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Microsoft FoundryのFine Tuning導入判断を整理。SFT・DPO・RFTの違い、RAGやプロンプトとの使い分け、対応モデル、デプロイ方式、料金、制約、代表ユースケースを比較し、目的・品質・運用要件に応じた選定観点を示す。
Phi-4とFoundry Localで分類・要約・PII除去など軽い処理をローカル実行し、複雑な推論や長文脈はAzure OpenAIへ振り分けるハイブリッド構成を解説。OpenAI互換APIで切替えやすく、固定費と従量課金の損益分岐やフォールバック設計が重要。
