Azure Machine Learning の Prompt Flow の評価フローの基本的な使い方について解説しました。

Azure上で音声を文字起こしするためのAIモデルが使用できるようになりました。 本記事ではAIモデル「Whisper」を使用するまでの手順を解説します。また簡単な検証を行ったため、検証内容についても触れます。

Meta社の次世代オープンソース大規模言語モデルLlama 2をAzure Machine Learningで使うまでの手順を記載します。

Azure Machine Learningでplompt flowの機能が実装されました。 本機能はLLMの専門ライブラリを使わなくても視覚的に開発を行うことができます。APIのデプロイやテストなどの機能も用意されており、今後のLLMシステム開発において一貫したプラットフォームと…

Azure Machine Learning上では複数のデータセット形式が用意されています。 mltable形式は表形式でデータを使用することができます。学習・推論を行う際にこの形式を使用することになることがありますが、プログラム上から表形式でデータ登録・更新を行う場…

Azure OpenAI Serviceではチャットのような対話に限らず幅広い自然言語処理のタスクに応用することができます。 今回の記事では一例として「業務メールを必要なものと不要なものに振り分ける」分類タスクをGPT-3のAIに解かせます。

仕事の現場で使われ始めているChatGPTを製品のチートシートとして利用した時、技術情報の分かりやすさと正しさについて確認してみました。本記事では自分が業務で使用しているAzure Machine Learningをベースに質問をします。

Azure Machine Learningでは登録したデータに対してワークスペース上でラベル付けを行うことができます。 RBACによって機能制限して、ラベル付けのみを行う形でユーザーを参加させることができます。 本記事ではラベル付けユーザーの種類と権限ごと機能につ…

Azure Machine Learningでは学習やテストに使用するデータをワークスペース上に登録して保管・共有することができます。 登録設定の際にいくつか選択肢が出てくるため、本記事で解説を行います。

Azure Machine Learning CLIv2を使用してデプロイパイプラインを構築する方法を紹介します。

Azure Machine Learning CLIv2を使用して学習パイプラインを構築する方法を紹介します。

Azure Machine Learning CLIv2を使用して推論エンドポイントをデプロイする方法を紹介します。

Azure Machine LearningワークスペースをCLIv2を使って操作するチュートリアルです。自動化の前段階、CLIv2を使って学習操作を実施するまでの手順を示します。

本記事ではAzureMachineLearningワークスペースのNotebooks上で作成したファイルを、一括で保存する方法について紹介します。

自然言語処理AIを使って、重要な業務メールにフラグ付けをする手法について解説します。一部、AzureMachineLearningの自動ML機能を使用して学習を行います。