AI & Big Data 2024年12月13日
【微軟GAI新戰略2】看好應用AI化龐大需求,發展通用型GAI技術基礎
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微 软 CEO 萨 蒂 亚 · 纳 德 拉 强 调 未 来 每 一 个 应 用 都 将 是 AI 应 用 , 并 宣 布 推 出 Azure AI Foundry , 一 个 专 为 AI 时 代 打 造 的 顶 级 应 用 平 台 。 该 平 台 整 合 了 微 软 所 有 的 模 型 、 工 具 、 安 全 机 制 和 监 控 解 决 方 案 , 旨 在 简 化 AI 应 用 的 开 发 、 定 制 和 管 理 。 Azure AI Foundry 支 持 多 达 1800 个 模 型 , 包 括 微 软 自 家 模 型 、 第 三 方 商 用 模 型 以 及 开 源 模 型 , 并 提 供 了 一 个 模 型 实 验 功 能 , 可 以 让 企 业 以 视 觉 化 的 方 式 比 较 不 同 模 型 的 实 测 效 果 。

🤖微 软 强 调 未 来 所 有 应 用 都 将 是 AI 化 的 应 用 , 并 认 为 目 前 打 造 AI 应 用 的 技 术 架 构 才 刚 刚 起 步 , 需 要 更 多 新 功 能 。

☁️微 软 将 自 家 Copilot 、 Agent 、 Copilot Studio 等 应 用 背 后 的 技 术 打 开 , 形 成 一 套 名 为 Copilot 和 AI 技 术 架 构 的 技 术 包 , 分 为 基 础 架 构 、 数 据 层 、 AI 应 用 平 台 层 以 及 开 发 者 工 具 和 应 用 服 务 层 四 层 。

🏭微 软 推 出 了 名 为 Azure AI Foundry 的 AI 时 代 顶 级 应 用 平 台 , 整 合 了 模 型 、 工 具 、 安 全 机 制 和 监 控 解 决 方 案 , 以 独 立 SDK 和 入 口 网 站 的 形 式 整 合 到 主 流 开 发 工 具 中 。

🦾Azure AI Foundry 支 持 多 达 1800 个 模 型 , 包 括 微 软 自 家 模 型 、 第 三 方 商 用 模 型 和 开 源 模 型 , 还 增 加 了 20 多 个 产 业 特 定 用 途 的 模 型 。

💻Azure AI Foundry SDK 套 件 是 一 个 针 对 AI 应 用 开 发 的 通 用 型 AI 开 发 工 具 链 , 可 以 用 来 整 合 不 同 主 流 开 发 工 具 , 建 立 一 套 统 一 的 开 发 者 体 验 。

「每一隻App正逐漸變成AI化的App,」微軟執行長Satya Nadella強調,未來每一隻應用,都將是AI應用,但現在打造AI應用的技術架構,才剛起步,有待發展,還需要增加更多新功能所以,微軟將發展自家Copilot、Agent、Copilot Studio等應用背後的每一層技術打開,變成你我可用來打造AI應用的一套技術包,就是Copilot和AI技術架構。這套技術架構分為四層,最底層是基礎架構,其次依序是資料層、AI App平臺層,以及最上面的開發者工具和App服務層。隨著生成式AI爆紅之後,這兩年,微軟因應龐大AI需求,不斷地強化每一層的能力。但其中,AI App平臺層就是Satya所謂剛起步的技術層,這正是今年Ignite最大亮點發布,想要彌補的最弱一環。先來看其他三層的強化,基礎架構層指的是微軟Azure基礎架構,這兩年為了因應AI龐大、昂貴的算力需求和安全考量,微軟積極升級Azure基礎架構,甚至自己打造各種專用晶片、AI加速晶片,目標是將Azure打造成一臺世界電腦。講究性價比的微軟自製晶片Azure Cobalt 100今年正式開始提供,也正式推出自家研發的安全硬體裝置Azure Integrated HSM,預計明年部署到Azure每一臺伺服器來提高安全性。微軟更發表了第一款自製的資料處理器DPU,可以讓雲端儲存工作負載的用電減少三倍,但效能提升四倍。而在資料層的亮點是,微軟去年推出的通用分析性資料平臺 Fabric已有超過16,000名企業用戶,今年進一步將維運用的旗艦資料庫產品SQL Server整合到Fabric中,成為原生資料庫服務Fabric Databases,將維運資料和分析用資料集中到單一平臺中,來因應AI龐大資料量的需求。Azure資料庫服務也開始支援Bing搜尋所用的DiskANN向量索引,來提高AI搜尋的速度。而在開發者工具層,則在主流開發IDE中,持續增加更多AI輔助開發的能力和機制,從測試到部署,涵蓋到整個開發生命周期,都提供了不同階段的軟體開發AI助手,甚至可以協助所用開發框架的升版。打造AI時代的頂級應用平臺除了發展Copilot生態圈戰略之外,今年Ignite還有另一項重要的新戰略布局。「AI正在改變開發者設計、客製和管理App的方式,未來的應用,都是AI應用。」所以,Satya表示:「微軟打造了一套AI時代的頂級應用平臺,稱為Azure AI Foundry(AI鑄造廠)。」他解釋:「這個AI鑄造廠,包括了微軟所有的模型、工具、安全機制和監控解決方案,整併到單一平臺中,以獨立SDK和入口網站的形式,整合到主流開發工具中。」Azure AI Foundry主要構成這套Azure AI Foundry主要包括了一套Azure AI Foundry SDK和一個Azure AI Foundry入口網站(前身是雲端AI開發服務Azure AI Studio )。前一代的AI應用開發平臺Azure AI Studio主要用於單一模型,單一POC驗證測試,也大多只能追蹤單一點的ROI成效。但是,新一代是通用型的AI應用開發平臺,專為多模型混用、流程自動化(或者說Agentic工作流程)和持續改善的設計。在模型目錄的支援廣度上,企業為了兼顧成本,效能,延遲性,往往需要依據不同的使用情況來挑選適用的模型。所以,Azure AI鑄造廠支援的模型多達1,800個,不只微軟自家模型,還加入了各種第三方商用模型,甚至是開源模型。特別的是,增加了20多個產業特定用途的模型,來自拜耳、西門子、洛克威爾自動化、數位醫療公司Paige、監理科技公司Saifr、自駕車軟體公司Cerence、製造分析軟體 Sight Machine等。AI鑄造廠還提供了一個模型實驗功能,可以讓企業以視覺化的方式,來比較不同模型的實測效果。在Azure AI Foundry中,搭配了一套Azure AI Agent Service,開發者可以用同一套Agent API方式,來使用上述破千種的模型,大幅簡化了企業混用和切換不同模型的複雜度,也能用相同的開發體驗來使用不同的開發工具、模型監控機制。更支援知名的多代理(Multi-Agent)開發框架,包括了Magentic-One、AutoGen、Semantic kernel,還,可以用來開發各種用途的AI應用,而不只是AI代理而已。不同於Low-Code開發工具Copilot Studio追求的一鍵快速完成開發,對開發者而言,更想要一款程式碼優先的AI代理開發工具,可以整合各種自帶資料、內部系統等。Azure AI Foundry提供了1,400多種資料連結器,更可以支援多種類型的資料來源,方便企業串接內外部系統上的資料來源。其他重要元件,像是Azure OpenAI服務、Azure AI內容安全性、Azure AI搜尋元件和多項可觀察性功能等。Azure AI Foundry SDK套件是通用型AI開發工具鏈Azure AI Foundry SDK套件是一個針對AI應用開發的通用型AI開發工具鏈,也可以用來整合不同主流開發工具,建立一套統一的開發者體驗,從AI專案的建立,統一各種服務與資料的串接,提供一個通用AI推論API來使用不同的模型,可用Azure AI搜尋功能將自家資料作為基礎參考來源,也提供了部署到Azure環境的預建置參考範本,可以快速建立一個AI應用專案需要的環境。Azure AI Foundry SDK是微軟Azure AI工具鏈中的共同關鍵基礎建設,可以讓使用不同微軟AI開發工具、Azure AI服務或是處於不同AI應用階段的開發者,都有一套共同的開發者體驗。圖片來源/微軟較早推出的微軟Azure OpenAI SDK,只是針對單一語言的OpenAI用戶端串接程式,包括了Python、.NET、JavaScript、Java和Go語言,而不是通用型開發SDK。過去幾年盛行的MLOps開發模式,主要開發者是資料科學家和機器學習工程師,主要用途是機器學習模型的研發,開發團隊共用資源包括了各種模型、資料、環境配置、特徵資料等,成效評估重點是準確性和敏感性,也經常從頭開始訓練模型。瞄準新一代GenAIOps開發典範的需求但是,新一代的GenAIOps開發典範截然不同,開發主角是AI工程師和App開發者,開發團隊需要共用LLM、各種AI代理、外掛、提示工程內容、API等,成效評估更需考慮到品質、偏差、正確性、成本、延遲等更多面向,大多不會從頭開始訓練模型,而更傾向於使用預訓練好的模型,進行微調或直接呼叫現成的各種雲端模型服務。微軟新發表的Azure AI Foundry,正是瞄準新一代GenAIOps開發典範而打造的AI應用開發平臺。

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