Microsoft hat kündigte einen neuen Dienst innerhalb seines Azure AI Studios namens Models-as-a-Service (MaaS) an, der darauf abzielt, die Bereitstellung von Modellen der künstlichen Intelligenz (KI) für Entwickler zu vereinfachen. Dieser Service bietet einen optimierten Ansatz, der es Entwicklern ermöglicht, die üblichen Komplexitäten zu umgehen, die mit der Bereitstellung von KI-Modellen verbunden sind. Durch den Zugriff auf einen kuratierten Katalog von KI-Modellen ermöglicht MaaS Entwicklern die einfache Aktivierung und Nutzung dieser Modelle und reduziert so die technischen Hürden erheblich.
Erweiterung der KI-Modellbibliothek
Im Mittelpunkt des MaaS-Angebots steht eine umfangreiche Bibliothek mit über 1.600 KI-Modellen, die ein breites Spektrum an Funktionalitäten abdeckt. Zu den jüngsten Ergänzungen dieser Bibliothek gehört TimeGen-1 von Nixtila und Core42 JAIS, mit weiteren Erweiterungen erwartet von AI21, Bria AI, Gretel Labs, NTT Data, Stability AI und Cohere. Diese vielfältige Modellpalette unterstreicht das Engagement von Microsoft, Entwicklern eine breite Auswahl an KI-Tools für unterschiedliche Anforderungen bereitzustellen.
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Pay-As-You-Go-Modell für Flexibilität
Das MaaS-Framework ist auf hohe Inklusivität ausgelegt und ermöglicht Entwicklern die Verwendung von KI-Modellen für Rückschlüsse und Feinabstimmungen auf Pay-as-you-go-Basis. Dadurch entfällt die Notwendigkeit einer direkten Interaktion mit der zugrunde liegenden Hardware oder einer umfangreichen Konfiguration, wodurch der KI-Implementierungsprozess leichter zugänglich wird. Seth Juarez, Microsofts Hauptprogrammmanager für die KI-Plattform, betont, dass dieser Dienst die komplizierten Details der Bereitstellung abstrahiert und es Entwicklern ermöglicht, sich auf die kreativen Aspekte ihrer Projekte zu konzentrieren.
Microsoft stellt sich eine Zukunft vor, in der Entwickler dies können Wählen Sie zwischen dem Besitz ihrer KI-Modelle und Infrastruktur oder der Entscheidung für das MaaS-Modell, ähnlich der Wahl zwischen Miete und Besitz eines Eigenheims. Jede Option bietet unterschiedliche Vorteile und geht auf unterschiedliche Anforderungen und Vorlieben ein. Für diejenigen, die sich für MaaS entscheiden, verspricht Microsoft kontinuierliche Wartung und Support, wodurch die Belastung durch die Verwaltung der Infrastruktur verringert wird.
Obwohl das MaaS-Modell auf hohe Flexibilität ausgelegt ist, räumt Microsoft ein, dass bestimmte spezialisierte oder einzigartige Modelle möglicherweise nicht passen diesen Rahmen aufgrund ihrer spezifischen Anforderungen. Diese Modelle müssen möglicherweise mit traditionelleren Mitteln bereitgestellt werden, was das Engagement des Unternehmens unterstreicht, Lösungen bereitzustellen, die den unterschiedlichen Anforderungen von Entwicklern gerecht werden.
Verbesserungen bei Azure AI Services
Zusätzlich zum MaaS-Angebot hat Microsoft auf seiner jährlichen Build-Entwicklerkonferenz mehrere neue Funktionen innerhalb seiner Azure AI Services vorgestellt. Dazu gehören die Ermöglichung eines besseren Datenbankzugriffs, die automatische Synchronisierung von Videos in mehrere Sprachen und das schnelle Training großer Sprachmodelle zum Verständnis komplexer Dokumentstrukturen. Das Unternehmen hat außerdem seine integrierte Entwicklungsumgebung für KI, Azure AI Studio, um die Azure Developer CLI erweitert, eine Reihe von Befehlsvorlagen, die zum Bereitstellen von Anwendungen in der Cloud verwendet werden.
Microsoft führt eine neue Art von KI ein Modell namens „Custom Generative“, das die schnelle Entwicklung von Sprachmodellen zur Verarbeitung komplexer Dokumente mithilfe von Vorlagen zur Definition der Dokumentstruktur ermöglicht. Dieses Modell reduziert die Anzahl der Etiketten, die ein Entwickler erstellen muss, indem es große Sprachmodelle zum Extrahieren von Feldern verwendet, nur mit Benutzern Die Ausgabe muss bei Bedarf korrigiert werden.
Aktualisierungen der Azure AI Search-und Datenbankangebote
Azure AI Search wurde aktualisiert, um die Art und Weise zu verbessern, wie Ergebnisse bewertet werden Als Vektoren gespeichert und mit der Möglichkeit ausgestattet, Bilder in Vektoren umzuwandeln. Der Dienst umfasst jetzt einen Connector, der im OneLake-Datensee enthaltene Daten weiterleitet und so die Möglichkeit zur Verbindung mit Unternehmensdaten verbessert. einschließlich Vektorsuche und Einbettungen, um die Bereitstellung großer Sprachmodelle zu unterstützen. Azure Cosmos DB für NoSQL führt jetzt eine Vektorsuche durch und ist damit die erste Cloud-Datenbank mit einer Vektorsuche mit geringerer Latenz im Cloud-Maßstab, ohne dass Server verwaltet werden müssen. Azure Database for PostgreSQL umfasst jetzt datenbankinterne Einbettungsaktualisierungen, um Eingabedaten automatisch in Darstellungen zu komprimieren, die der LLM versteht.
