Foundry Tools の Azure Translator は、アプリケーションとワークフローに多言語機能を追加できるクラウドベースのニューラル機械翻訳 (NMT) サービスです。 このサービスは、即時翻訳とバッチ処理の両方をサポートし、幅広いビジネス ニーズに適しています。
Azure Translator またはマルチサービス リソースが既にある場合 (単独で使用する場合でも、Language Studio を介して使用する場合でも)、NMT デプロイ用に Microsoft Foundry ポータル内で既存の Translator リソースを引き続き使用できます。 詳細については、「Foundry Tools の使用方法」を参照してください。
既定では、Azure Translator はニューラル機械翻訳 (NMT) テクノロジを利用します。 最新のプレビュー リリースでは、必要に応じて、標準の NMT 翻訳か、GPT-4o-mini または GPT-4o の 2 種類の大規模言語モデル (LLM) デプロイの 1 つを選択できるようになりました。 ただし、 LLM モデルを使用するには、Foundry リソースが必要です。
次の表は、Azure AI エコシステム内の Translator のリソース ソリューションの概要を示しています:
| 鋳物工場ツール | Scope | 活用事例 |
|---|---|---|
| ファウンドリ リソース | このリソースの種類は、Foundry で生成 AI アプリケーションとエージェントを構築、デプロイ、および管理するために推奨されるリソースです。 | Foundry リソースは、複数の AI モデルのオーケストレーション、カスタム AI エージェント開発、高度な AI アプリケーション ライフサイクル管理を必要とするシナリオに適しています。 |
| Foundry Tools リソース | このマルチサービス リソースは、翻訳、言語理解、音声認識、コンピューター ビジョンなどのタスク用に API を介してアクセスできる事前構築済みのすぐに使用できる AI モデルを提供します。 | Foundry Tools リソースを使用すると、テキスト翻訳、音声文字起こし、画像認識などの高度な機能をアプリケーションに統合できます。 また、事前構築済みの AI 機能を使用して、Foundry ポータル内でモデルを強化することもできます。 |
| Azure Translator サービス リソース | Azure Translator リソースは、クラウドベースのニューラル機械翻訳機能へのアクセスと、Custom Translator を使用してカスタマイズされた翻訳モデルを作成する機能を提供します。 | Azure Translator は運用環境に対応しており、翻訳のニーズに基づいてシームレスにスケールアップまたはスケールダウンでき、複数の言語にわたる少量のテキストまたはドキュメントに対応できます。 |
手順 1: リソースを作成する
Foundry リソースは、生成型 AI アプリケーションとエージェントを作成、デプロイ、および管理するための主要なツールです。 このリソースを使用すると、エージェント サービスにアクセスしたり、サーバーレス環境でホストされているモデルを使用したり、評価を実行したり、Azure OpenAI サービスに接続したりできます。
翻訳に LLM モデルを使用する場合は、 Foundry リソースを使用する必要があります。
Foundry リソースを作成および管理する方法については、「最初の Foundry リソースを作成する」を参照してください。
![Translator リソースの [キーとエンドポイント] ページを示す Azure portal のスクリーンショット。キーとエンドポイントが強調表示されています。](../media/keys-and-endpoint-resource.png)
手順 2: Foundry のリソースを構成する
このセットアップを完了することは、環境を Foundry と完全に統合するために不可欠です。 このセットアップは 1 回だけ実行する必要があります。その後、AI を利用した高度な質問に回答する機能にシームレスにアクセスできます。
さらに、Azure portal 内で適切なロールとアクセス許可を割り当てる方法も示します。 これらの手順は、Azure Translator を迅速かつ効果的に開始するのに役立ちます。
[前提条件]
環境を設定する前に、次のものが必要です:
- アクティブな Azure サブスクリプション。 持っていない場合は、無料で作成できます。
- 必要なアクセス許可。 アカウントとプロジェクトを確立しているユーザーが、サブスクリプション レベルで Azure AI アカウント所有者ロールとして割り当てられていることを確認します。 または、サブスクリプション スコープで 共同作成者 ロールまたは Cognitive Services 共同作成者 ロールを持つことも、この要件を満たします。 詳細については、「ロールベースのアクセス制御 (RBAC)」を参照してください。
- Foundry マルチサービス リソースまたはAzure Translator リソース。
注
Foundry で Foundry リソースを使用することを強くお勧めします。ただし、Azure Translator リソースを使用して、次の手順に従うこともできます。
Foundry は、さまざまなモデルとツールを使用して AI ソリューションを構築、管理、デプロイするための統合プラットフォームを提供します。 この統合により、特徴にアクセスして、生成 AI を使用してトレーニング データを拡張できます。 新機能が継続的に追加され、Foundry はスケーラブルな Translator ソリューションに推奨される選択肢となります。
Azure Portal に移動します。
Foundry リソースに移動します (Foundry または Azure Translator リソースを見つけるには 、[すべてのリソース ] を選択します)。
次に、左側のパネルで [アクセス制御 (IAM)] を選択し、[ロール割り当ての追加] を選択します。
Cognitive Services ユーザー ロールを検索して選択します。 [次へ] を選択します。
[メンバー] タブに移動し、[マネージド ID] を選択します。
[ メンバーの選択] を選択し、右側のパネルで Foundry リソース (このプロジェクトで使用しているリソース) を検索して選択し、[選択] を 選択します。
最後に、[確認と割り当て] を選択して選択内容を確認します。
これで、リソースが正しく設定されました。 微調整タスクの設定に進み、Azure Translator プロジェクトのカスタマイズを続けます。
手順 3 (省略可能): リソースのクリーンアップ
Azure リソースをクリーンアップして削除する場合は、リソースまたはリソース グループを削除できます。
Warnung
リソース グループを削除すると、そのグループに含まれるすべてのリソースも削除されます。
リソースを削除するには:
- Azure portal で [リソース グループ] を検索して選び、自分のリソース グループを選びます。
- 隣接するチェック ボックスをオンにして、削除するリソースを選択します。
- 右端近くの上部メニューから [削除] を選択します。
- [リソースの削除] ダイアログ ボックスに「delete」と入力します。
- を選択して、を削除します。
リソース グループを削除するには:
- Azure portal でお使いのリソース グループに移動します。
- 上部のメニュー バーから [リソース グループの削除] を選びます。
- リソース グループ名を入力し、[削除] を選択して、削除要求を確定します。
次のステップ
Azure Translator の機能の詳細については、以下をご覧ください。