Windows アプリケーションへの AI の統合は、2 つの主要な方法 ( Windows AI Foundry を介したローカル モデルまたはクラウドベースのモデル) を通じて実現できます。 ニーズに適したオプションを決定する際には、いくつかの側面を考慮する必要があります。
リソースの可用性
- ローカル デバイス: モデルの実行は、CPU、GPU、NPU、メモリ、ストレージ容量など、使用されているデバイスで使用可能なリソースによって異なります。 これは、デバイスに高いコンピューティング能力または十分なストレージがない場合に制限される可能性があります。 Phi のような小さな言語モデル (SLB) は、デバイスでローカルに使用する場合に最適です。 Copilot+ PC は 、すぐに使用できる AI 機能を備えた Windows AI Foundry によって実行される組み込みのモデルを提供します。
- 雲：Azure AI サービスなどのクラウド プラットフォームは、スケーラブルなリソースを提供します。 必要な量のコンピューティング能力またはストレージを使用でき、使用した分だけ支払うことができます。 OpenAI 言語モデルのような大規模な言語モデル (LLM) は、より多くのリソースを必要としますが、より強力です。
データのプライバシーとセキュリティ
- ローカル デバイス: データはデバイス上に残っているため、モデルをローカルで実行すると、セキュリティとプライバシーに関する利点が得られます。データ セキュリティはユーザーにかかっています。
- 雲： クラウド プロバイダーは堅牢なセキュリティ対策を提供しますが、データをクラウドに転送する必要があるため、場合によっては、ビジネスまたは App Service の保守担当者のデータ プライバシーの問題が発生する可能性があります。
アクセシビリティとコラボレーション
- ローカル デバイス: モデルとデータは、手動で共有しない限り、デバイスでのみアクセスできます。 これにより、モデル データのコラボレーションがより困難になる可能性があります。
- 雲： モデルとデータは、インターネット接続を使用してどこからでもアクセスできます。 これは、コラボレーション シナリオに適している場合があります。
費用
- ローカル デバイス: デバイス ハードウェアへの初期投資を超える追加コストは発生しません。
- 雲： クラウド プラットフォームは従量課金制モデルで動作しますが、使用されるリソースと使用期間に基づいてコストが蓄積される可能性があります。
メンテナンスと更新
- ローカル デバイス: ユーザーは、システムの保守と更新プログラムのインストールを担当します。
- 雲： メンテナンス、システム更新プログラム、および新機能の更新プログラムはクラウド サービス プロバイダーによって処理されるため、ユーザーのメンテナンスオーバーヘッドが軽減されます。
Azure AI Foundry エンタープライズ向け
Azure AI Foundry は、エンタープライズ AI 運用、モデル ビルダー、およびアプリケーション開発のための統合プラットフォームを提供します。 この基盤は、運用グレードのインフラストラクチャとわかりやすいインターフェイスを組み合わせて、組織が自信を持って AI アプリケーションを構築して運用できるようにします。
クラウド AI サンプル
クラウドベースのソリューションが Windows アプリのシナリオに適している場合は、以下のチュートリアルの一部に興味があるかもしれません。
多くの API を使用して、クラウド ベースのモデルにアクセスして、Windows アプリの AI 機能を強化できます。これらのモデルがカスタマイズされているか、すぐに使用できるかに関係なく。 クラウドベースのモデルを使用すると、リソースを集中的に使用するタスクをクラウドに委任することで、アプリを合理化し続けることができます。 Microsoft または OpenAI によって提供されるクラウドベースの AI ベースの API を追加するのに役立つリソースをいくつか次に示します。
WinUI 3/ Windows App SDK デスクトップ アプリに OpenAI チャット入力候補を追加する: クラウドベースの OpenAI ChatGPT 完了機能を WinUI 3/Windows App SDK デスクトップ アプリに統合する方法に関するチュートリアルです。
WinUI 3/ Windows App SDK デスクトップ アプリに DALL-E を追加する: クラウドベースの OpenAI DALL-E イメージ生成機能を WinUI 3/Windows App SDK デスクトップ アプリに統合する方法に関するチュートリアルです。
.NET MAUI と ChatGPT を使用してレコメンデーション アプリを作成する: クラウドベースの OpenAI ChatGPT 完了機能を .NET MAUI アプリに統合するサンプルレコメンデーション アプリを作成する方法に関するチュートリアルです。
DALL-E を .NET MAUI Windows デスクトップ アプリに追加する: クラウドベースの OpenAI DALL-E イメージ生成機能を .NET MAUI アプリに統合する方法に関するチュートリアル。
Azure OpenAI サービス: Windows アプリで OpenAI モデル (GPT-4、GPT-4 Turbo with Vision、GPT-3.5-Turbo、DALLE-3、Embeddings モデル シリーズなど) にアクセスし、 Azureのセキュリティとエンタープライズ機能を追加する場合は、この Azure OpenAI ドキュメントでガイダンスを確認できます。
Azure AI サービス: Azure は、REST API とクライアント ライブラリ SDK を通じて一般的な開発言語で利用できる AI サービスのスイート全体を提供します。 詳細については、各サービスのドキュメントを参照してください。 これらのクラウドベースのサービスは、開発者や組織が、すぐに使用できる事前構築済みのカスタマイズ可能な API とモデルを使用して、インテリジェントで最先端の市場対応の責任あるアプリケーションを迅速に作成するのに役立ちます。 アプリケーションの例には、会話、検索、監視、翻訳、音声、ビジョン、意思決定のための自然言語処理が含まれます。