AI Builder に独自の AI モデルを導入する
AI Builder に自分のモデルを導入することで、AI Builder のカスタムモデルと同じように機能させることができます。 Power Automate を使用して Microsoft Power Platform で独自のモデルを使用するか、Power Apps でアプリを作成することができます。
独自のモデルを使用する場合、そのモデルは、コミュニケーションを可能にする モデル エンドポイント と呼ばれることがあります。 独自のモデルを使用する場合、制限が適用されます。 これらの 制限 については、この記事の後半で説明します。
独自のモデルを作成する
AI Builder 以外では、Azure Machine Learning プラットフォームを利用することで、独自のモデルを作成することができます。 AI Builder で使用するためには、一定の要件を満たす必要があります:
モデルには、OpenAPI 仕様 (Swagger とも呼ばれます) に準拠した API 定義が含まれています。
Python のパッケージを使って、AI Builder にモデルを登録しました。
独自のモデルを登録する
独自のモデルを AI Builder に導入するには、まず登録が必要です。 独自モデルの使用に関するチュートリアル (GitHub) の手順に従います。
登録すると、AI Builder モデルの一覧に表示されるようになります。 モデルの詳細ページでは、モデル ソース が インポート済み となり、インポートしたモデルのエンドポイントを使って外部モデルが AI Builder に登録されたことがわかります。
制限
サポートされている唯一の認証メカニズムは、Azure Machine Learning を使用する API キー です。
Swagger 2.0 のみがサポートされています。
許可される最大バッチ サイズは 500 行です。
待機時間/タイムアウトの最大許容時間は 20 秒です。
サポートされている OpenAPI データ型は次のとおりです。
- 整数
- 数
- ブール値
- 文字列
使用中のモデルが、Power Automate または Microsoft Power Fx で使用するために Base64 の入力として画像を取り込む場合、リアルタイムの予測でのみ使用できます。 バッチ予測はサポートされていません。
- フィールド名は 画像 (大文字と小文字の区別なし) で終わる必要があります。
- データ型は 文字列 の必要があります。
以上で AI Builder で自作モデルを使う準備が整いました。 ソリューションを使用して独自のモデルをエクスポートしたり、モデルをターゲット環境にインポートしたり、ソース環境またはターゲット環境でモデルをアップグレードしたりするなど、アプリケーション ライフサイクルの管理タスクを実行できます。