GitHub、「GitHub Models」発表–主要AIモデルの試用をプレイグラウンドで可能に

今回は「GitHub、「GitHub Models」発表–主要AIモデルの試用をプレイグラウンドで可能に」についてご紹介します。

関連ワード (ソフトウェア等) についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。


 GitHubは米国時間8月1日、「GitHub Models」を発表した。「GitHub」を利用する1億人を超える開発者がAIエンジニアとなり、業界をリードするAIモデルで構築できるようになると同社最高経営責任者(CEO)のThomas Dohmke氏は同社ブログへの投稿でアピールする。

 GitHub Modelsは、「Llama 3.1」「GPT-4o」「GPT-4o mini」「Phi 3」「Mistral Large 2」といったモデルへのアクセスを「GitHub Marketplace」で提供される無償のプレイグラウンドで可能にする。プレイグラウンドでは、さまざまなプロンプトやモデルパラメーターを試すことができる。プレイグラウンドで満足できる結果が得られた場合、モデルを「Codespaces」や「Visual Studio Code」などの開発環境に取り込めるよう、移行パスが用意されている。

 本番環境に移行する準備ができたら、「Azure AI」によって、組み込み型の責任あるAI、エンタープライズグレードのセキュリティとデータプライバシー、グローバルな可用性が提供される。一部モデルは、25以上のAzureのリージョンでプロビジョニングされたスループットと可用性を備えるという。

 GitHubとMicrosoftのプライバシーとセキュリティに対する取り組みに従い、GitHub Modelsでは、プロンプトや出力がモデルプロバイダーと共有されることはなく、モデルの学習や改善にも使用されない。

 Codespacesの活用により、モデル推論コードをプロジェクト投入前に実験できるようになっている。あらゆる種類の言語やフレームワークのサンプルコードが利用可能になっているので、「自分のマシンでは動くのに」という問題に陥ることなく、さまざまなシナリオを試すことができるという。

 準備ができたらプロジェクトでの実行は容易だとDohmke氏は述べる。プレイグラウンドとCodespacesで得たナレッジを活用し、アプリケーション内でプロトタイプや概念実証を設定する。「GitHub CLI」においてGitHub Modelsコマンドにパイプした一連のJSONファイルを使用し、「GitHub Actions」でプロンプトを評価できる。あるいは、GitHub Modelsを活用して「GitHub Copilot Extension」を構築し、ソフトウェア開発のあらゆる段階においてGitHubのプラットフォームエコシステムを強化することもできる。そして最後に、GitHubの個人アクセストークンを「Azure」のサブスクリプションと認証情報に置き換えることで、Azure AIで本番環境に移行する。

 一連のモデルを使うことで、開発者は、より多くを実験し、これまで以上に高速で学習するために必要なオプションを全て得ることができるとDohmke氏。しかし、これは第一弾にすぎず、今後数カ月にかけて、GitHub Modelsの一般提供開始に向け、さらに多くの言語、ビジョン、ほかのモデルをプラットフォームに追加していく予定だと同氏は語る。

 GitHub Modelsは、限定パブリックベータ版として提供が開始されている。

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