Microsoft Foundry モデルの選択、デプロイ、評価
中級
データ サイエンティスト
AI エンジニア
Microsoft Foundry
ベンチマークを使用してモデル カタログから適切なモデルを選択し、エンドポイントにデプロイし、Microsoft Foundry ポータルで手動および自動化されたアプローチを使用してパフォーマンスを評価する方法について説明します。
学習の目的
このモジュールを完了すると、次のことができるようになります。
- モデル カタログ内のモデルの探索とフィルター処理
- 品質、安全性、コスト、パフォーマンスに関するベンチマーク メトリックを使用してモデルを比較する
- エンドポイントにモデルをデプロイし、プレイグラウンドでテストする
- 手動および自動アプローチを使用してモデルのパフォーマンスを評価する
- さまざまな評価メトリックと、それらを使用するタイミングを理解する
前提条件
このモジュールを開始する前に、Azureの基本的な AI の概念とサービスについて理解しておく必要があります。