AWS サービスや Azure サービスと Google Cloud を比較する | Documentation
フィードバックを送信 AWS サービスや Azure サービスと Google Cloud を比較する コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 最終更新日: 2023 年 9 月 8 日 次の表に、一般提供の Google Cloud サービスと、それに対応するアマゾン ウェブ サービス（AWS）または Microsoft Azure のサービスを示します。この表は、サービスタイプ、機能、サービス名などのキーワードでフィルタできます。今後も最新の情報をお届けするために、フィードバックをお寄せください。 Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform i
AWS履修者のためのAzure入門
2023年8月に「AWS履修者のためのAzure入門」というタイトルで社内勉強会を開催しましたので、その時の資料を公開します。 今回はボリュームの関係から概念や権限・ユーザー管理周りとネットワークに関連するサービスのみ取り上げております。 何故勉強会を開催したかについては以下記事をご確認ください。 https://www.beex-inc.com/blog/aws-azure-entry-study-1 ※本資料の内容は公式のドキュメントなどを元に整理しながら作成しておりますが、一部解釈などが間違っている可能性があります。 必要に応じて公式ドキュメントなども確認しながらご覧ください。 ==2023/10/02追記== スライド内でAzureのVMはデフォルトでインターネットへのアウトバウンド通信が可能と記載していますが、Microsoftから以下の発表があり、2025年9月30日をもってデ
Azure OpenAI Service の GPT-4 Turbo with Vision と Azure AI Service Enhancement を試した - しばやん雑記
OpenAI 本家の提供から数週間遅れましたが、Azure OpenAI Service でも GPT-4 Turbo with Vision が一部リージョンで利用できるようになりました。本家とは異なり Azure AI Service Enhancement という Azure OpenAI 専用の機能も同時にリリースされています。 詳細は後述しますが、Azure AI Service Enhancement は現時点では若干挙動がおかしい部分があるので、利用には少し注意が必要になっています。 現時点では Japan East で利用できないため West US で利用するケースが多いと思います。レイテンシ的には West US の方が Australia East より有利な可能性があり、実際にネットワークのレイテンシは West US の方が Australia East より小さ
Azure OpenAI Service リファレンスアーキテクチャからみる本番システムレベルの LLM アプリに必要な検討項目の解説 / From Azure OpenAI Reference Architecture to Production-Ready LLM Apps #serverlessdays #serverlesstokyo
ServerlessDays Tokyo 2023 で Azure OpenAI Service リファレンスアーキテクチャからみる、本番システムレベルの LLM アプリに必要な検討項目の解説 / From Azure OpenAI Reference Architecture to Production-Ready LLM Apps というタイトルで紹介しました HP: https://tokyo.serverlessdays.io/ Ticket: https://serverless.connpass.com/event/290640/ #serverlessdays #serverlesstokyo
生成AIと音声認識を組み合わせて会議アシスタントツールを作ったら生産性が大幅に向上した話
株式会社クラウドネイティブは、Azure OpenAIで自組織専用のChatGPTの構築を支援するサービスを展開しています。ChatGPTとAzure AD OpenAI Serviceの取り組みや事例、支援… IDチームの前田です。今日は生成AI(ChatGPT)と音声認識モデル(Whisper)を利用した会議アシスタントツールに関する投稿になります。 (追記) 作ったツールはGitHub上で公開しており、Dockerを利用してすぐに試せるようになってます。 https://github.com/cloudnative-co/mtg-ai-assistant 2023年8月30日現在Azure OpenAIにてWhisperが利用出来ていないため、OpenAI Whisper APIを利用した試験段階のものになります。近日中にAzure OpenAIにてWhisperが利用出来るとアナウ
Microsoftがデータ分析基盤「Fabric」発表、DWH・AI・ストリーム分析を統合
米Microsoft（マイクロソフト）は2023年5月23日（米国時間）、年次イベント「Microsoft Build」で新しいデータ分析プラットフォーム「Microsoft Fabric」を発表した。データレイク「OneLake」を使って一元的にデータを管理し、AI（人工知能）によるアシスト機能「Copilot」も利用できる。 イベントに登壇したマイクロソフトのSatya Nadella（サティア・ナデラ）CEO（最高経営責任者）は「全てのAIアプリケーションはデータから始まる。（Fabricは）私たちが何年もかけて取り組んできた製品だ。マイクロソフトのデータ関連製品として、（データベース管理システムである）SQL Server以来、最大の発表になるだろう」と力を込めた。 マネージドクラウドサービス「Azure Data Factory」、企業向けデータ分析サービス「Azure Syna
PostgreSQL(pgvector) のベクトル検索による全自動PDF検索 : Blob Storage にアップロードしPDFをテキストに変換 - Qiita
PostgreSQL(pgvector) のベクトル検索による全自動PDF検索 : Blob Storage にアップロードしPDFをテキストに変換JavaPostgreSQLAdaOpenAIembedding 1. はじめに 先日、Azure OpenAI Embedding モデルを利用し最も関連性の高いドキュメントを見つける方法 について説明しました。これを利用する事で、最も関連性の高いドキュメントを見つける事ができます。 この記事では、この機能を利用し PDF ファイルを Azure Blob Storage にアップロードすると、自動的に PDF ファイルをテキストに変換し、Azure OpenAI Embedding モデルを利用して、ベクトル検索を行う方法について説明します。 このサービスを利用すると、社内ドキュメントも、各種論文も PDF ファイルであれば何でも、Azur
Cognitive Searchの生成AI用ベクトルDBの構築手順書 - Qiita
はじめに この記事は、現在（2023年8月4日時点）パブリックプレビュー中のCognitive Searchのベクトル検索機能について、ベクトルDBの構築手順を解説する記事です。公式ドキュメントにはクイックスタート記事も公開されており、こちらのブログで日本語で丁寧に解説してくれています。 公式ドキュメントのクイックスタートを読んでいると、下記の課題に遭遇します。 PDFなどのドキュメントはどのように扱えばいいか？ チャンク分割やベクトル生成は具体的にどのように行えばよいか？ 言語アナライザーを日本にするにはどこを変えればよいか？ インデックスを自動更新するにはどうすれば良いか？ このような課題に対して、Azure公式のGitHubリポジトリにあるcognitive-search-vector-prにあるインデックス作成ツール(azure-search-vector-ingestion-py
Deploy and run a Azure OpenAI/ChatGPT app on AKS with Terraform
This sample shows how to deploy an Azure Kubernetes Service(AKS) cluster and Azure OpenAI Service using Terraform modules with the Azure Provider Terraform Provider and how to deploy a Python chatbot that authenticates against Azure OpenAI using Azure AD workload identity and calls the Chat Completion API of a ChatGPT model. You can find the code of the chatbot and Terraform modules to deploy the
ChatGPT - LLMシステム開発大全
ChatGPTとLLMシステム開発について纏めた187ページ資料です。 2024/04 名称を改め資料を大幅にアップデートしました！ 今後も随時更新していきます。 データサイエンティスト協会での発表動画はこちら。 https://youtu.be/l9fpxtz22JU Build Japanでの発表はこちら。 https://youtu.be/UEZzx6a005g?si=Ot8EO2bv8yhQQEcy 2023/7/28 体裁修正、余計なページを削除 2023/12/12 RAG、API仕様、モデルのページを追加。また情報を最新化。 2024/04 名称を改め資料を大幅にアップデートしました！ 1. LLM - GPTの全体像 LLM - GPT とは何なのか ～チャットAIを例にした動作イメージ～ 大規模言語モデル(LLM)が持つ基礎能力 デジタルツールとLLMの連携 GPTに関す
Microsoft Fabric を利用して Blob ストレージに格納された Azure ログを分析する - Qiita
本記事について 2023年の5月の Microsoft Build にて、Microsoft Fabric という SaaS 型のデータ分析基盤がプレビューリリースされました。このサービスの登場で、マイクロソフト製品におけるデータ分析のとりうるアーキテクチャが大きく変わることになります。その中で、Azure のログ分析についても例外ではありません。本記事では、Azure のログ分析という Azure ユーザーでは誰しもが考えないといけないタスクについて、Microsoft Fabric を導入するとどう変わるのかを見ていきます。 Microsoft Fabric について Microsoft Fabric については、下記の Qiita の記事が日本語で全体を網羅する形で情報をまとめてくださっています。特に大きなポイントが、データの分析に必要なすべての機能が SaaS として一か所で提供さ
Azure Cosmos DB - NoSQL およびリレーショナル データベース | Microsoft Azure
Azure を探索 Azure について 安全かつ将来を見据えた、オンプレミス、ハイブリッド、マルチクラウド、エッジのクラウド ソリューションについて調べる グローバル インフラストラクチャ 他のどのプロバイダーよりも多くのリージョンを備える持続可能で信頼できるクラウド インフラストラクチャについての詳細情報 クラウドの経済性 Azure の財務上および技術的に重要なガイダンスを利用して、クラウドのビジネス ケースを作成する 顧客イネーブルメント 実績のあるツール、ガイダンス、リソースを使用して、クラウド移行の明確なパスを計画する お客様事例 成功を収めたあらゆる規模と業界の企業によるイノベーションの例を参照する
ついにGAされたAzure Virtual Desktop（旧Windows Virtual Desktop）とは！？[概要/特徴編]｜SB C&S株式会社
皆さまこんにちは！SB C&S の井上です。 2018年の Ignite で発表され、2019年3月にパブリックプレビューが開始された注目のサービス、「Azure Virtual Desktop（旧Windows Virtual Desktop）」が9月末に突如 GA されました。 そこで今回は Azure Virtual Desktop（旧Windows Virtual Desktop）とはどういったサービスなのか、概要と特徴についてご紹介していきます。 Azure Virtual Desktop（旧Windows Virtual Desktop）とは? Azure Virtual Desktop（旧Windows Virtual Desktop）とは、Microsoft 純正の仮想デスクトップサービスです。 AVD（旧WVD） には様々な特徴やメリットがあるので、以下にまとめます。 W
![ついにGAされたAzure Virtual Desktop（旧Windows Virtual Desktop）とは！？[概要/特徴編]｜SB C&S株式会社](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/49736cc5663bd7a05d1f3ce82655f356f241e433/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Flicensecounter.jp%2Fazure%2Fassets%2Fimg%2Fcommon%2Fapple-touch-icon.png){kind=icon}
料金計算ツール | Microsoft Azure
Azure を探索 Azure について 安全かつ将来を見据えた、オンプレミス、ハイブリッド、マルチクラウド、エッジのクラウド ソリューションについて調べる グローバル インフラストラクチャ 他のどのプロバイダーよりも多くのリージョンを備える持続可能で信頼できるクラウド インフラストラクチャについての詳細情報 クラウドの経済性 Azure の財務上および技術的に重要なガイダンスを利用して、クラウドのビジネス ケースを作成する 顧客イネーブルメント 実績のあるツール、ガイダンス、リソースを使用して、クラウド移行の明確なパスを計画する お客様事例 成功を収めたあらゆる規模と業界の企業によるイノベーションの例を参照する
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GitHub - Azure/terraform-azurerm-openai: Terraform module for deploying Azure OpenAI Service.
Microsoft Azure - Data & AI トレンド変化と最新状況 2023/8 (Azure Databricks)
Data Engineering Study #21 Azureのデータ分析サービスの現在と未来 - 資料一覧 - connpass
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MLflow と ONNX で実現するクラウドネイティブな MLOps
