概要
AI Studioは、AIモデルの構築、微調整、テスト、デプロイを効率的かつ大規模に行えるオールインワン プラットフォームです。 データ準備から本番環境へのデプロイまで、AI開発ライフサイクル全体を簡素化する統合環境を提供し、 複雑なインフラ管理を必要としません。
AI Studioを選ぶ理由
大規模言語モデル（LLM）や機械学習モデルの開発・デプロイには、断片化されたツール、手動設定、複雑 なインフラ構築が伴うことがよくあります。 AI Studioは、データ管理、モデルトレーニング、評価、提供をシームレスな体験に統合したワークフローを 提供することで、これらの課題を解消します。
AI Studioでは以下が可能です：
事前学習済み基盤モデルを独自のデータセットで微調整
モデル、データセット、実験を一元化されたインターフェースで管理。
推論やテスト用にモデルを即座にデプロイ。
オンデマンドでコンピューティングリソースを拡張。
組み込みの分析機能でパフォーマンスを監視し、コストを最適化できます。
主な特徴
データハブ
セキュアなストレージとアクセス制御でデータセットを 管理、アップロード、バージョン管理します。
モデルの微調整
自動リソース管理と分散トレーニングサポートにより、 独自のデータを使用して基盤モデルをカスタマイズしま す。
モデルハブ
推論用モデルの保存、バージョン管理、デプロイを集中 管理するリポジトリ。
モデルテスト
モデル品質を評価し、モデルバージョン間のパフォーマ ンスを比較します。
ユーザートークン
API認証のセキュリティ強化とユーザーベースの権限管 理。
AI Studioの利用対象
AI Studioは以下の方向けに設計されています：
カスタムモデルの微調整と評価が必要なデータサイエンティスト。
APIを通じてアプリケーションにAIを統合したい開発者。
大規模なモデルトレーニングを実験する研究者。
サーバーやGPUを直接管理せずにスケーラブルなAIインフラを必要とする企業。
主なメリット
統一ワークフロー：データからデプロイまで、AIライフサイクルの全段階を単一プラットフ ォームで実現。
スケーラビリティ：大規模なワークロード向けに、コンピューティングリソースとストレージ リソースを自動的に拡張します。
使いやすさ：技術者・非技術者双方向けの直感的なインターフェースとSDKを提供。
トレーサビリティ：再現性を確保するため、すべてのデータセット、モデル、ジョブにバージョン管 理を適用。
コスト効率性：透明性のある課金とリソース最適化ツールにより、使用した分だけお支払 いいただけます。
AI Studio モジュール概要
AI Studioは、シームレスに連携するモジュール式サービスで構成されています：
Data Hub – データセットの準備と管理。
モデル微調整 – 事前学習済みモデルのトレーニングと最適化。
モデルテスト – モデルの性能を検証・ベンチマークします。
モデルハブ – モデルの保存、管理、デプロイを行います。
ユーザートークン – 全サービスへの認証とアクセス制御を実現します。
各モジュールは単独で、またはエンドツーエンドのワークフローの一部として使用可能。プロトタイプか ら本番環境への移行を迅速化します。
次のステップ
開始するには：
プラットフォームのアーキテクチャと前提条件を理解するため、「開始前に」セクションを確認 してください。
クイックスタートガイドに従って、最初のモデルを微調整しデプロイしてください。
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