Azure AI サービスのリソースをプロビジョニングする
Azure AI サービスには、アプリケーションで使用できる幅広い AI 機能が含まれています。 AI サービスのいずれかを使用するには、Azure サブスクリプションに適切なリソースを作成し、サービスを使用できるエンドポイントを定義し、認証されたアクセスのためのアクセス キーを用意して、アプリケーションのサービスの使用に対する課金を管理する必要があります。
Azure リソースのオプション
使用できる AI サービスの多くは、次のプロビジョニング オプションから選択できます。
マルチサービス リソース
複数の異なる AI サービスをサポートする AI サービス リソースをプロビジョニングできます。 たとえば、1 つのリソースを作成し、それを使用して Azure AI Language、Azure AI Vision、Azure AI 音声、およびその他のサービスを使用することができます。
このアプローチを使用すると、1 つのエンドポイントで複数のサービスを使用する 1 セットのアクセス資格情報を管理し、すべてのサービスの使用に対する請求を 1 か所で行うことができます。
単一サービス リソース
たとえば、Azure サブスクリプションに個別の AI Language リソースと AI Vision リソースを作成することで、各 AI サービスを個別にプロビジョニングできます。
このアプローチを使用すると、各サービスに個別のエンドポイントを使用し (たとえば、異なるリージョンでプロビジョニングする場合など)、各サービスのアクセス資格情報を個別に管理することができます。 また、サービスごとに請求を管理することもできます。
単一サービスのリソースには、一般的に (使用制限のある) Free レベルが用意されているので、運用アプリケーションで使用する前にサービスを試すことをお勧めします。
トレーニングと予測のリソース
ほとんどの AI サービスは 1 つの Azure リソースを通して使用できますが、一部はモデルの "トレーニング" と "予測" に個別のリソースを提供 (または必要と) しています。 これによって、カスタム モデルのトレーニングに対する課金を、アプリケーションによるモデルの使用とは別に管理できるようになります。また、ほとんどの場合に、モデルのトレーニングには専用のサービス固有リソースを使用し、アプリケーションが推論のためにモデルを使用できるようにする場合に汎用の AI サービス リソースを使用するということが可能になります。