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8件の記事があります
Microsoft Foundry の Fine Tuning 完全ガイド — データ設計・実行（Part 2／全 2 回）
Microsoft FoundryでのFine Tuningを再現性高く進めるため、目的と評価指標の設定、ベースモデル比較、JSONLデータ設計、ジョブ設定、学習・検証・デプロイ手順を整理。重要なのは件数よりデータ品質、一貫した評価、実験記録、失敗例を活かす継続改善である。
約1か月前
Foundry Models のモデルの種類と機能 — Microsoft Foundry 選定・デプロイガイド
Microsoft Foundryのモデル選定を、性能順位ではなく「調達区分・モダリティ・デプロイタイプ・ライフサイクル」の4軸で整理。契約、課金、SLA、運用制約を踏まえ、選定から評価、保護、実装、監視までの判断順序と主要機能を実務視点で解説する。
約1か月前
Microsoft Foundry の評価機能で想定 QA と実回答の差分を測り継続的に改善する方法
Microsoft Foundry（旧 Azure AI Foundry）の評価機能で、チャットの想定 QA（ground truth）を登録し実回答との差分を Similarity や F1 で測って改善する手順を、JSONL 設計・評価器の選び方・ポータル UI と SDK・改善ループまで実務目線で解説します。
約1か月前
Microsoft AI の MAI モデル徹底解説 — 提供状態・価格・使い分け【2026年8月版】
Microsoft AI の自社開発モデル MAI を、推論・コーディング・画像・音声・文字起こし・セキュリティの 6 領域で整理。2026 年 8 月時点の性能、提供状態、価格、用途別の選び方を一次情報に基づいて解説します。
約1か月前更新済み
マルチエージェント AI アプリのリポジトリ構成ベストプラクティス — Microsoft 公式サンプルに学ぶ 5 原則（宣言的定義・ハンドオフ・GitOps）
Microsoft公式のマルチエージェント実装を題材に、コード崩壊を防ぐリポジトリ設計の5原則を解説。宣言的定義とプロンプト外部化、オーケストレーション分離、ツール権限制御、IaC×GitOps、評価運用の分離により、再利用しやすく安全な構成へ一般化している。
2か月前更新済み
