートされています。
- モデル カタログ
- Microsoft Entra ID を使用したキーレス認証
- コンテンツ フィルター
- 特定のモデルのレート制限
- 特定のモデルに対する追加デプロイメント SKU。