Microsoftのモデル提供サービスがAIアクセスを全ての人に民主化する方法

今日のツールを使用すると、AI駆動のアプリケーションの作成が簡易化されていますが、開発者の多くはモデルホスティングの複雑さに尻込みします。OpenAIのGPT-4、MetaのLlama 3、GoogleのGemini、またはさまざまなオープンソースモデルを選ぶという課題に加え、これらのモデルを展開することは新たな困難を伴います。このような複雑な作業は、開発者を困惑させ、彼らの起業家精神を抑えつける可能性があります。しかし、Microsoftは、開発者が技術的な障壁ではなく、創造性に再集中できるソリューションを提供しています。彼らの「モデル・アズ・ア・サービス（MaaS）」は、クラウドサービスに似ており、インフラ管理の代わりにモデルアクセスに対して料金を支払うことができます。このサービスは、MicrosoftのAI Azure Studioを通じてアクセス可能です。

「モデルを展開したことがある方なら、Pytorchのバージョンやハードウェアの仕様が複雑に組み合わさることを知っているでしょう」と、MicrosoftのAIプラットフォームのプリンシパルプログラムマネージャーであるセス・ジュアレズは述べています。「MaaSはその複雑さを抽象化します。オープンソースまたはOpenAIが作成したモデルがあれば、当社のカタログを通じて簡単にアクセスできます。ワンクリックで、運用可能なエンドポイントが即座に使用可能です。」

MaaSを活用すれば、開発者は仮想マシンを必要とせずに推論APIを簡単にレンタルし、請求は使用した分だけで済みます。ジュアレズは、Microsoftが1,600以上の異なる機能を持つモデルを提供しているが、MaaSの目的は開発者がAI機能をソフトウェアに統合しやすくすることだと説明します。

2023年にMaaSが開始されて以来、選ばれたモデルが提供されています。最初は、Mistral-7BやMetaのLlama 2が登場しました。最近では、NixtlaのTimeGen-1やCore42 JAISもラインナップに加わり、AI21、Bria AI、Gretel Labs、NTTデータ、Stability AI、Cohereからの新しいモデルも予定されています。ただし、AI Azure Studioにあるものの中で、MaaSモデルとして認識されるのはごく一部です。

モデルの適格性は多くの場合、企業とのパートナーシップに起因しますが、ジュアレズはこれらの協力の詳細については見解を避けています。その他のモデルは、APIの修正によってMaaSに対応した機能シグネチャに標準化されています。ただし、特定のモデルは異なる方法でデプロイする必要があります。「それが、一部はModel-as-a-Serviceとして分類され、他は専用のコンテナで管理推論を行うために押し込まれる理由です」とジュアレズは説明しています。

ジュアレズは、開発者がそれぞれのアプローチを選べる未来を期待しています。「このモデルでは、あなたがコンテナ全体とモデルを所有し、メンテナンスを管理する一方で、MaaSではその維持管理をこちらが行います。サポートするモデルが増えるほど、開発者はレンタルの選択肢が増えます」と述べています。

MaaSは新しい概念ではありませんが、テクノロジーの風景における重要な変化を示しています。ジュアレズは、今やテクノロジー企業が私たちのニーズを支配するのではなく、消費者が特定の機能やサービスを求める声を上げていると考えています。この進化は、AI研究と商業化の並行する進展によって促進されています。「ユーザーが需要を牽引している逆転現象を目撃しており、それが広く利用されるツールであるChatGPTの普及によって企業が要求される体験を提供しようと追いつくようになっています」と彼は結論づけています。