Microsoft ma ogłosiła nową usługę w ramach Azure AI Studio o nazwie Models-as-a-Service (MaaS), której celem jest uproszczenie wdrażania modeli sztucznej inteligencji (AI) dla programistów. Usługa ta zapewnia uproszczone podejście, umożliwiające programistom ominięcie typowych komplikacji związanych z wdrażaniem modelu sztucznej inteligencji. Zapewniając dostęp do wybranego katalogu modeli sztucznej inteligencji, MaaS umożliwia programistom łatwą aktywację i wykorzystanie tych modeli, znacznie zmniejszając bariery techniczne.
Rozszerzanie biblioteki modeli AI
Głównym elementem oferty MaaS jest obszerna biblioteka ponad 1600 modeli AI, obejmująca szeroki zakres funkcjonalności. Najnowsze dodatki do tej biblioteki obejmują TimeGen-1 od Nixtila i Core42 JAIS, z dalszymi rozszerzeniami oczekuje się od AI21, Bria AI, Gretel Labs, NTT Data, Stability AI i Cohere. Ta różnorodna gama modeli podkreśla zaangażowanie firmy Microsoft w zapewnianie programistom szerokiego wyboru narzędzi sztucznej inteligencji spełniających różne potrzeby.
[treść osadzona]
Model płatności zgodnie z rzeczywistym użyciem zapewniający elastyczność
Strukturę MaaS zaprojektowano z myślą o wysokim stopniu integracji, umożliwiając programistom korzystanie z modeli sztucznej inteligencji do wnioskowania i dostrajania na zasadzie płatności zgodnie z rzeczywistym użyciem. Eliminuje to potrzebę bezpośredniej interakcji z bazowym sprzętem lub rozbudowaną konfiguracją, dzięki czemu proces wdrażania AI jest bardziej dostępny. Seth Juarez, główny menedżer programu Microsoft ds. platformy AI, podkreśla, że ta usługa eliminuje skomplikowane szczegóły wdrożenia, umożliwiając programistom skupienie się na kreatywnych aspektach swoich projektów.
Microsoft widzi przyszłość, w której programiści będą mogli wybierać między posiadaniem modeli i infrastruktury AI a wyborem modelu MaaS, podobnie jak w przypadku wyboru między wynajmem a posiadaniem domu. Każda opcja oferuje różne zalety, zaspokajając różne wymagania i preferencje. Tym, którzy wybiorą MaaS, Microsoft obiecuje ciągłą konserwację i wsparcie, łagodząc obciążenie związane z zarządzaniem infrastrukturą.
Chociaż model MaaS został zaprojektowany z myślą o dużej elastyczności, Microsoft zdaje sobie sprawę, że niektóre wyspecjalizowane lub unikalne modele mogą nie pasować tych ram ze względu na ich specyficzne wymagania. Może zaistnieć potrzeba wdrożenia tych modeli w bardziej tradycyjny sposób, co podkreśla zaangażowanie firmy w dostarczanie rozwiązań odpowiadających różnorodnym potrzebom programistów.
Udoskonalenia w usługach Azure AI
Oprócz oferty MaaS firma Microsoft zaprezentowała kilka nowych możliwości w ramach usług Azure AI Services podczas corocznej konferencji programistów Build. Obejmują one umożliwienie większego dostępu do baz danych, automatyczne kopiowanie filmów na wiele języków oraz szybkie uczenie dużych modeli językowych w celu zrozumienia złożonych struktur dokumentów. Firma udoskonaliła także swoje zintegrowane środowisko programistyczne dla sztucznej inteligencji, Azure AI Studio, włączając interfejs CLI platformy Azure dla programistów, zestaw poleceń opartych na szablonach używanych do wdrażania aplikacji w chmurze.
Microsoft wprowadza nowy typ sztucznej inteligencji model zwany „niestandardowym generatywnym”, który umożliwia szybki rozwój modeli językowych do przetwarzania złożonych dokumentów przy użyciu szablonów w celu zdefiniowania struktury dokumentu. Model ten zmniejsza liczbę etykiet, które programista musi utworzyć, wykorzystując duże modele językowe do wyodrębniania pól, przy czym tylko użytkownicy w razie potrzeby konieczne jest skorygowanie danych wyjściowych.
Aktualizacje usług Azure AI Search i ofert baz danych
Azure AI Search zostały zaktualizowane, aby poprawić sposób oceniania wyników przechowywane jako wektory i obejmują możliwość przekształcania obrazów w wektory. Usługa zawiera teraz łącznik, który kieruje danymi zawartymi w jeziorze danych OneLake, zwiększając możliwości łączenia się z danymi korporacyjnymi. Ponadto firma Microsoft dodała funkcje do swojej oferty baz danych. łącznie z wyszukiwaniem wektorowym i osadzaniem, aby wspierać wdrażanie modeli w dużych językach. Usługa Azure Cosmos DB dla NoSQL wykonuje teraz wyszukiwanie wektorowe, co czyni ją pierwszą bazą danych w chmurze z wyszukiwaniem wektorowym o niższych opóźnieniach w skali chmury bez konieczności zarządzania serwerami. Azure Database for PostgreSQL zawiera teraz aktualizacje osadzania w bazie danych, które automatycznie kompresują dane wejściowe do reprezentacji zrozumiałych dla LLM.
