はじめに 23年6月19日にAzure OpenAIに独自データを追加できる機能「Add your data」がパブリックプレビューで発表されました。GPTは自分が知らない情報に関して、答えることができないですが、この機能を使うことで独自のデータとGPTモデルを簡単に連携させることができ、GPTが知らない独自のデータを参照して回答を生成できるようになります。また、回答のソースを独自データに限定することもできるので、ChatGPTの活用の幅が大きく広がります。 一通り使ってみたので、具体的な利用方法を解説していきます(公式ドキュメントにも詳しく記載されています)。 (23年9月追記) Add your dataにベクトル検索の機能が追加されました。詳細はこちらのブログで丁寧に解説されていますので、ご参照ください。 独自データの追加 使えるモデルはチャット形式のモデル「gpt-3.5-turb
鈴木氏の自己紹介鈴木和男氏：では始めます。ゴールデンウィーク直前にもかかわらず、たくさんの方にお集まりいただいきありがとうございます。それでは、さっそく始めます。 私のほうからは、Azure OpenAI ServiceのChatGPT APIと、OpenAIのChatGPT APIに関して、お話しできればなと思います。 プロダクションレベルで運用しているので、各々いい点、悪い点はあったりしますが、それも交えながら話せればなと思います。 スピーカーに関して説明します。私は、株式会社wevnalでCTOをしている、鈴木和男と申します。時間がないのでさくっと言うと、2023年4月頭にすごくバズっていた、「GPT-4時代のエンジニアの生存戦略」という記事を書いていた人という感じですね。 「Azure OpenAI ServiceのChatGPT API」と「OpenAIのChatGPT API」
この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「Google Cloud、AWSやAzureと10Gbps/100Gbpsの専用回線でインターコネクトできる「Cross-Cloud Interconnect」を発表」（2023年6月6日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 米Google Cloudは、AWSやMicrosoft Azureなど競合他社のクラウドに10Gbpsもしくは100Gbpsの高速な専用回線を通じてインターコネクト可能なネットワークサービス「Cross-Cloud Interconnect」を発表しました。 Google Cloudは、オンプレミスと専用回線を利用して接続する「Cloud Interconnect」を以前から提供しています。 今回発表されたCross-Cloud Interconnectは、この接続先
Google Cloud、AWSやAzureと10Gbps/100Gbpsの専用回線でインターコネクトできる「Cross-Cloud Interconnect」を発表 Google Cloudは、AWSやMicrosoft Azureなど競合他社のクラウドに10Gbpsもしくは100Gbpsの高速な専用回線を通じてインターコネクト可能なネットワークサービス「Cross-Cloud Interconnect」を発表しました。 Seamless #multicloud connectivity is here. Our new Cross-Cloud Interconnect lets you connect any public cloud with Google Cloud through our secure, high-bandwidth global network. pic.twi
かつてMicrosoftの社内用Linuxディストリビューションとして開発されていた「Azure Linux」が、2022年10月からのパブリックプレビューを終え、ついに正式リリースとなりました。Azure LinuxはMicrosoftのクラウドサービス「Azure」に最適化されており、軽量で安全性や信頼性が高いことを特徴としています。 Introducing the Azure Linux container host for AKS https://techcommunity.microsoft.com/t5/azure-infrastructure-blog/introducing-the-azure-linux-container-host-for-aks/ba-p/3824101 Azure Linux released at Build – where Microsoft r
ニューラルネットワークのトレーニングや実行にはGPUが使われることが多く、クラウドサービスのGPUの需要はAIの普及に伴い高まりつつあります。そんなクラウドGPUの構成や価格を、AI関連のニュース＆コミュニティサイト・The Full Stackが公開しました。 Cloud GPUs - The Full Stack https://fullstackdeeplearning.com/cloud-gpus/ 表はクラウドサーバーとサーバーレスの2種類に分かれています。ピックアップされたサービスはAmazon Web Service(AWS)やMicrosoft Azure、Cudo Compute、Google Cloud Platform(GCP)、AWS Lambdaなど。Hugging Faceなど一部サービスの記載はありません。 クラウドサーバーの表がこんな感じ。最左列にサービス名
この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「グローバルのクラウドインフラ市場シェア、AWSとAzureの差が9ポイントにまで縮まる。2023年第1四半期、Synergy ResearchとCanalysの調査結果」（2023年5月8日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 調査会社の米Synergy Research GroupとシンガポールCanalysは、2023年第1四半期時点のグローバルにおけるクラウドインフラのシェアをそれぞれ発表しました（Synergy Research Group、Canalys）。 クラウドインフラとは、IaaS、PaaS、ホステッドプライベートクラウドを合わせたもの。 両社の調査結果ではいずれも過去1年のクラウドインフラ市場の成長率を20％前後としており、これまで30％前後という高い成長率で推移してきた
グローバルのクラウドインフラ市場シェア、AWSとAzureの差が9ポイントにまで縮まる。2023年第1四半期、Synergy ResearchとCanalysの調査結果 調査会社のSynergy Research GroupとCanalysは、2023年第1四半期時点のグローバルにおけるクラウドインフラのシェアをそれぞれ発表しました（Synergy Research Group、Canalys）。 クラウドインフラとは、IaaS、PaaS、ホステッドプライベートクラウドを合わせたもの。 両社の調査結果ではいずれも過去1年のクラウドインフラ市場の成長率を20％前後としており、これまで30％前後という高い成長率で推移してきたクラウド市場が、世界的な不景気の影響を受けて急速に減速していることが示されました。 AWSとAzureのシェアの差が2桁を切って9％に そうした中で、2023年第1四半期の
この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「「Pulumi AI」発表。自然言語でAWS、Azure、Cloudflare、Kubernetes、Datadogなど130以上のインフラやサービスのInfra-as-Codeを自動生成」（2023年4月17日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 クラウドをはじめとするITインフラの構成をコードで定義する、いわゆる「Infrastructure as Code」ツール「Pulumi」を提供するPulumi社は、自然言語からインフラ構成コードを自動生成する「Pulumi AI」を含む、AIを活用した新サービス群「Pulumi Insights」を発表しました。 PulumiはTypeScriptやPython、Go、Javaといった一般的なプログラミング言語を使ってインフラの構成コードを記述
Azure OpenAI Service を利用するための申請内容やチーム内の利用ルールを検討するために調べたことや対応したことをまとめました。作成した利用ルールの説明会の内容についても記載します。 以前に Azure OpanAI Service を検証目的で利用するための準備をする機会があったため、利用申請前に確認したことや利用のためにルール化したことを本ブログにまとめたいと思います。また、実施した利用ルールの説明会の内容についても記載します。 前提条件 導入・導入の前提条件は下記でした。 Azure AD は社内で導入済み Azure サブスクリプションは社内で払い出されたものを利用 チームの複数人が検証用途で Azure OpenAI Service を利用 Azure OpenAI を利用するサブスクリプションと Azure AD ユーザーとの信頼関係が既にある状態です。 もし組
もはや一般的になったAWSやAzureといったクラウド基盤のビジネス活用。すでにクラウドを乗りこなしている事業では、コストの最適化やリスク分散を目的に、あるクラウドから別のサービスに乗り換えたり、併用して“いいとこどり”をするケースも見られる。 一方、クラウドの乗り換え・併用時には、サービスについて学習する手間が問題になる可能性もある。同じ「クラウド」のくくりとはいえ、各サービスの特徴は異なる。いざ使いこなそうと思うと、新しく使うサービスの詳細を改めて把握する必要があるだろう。 ただ、これはベンダー側も承知している問題のようだ。各社はサービス同士の差異や共通点をまとめた資料を共有し、ユーザーの理解促進を図っている。例えば米Microsoftは「Azureのこの機能、AWSでいうと何？」を一覧化。マルチクラウドなどを検討するユーザー向けに提供している。 AWSとの比較では、AzureとAWS
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 3大クラウド(AWS,Azure,GCP)をそれぞれプロダクションで実運用した感想(その2 Azure固有の優位性について) はじめに 前回記事で3大クラウドに関して、各々のクラウドのシェアと将来性に関して感想を記述したところ、トレンド1位になったりと大変大きな反響をいただきました。 長い記事であったにも関わらず、目を通してくださった読者の皆様ありがとうございます！ しかしながら、予想外のバズり方をしてしまってだいぶハードルが上がってしまったのと、ちょうど弊社でインパクトの大きい経営施策(シリーズBの資金調達/事業譲渡)が立て続けに執行
「Azure OpenAI Service」でできることとは？ マイクロソフトでは、2019年からOpenAIとの戦略的パートナーシップを締結し、共同で自然言語処理を含むAIのアルゴリズム／モデル開発を行っている。OpenAIはプライマリークラウドとしてMicrosoft Azureを採用し、OpenAiの研究や製品、APIサービスなどあらゆるワークロードをAzureが支えている。 2023年1月には、両社のパートナーシップをさらに強化する発表も行われている。これはマイクロソフトが複数年にわたり、OpenAIに対して数十億ドル規模の投資を行い、AIの進歩を加速させるとともに、そのメリットを世界中で広く共有することに取り組むという内容だ。 このパートナーシップに基づき、マイクロソフトでは、OpenAIの研究を加速させる専用スーパーコンピューティングシステムの開発／展開投資を拡大。一方で、Op
$ az version { "azure-cli": "2.43.0", "azure-cli-core": "2.43.0", "azure-cli-telemetry": "1.0.8", "extensions": {} } $ gh --version gh version 2.20.2 (2022-11-15) https://github.com/cli/cli/releases/tag/v2.20.2 prefix=mnrgapp region=japaneast gid=$(az group create \ --name ${prefix}-rg \ --location $region \ --query id \ --output tsv) auth=$(az ad sp create-for-rbac \ --name ${prefix} \ --years 10
今朝に発表された Terraform Cloud のアップデートで OpenID Connect を利用した認証情報の取得に対応したようです。Dynamic Provider Credentials という名前で紹介されています。 GitHub Actions ではほぼ OIDC のみを使うようになりましたが、一番強い権限が必要な Terraform Cloud で使えなかったのが悩みの一つでした。GitHub Actions と Azure AD を組み合わせて利用する方法は以前に書いているので、以下の記事を参照してください。 Terraform Cloud を Azure Provider で利用する場合には期限付きの Client Secret を作成する必要があったので、Client Secret 自体の管理が必要になるというデメリットがかなり大きかったです。まだベータ扱いですが、
Azure DevOps の Azure Pipelines に Trivy をインストールして Docker コンテナーの脆弱性スキャンをやってみたAzureDockerAzureDevOpsAzurePipelinestrivy 世間でソフトウェアの脆弱性が公表され、CVSS スコアが高いので自社が使っている OS やソフトウェア、開発しているアプリは大丈夫なのか？と、その都度対応していたりします。例えば Docker コンテナーを Azure Pipelines でビルドしているなら、パイプラインに脆弱性スキャンを追加して、その時点で脆弱性が含まれる場合は停止して、開発ライフサイクルの最初の方で対処しておけばラクになります。それでは、DevSecOps の一片を Azure Pipelines で実践してみたいと思います。 Azure DevOps に Trivy エクステンションを
Microsoft Azure の利用費を Amazon QuickSight のダッシュボードで表示する | DevelopersIO
いわさです。 普段 AWS を使うことが多くて、Azure はたまに利用する程度です。 ただし、利用頻度が低くても意図せぬ利用料金にならないように何かしらの対策は行う必要があります。 予算超過のアラートも悪くないのですが、個人的には正常であることを毎日確認したいと思っています。 ただし、Azure ポータルへのアクセス頻度が低いのでポータルにアクセスせずに日々の利用料金を確認出来るようにしたいなぁと思っていました。 今回試しに AWS 側にデータを取り込んで、QuickSight で Azure のコストを可視化してみましたので方法を紹介します。 アーキテクチャー構成 細かいところは省きますが、構成としては以下のような方式を採用しています。 Azure サブスクリプションのコスト分析機能で Azure Blob Storage へコストデータをデイリーでエクスポート Amazon Even
すべての Microsoft 製品 Global Microsoft 365 Teams Copilot Windows Surface Xbox 新生活応援セール 法人向け サポート ソフトウェア Windows アプリ AI OneDrive Outlook Skype OneNote Microsoft Teams PC とデバイス Xbox を購入する アクセサリ VR & 複合現実 エンタメ Xbox Game Pass Ultimate Xbox とゲーム PC ゲーム Windows ゲーム 映画とテレビ番組 法人向け Microsoft Cloud Microsoft Security Azure Dynamics 365 一般法人向け Microsoft 365 Microsoft Industry Microsoft Power Platform Windows 365
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
