GitHubはAI開発の分野で広く知られていますが、新たな生成AIモデルへのアクセスや実験はこれまで開発者にとって課題でした。しかし、今日からGitHub Modelsがその状況を変えます。
GitHub Modelsの目的
GitHub Modelsは、企業開発者が生成AIを活用してアプリケーションを探索・構築するプロセスを簡素化することを目指しています。GitHub Copilotの提供でAI分野の先駆者であるGitHubは、そのサービスを拡大しています。Copilotは一つの厳選されたモデルで動作しますが、GitHub ModelsはMetaのLlama 3.1、OpenAIのGPT-4o、Mistral Large 2、AI21のJamba-Instruct、Microsoft Phi-3、Cohereのモデルなど、さまざまなAIモデルに直接アクセスできる機会を提供します。
開発者の実験を促進
この取り組みの目標は、開発者が生成AIモデルを実験し、自身のアプリケーションに統合できるよう支援することです。「これから数ヶ月、数年の間に作成されるアプリケーションは、知見を組み込むことが必須になるでしょう」とGitHubの製品シニアバイスプレジデント、マリオ・ロドリゲス氏は述べています。
AI統合の課題を軽減
GitHub Modelsの主な目的は、開発者がAIを扱う際に直面する障壁をなくすことです。以前は、異なるモデルにアクセスするために複数のサイトを利用し、アカウントを作成する必要がありましたが、今後はGitHubの既存のIDを使って、さまざまな生成AIモデルをシームレスに探索・活用できるようになります。ロドリゲス氏は「AIは一時的なトレンドではなく、今後も重要な存在です。この市場の成長を促すためには、全ての摩擦を排除する必要があります」と強調しました。
エンタープライズAIの展開への道筋
GitHub Modelsは実験を助けるだけでなく、AIを活用したアプリケーションの開発から本番環境へのスムーズな移行をサポートします。ユーザーは、GitHub ModelsプレイグラウンドでAIモデルの性能を試し、満足した後はGitHub CodespaceまたはVS Code環境に移行し、Azure SDKを用いてAzureサービスへの必要なトークンやAPIキーを取得できます。
企業のAI課題を克服する実験の重要性
エンタープライズAIの展開には、レイテンシ、応答の質、コストという3つの重要な課題があります。ロドリゲス氏は、GitHub Modelsがこれらの障壁を乗り越えるための専用環境を提供することを目指していると述べました。
業界のベンチマークも参考になりますが、ロドリゲス氏はオフラインとオンラインの両方で評価を行うことが、より良い判断につながる重要性を強調しました。
まとめ
GitHub Modelsは、開発者が生成AIをリアルなアプリケーションに統合するためのアクセスしやすいAIツールを提供し、シームレスな道筋を構築することで、開発者体験を一新する準備が整いました。
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