知識チェック

AI と ML は交換可能な用語です。どちらも人間の知性を区別せずに模倣するシステムを指します。

ML では、テキストや画像の作成などの生成タスクのみに焦点を当てていますが、AI は意思決定と計画に限定されます。

AI は人間のようなインテリジェンスを示すシステムを作成するという包括的な目標ですが、ML は、データからパターンを学習することによって AI を実現するために使用されるデータ駆動型の方法です。

Foundry は Azure 上に構築され、コンピューティング、ネットワーク、ID、セキュリティなどの Azure リソースを使用して AI アプリケーションをホストおよび運用します。

Foundry は Azure とは独立して実行され、モデルやエージェントをデプロイするために Azure リソースは必要ありません。

Foundry は Azure サービスを完全に置き換え、AI ワークロードを実行するためのスタンドアロン クラウド プラットフォームとして機能します。

キーは、モデルの応答が格納される場所であり、エンドポイントは Azure Key Vault からそれらの応答を取得します。

エンドポイントには AI アプリケーションの機密値が格納され、キーによってエンドポイントが返すことができるデータの量が決まります。

エンドポイントはデプロイされたモデルを呼び出すための URL であり、(Azure Key Vault にシークレットとして格納されている) キーは、そのエンドポイントに対して行われた要求を認証します。

クライアント アプリケーションは、モデルをホストし、推論を実行し、結果を返す環境です。

クライアント アプリケーションとは、モデル エンドポイントに要求を送信して応答を表示する、ユーザーが操作するプログラム (Web アプリやモバイル アプリなど) です。

クライアント アプリケーションは、モデルデプロイ用の API キーを自動的に生成するスタンドアロンの Azure サービスです。