微软的服务模型如何让每个人都能轻松访问AI技术

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今天的工具让创建基于AI的应用程序变得更加简便，但许多开发者仍然对模型托管的复杂性感到望而却步。选择如OpenAI的GPT-4、Meta的Llama 3、Google的Gemini或各种开源模型是一项挑战，而部署这些模型则面临全新的困难。这项复杂的任务可能让开发者感到沮丧，甚至扼杀他们的创业梦想。

然而，微软为开发者提供了一种解决方案，使他们能够将注意力重新集中于创意，而不是技术障碍。他们的模型即服务（MaaS）产品类似于云服务，用户可以按需支付模型访问费用，而无需管理基础设施。该服务可通过微软的AI Azure Studio访问。

微软AI平台的首席项目经理塞思·胡亚兹（Seth Juarez）表示：“如果你曾经部署过模型，你就会知道这涉及复杂的PyTorch版本和硬件规格的组合。MaaS简化了这一复杂过程。如果你有一个模型，无论是开源的还是由OpenAI创建的，都可以通过我们的目录轻松访问。只需点击一下，你就能获得一个已准备好的操作端点。”

借助MaaS，开发者可以方便地租用推理API，并按需进行模型微调，无需虚拟机。胡亚兹提到，尽管微软提供超过1600个具有不同功能的模型，MaaS的目标是让开发者更容易将AI功能集成到他们的软件中。

自2023年推出以来，微软通过MaaS提供了多个选定模型。起初推出的模型包括Mistral-7B和Meta的Llama 2。最近，Nixtla的TimeGen-1和Core42 JAIS也加入了阵容，未来还将有AI21、Bria AI、Gretel Labs、NTT Data、Stability AI和Cohere的更多模型上线。不过，在AI Azure Studio中，只有一小部分模型符合MaaS标准。

模型的可用性通常源于企业合作关系，虽然胡亚兹表示他对这些合作的具体细节了解不多。其他模型被纳入是因为API修改已将其功能签名标准化，以适应MaaS。然而，更专业的模型需要通过其他方法进行部署。“这就是为什么有些被归类为模型即服务，而另一些则可以推到你自己的容器中进行托管推理的原因，”胡亚兹解释道。

他预见，未来开发者将在两种方法之间选择——就像房主和租房者。“在这个模型中，你拥有整个容器和模型，并负责维护，而使用MaaS时，我们为你管理这些维护。支持的模型越多，开发者租用的选择越多，”他指出。

虽然MaaS并不是一个全新的概念，但它展示了技术领域的重大转变。胡亚兹认为，动态已经发生了变化——现在是消费者在表达对特定功能和服务的需求，而不是科技公司在主导我们的需求。这种演变得益于AI研究和商业化的同步发展。“我们正看到这种逆转，用户因ChatGPT等工具的广泛使用而驱动需求，促使企业跟上步伐，提供所需的体验，”他总结道。

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