Azure OpenAIを活用したローカル環境の活用事例
はじめに
Azure OpenAIを活用したAIによる論文生成のローカル環境構築には、Azure OpenAI Serviceの設定とサンプルコードの実行が必要です。
GitHubリポジトリ「Azure-Samples/jp-azureopenai-samples」には、日本市場向けのサンプルアプリケーションが含まれています。
「Azure-Samples/azure-search-openai-demo」リポジトリでは、Azure OpenAIとAzure AI Searchを使用したデモアプリケーションが提供されています。
これらのリポジトリには、ローカル環境でのセットアップ手順やデプロイ方法が詳細に記載されています。
具体的なサンプルとして、コールセンターやレシピアドバイザー、目標達成アドバイザーなどのアプリケーションが含まれています。
サンプルアプリケーション
コールセンター: 顧客対応を自動化するためのAIアプリケーション。
レシピアドバイザー: ユーザーの好みに基づいてレシピを提案するアプリケーション。
目標達成アドバイザー: ユーザーの目標達成をサポートするアプリケーション。
企業リサーチ: 企業情報を自動で収集・分析するアプリケーション。
内部文書検索: 社内文書を効率的に検索するためのアプリケーション。
ローカル環境構築手順
Azureアカウントの作成: Azureポータルでアカウントを作成し、必要なサービスにアクセス。
リポジトリのクローン: GitHubからサンプルリポジトリをクローン。
必要なツールのインストール: Azure CLI、Python、Node.js、Gitなどのツールをインストール。
環境設定: Azure CLIを使用してAzureアカウントにログインし、リソースグループを作成。
サンプルコードの実行: サンプルコードをローカル環境で実行し、動作を確認。
Azure OpenAI Serviceの概要
Azure OpenAI Serviceは、OpenAIのGPTモデルをAzure上で利用可能にするサービス。
テキスト生成、画像生成、音声認識など多様な機能を提供。
AzureポータルやAPIを通じて簡単に利用開始可能。
日本市場向けのサポートも充実しており、ドキュメントやサンプルコードが提供されている。
料金は使用したトークン数に基づいて計算される。
デプロイ方法
Azureポータルでリソースグループを作成。
Azure CLIを使用してリソースをデプロイ。
サンプルコードをローカル環境で実行し、動作を確認。
必要に応じて、GitHub CodespacesやVS Code Dev Containersを使用して開発環境を整備。
デプロイ後、Azureポータルでリソースの状態を確認し、必要な設定を行う。
トラブルシューティング
Azure OpenAIサービスへのアクセス権限がない場合、アクセスリクエストを提出。
リソースの作成に失敗した場合、リージョンの設定を確認。
クォータ制限に引っかかった場合、リソースの使用状況を確認し、必要に応じて調整。
SSL証明書の設定に問題がある場合、適切な証明書をインストール。
デプロイ後にアプリケーションが正常に動作しない場合、ログを確認し、エラーの原因を特定。