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Azure経由でChatGPTにアクセスする方法

編集済み 3 数週間前 によって ExtremeHow 編集チーム

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Azure経由でChatGPTにアクセスする方法

翻訳が更新されました 3 数週間前

Azureを介してChatGPTにアクセスするには、基本的な概念を理解することからAzureサービスを使用したソリューションの実装までのいくつかのステップが含まれます。Azureは、ChatGPTのような大規模な機械学習モデルをホストし実行するためのさまざまなリソースを提供しています。この詳細なガイドでは、このプロセスの各ステップを詳しく探り、必要に応じて例や説明を加えます。このガイドが終わるころには、AzureでChatGPTをセットアップする方法が明確に分かるでしょう。

ChatGPTとAzureの理解

ChatGPTは、OpenAIによって開発された会話型AIモデルです。これは、深層学習の力を活用して、会話の中で人間の応答を理解し生成します。一方、Azureはマイクロソフトが提供するクラウドコンピューティングプラットフォームで、コンピューティングパワー、ストレージ、および機械学習機能などのサービスを提供しています。

なぜAzureをChatGPTに使用するのか?

AzureはAIモデルのデプロイメントにおいていくつかの利点を提供します:

Azureアカウントのセットアップ

  1. まず、Azureのウェブサイトにアクセスし、アカウントを持っていない場合はサインアップしてください。マイクロソフトは通常、新しいサインアップに対して制限付きの無料クレジットを提供する無料ティアを提供しています。初期テストに役立ちます。
  2. アカウントを作成しログインした後、Azureポータルにアクセスできます。Azureポータルは、すべてのAzureサービスを管理するウェブベースのインターフェースです。

リソースグループを作成する

リソースグループは、Azureソリューションに関連するリソースを保持するコンテナーです。関連するリソースをまとめて管理しやすくすることが重要です。

  1. Azureポータルにアクセスし、左側のサイドバーで「リソースグループ」をクリックします。
  2. 「追加」を選択して、新しいリソースグループを作成します。
  3. リソースグループのユニークな名前を入力し、希望の地域を選択します。地域はデータとリソースが保存される場所を定義します。
  4. 「確認と確定」をクリックして作成を完了します。

ChatGPTモデルの実装

Azureは機械学習モデルのデプロイメント用に多数のサービスを提供していますが、ChatGPTのようなモデルにはAzure Machine Learningサービスが特に便利です。

  1. Azureポータルにアクセスし、「Azure Machine Learning」と検索します。
  2. 「作成」をクリックし、「Machine Learning」を選択し、先ほど作成したリソースグループを選びます。
  3. 機械学習ワークスペースの名前を指定し、地域を選択し、「確認と作成」を選びます。
  4. ワークスペースが作成されると、リソースの下に表示されます。
  5. Azure Machine Learning Workspaceは、データ準備、モデルトレーニング、およびデプロイメント用のツールを提供します。ChatGPTをデプロイするには、主に後者2つ、つまりモデルトレーニングとデプロイメントに関心があります。

Machine Learning Workbenchをインストールした後、ChatGPTモデルをデプロイするには次の手順に従います。

  1. 作成したワークスペースに移動します。
  2. 新しい環境を作成します。この環境はChatGPTモデルを実行するための構成を定義し、必要なライブラリやそのバージョンなどを含みます。
  3. AzureがPythonおよび機械学習ライブラリ用に事前定義された環境を提供している場合、それを使用するか、必要な依存関係をYAMLファイルで指定してカスタム環境を作成します。
  4. ChatGPTモデルファイルをAzureストレージアカウントに接続するか、直接アップロードしてワークスペースにアップロードします。
  5. Azure ML SDKを使用してデプロイメント構成を作成および送信します。SDKは、コンピュートターゲットとデプロイするモデルを柔軟に指定する手段を提供します。

デプロイメント用のサンプルコード

ここでは、Azure Machine Learning Python SDKを使用してデプロイメントを開始するための簡単な例を示します。

from azureml.core import Workspace, Experiment
from azureml.core.environment import Environment
from azureml.core.model import Model
from azureml.core.webservice import AciWebservice, Webservice
from azureml.core.webservice.webservice import Webservice

# Azure MLワークスペースに接続する
ws = Workspace.from_config()

# 環境を定義する
env = Environment(name="chatgpt-environment")
env.docker.enabled = True
env.python.conda_dependencies = CondaDependencies.create(
    pip_packages=['transformers', 'torch']
)

# モデルを登録する
model = Model.register(workspace=ws, model_path="path_to_your_model", model_name="chatgpt")

# デプロイメント構成を定義する
aci_config = AciWebservice.deploy_configuration(cpu_cores=1, memory_gb=1)

# モデルをデプロイする
service = Model.deploy(workspace=ws, name='chatgpt-service', models=[model], inference_config=inference_config, deployment_config=aci_config)
service.wait_for_deployment(show_output=True)
print(service.state)

上記のコードでは、path_to_your_modelをデプロイするモデルの実際のパスに置き換えます。このスクリプトは、モデルをACI（Azure Container Instance）Webサービスとしてデプロイします。実際のプロダクションシナリオでは、AKS（Azure Kubernetes Service）のようなより強力なサービスが必要になる場合があります。

デプロイされたモデルのテスト

デプロイが完了したら、モデルをテストできます。Azureは、各デプロイ済みサービスのエンドポイントを提供し、HTTPリクエストを送信してモデルと対話できます。

モデルをテストするには、入力データを使ってエンドポイントにPOSTリクエストを送信します。Pythonとrequestsライブラリを使った簡単な例を以下に示します。

import requests

# デプロイされたモデルの実際のエンドポイントURLに'your-aci-endpoint'を置き換える
url = 'your-aci-endpoint'
input_data = {
    "data": ["Can you explain ChatGPT and Azure integration?"]
}
response = requests.post(url, json=input_data)
print(response.json())

このスクリプトは、デプロイされたChatGPTモデルにリクエストを送信し、応答を出力します。your-aci-endpointを実際のACI WebサービスURLに置き換えてください。

スケールとパフォーマンスの処理

予想される負荷に応じて、サービスのスケーリングを検討する必要があるかもしれません。大規模な環境には、Azure Kubernetes Serviceが推奨されます。AKSは、コンテナ化されたアプリケーションを自動スケーリングや負荷分散などの機能を備えてより効果的にデプロイおよび管理することを可能にします。

監視とロギング

デプロイされたモデルのパフォーマンスと使用状況を監視することが重要です。Azureは、メトリックの追跡、ログの記録、および問題の診断を支援するAzure MonitorやApplication Insightsなどのツールを提供しています。

結論

Azureを介したChatGPTのデプロイメントは、アカウントのセットアップ、必要なリソースの作成、機械学習サービスの構成、適切な環境へのモデルのデプロイメントを含みます。Azureの強力なクラウドインフラを活用することで、プロセスが簡素化されるだけでなく、アプリケーションがスケーラブルで安全に運用されることも保証されます。このガイドでは、デプロイメントライフサイクルの各ステージを包括的に理解し、AzureでのAIソリューションの効果的なデプロイと管理を可能にします。

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