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DeepSeekとのつきあい方 ～ 安野貴博 氏「【DeepSeekの利用は危険か】」より

TechBits

生成AI「DeepSeek」（中国製？）との付き合い方について、各ユーザーのレベルに応じた解説が、安野貴博氏によって「【DeepSeekの利用は危険か】」というタイトルでX（旧Twitter）にて説明されている。

以下要約です。詳しくは上記の氏の投稿をご覧ください。
その後具体的にどのようにDeepSeekと付き合うのか検討します。

【DeepSeekの利用は危険か】🎭

🔹 LV.1 あまり詳しくない人向け

利用規約上、入力データの扱いが不透明なため注意が必要である。精度はChatGPTのo1と大差なく、そちらを使う方が無難である。政治的バイアスがあるとも指摘されている。

🔹 LV.2 多少詳しい人向け

Azure経由なら利用規約が異なり、リスクは軽減される。Microsoftを信頼しているなら問題は少ない。オープンウェイトのため、セルフホスティングすればデータ流出の懸念はない。バイアスもファインチューニングで調整可能である。

🔹 LV.3 かなり詳しい人向け

セルフホスティングでも安全とは限らない。AIの学習次第でバックドアのあるコードを出力する可能性がある。モデルが高度化すれば、安全性の確保はより困難になる。今後、監視手法の発展が求められる。

🔹 LV.4 最前線の専門家向け

モデルの安全性は完全には保証できない。慎重になりすぎれば競争に遅れる。適切なリスク管理が重要であり、本気で競争に勝つなら一定のリスクは避けられない。

＜氏の指摘を受けたその後の検討＞

氏の説明はあまり詳しくない人にはよくわからないのでさらに調べてみました。

Azure経由でのDeepSeekの利用方法🖥️☁️

Azureを経由して生成AI「DeepSeek」を利用する方法には、APIの活用や仮想マシン環境でのホスティングなど、いくつかのアプローチが存在する。Azureの強固なインフラを活用することで、安全性やスケーラビリティを確保しながらDeepSeekを運用できる。

1️⃣ Azure OpenAI Serviceとの比較とDeepSeekの導入📊

Azureでは、OpenAIのGPTモデルを提供するAzure OpenAI Serviceが利用できるが、DeepSeekはこのサービスとは異なる形で導入する必要がある。DeepSeekのオープンウェイト版を利用する場合、**Azureの仮想マシン（VM）やAzure Kubernetes Service（AKS）**でホスティングするのが一般的な方法である。

2️⃣ Azure経由でDeepSeekを利用する方法🔧

① 仮想マシン（Azure Virtual Machines, VM）でのセルフホスティング🖥️

手順:

  1. GPU対応のAzure VMを作成（NVIDIA A100やH100搭載のインスタンス推奨）

  2. DeepSeekのモデルウェイトをダウンロード

  3. CUDAやPyTorchなどの環境を構築

  4. DeepSeekの推論サーバーを構築し、APIとして公開

この方法では、クラウド上で完全に自社管理のDeepSeek環境を構築できるため、データ漏洩のリスクを最小限に抑えられる。

② Azure Kubernetes Service（AKS）でのスケーラブルな運用🚀

手順:

  1. AKSクラスタを構築し、コンテナベースでDeepSeekをデプロイ

  2. **Azure Container Registry（ACR）**を活用し、事前にコンテナ化したDeepSeek環境を登録

  3. 負荷に応じた自動スケーリングを設定

この方法では、負荷の変動に応じてスケールアウトが可能であり、AI推論の処理能力を最適化できる。

③ Azure Machine Learning（AML）を活用したモデルデプロイ📡

Azure Machine Learningを利用すると、DeepSeekのファインチューニングや推論環境を構築できる。
手順:

  1. AMLワークスペースを作成

  2. DeepSeekモデルをカスタムトレーニング（必要に応じてファインチューニング）

  3. エンドポイントを作成し、API経由で推論を実行

この方法では、AzureのML機能と統合し、より高度なAIモデルの管理や実験が可能となる。

3️⃣ Azure経由でDeepSeekを使うメリット💡

✅ データの安全性向上 – Microsoftのセキュリティ基準に則った運用が可能
✅ スケーラブルなAI環境 – 必要に応じてリソースを増減できる
✅ オンプレミスとの連携 – 企業の既存システムと統合しやすい
✅ GPUリソースの最適化 – Azureの高性能GPUを活用し、高速な推論が可能

4️⃣ まとめ📌

Azure経由でDeepSeekを利用するには、仮想マシン（VM）、Kubernetes（AKS）、Azure Machine Learning（AML）などの選択肢がある。特に、セルフホスティング環境ではデータの安全性を確保しながらAIモデルを運用できるため、プライバシーやセキュリティを重視する企業に適している。

DeepSeekの導入には技術的なセットアップが必要だが、Azureのインフラを活用することで、より安全かつ柔軟な運用が可能となる。🔧💡

「サイバーエージェントがR1を元にファインチューニングしたモデル」とは

＜ChatGPT4o回答＞

サイバーエージェントは、AIモデル「DeepSeek-R1」を基に、日本語データを用いて追加学習（ファインチューニング）を行ったモデルを公開している。

この取り組みにより、モデルの日本語処理能力が向上し、特定のトピックに関する質問にも適切に応答できるようになっている。

＜ChatGPTo1回答＞

「サイバーエージェントがR1を元にファインチューニングしたモデル」とは、機械学習の分野で「R1」というベース（事前学習済み）モデルに追加の学習（ファインチューニング）を施し、サイバーエージェントが必要とする用途やタスクに適したモデルへと再調整したものを指します。ファインチューニングでは、すでに大規模データで学習し高い汎用性能を持つベースモデルに対し、特定の領域・目的に沿ったデータを使って再学習を行うことで、より高い精度・性能を引き出すことが可能となります。

  • ベースモデル（R1）
    何らかの大規模なデータセットで事前学習され、すでに豊富な言語知識や推論能力を身につけた大規模言語モデル（LLM）や画像モデルなどを指します。今回の場合は、その名前が「R1」というモデルが該当すると考えられます。

  • ファインチューニング
    ベースモデルのパラメータを初期値として、新たに用意したデータを使い、特定の用途やドメインに合わせる形で最適化する手法です。こうすることで、モデルは元の汎用的な能力を活かしながら、サイバーエージェントが扱うサービス分野（広告、マーケティング、コンテンツ制作など）や日本語の特徴的な用法に特化した能力を獲得できます。

つまり、サイバーエージェントがR1というベースモデルに対して独自のデータや目的に合わせた追加学習を行い、同社が必要とする機能・性能を実現するようにモデルを調整（ファインチューニング）したというのが「サイバーエージェントがR1を元にファインチューニングしたモデル」という意味になります。

＜deepseek回答＞

「サイバーエージェントがR1を元にファインチューニングしたモデル」とは、サイバーエージェントが既存のAIモデル「R1」を基に、特定のタスクやデータセットに適応させるため、追加の学習を行ったモデルのことを指します。

詳細

  1. R1モデル: 既に学習済みのAIモデルで、特定のタスクで高い性能を発揮するよう設計されています。

  2. ファインチューニング: R1モデルを特定のタスクやデータセットに適応させるため、追加の学習を行います。これにより、モデルは特定のタスクでより高い精度を達成できます。

  3. サイバーエージェントの役割: サイバーエージェントは、R1モデルを自社のニーズに合わせてファインチューニングし、特定のアプリケーションやサービスに適用します。

具体例

  • 自然言語処理: R1をチャットボットや翻訳サービスに適用するため、特定のデータセットでファインチューニングする。

  • 画像認識: R1を画像分類や物体検出に適用するため、画像データセットでファインチューニングする。

利点

  • 効率性: ゼロからモデルを学習するよりも、時間とリソースを節約できます。

  • 高性能: 既に優れた性能を持つR1モデルを基に、特定のタスクでさらに高い精度を達成できます。

結論

サイバーエージェントがR1を元にファインチューニングしたモデルは、既存の高性能モデルを特定のタスクに最適化し、効率的に高精度なAIシステムを構築するための手法です。


MCP連携とは

Model Context Protocol（MCP）とは、AIシステムが外部のデータソースやツールと安全かつ効率的に連携するためのオープンスタンダードである。

これにより、AIアシスタントはGoogle Drive、Slack、GitHub、Postgresなどの多様なデータソースと共通のプロトコルで接続できる。

従来、AIモデルを特定のデータソースに接続する際には、個別のカスタム実装が必要であり、開発者にとって大きな負担となっていた。

MCPはクライアント-サーバーモデルを採用し、開発者はMCPサーバーを通じてデータソースを公開するか、これらのサーバーに接続するAIアプリケーションを構築することで、データとAIシステムの双方向の接続が可能になる。

MCPの導入により、AIエージェントは異なるツールやデータセット間を移動する際にもコンテキストを維持でき、現在の断片化された統合をより持続可能なアーキテクチャに置き換えることが期待されている。

これにより、開発者はデータソースごとに個別のコネクタを維持する必要がなくなり、標準プロトコルに基づいて構築できるようになる。

MCPはオープンソースプロジェクトとして公開されており、誰でも自由にアクセスして利用・拡張が可能である。

これにより、開発者は自社のニーズに合わせたMCPサーバーやクライアントを構築し、AI活用の幅を広げることができる。

具体的な活用事例として、MCPを利用することで、AIアシスタントがGitHubやGitLabと直接連携し、リポジトリの管理やコードレビューの支援を行うことが可能になる。

これにより、開発者はコードの品質向上やデプロイの自動化を効率的に進めることができる。


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