Microsoft、Azureクラウドにさらなる機械学習を詰め込む

Microsoft、Azureクラウドにさらなる機械学習を詰め込む

タイムスタンプ：25年2023月7日14:XNUMX PM
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Microsoft は今週、Build 2023 開発者カンファレンスである AI フェストに Azure を確実に組み込むことにしました。

企業が生成 AI の実験や導入を検討する際、大規模言語モデル (LLM) などを実行するために、パブリック クラウドや同様のスケーラブルなコンピューティングおよびストレージ インフラストラクチャに注目する可能性があります。

マイクロソフト、 で武装している ChatGPT、GPT-4、およびその他の OpenAI システムは、何か月もの間、帝国の隅々に AI 機能を押し込んできました。 Azure も例外ではありません。OpenAI サービスはその一例であり、その後も同様です。 会議を構築する, レドモンドのパブリック クラウドでは、さらに多くのオファーが提供されるようになりました。

リストの上位にあるのは拡張された エヌビディアとの提携同社自体も、GPU アクセラレーターからソフトウェアに至るまで、不可欠な AI テクノロジー プロバイダーとしての地位を確立しようと急いでいます。 今週だけでも、このチップメーカーは、Dell Technologies World での Dell との提携や、ISC23 でのスーパーコンピューター メーカーとの提携など、多数のパートナーシップを発表しました。

Nvidia リソースを Azure に取り込む

具体的には、Microsoft は Nvidia の AI Enterprise スイートのソフトウェア、開発ツール、フレームワーク、事前トレーニング済みモデルを Azure Machine Learning に統合し、機械学習クラウド プラットフォームのプロダクト マネージャーである Tina Manghnani 氏が「初のエンタープライズ対応で安全な最終製品」と呼ぶものを作成しています。開発者がカスタムの大規模言語モデルを含む AI アプリケーションを構築、展開、管理するためのエンドツーエンドのクラウド プラットフォーム。」

同じ日に、Microsoft は Azure Machine Learning を作成しました レジストリ – コンテナー、モデル、データなどの機械学習の構成要素をホストおよび共有するためのプラットフォームと、AI Enterprise を Azure に統合するためのツール – 一般提供開始。 Azure Machine Learning の AI Enterprise は、限定的なテクニカル プレビューでも利用できます。

「これが意味するのは、Azure との既存の契約と関係を持つ顧客は、その関係を利用して、すでに所有しているクラウド契約から消費して、Nvidia AI Enterprise を取得し、それを Azure ML 内で使用してこれを取得できるということです。シームレスなエンタープライズ グレードのエクスペリエンス、または選択したインスタンスで個別に利用できます」と、NVIDIA のエンタープライズ コンピューティング担当バイスプレジデントであるマヌビル ダス氏は、Build オープンの数日前にジャーナリストに語った。

ネットワークを隔離して AI データを保護する

クラウドで AI 運用を実行している企業は、ネットワーク分離を重要なツールとして、自社のデータが他の企業に公開されないようにしたいと考えています。 Microsoft にはプライベート リンク ワークスペースやデータ漏洩保護などの機能がありますが、AI モデルをトレーニングする企業のコンピューティング リソースに対するパブリック IP オプションはありません。 Build でベンダーが発表した 管理されたネットワークの分離 Azure Machine Learning では、企業のセキュリティ ポリシーに最適な分離モードを選択できます。

Build 2023 に関する報道をお見逃しなく

当然のことながら、オープンソース ツールが AI 分野にますます参入してきています。 Microsoft は昨年、Hugging Face と提携して、オープンソース企業のテクノロジーを活用した Azure Machine Learning エンドポイントを提供しました。 Build では、このペアの組織が 拡大 彼らの関係。

ハグフェイスはすでに 厳選されたセット ツールや API だけでなく、 巨大なハブ ダウンロードして使用する ML モデルの数。今後、これらのモデルの数千のコレクションがレドモンドの Azure Machine Learning カタログに表示され、顧客がそれらのモデルにアクセスして、Microsoft のクラウド内の管理対象エンドポイントにデプロイできるようになります。

基礎モデルのオプションの追加

レドモンドも作ってる 基礎モデル Azure Machine Learning ではパブリック プレビューで利用可能です。 基盤モデルは、組織が独自の目的に合わせて独自のデータを使用してカスタマイズし、必要に応じて展開できる強力で高機能な事前トレーニング済みモデルです。

基礎モデル 組織が、何億ドルもかけてモデルをゼロからトレーニングしたり、処理や機密の顧客データをクラウドにオフロードしたりすることなく、組織が特定の要件に合わせた重要な ML を活用したアプリケーションを構築できるようになるため、非常に重要になってきています。

エヌビディアがリリースしたのは、 ニモ この分野で役立つ可能性のあるフレームワークを紹介します。今月は 提携 ServiceNow と – 今週 – デルの導入 プロジェクト・ヘリックス それらの線に沿って。

「過去数か月間、私たちが大企業と協力して生成 AI に取り組んできた結果、多くの企業が生成 AI の力を活用したいと考えているが、それを自社のデータセンターで行っていることが分かりました。あるいは、パブリック クラウドの外で実行するかです」と Nvidia の Das 氏は述べています。

オープンソースや基盤モデルなどのリソースは、複雑さとコストを軽減し、より多くの組織が生成 AI にアクセスできるようにすることを約束します。 ®

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