A Microsoft tem anunciou um novo serviço dentro de seu Azure AI Studio chamado Models-as-a-Service (MaaS), que visa simplificar a implantação de modelos de inteligência artificial (IA) para desenvolvedores. Este serviço oferece uma abordagem simplificada, permitindo que os desenvolvedores contornem as complexidades usuais associadas à implantação do modelo de IA. Ao fornecer acesso a um catálogo selecionado de modelos de IA, o MaaS permite que os desenvolvedores ativem e utilizem esses modelos com facilidade, reduzindo significativamente as barreiras técnicas.
Expandindo a biblioteca de modelos de IA
O centro da oferta MaaS é uma extensa biblioteca de mais de 1.600 modelos de IA, cobrindo uma ampla gama de funcionalidades. Adições recentes a esta biblioteca incluem TimeGen-1 de Nixtila e Core42 JAIS, com novas expansões esperado de AI21, Bria AI, Gretel Labs, NTT Data, Stability AI e Cohere. Essa gama diversificada de modelos ressalta o compromisso da Microsoft em fornecer aos desenvolvedores uma ampla seleção de ferramentas de IA para atender a diversas necessidades.
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Modelo pré-pago para flexibilidade
A estrutura MaaS foi projetada para ser altamente inclusiva, permitindo que os desenvolvedores usem modelos de IA para inferência e ajuste fino com base no pagamento conforme o uso. Isso elimina a necessidade de interação direta com hardware subjacente ou configuração extensa, tornando o processo de implementação de IA mais acessível. Seth Juarez, principal gerente de programas da plataforma de IA da Microsoft, enfatiza que este serviço abstrai os detalhes intrincados da implantação, permitindo que os desenvolvedores se concentrem nos aspectos criativos de seus projetos.
A Microsoft prevê um futuro onde os desenvolvedores possam escolher entre possuir seus modelos e infraestrutura de IA ou optar pelo modelo MaaS, semelhante à escolha entre alugar e possuir uma casa. Cada opção oferece vantagens distintas, atendendo a diferentes necessidades e preferências. Para aqueles que escolhem o MaaS, a Microsoft promete manutenção e suporte contínuos, aliviando a carga de gerenciamento da infraestrutura.
Embora o modelo MaaS seja projetado para ser altamente flexível, a Microsoft reconhece que certos modelos especializados ou exclusivos podem não se adequar. esta estrutura devido aos seus requisitos específicos. Talvez esses modelos precisem ser implantados por meios mais tradicionais, destacando o compromisso da empresa em fornecer soluções que atendam às diversas necessidades dos desenvolvedores.
Aprimoramentos nos serviços de IA do Azure
Além da oferta MaaS, a Microsoft revelou vários novos recursos em seus serviços Azure AI em sua conferência anual de desenvolvedores Build. Isso inclui permitir maior acesso ao banco de dados, dublagem automática de vídeos em vários idiomas e treinamento rápido de grandes modelos de idiomas para compreender estruturas complexas de documentos. A empresa também aprimorou seu ambiente de desenvolvimento integrado para IA, o Azure AI Studio, para incluir o Azure Developer CLI, um conjunto de comandos de modelo usados para implantar aplicativos na nuvem.
A Microsoft está introduzindo um novo tipo de IA modelo denominado “gerador personalizado”, que permite o rápido desenvolvimento de modelos de linguagem para processar documentos complexos usando modelos para definir a estrutura do documento. Este modelo reduz o número de rótulos que um desenvolvedor precisa criar, usando grandes modelos de linguagem para extrair campos, apenas com usuários necessidade de corrigir a saída quando necessário.
Atualizações nas ofertas de pesquisa e banco de dados do Azure AI
O Azure AI Search foi atualizado para melhorar a forma como pontua os resultados armazenados como vetores e incluir a capacidade de transformar imagens em vetores O serviço agora inclui um conector que roteia dados contidos no data lake OneLake, aprimorando a capacidade de conexão com dados corporativos. incluindo pesquisa vetorial e incorporações, para apoiar a implantação de modelos de linguagem em grande escala. O Azure Cosmos DB para NoSQL agora realiza pesquisa vetorial, tornando-o o primeiro banco de dados em nuvem com pesquisa vetorial de menor latência em escala de nuvem, sem a necessidade de gerenciar servidores. O Banco de Dados do Azure para PostgreSQL agora inclui atualizações de incorporação no banco de dados para compactar automaticamente os dados de entrada em representações que o LLM entende.
