Azure AI Foundry Local とは？概要と使い方を解説

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Azure AI Foundry Localとは？概要と使い方を徹底解説

はじめに：AI開発の新たなフロンティア、Azure AI Foundry Local

近年、AI技術は目覚ましい進化を遂げ、ビジネスや社会のあらゆる側面に浸透しつつあります。特に、大規模言語モデル（LLM）をはじめとする基盤モデルの登場は、AI活用の可能性を大きく広げました。しかし、AIモデル、特に最新の大規模モデルを開発、トレーニング、そして本番環境で運用するには、様々な課題が伴います。

AI開発・運用の主な課題：

  1. 環境構築と依存関係管理: AI開発に必要なライブラリ、フレームワーク、ハードウェアドライバーなどの組み合わせは複雑で、環境構築はしばしば困難を極めます。バージョン間の依存関係の問題も頻繁に発生します。
  2. 計算リソースの確保とコスト: 大規模モデルのトレーニングやハイパーパラメータチューニングには膨大な計算リソース（特に高性能なGPU）が必要です。これらのリソースを確保し、コストを最適化することは大きな課題です。クラウドを利用する場合、予期せぬコストが発生するリスクもあります。
  3. データ主権とセキュリティ: 機密性の高いデータ（個人情報、企業の内部情報、医療データなど）を利用する場合、データを外部のクラウド環境に持ち出すことが規制やコンプライアンス、セキュリティポリシーによって制限される場合があります。データが組織の管理下にあるローカルまたはオンプレミス環境に留まることが求められます。
  4. オフライン環境での開発と実行: インターネット接続が不安定または不可能な環境（工場、遠隔地、船舶など）でのAI開発や、リアルタイムに近い低遅延での推論実行が求められる場合があります。クラウドへの常時接続が前提のサービスでは対応が難しいケースです。
  5. 既存インフラの活用: 既に高性能なサーバーやGPUをオンプレミスに保有している場合、これらの既存リソースを最大限に活用したいというニーズがあります。クラウド移行が困難またはコスト高となる場合もあります。
  6. 再現性とデプロイの複雑さ: 開発環境と実行環境の違いによる再現性の問題、そして開発したモデルを様々な環境（クラウド、オンプレミス、エッジデバイス）にデプロイする際の複雑さも課題です。

これらの課題に対処するため、マイクロソフトはAzureという強力なクラウドプラットフォームを基盤としながらも、顧客が直面する多様なニーズに応えるべく、様々なソリューションを提供しています。その一環として位置づけられるのが、「Azure AI Foundry Local」というコンセプトです。

注記： 2024年現在、「Azure AI Foundry Local」という名称は、マイクロソフトの公式な製品名またはサービス名として広く一般に公開されているものではありません。この名称は、マイクロソフトがオンプレミスやローカル環境でのAI開発・実行を支援するために提供している、Azure Machine Learningのローカル機能、Azure Arcとの連携、エッジAI関連の技術などを組み合わせた一連の機能やソリューション、あるいは特定の取り組みを指している可能性が高いと考えられます。

本記事では、ユーザーが「Azure AI Foundry Local」というキーワードで検索している意図、すなわち「Azure関連の技術を活用して、ローカル環境やオンプレミス環境でAIの開発や実行を行いたい」というニーズに応えるため、マイクロソフトが提供する既存の技術やコンセプトに基づき、「Azure AI Foundry Local」がどのような機能を提供し、どのように利用できるのかを詳細に解説します。これは公式なサービス仕様ではなく、関連技術からの推測に基づく内容を含む可能性があることを予めご了承ください。

この記事では、AI開発の課題を踏まえ、Azure AI Foundry Localがどのような位置づけでそれらを解決するのか、その主な機能、アーキテクチャ、具体的なセットアップ方法から開発ワークフロー、利用シナリオ、メリット・デメリット、そしてAzure Machine Learning Serviceとの関係性までを網羅的に解説します。これにより、読者がAzure AI Foundry Local（またはそれに相当するマイクロソフトのローカルAI開発支援技術）の可能性を理解し、自身のAIプロジェクトにどのように活用できるかを判断できるようになることを目指します。

対象読者は、AIモデルの開発者、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、AIプロジェクトのマネージャー、ITインフラ担当者など、オンプレミスやローカル環境でのAI開発・実行に関心のあるすべての方です。

Azure AI Foundry Localが登場した背景：なぜローカルAI開発支援が必要なのか

AI技術の進歩は加速しており、特にディープラーニングや大規模モデルは、以前はクラウドでなければ扱えないと考えられていました。しかし、AIの活用範囲が広がるにつれて、クラウドだけでは満たせないニーズが顕在化してきました。Azure AI Foundry Local（以下、特定の名称にこだわらず、マイクロソフトの提供するローカルAI開発支援技術群の総称として扱います）が登場した背景には、以下のような要因があります。

  1. AIモデルの複雑化とハードウェア要件の増大:

    • Transformerベースのモデルや生成AIなど、最先端のAIモデルはパラメータ数が膨大になり、トレーニングには高性能なGPUを多数搭載したシステムが不可欠です。
    • 推論においても、特に低遅延が求められるアプリケーションでは、エッジデバイスやローカルサーバーでのハードウェアアクセラレーションが重要になります。
    • これらのハードウェアリソースをクラウドですべて賄おうとすると、コストが膨大になる場合があります。既にオンプレミスに高性能なサーバーを持っている企業は、それを有効活用したいと考えます。

  2. データ主権とプライバシー規制の強化:

    • GDPR（EU一般データ保護規則）やCCPA（カリフォルニア州消費者プライバシー法）など、個人情報を含むデータの取り扱いに関する規制は世界的に厳しさを増しています。
    • 医療、金融、政府機関などの分野では、機密性の高いデータを組織の物理的な管理下から持ち出すことが厳しく制限されている場合があります。
    • これらのデータを使ったAI開発や推論を行うには、データがローカル環境から出ないような仕組みが必要です。

  3. 低遅延とリアルタイム処理のニーズ:

    • 製造業におけるリアルタイムな不良品検知、自動運転車における瞬時の状況判断、金融取引における高速な不正検知など、ミリ秒単位の応答速度が求められるアプリケーションが増えています。
    • これらのアプリケーションでは、データをクラウドに送信して処理し、結果を受け取るというプロセスでは遅延が大きすぎます。AIモデルはデータ発生源に近い場所、すなわちローカル環境やエッジで実行される必要があります。

  4. オフライン環境やネットワーク制約のある環境での運用:

    • 船舶、航空機、建設現場、災害地など、インターネット接続が不安定、高価、あるいは全く利用できない環境でAIを活用したいというニーズがあります。
    • このような環境では、クラウドベースのAIサービスは利用できません。AIモデルは完全にオフラインで動作する必要があります。

  5. 開発環境の標準化と再現性の確保:

    • データサイエンティストやエンジニアごとに異なる開発環境を使用していると、モデルの再現性が失われたり、デプロイ時に問題が発生したりしやすくなります。
    • Dockerなどのコンテナ技術を利用して開発・実行環境を標準化し、再現性を高めるニーズがあります。クラウドと同様に、ローカル環境でもコンテナベースの開発・運用ワークフローを構築したいという要望があります。

  6. クラウドコストの最適化:

    • 大規模なトレーニングや推論を継続的にクラウドで行うと、コストが予測しにくく、時に非常に高額になることがあります。
    • ワークロードの一部または全部をオンプレミスやローカル環境にオフロードすることで、クラウド利用費を抑制し、コスト効率を高めたいという考えがあります。

マイクロソフトは、これらの多様なニーズに応えるため、既存のAzure Machine Learning Serviceの機能を拡張したり、Azure Arcと連携させたりすることで、ハイブリッドなAI開発・運用環境を提供しようとしています。Azure AI Foundry Localは、このようなマイクロソフトのAI戦略において、クラウドとエッジ/オンプレミスを結びつけ、顧客が場所を選ばずに柔軟かつセキュアにAIワークロードを実行できるようにするための重要なピースと言えるでしょう。これは、クラウドで最新のAI技術を活用しつつも、特定の要件（データ主権、低遅延、オフラインなど）を満たすためにローカル環境も活用したい、という現実的なニーズに応えるものです。

Azure AI Foundry Localの主な機能と特徴

Azure AI Foundry Local（ここでは、マイクロソフトが提供するローカルAI開発・実行支援技術群を指す）は、前述のような課題を解決するために、以下のような主要な機能と特徴を提供します。

  1. オフライン開発および実行サポート:

    • Azure AI Foundry Localの最も重要な特徴の一つは、インターネット接続が限定的または全くない環境でもAIモデルの開発、トレーニング、および推論実行が可能であることです。
    • 必要なソフトウェアコンポーネント（SDK、ライブラリ、ランタイム、基盤モデルなど）を事前にローカル環境にダウンロードしておくことで、オフラインでの作業が可能になります。
    • これにより、ネットワークインフラが不十分な場所や、セキュリティポリシー上外部ネットワークへの接続が制限される環境でも、AIプロジェクトを進めることができます。
    • 推論実行時も、クラウドへのAPI呼び出しなしにローカルで処理が完結するため、リアルタイム性が求められるアプリケーションに適しています。

  2. ローカル環境での柔軟な実行:

    • 開発者のローカルPC、オンプレミスのサーバー、エッジデバイスなど、様々なローカルハードウェア上でAIワークロードを実行できます。
    • ローカルに搭載されているGPUなどのハードウェアアクセラレーターを検出し、効率的に利用するための機能を提供します。これにより、クラウド上の高価なインスタンスをレンタルすることなく、手元のリソースで計算集約的なタスクを実行できます。
    • Azure Machine Learning Serviceと連携することで、ローカルでの小規模な実験から、クラウド上の大規模な分散トレーニング、そして再びローカルやエッジでの推論デプロイといった、シームレスなワークフローを構築できます。

  3. コンテナベースの環境再現性:

    • 開発および実行環境は、Dockerなどのコンテナ技術を使用して構築されます。これにより、オペレーティングシステム、ライブラリ、フレームワーク、依存関係などをパッケージ化し、異なる環境間での一貫性と再現性を確保します。
    • 開発者は、ローカル環境で作成したコンテナイメージを、クラウド上のトレーニング環境やエッジデバイスのデプロイ環境にそのままデプロイできます。
    • これにより、「私の環境では動いたのに…」といった問題を減らし、開発から運用までのパイプラインをスムーズにします。

  4. モデルのローカル実行とテスト:

    • 開発中のモデルをクラウドにアップロードしたり、クラウドサービスにデプロイしたりする前に、ローカル環境で手軽に実行してテストできます。
    • モデルの入出力や性能をローカルで確認することで、開発サイクルを高速化できます。特に、モデルのデバッグや性能チューニングにおいて、クラウドとの往復なしに繰り返し試行できることは大きなメリットです。
    • ONNX Runtimeのような効率的な推論エンジンを利用することで、様々なハードウェア上でモデルを高速に実行できます。

  5. 限定的なデータ利用とデータ主権の維持:

    • 機密性の高いデータはローカル環境から外部に持ち出すことなく処理できます。
    • AIモデルのトレーニングや推論に必要なデータに、ローカル環境でのみアクセス可能にし、データ漏洩のリスクを低減します。
    • データ主権やコンプライアンス規制が厳しい業界（医療、金融、政府など）において、ローカル環境でのAI活用を可能にします。

  6. Azure AI Serviceとのハイブリッド連携:

    • 完全にオフラインで動作するだけでなく、必要に応じてAzureクラウドのリソースやサービスと連携できます。
    • 例えば、ローカルで開発・テストしたモデルをAzure Machine Learning Serviceに登録・管理したり、クラウド上のデータセットにアクセスしたり、クラウド上で分散トレーニングを実行したりといったハイブリッドなワークフローが可能です。
    • また、Azure Arcを利用することで、オンプレミスや他のクラウド環境にあるサーバーをAzureのリソースとして管理し、Azure Machine Learningの計算先として利用することも可能です。これにより、既存のオンプレミスインフラをAzureの管理下に置きつつ、AIワークロードを実行できます。

  7. セキュリティとデータ主権の強化:

    • データがローカル環境に留まることで、クラウドへの送信や保存に伴うセキュリティリスクを低減できます。
    • 組織の既存のセキュリティインフラストラクチャやポリシーを適用しやすく、データ主権の要件を満たしやすくなります。

  8. コスト効率の向上:

    • クラウド上の計算リソースを常にレンタルするのではなく、ローカルに既存するハードウェアリソースを有効活用することで、AIワークロードの実行コストを最適化できます。
    • 特に、開発や小規模なテスト段階ではローカルリソースを利用し、大規模なトレーニングが必要な場合にのみクラウドを利用するなど、コストを抑えつつ効率的に開発を進めることができます。

  9. 様々なモデルとフレームワークへの対応:

    • PyTorch, TensorFlow, Scikit-learnなど、主要な機械学習・深層学習フレームワークで開発されたモデルに対応します。
    • ONNX（Open Neural Network Exchange）フォーマットをサポートすることで、異なるフレームワーク間でモデルを変換し、ONNX Runtimeを使って効率的に推論を実行できます。
    • 画像認識、自然言語処理、音声処理など、様々な種類のAIタスクに対応するモデルを扱えます。

  10. ハードウェアアクセラレーションの活用:

    • ローカル環境に搭載されているGPU（NVIDIA, AMDなど）、FPGA、ASICといったハードウェアアクセラレーターを検出し、これらを利用してモデルのトレーニングや推論を高速化します。
    • 特定のハードウェアに最適化された推論エンジン（例: TensorRT for NVIDIA GPU）を利用することで、さらに性能を引き出すことが可能です。

これらの機能と特徴により、Azure AI Foundry Local（またはその実現技術）は、AI開発者が場所や環境の制約に縛られずに、柔軟性、セキュリティ、コスト効率を両立させながらAIプロジェクトを推進するための強力なツールとなります。

Azure AI Foundry Localのアーキテクチャ

Azure AI Foundry Local（関連技術群）のアーキテクチャは、クラウドとローカル環境の連携を基盤としつつ、ローカルでの自律的な動作を可能にするコンポーネントで構成されます。中心となるのは、ローカルハードウェア上でAIワークロードを実行するためのソフトウェアスタックと、それを管理・連携させる仕組みです。

主要なコンポーネントとアーキテクチャの概要は以下の通りです。

  1. ローカルエージェント / ランタイム:

    • これは、ローカル環境（PC、サーバー、エッジデバイスなど）にインストールされる中心的なソフトウェアコンポーネントです。
    • 主な役割は、AIワークロード（トレーニングジョブ、推論要求など）を受け取り、ローカルの計算リソース上で実行することです。
    • ローカルハードウェア（CPU, GPUなど）を検出し、利用可能なリソースを管理します。
    • コンテナオーケストレーション機能（Docker Engineなど）と連携し、コンテナ化されたワークロードを実行します。
    • 必要に応じて、Azureクラウド上のAzure Machine Learning ServiceやAzure Arcなどの管理プレーンと通信し、ジョブの状態報告、ログの送信、モデルやデータの同期などを行います。ただし、オフライン時はこれらの通信は行われません。

  2. コンテナ環境 (Dockerなど):

    • AIワークロードの実行環境は、コンテナ（通常はDockerコンテナ）として定義・パッケージ化されます。
    • コンテナイメージには、オペレーティングシステム、Python環境、AIフレームワーク（PyTorch, TensorFlowなど）、ライブラリ、およびアプリケーションコードが含まれます。
    • このコンテナ環境は、ローカル環境で実行されるワークロードの再現性と移植性を保証します。
    • ローカルエージェント/ランタイムは、これらのコンテナを起動、管理し、ワークロードを実行します。

  3. ローカルストレージ:

    • AIモデルのトレーニングや推論に必要なデータセット、トレーニング済みモデル、ログファイルなどは、ローカル環境のストレージに保存されます。
    • 機密性の高いデータは、このローカルストレージから外部に持ち出されることなく処理されます。
    • ローカルエージェント/ランタイムは、コンテナがこのローカルストレージに安全にアクセスできるよう管理します。

  4. ハードウェアアクセラレーションレイヤー:

    • ローカル環境に搭載されているGPUやその他のアクセラレーターを活用するためのドライバーやライブラリ（例: NVIDIA CUDA, cuDNN, TensorRT, Intel OpenVINO, AMD ROCmなど）が含まれます。
    • ローカルエージェント/ランタイムは、これらのハードウェアアクセラレーションレイヤーを通じて、AIフレームワークがハードウェアを効率的に利用できるようにします。
    • コンテナイメージにも、必要なハードウェアアクセラレーション関連のライブラリが含まれている必要があります。

  5. 管理ツール / CLI / SDK:

    • ローカル環境でAIワークロードを管理するためのコマンドラインインターフェース（CLI）やSDKが提供されます。
    • これらのツールを使用して、プロジェクトの作成、データセットの登録（ローカルパスとして）、モデルの登録（ローカルファイルとして）、トレーニングジョブの実行、推論エンドポイントのデプロイなどをローカルで操作します。
    • Azure Machine Learning Serviceと連携する場合、AML CLIやSDKの機能拡張として提供されることが考えられます。

  6. クラウド連携モジュール (オプション):

    • これは、ローカル環境とAzureクラウド間で情報を同期したり、クラウドサービスを利用したりするためのモジュールです。
    • Azure Machine Learning Serviceとの連携では、ローカルで完了した実験結果（メトリック、ログ、モデルファイルなど）をAMLワークスペースにアップロードして一元管理したり、AMLワークスペースに登録されたモデルをローカルにダウンロードしたりする機能を提供します。
    • Azure Arcとの連携では、ローカルサーバーをAzure Arcに対応させることで、AMLワークスペースからオンプレミスのサーバーを計算ターゲットとして指定し、クラウドからジョブを投入するといった高度なハイブリッド管理が可能になります。
    • このモジュールは、オフライン時は動作しません。オンライン時に手動または自動で同期を行います。

アーキテクチャにおけるデータの流れと処理プロセス（例：ローカルでのトレーニング）：

  1. 開発者がローカルPC上でコードを作成: AIモデルのトレーニングスクリプト、データ前処理スクリプトなどを記述します。
  2. 開発環境の準備: 必要なライブラリやフレームワークを含むコンテナイメージを準備します。これは既存のイメージを利用するか、Dockerfileを作成してビルドします。
  3. データセットの準備: トレーニングに使用するデータセットをローカルストレージに配置します。
  4. ローカルでのトレーニングジョブ定義: 管理ツール（CLI/SDK）を使用して、どのスクリプトを、どのコンテナイメージで、どのデータセットを使って、どのローカル計算ターゲット（例: ローカルPCのGPU）で実行するかを定義したジョブを作成します。
  5. ジョブの実行要求: 管理ツールからローカルエージェント/ランタイムにジョブの実行を要求します。
  6. ローカルエージェントの処理:
    • 要求されたコンテナイメージがローカルに存在するか確認し、必要に応じてダウンロードします（初回実行時など）。
    • 指定された計算ターゲットのリソースを確保します。
    • コンテナを起動し、トレーニングスクリプトを実行します。この際、ローカルストレージ上のデータセットがコンテナ内にマウントされます。
    • ハードウェアアクセラレーションレイヤーを通じて、GPUなどのリソースが利用されます。
  7. トレーニング実行: コンテナ内でトレーニングスクリプトが実行され、モデルが学習されます。生成されたモデルファイル、ログ、メトリックなどはローカルストレージに保存されます。
  8. 結果の確認: 開発者はローカルストレージに保存された結果を確認します。
  9. クラウドとの同期（オプション、オンライン時のみ）: 開発者は管理ツールを使用して、ローカルで得られたモデルファイル、メトリック、ログなどをAzure Machine Learningワークスペースにアップロードし、一元管理します。

このアーキテクチャにより、開発者はローカル環境で独立して作業を進めることができ、必要に応じてクラウドのリソースと連携するハイブリッドな開発・運用が可能となります。ローカル環境のハードウェアとデータを最大限に活用しつつ、Azureクラウドの豊富なサービスや管理機能のメリットも享受できる設計思想に基づいています。

Azure AI Foundry Localのセットアップとインストール

Azure AI Foundry Local（関連技術群）を利用するためのセットアップとインストールは、いくつかのコンポーネントの導入と設定を含みます。具体的な手順は利用する技術や構成によって異なりますが、一般的な流れと必要な要素について解説します。

前提条件：

  1. オペレーティングシステム: Windows 10/11 (Professional/Enterprise推奨), Linux (Ubuntu, CentOSなど), macOS など、主要なOSに対応していると考えられます。ただし、ハードウェアアクセラレーションを利用する場合は、OSバージョンやディストリビューションに特定の要件がある場合があります。
  2. ハードウェアリソース:
    • CPU: AIワークロードの実行に必要な処理能力を持つCPU。
    • RAM: ワークロードの内容によりますが、ある程度のメモリ容量（最低16GB、推奨32GB以上）が必要です。
    • ストレージ: データセット、コンテナイメージ、モデルファイルなどを保存するための十分な容量とアクセス速度を持つストレージ（SSD推奨）。
    • GPU (推奨): 特にディープラーニングのトレーニングや高性能な推論を行う場合は、NVIDIA, AMDなどのGPUが必要です。GPUを利用するには、対応するドライバーが正しくインストールされている必要があります。
    • インターネット接続 (初期セットアップおよび同期時): ソフトウェアコンポーネントのダウンロード、コンテナイメージの取得、クラウドとの同期のためにインターネット接続が必要になります。オフラインでの開発・実行自体は可能ですが、初期セットアップやアップデートにはオンライン環境が必要です。
  3. 必要なソフトウェア:
    • Docker DesktopまたはDocker Engine: コンテナ環境を構築・実行するために必須です。ローカルエージェント/ランタイムはDockerと連携して動作します。
    • Python: AIフレームワークやSDKを利用するために必要です。推奨されるPythonバージョンを確認してください。
    • Azure CLI または Azure PowerShell (オプション、クラウド連携する場合): Azureリソースの管理や、Azure Machine Learningワークスペースとの連携に利用します。
    • Azure Machine Learning SDK for Python (オプション): PythonスクリプトからAMLの機能やローカル実行機能を操作する場合に利用します。
    • ローカルエージェント / ランタイムソフトウェア: これはAzure AI Foundry Localの核となるコンポーネントです。マイクロソフトから提供される専用のインストーラーまたは配布パッケージを入手する必要があります。（名称は異なる可能性があります）
    • AIフレームワークとライブラリ: PyTorch, TensorFlow, Scikit-learnなど、開発・実行するAIモデルに必要なフレームワークやライブラリ。これらは通常、コンテナイメージ内に含めるか、ローカル環境にインストールします。
    • GPUドライバーと関連ライブラリ: GPUを利用する場合は、対応する最新のGPUドライバー（例: NVIDIA Driver, CUDA Toolkit, cuDNN; AMD ROCmなど）が必要です。これらはコンテナイメージ内にも含める必要があります。

一般的なインストール手順：

具体的な手順はマイクロソフトが提供するドキュメントに依存しますが、一般的な流れは以下のようになります。

  1. 前提ソフトウェアのインストール:

    • OSが要件を満たしているか確認し、必要に応じてアップデートします。
    • Docker Desktop (Windows/macOS) または Docker Engine (Linux) をインストールします。インストール後、Dockerが正しく動作するか確認します。GPUを利用する場合は、Dockerの設定でGPUアクセラレーションが有効になっていることを確認します。
    • Pythonをインストールし、環境変数PATHが正しく設定されていることを確認します。
    • GPUドライバーをインストールします。GPUメーカーのウェブサイトから最新のドライバーをダウンロードし、インストールします。
    • GPU関連のライブラリ（CUDA Toolkit, cuDNNなど）をインストールします。利用するAIフレームワークやコンテナイメージの要件に合わせたバージョンを選択します。

  2. Azure CLI または Azure PowerShell のインストール (必要に応じて):

    • Azure CLI または Azure PowerShell の公式ドキュメントを参照し、お使いのOSに合った方法でインストールします。インストール後、az login または Connect-AzAccount コマンドでAzureアカウントにサインインできるか確認します。

  3. ローカルエージェント / ランタイムソフトウェアの入手とインストール:

    • マイクロソフトから提供されるAzure AI Foundry Local（または関連機能）の配布パッケージを入手します。これはAzureポータル、特定のダウンロードサイト、またはプレビュープログラムを通じて提供される可能性があります。
    • 提供されたインストーラーまたはスクリプトを実行し、ローカルエージェント/ランタイムをインストールします。インストール先のディレクトリや設定に関する指示に従います。
    • インストール後、ローカルエージェントサービスが起動しているか確認します。コマンドラインからエージェントの状態を確認するコマンドが提供されているはずです。

  4. Azure Machine Learning SDK for Python のインストール (必要に応じて):

    • Python環境（推奨は仮想環境）をアクティベートし、pipを使ってAzure Machine Learning SDKをインストールします。
      bash
      pip install azure-ai-ml azure-identity
      # 必要に応じて、特定の追加パッケージをインストール

  5. ローカルエージェント / ランタイムの設定:

    • インストール後、初期設定が必要な場合があります。これには、ローカルストレージのパスの指定、使用する計算リソース（GPUなど）の構成、セキュリティ設定などが含まれる可能性があります。
    • 設定は、設定ファイル（YAML, JSONなど）を編集するか、専用のコンフィギュレーションツールを使って行います。
    • Azure Machine Learning Serviceと連携する場合は、AMLワークスペースへの接続設定を行う必要があります。これには、ワークスペースID、サブスクリプションID、リソースグループ名などの情報が必要です。認証情報（サービスプリンシパル、マネージドIDなど）の設定も行う可能性があります。

  6. インストールおよび設定の確認:

    • 提供されているサンプルプロジェクトやコマンドを使って、ローカルエージェント/ランタイムが正しくインストールされ、動作しているか確認します。
    • ローカル環境のハードウェア（特にGPU）が認識され、利用可能になっているか確認します。
    • コンテナイメージのビルドや実行、簡単なAIワークロードの実行テストを行います。

トラブルシューティングのヒント：

  • ログの確認: インストールプロセスやローカルエージェント/ランタイムの実行ログを詳細に確認します。エラーメッセージから問題の原因を特定します。
  • 前提条件の再確認: Docker, Python, GPUドライバーなどの前提ソフトウェアが正しくインストールされ、バージョン要件を満たしているか再度確認します。
  • コンテナ環境の問題: コンテナイメージが正しくビルドされているか、必要なライブラリやドライバーがコンテナ内に含まれているか確認します。Dockerの基本的なトラブルシューティング方法（コンテナの起動、ログ確認など）を試します。
  • ハードウェアアクセラレーションの問題: GPUがOSから認識されているか、GPUドライバーが正しくインストールされているか確認します。CUDA (NVIDIAの場合) など、GPU関連のツールキットやライブラリがAIフレームワークのバージョンと互換性があるか確認します。Dockerコンテナ内でGPUが利用可能になっているか設定を確認します。
  • ネットワーク/ファイアウォールの問題: 初期セットアップやクラウド連携時に、ファイアウォールやプロキシ設定が通信を妨げていないか確認します。

セットアッププロセスは、利用するローカル環境や構成によってカスタマイズが必要になる場合があります。マイクロソフトから提供される公式ドキュメントを参考に、正確な手順を踏むことが重要です。

Azure AI Foundry Localを使った開発ワークフロー

Azure AI Foundry Local（関連技術群）を活用した開発ワークフローは、ローカル環境の利点を最大限に活かしつつ、必要に応じてクラウドと連携するハイブリッドな形が一般的です。基本的なワークフローは以下のステップで構成されます。

  1. プロジェクトの作成と初期設定:

    • ローカル環境でAIプロジェクトを開始します。これは、新しいディレクトリを作成し、必要なファイルを配置することから始まります。
    • Azure Machine Learningと連携する場合、最初にAzure Machine Learningワークスペースを作成し、ローカル環境からアクセスできるように設定することが推奨されます。ローカルエージェント/ランタイムをAMLワークスペースに登録するか、あるいはローカル環境自体をAzure Arc経由でAMLの計算ターゲットとして認識させる設定を行います。
    • プロジェクトのメタデータ（プロジェクト名、説明など）をローカルで管理するか、AMLワークスペース上で管理します。

  2. 開発環境の準備 (コンテナイメージ):

    • AIモデルの開発・トレーニングに必要なライブラリ（AIフレームワーク、データ処理ライブラリなど）と実行環境を定義します。これは通常、Dockerfileを使用して行います。
    • Dockerfileには、ベースイメージ（OS、Pythonなど）、必要なパッケージのインストール、環境変数の設定、GPU関連ライブラリのインストール（CUDA, cuDNNなど）、そしてアプリケーションコードのコピーなどの手順を記述します。
    • DockerfileからDockerイメージをビルドします。
      bash
      # Dockerfileがあるディレクトリで実行
      docker build -t my-ai-env:latest .
    • このイメージをローカルのDocker環境に保存します。必要に応じて、ローカルのコンテナレジストリ（Docker Registryなど）にプッシュしたり、Azure Container Registry (ACR) にプッシュしてクラウドや他の環境と共有したりすることも可能です。ローカルでのオフライン開発を重視する場合は、ローカルにイメージを保持します。

  3. データセットの準備と管理:

    • AIモデルのトレーニングや評価に使用するデータセットをローカルストレージに準備します。データは整理され、アクセスしやすい形式（CSV, Parquet, 画像ファイルなど）で保存されている必要があります。
    • Azure Machine Learningと連携する場合、データセットをローカルデータ資産としてAMLワークスペースに登録することができます。この登録は、データの実体をローカルに置いたまま、AMLワークスペースでデータセットのメタデータ（名前、バージョン、パスなど）を管理するためのものです。これにより、AMLの実験追跡機能などからローカルのデータセットを参照できるようになります。
    • 機密データの場合は、ローカル環境のセキュリティ対策を徹底し、データ漏洩がないように管理します。

  4. モデルのトレーニング（ローカル実行）:

    • AIモデルのトレーニングスクリプト（Pythonなど）を記述します。このスクリプトは、準備したデータセットを読み込み、モデルを構築し、トレーニングを実行し、結果（トレーニング済みモデルファイル、メトリック、ログなど）を保存する処理を含みます。

    • ローカルエージェント/ランタイムまたはAML CLI/SDKを使用して、トレーニングジョブを定義し、ローカル環境で実行します。ジョブ定義には、実行するスクリプト、使用するコンテナイメージ、データセットのパス、使用する計算ターゲット（ローカルのCPUまたはGPU）、ハイパーパラメータなどを指定します。
      “`python
      # 例：Azure ML SDK (V2) を使ったローカルジョブ実行のイメージ
      from azure.ai.ml import command, Input
      from azure.ai.ml.constants import AssetTypes

      ローカルデータパスをInputオブジェクトとして定義

      local_data_input = Input(type=AssetTypes.URI_FOLDER, path=”./data”)

      コマンドジョブを定義

      job = command(
      inputs=dict(training_data=local_data_input),
      command=”python train.py –data ${{inputs.training_data}} –epochs 10″,
      environment=”docker-image:my-ai-env:latest”, # ローカルDockerイメージを指定
      compute=”local_gpu_target”, # ローカルエージェントに登録された計算ターゲット名
      display_name=”local-training-job”
      )

      ジョブをローカルで実行

      ‘ml_client’ は Azure ML SDK V2 クライアントオブジェクト

      ローカル実行モードを指定するパラメータがあるはず

      local_job_handle = ml_client.jobs.create_or_update(job, local_execution=True)

      print(f”Job submitted locally. Name: {local_job_handle.name}”)

      ジョブの進行状況やログをローカルで確認

      “`
      * ローカルエージェント/ランタイムは、指定されたコンテナイメージを起動し、トレーニングスクリプトを実行します。GPUが指定されていれば、コンテナ内からGPUリソースを利用してトレーニングが行われます。
      * トレーニングの進行状況やログは、ローカルのコンソールや指定されたログファイルで確認できます。
      * トレーニングが完了すると、トレーニング済みモデルファイルや関連する出力がローカルストレージの指定された場所に保存されます。

  5. モデルの評価と検証:

    • トレーニング済みモデルを、評価用データセット（これもローカルに準備）を使って評価します。評価スクリプトを実行し、精度、再現率、F1スコアなどのメトリックを計算します。
    • ローカル環境でメトリックを計算し、その結果を確認します。
    • Azure Machine Learningと連携する場合、これらの評価メトリックをAMLワークスペースにログとして記録することで、クラウド上の実験追跡機能で過去の実験結果と比較・分析できます。

  6. モデルのバージョン管理と登録:

    • トレーニングと評価が完了し、満足のいく性能が得られたモデルは、バージョン管理を行います。Gitなどのツールを使ってコードのバージョン管理を行うのに加え、生成されたモデルファイル自体も管理する必要があります。

    • Azure Machine Learningと連携する場合、ローカルでトレーニングしたモデルファイルをAMLワークスペースのモデルレジストリに登録することができます。モデルレジストリでは、モデルの名前、バージョン、関連するメタデータ（性能メトリック、トレーニングに使用したデータセット、トレーニングスクリプトなど）を一元管理できます。
      “`python
      # 例：ローカルのモデルファイルをAMLワークスペースに登録
      from azure.ai.ml import Model
      from azure.ai.ml.constants import AssetTypes

      model_name = “my-local-trained-model”
      model_path = “./outputs/trained_model.pkl” # ローカルに保存されたモデルファイルのパス

      local_model = Model(
      name=model_name,
      path=model_path,
      type=AssetTypes.MLFLOW_MODEL, # モデルの形式に合わせて指定
      description=”Model trained locally using Azure AI Foundry Local”
      )

      モデルをAMLワークスペースに登録（オンライン時）

      registered_model = ml_client.models.create_or_update(local_model)
      print(f”Model registered with version {registered_model.version}”)
      “`
      * ローカル環境のみで完結する場合でも、モデルファイルにバージョン番号を付与するなど、独自の管理ルールを設けることが重要です。

  7. ローカルでのモデルデプロイと推論実行:

    • トレーニング済みモデルをローカル環境でデプロイし、推論サービスとして利用可能にします。
    • 推論用のコード（モデルのロード、入力データの処理、モデルでの推論実行、結果の出力など）を記述します。
    • ローカルエージェント/ランタイムを使用して、この推論コードとモデルファイルをコンテナ化し、ローカル環境で推論エンドポイントとして実行します。
    • ONNX Runtimeなどの推論エンジンを利用することで、様々なハードウェア上で効率的な推論を実現できます。

    • デプロイされたローカルエンドポイントに対して、ローカルのアプリケーションからリクエストを送信し、推論結果を取得します。これは、REST APIとして公開したり、ローカルプロセスとして実行したりする形式が考えられます。
      “`python
      # 例：ローカル推論エンドポイントへのリクエスト（概念）
      import requests
      import json

      ローカルエンドポイントのアドレス（ローカルホストや内部IP）

      local_endpoint_url = “http://localhost:5001/score”
      input_data = {“data”: [ … ]} # 推論入力データ

      try:
      response = requests.post(local_endpoint_url, json=input_data)
      response.raise_for_status() # HTTPエラーをチェック
      result = response.json()
      print(“Inference result:”, result)
      except requests.exceptions.RequestException as e:
      print(f”Error sending request to local endpoint: {e}”)
      “`
      * オフライン環境でも推論サービスは完全にローカルで動作します。

  8. クラウドでの活用（オプション、オンライン時のみ）:

    • ローカルで開発・登録したモデルを、Azure Machine Learning Service上で利用します。
    • クラウド上の計算ターゲット（AMLコンピュートインスタンス、AMLコンピュートクラスターなど）で、より大規模なデータセットを使った追加トレーニングや再トレーニングを行います。
    • クラウド上のマネージドエンドポイントにモデルをデプロイし、Webサービスとして公開します。
    • Azure Kubernetes Service (AKS) や Azure Functions など、他のAzureサービスと連携してAIアプリケーションを構築します。
    • Azure Data Factoryなどのデータパイプラインサービスと連携し、自動化されたAIワークフローの一部として組み込みます。

ワークフローの柔軟性:

Azure AI Foundry Local（関連技術群）を利用することで、開発者は以下のような柔軟なワークフローを選択できます。

  • 完全ローカルワークフロー: 開発、トレーニング、推論実行のすべてをインターネット接続なしにローカル環境で完結させます。データ主権やオフライン要件が非常に厳しい場合に適しています。
  • ローカル開発・クラウドトレーニング・ローカル推論ワークフロー: データ処理と小規模なモデル開発はローカルで行い、計算集約的な大規模トレーニングはクラウド上の高性能リソースを利用します。トレーニング済みモデルは再びローカルにダウンロードして推論を実行します。コスト効率とスケーラビリティを両立させたい場合に有効です。
  • ローカル開発・クラウドトレーニング・クラウド推論ワークフロー: 標準的なクラウドベースのAI開発ワークフローですが、開発初期段階の環境構築や小規模テストにローカル環境を活用し、迅速なイテレーションを行います。
  • ハイブリッド管理ワークフロー: Azure Arcなどを利用してオンプレミスのサーバーをAzure管理下に置き、クラウドからオンプレミスのリソースにAIジョブを投入します。これにより、クラウドとオンプレミスを統一的に管理できます。

このように、Azure AI Foundry Localは、AI開発ライフサイクルの様々な段階において、ローカル環境とクラウド環境の最適な組み合わせを選択できる自由度を提供します。

具体的な利用シナリオ

Azure AI Foundry Local（関連技術群）は、データ主権、低遅延、オフライン要件、既存インフラ活用といった特定のニーズを持つ多様なシナリオで有効です。以下に代表的な利用シナリオをいくつか紹介します。

  1. 製造業における工場内画像検査:

    • 課題: 製造ラインでの不良品検知にAIを活用したいが、生産データ（製品画像など）は機密性が高く、工場ネットワークから外部に持ち出せない。また、リアルタイムな検査結果が必要で、クラウドへのデータ転送と処理による遅延は許容できない。工場によってはインターネット接続が不安定な場所もある。既に工場内に高性能PCやサーバーが設置されている。
    • Foundry Localによる解決策: 工場内のサーバーやPCにローカルエージェント/ランタイムをインストールし、画像検査モデルをローカルでトレーニング・デプロイします。
      • 製品カメラからの画像データは工場内のローカルストレージに直接保存され、外部に出ることはありません（データ主権、セキュリティ）。
      • トレーニングは工場内のGPU搭載サーバーでローカルに実行します（既存インフラ活用、計算コスト抑制）。
      • トレーニング済みモデルは、製造ライン上のエッジデバイスまたはローカルサーバーに推論エンドポイントとしてデプロイします（低遅延、オフライン対応）。
      • リアルタイムな画像入力に対して、ミリ秒単位でローカルで推論を実行し、不良品を検知します（低遅延）。
      • 検査結果や統計データのみを必要に応じてクラウドに送信し、全体のモニタリングや分析を行います（ハイブリッド連携）。

  2. 医療機関における画像診断支援:

    • 課題: 患者の医療画像（X線、CT、MRIなど）や診療記録は非常に機密性が高く、外部のクラウドに保存したり、そこでAI処理を行ったりすることは、HIPAAなどの規制やプライバシー保護の観点から困難または不可能です。病院内のオンプレミスシステムでAIモデルを実行する必要があります。
    • Foundry Localによる解決策: 病院内のデータセンターまたは高性能ワークステーションにローカルエージェント/ランタイムを設置し、医療画像診断モデル（病変検出、腫瘍分類など）をローカルで開発・実行します。
      • 患者データは病院内のストレージに厳重に管理され、外部に持ち出されることなくAIモデルで処理されます（データ主権、コンプライアンス）。
      • 医師は、病院内のシステムを通じてAIモデルに医療画像を送信し、迅速な診断支援を受けられます（低遅延）。
      • 開発者は、匿名化・非識別化されたテストデータや、病院内で許可されたデータセットを用いて、ローカル環境でモデルを開発・テストします（セキュリティ）。
      • 必要に応じて、モデルの性能改善のための共同研究などで、匿名化・集計されたデータやモデル情報のみをクラウド上で共有・分析するハイブリッドな連携も可能です。

  3. 金融機関における不正取引検知:

    • 課題: 取引データは極めて機密性が高く、リアルタイムまたはニアリアルタイムでの処理が求められます。クラウドへの常時データ転送はセキュリティリスクと遅延の懸念があります。オンプレミスの強力なサーバーリソースを活用したい。
    • Foundry Localによる解決策: 金融機関のデータセンターにある高性能サーバーにローカルエージェント/ランタイムをデプロイし、不正取引検知モデルをローカルで実行します。
      • 取引データはローカルのデータベースやストリーム処理システムで扱われ、外部に送信されません（データ主権、セキュリティ）。
      • 新規取引が発生すると、ローカルにデプロイされたモデルが高速に推論を実行し、不正取引の可能性を判定します（低遅延、リアルタイム性）。
      • モデルのトレーニングは、過去の取引データを用いてローカルのサーバーで行います（既存インフラ活用）。
      • モデルのバージョン管理や、疑わしい取引の分析結果の集計などは、必要に応じてAzure Machine Learning Serviceと連携してクラウドで行うことができます。

  4. 研究開発機関におけるオフライン実験:

    • 課題: インターネット接続が制限される場所（例: 遠隔地の観測所、現場でのフィールドワーク）でのデータ収集とAIモデルによる初期分析、あるいはネットワークインフラが整備されていない新しい研究所でのAI開発を行いたい。大規模なデータセットや計算リソースを扱いたいが、クラウドへのアクセスが難しい。
    • Foundry Localによる解決策: 研究現場やローカルの高性能ワークステーションにローカルエージェント/ランタイムと大容量ストレージをセットアップします。
      • センサーデータや観測データはローカルに直接収集・保存します（オフライン対応）。
      • 収集したデータを用いたモデルのトレーニングや初期分析を、ローカルの計算リソース（GPUなど）で行います（オフライン開発・実行）。
      • 開発環境はコンテナ化されているため、異なる研究者が同じ環境で実験を再現できます（再現性）。
      • インターネット接続が可能になった際に、実験結果や処理済みデータの一部をクラウドストレージにアップロードしたり、Azure Machine Learning Serviceに実験結果を登録したりして、共有やさらなる分析を行います（ハイブリッド）。

  5. エッジデバイスへのデプロイ前テスト:

    • 課題: エッジデバイス（監視カメラ、小型センサーデバイスなど）にデプロイするAIモデルを開発したいが、エッジデバイス自体での開発環境構築は困難。開発PC上で、ターゲットとなるエッジデバイスに近い環境でモデルの動作確認や性能評価を行いたい。
    • Foundry Localによる解決策: 開発者のローカルPCにローカルエージェント/ランタイムをインストールし、エッジデバイスと同じアーキテクチャ（CPU、特定のアクセラレーターなど）やリソース制約をシミュレートできる環境を構築します。
      • モデル開発と初期テストはローカルPC上のコンテナ環境で行います。
      • ONNX Runtimeなど、エッジデバイスで動作可能な推論エンジンを利用し、ターゲット環境に近い性能評価をローカルで行います。
      • ローカルでモデルの最適化（量子化など）を行い、エッジデバイスの制約（メモリ、計算能力）に適合するか確認します。
      • ローカルでの十分なテストを経てから、Azure IoT Edgeなどを通じて実際のデバイスにモデルをデプロイします。

  6. クラウド利用コストの最適化:

    • 課題: AIモデルのトレーニングや推論に多額のクラウド計算費用がかかっている。特に、開発段階での試行錯誤や小規模なデータセットでの実験、あるいは定常的に発生する推論ワークロードをより安価に実行したい。
    • Foundry Localによる解決策: 開発段階の実験や小規模トレーニング、または推論ワークロードの一部または全部を、既存のオンプレミスサーバーや高性能ワークステーションにオフロードします。
      • ローカルのGPUリソースを活用して、クラウドインスタンスの利用時間を削減します。
      • 特にコストがかさむ大規模分散トレーニングや、突発的なピーク需要に対応する場合にのみクラウドを利用し、通常時はローカルリソースを使用するハイブリッド戦略を採用します。
      • Azure Arcを利用してオンプレミスサーバーをAMLの計算ターゲットとして管理することで、クラウド上のジョブ管理システムからローカルリソースにタスクを割り当て、コストを意識したワークロード配置を行います。

これらのシナリオは、Azure AI Foundry Local（関連技術群）が単なるクラウドの代替ではなく、クラウドと組み合わせることで、より多様なAI活用ニーズに応えるための戦略的なソリューションであることを示しています。

Azure AI Foundry Localのメリットとデメリット

Azure AI Foundry Local（関連技術群）は多くの利点をもたらしますが、同時にいくつかの考慮すべき点や限界も存在します。

メリット：

  1. データ主権とセキュリティの確保: 機密性の高いデータを組織の物理的な管理下から持ち出す必要がないため、データ漏洩のリスクを最小限に抑え、データ主権や規制コンプライアンスの要件を満たしやすくなります。特に医療、金融、政府などの厳格な要件がある分野で大きなメリットとなります。
  2. オフライン/低遅延環境での開発・実行: インターネット接続が不安定、高価、または利用できない環境でもAI開発・実行が可能です。また、データ発生源の近くで推論を実行することで、ミリ秒単位の低遅延を実現できます。
  3. 既存ハードウェア資産の活用: 既にオンプレミスに設置されている高性能なサーバーやGPUをAIワークロードに活用できます。これにより、新たなハードウェア投資やクラウド移行のコストを削減できます。
  4. クラウドコストの最適化: クラウド上の高価な計算リソースを常にレンタルするのではなく、ローカルリソースを活用することで、AIワークロードの実行コストを大幅に削減できる可能性があります。開発段階の試行錯誤や定常的な推論ワークロードなど、頻繁に発生する計算リソース利用に適しています。
  5. 環境の再現性: コンテナベースの環境により、開発、テスト、デプロイの各段階で一貫性のある実行環境を提供します。「私の環境では動いた」問題を減らし、デプロイの信頼性を高めます。
  6. 開発サイクルの高速化: ローカル環境で迅速に実験やデバッグを繰り返せるため、開発イテレーションを加速できます。クラウドへのデータのアップロードやジョブの投入・待機といった時間コストを削減できます。
  7. インターネット帯域幅の節約: 大規模なデータセットをクラウドとの間で転送する必要がないため、ネットワーク帯域幅の使用量を削減できます。特に帯域幅が制限されていたり、従量課金制であったりする環境で有効です。

デメリット：

  1. 初期設定とインフラ管理の手間: ローカルエージェント/ランタイムのインストール、Docker環境のセットアップ、GPUドライバーのインストールと設定、ローカルストレージの管理など、初期セットアップにはある程度の技術的な知識と手間が必要です。また、OSやドライバのアップデート、ハードウェアのメンテナンスといったインフラ管理は組織自身が行う必要があります。
  2. スケーラビリティの限界: ローカル環境のリソースは物理的なハードウェアに依存するため、利用可能な計算能力やストレージ容量には限界があります。急激なワークロードの増加や、単一マシンでは扱えない超大規模なデータセットでのトレーニングなどには、クラウドのような柔軟なスケーラビリティは期待できません。
  3. 最新技術への追従性: クラウドサービスは常に最新のAIモデル、フレームワーク、ハードウェアオプションを提供しますが、ローカル環境でこれらを利用するには、自身でソフトウェアのアップデートやハードウェアの交換を行う必要があります。常に最新の環境を維持するには労力がかかります。
  4. 複雑な分散学習にはクラウドが有利: 大規模モデルを複数マシンで並列にトレーニングする分散学習は、クラウド環境のマネージドサービスを利用する方が、インフラ構築や管理の手間が少なく効率的な場合があります。ローカル環境で同様の環境を構築・運用するのはより複雑になります。
  5. サポート体制の限定性: クラウドサービスとしてのAzure Machine Learning Serviceと比較すると、Azure AI Foundry Local（関連技術群）に関するドキュメント、コミュニティ情報、マイクロソフトからの直接的なサポートは限定的である可能性があります（特に新しい機能やプレビュー段階の場合）。
  6. 機能の差異: Azure Machine Learning Serviceが提供するすべての高度な機能（例: AutoML, ラベル付けサービス, パイプライン構築のGUIツールなど）が、完全にローカル環境で利用できるとは限りません。ローカル機能は、計算実行とその管理に特化している可能性があります。

これらのメリットとデメリットを考慮すると、Azure AI Foundry Local（関連技術群）は、AI開発・運用戦略において、クラウドとオンプレミス/ローカル環境を単に二者択一するのではなく、それぞれの強みを活かしたハイブリッドなアプローチを採ることで、最適なバランスを見つけ出すための選択肢と言えます。特に、データ主権や低遅延が必須のユースケースでは、Foundry Localのメリットがデメリットを上回ることが多いでしょう。

Azure AI Foundry LocalとAzure Machine Learning Serviceとの関係

前述のように、「Azure AI Foundry Local」は、Azure Machine Learning Service（AML）のローカル実行機能、Azure Arcとの連携、およびエッジAI関連技術を組み合わせた概念である可能性が高いです。したがって、両者は対立するものではなく、補完的な関係にあります。

Azure Machine Learning Service (AML) の概要:

Azure Machine Learning Serviceは、AI/MLモデルの開発からデプロイ、運用（MLOps）までをエンドツーエンドでサポートする、クラウドベースのプラットフォームです。
* 主な機能: 実験追跡、モデルレジストリ、データストア、計算ターゲット（仮想マシン、クラスター）、パイプライン構築、AutoML、ハイパーパラメータチューニング、デプロイ（バッチ、リアルタイムエンドポイント）、MLOps機能（CI/CD連携、モデルモニタリング）など。
* 強み: クラウドの柔軟なスケーラビリティ、豊富な計算リソースとハードウェアオプション、マネージドサービスによる運用負荷軽減、統合された開発・運用環境、最新技術への迅速な対応。
* 弱み: データ主権/規制の制約、オフライン/低遅延要件への対応、クラウドコスト、既存オンプレミス資産の活用が直接は難しい点。

Azure AI Foundry Local（関連技術群）の位置づけ:

Azure AI Foundry Localは、AML Serviceの機能セットの一部または拡張として、AMLワークロードをローカル環境やオンプレミス環境で実行するためのメカニズムを提供します。

  • ローカル実行機能としてのAML SDK/CLI: AML SDKやCLIは、もともとAzureクラウド上のリソースを操作するためのものですが、特定のコマンドやパラメータ（例: local_execution=True や特定の計算ターゲット名）を指定することで、ローカル環境でAIワークロードを実行できるようになっています。これは、Azure AI Foundry Localの中核となるインターフェースの一部と言えます。
  • Azure Arcとの連携: Azure Arcは、オンプレミス、マルチクラウド環境にあるサーバーやKubernetesクラスターをAzureのリソースとして管理するためのサービスです。AML ServiceはAzure Arcと連携することで、Azure Arcに登録されたオンプレミスサーバーやクラスターをAMLの計算ターゲットとして利用できるようになります。これにより、AMLワークスペースの統合された管理画面から、クラウドだけでなくオンプレミスのリソースにもAIジョブを投入したり、デプロイしたりすることが可能になります。これは、Azure AI Foundry Localが実現する「ハイブリッドなAI環境管理」の重要な要素です。
  • エッジAIとの関連: エッジデバイスへのAIモデルデプロイは、ローカル環境での推論実行の一種です。Azure Machine Learningは、開発したモデルをONNX形式などに変換し、Azure IoT Edgeなどを通じてエッジデバイスにデプロイする機能を提供しています。ローカル環境での推論実行機能は、このようなエッジデプロイの準備やテスト環境としても機能します。

両者の連携と使い分け：ハイブリッドな利用モデル

Azure AI Foundry LocalとAML Serviceは、以下のようにお互いを補完し、ハイブリッドなAI開発・運用モデルを構築します。

  • ローカルでの初期開発とテスト: AIモデルの開発、データの前処理、小規模なデータセットでのトレーニング、デバッグ、性能評価などは、ローカル環境のFoundry Local機能を使って迅速に行います。これにより、開発サイクルを加速し、クラウド計算コストを削減します。
  • クラウドでの大規模トレーニング: ローカルでの実験を経て、より大規模なデータセットや複雑なモデルでのトレーニングが必要になった場合は、AML Serviceのクラウド計算リソース（多数のGPUを持つ仮想マシンやクラスター）を利用します。Foundry Localで開発したコードやコンテナイメージは、そのままクラウド環境でも利用できるため、スムーズに移行できます。
  • モデルと実験結果の一元管理: ローカルで開発・トレーニングしたモデルや実験結果（メトリック、ログ）は、AMLワークスペースのモデルレジストリや実験追跡機能にアップロードして一元管理します。これにより、チーム内での共有、過去の実験との比較、モデルのバージョン管理が容易になります。
  • ローカルまたはクラウドへのデプロイ: トレーニング済みモデルは、利用シナリオに応じて最適な場所にデプロイします。
    • データ主権、低遅延、オフライン要件が重視される場合は、Foundry Local機能を使ってローカルサーバーやエッジデバイスにデプロイします。
    • 多数のユーザーからのアクセス、高いスケーラビリティ、容易な管理が求められる場合は、AML ServiceのマネージドエンドポイントやKubernetes推論機能を使ってクラウドにデプロイします。
    • Azure Arcに登録されたオンプレミスサーバーにも、AMLワークスペースから直接デプロイできます。
  • ハイブリッドなワークロード管理: Azure Arcを利用することで、クラウド上のAMLワークスペースから、オンプレミスに配置されたサーバー（Azure Arc対応マシン）やKubernetesクラスター（Azure Arc対応Kubernetes）を計算ターゲットとして指定し、AIジョブ（トレーニングや推論）を投入できます。これにより、クラウドとオンプレミスのリソースを統合的に管理・利用できます。
  • クラウドサービスの活用: データラベリング、特徴量ストア、パイプラインオーケストレーション、MLOpsワークフロー構築など、AML Serviceが提供するクラウドネイティブな高度な機能を活用します。

どのような場合にFoundry Localが適しているか:

  • データがローカルから出せない、あるいは出すべきではない場合
  • リアルタイム性や低遅延が必須の場合
  • 完全にまたは部分的にオフラインでの作業が必要な場合
  • 既存の高性能オンプレミスハードウェアを有効活用したい場合
  • 開発初期段階で迅速かつコスト効率良く試行錯誤したい場合
  • インターネット帯域幅に制約がある環境

どのような場合にAML Serviceが適しているか:

  • 大規模な分散トレーニングが必要な場合
  • 柔軟で高いスケーラビリティが求められる場合
  • マネージドサービスによる運用負荷の軽減を重視する場合
  • AutoMLやGUIベースのパイプライン構築ツールなど、AMLの高度な機能を利用したい場合
  • チームでの開発、実験、モデル管理をクラウド上で一元的に行いたい場合
  • Webサービスやバッチ処理としてモデルを広く公開・利用する場合

結論として、Azure AI Foundry Local（関連技術群）は、Azure Machine Learning Serviceの機能をオンプレミスやローカル環境に拡張し、データ主権、低遅延、オフラインといった特定の要件を持つAIプロジェクトを可能にするものです。両者を組み合わせることで、組織はAI開発・運用の柔軟性と効率性を最大化できます。

今後の展望

Azure AI Foundry Local（関連技術群）は、AI技術とエッジ/オンプレミスコンピューティングの進化に合わせて、今後も機能拡張が進むと予想されます。

  1. サポート対象の拡大:
    • より多くのAIフレームワーク、モデルタイプ、および基盤モデル（LLMなど）への対応が強化される可能性があります。
    • 多様なハードウェアアーキテクチャ（様々なメーカーのGPU、NPU、特殊なアクセラレーターなど）への対応が深化し、ローカル環境のハードウェアをさらに効率的に活用できるようになるでしょう。
    • 異なるOSやエッジデバイスプラットフォームへの対応も拡大する可能性があります。
  2. クラウド連携の強化:
    • Azure Machine Learning Serviceとの連携がよりシームレスになり、ローカルとクラウド間でのデータ、モデル、実験情報の同期やワークロードの移行がさらに容易になるでしょう。
    • Azure Arcとの統合が強化され、オンプレミス環境の管理とAMLワークロードのデプロイ・管理がより統合された体験になることが期待されます。
    • Azure IoT Edgeなどのエッジ関連サービスとの連携も深まり、開発からエッジデプロイまでのパイプライン構築が簡素化される可能性があります。
  3. 管理機能の向上:
    • ローカルにデプロイされたAIワークロードのモニタリング、ロギング、バージョン管理、セキュリティ管理といった運用機能が強化されるでしょう。
    • 複数台のローカルマシンやサーバーを管理する機能、リソース割り当てを最適化するスケジューリング機能などが追加されるかもしれません。
    • GUIベースの管理ツールが提供され、CLIやSDKに加えて視覚的な操作が可能になることも考えられます。
  4. オフライン機能の深化:
    • 完全にオフラインの環境での初期セットアップや、依存関係の管理などがより容易になる機能が追加される可能性があります。
    • オフライン時でも利用可能な限定的な管理機能が提供されるかもしれません。
  5. コミュニティとドキュメントの拡充:
    • もし「Azure AI Foundry Local」という名称が正式にサービス名として確立されれば、専用のドキュメントやチュートリアルが整備され、開発者コミュニティの活動も活発になるでしょう。これにより、利用者が技術情報を入手しやすくなり、導入や活用が進むことが期待されます。

全体として、今後のAzure AI Foundry Local（関連技術群）は、マイクロソフトの「あらゆる場所でのAI」戦略の一環として、クラウド、オンプレミス、エッジを含む分散環境全体で、AI開発・運用をより柔軟かつ効率的に行うための重要な要素として発展していくと考えられます。特に、データ主権や低遅延といった要件がますます重要になる中で、ローカル環境でのAI機能はAI活用の普及において不可欠な存在となるでしょう。

まとめ

本記事では、「Azure AI Foundry Local」という名称が指し示すであろう、マイクロソフトが提供するオンプレミスやローカル環境でのAI開発・実行を支援する技術群について、その概要、背景、機能、アーキテクチャ、セットアップ、ワークフロー、利用シナリオ、メリット・デメリット、そしてAzure Machine Learning Serviceとの関係性を詳細に解説しました。

AI技術の急速な進化と普及に伴い、組織はデータ主権、低遅延、オフライン要件、既存資産の活用、コスト効率といった様々な課題に直面しています。従来のクラウド一辺倒のアプローチでは、これらの課題に十分に対応できないケースが増えています。

Azure AI Foundry Local（関連技術群）は、これらの課題に対するマイクロソフトからの回答の一つとして位置づけられます。これは、Azure Machine Learning Serviceのローカル実行機能、Azure Arcとの連携、そしてエッジAI関連の技術を組み合わせることで、開発者が場所を選ばずに柔軟かつセキュアにAIワークロードを実行できる環境を提供します。

Azure AI Foundry Localの主な価値：

  • データ主権とセキュリティ: 機密データをローカル環境から外部に持ち出さずに処理することを可能にし、厳しいコンプライアンス要件を満たします。
  • 低遅延とオフライン対応: データ発生源の近くでAIを実行することで、リアルタイム性が求められるアプリケーションや、インターネット接続が不安定/不可能な環境でのAI活用を実現します。
  • 既存インフラ活用とコスト最適化: 既存のオンプレミスハードウェアを有効活用し、クラウド利用費を抑制することで、AIワークロードの実行コストを最適化します。
  • 開発効率と再現性: コンテナベースの環境とローカルでの迅速な実験により、開発サイクルの高速化と環境の再現性を実現します。
  • ハイブリッドな柔軟性: 必要に応じてクラウドの無限のリソースやマネージドサービスを利用し、ローカルとクラウドの強みを組み合わせた最適なAI開発・運用戦略を構築できます。

Azure AI Foundry Localは、単独の製品というよりは、マイクロソフトが提供する既存の強力なサービスや技術を組み合わせることで実現される、ハイブリッドで分散されたAI開発・運用環境の概念であると理解するのが適切でしょう。これは、AIをビジネスや社会に深く浸透させるために不可欠な、柔軟で現実的なソリューションを提供します。

どのような組織やユースケースに適しているかというと、それはデータ主権やプライバシーが最重要である医療・金融機関、リアルタイム制御が必須の製造業、オフライン環境での作業が多いフィールドワークや研究開発、そして既存インフラを最大限に活用したい企業などです。

AI開発戦略において、Azure AI Foundry Local（関連技術群）は、クラウドを主軸としながらも、特定の要件を持つワークロードに対してオンプレミスやローカル環境を賢く活用するための重要な選択肢となります。これにより、組織はセキュリティやコンプライアンスを犠牲にすることなく、AIの力を最大限に引き出すことが可能になります。

今後、この分野の技術はさらに進化し、ローカル環境でのAI開発・運用はより容易かつ強力になることが予想されます。マイクロソフトの公式情報や最新のドキュメントを注視し、ご自身のAIプロジェクトにおける活用可能性を探求していくことが重要です。

参考情報

  • Microsoft Azure Machine Learning Service 公式ドキュメント
  • Microsoft Azure Arc 公式ドキュメント
  • Microsoft Azure IoT Edge 公式ドキュメント
  • ONNX Runtime 公式ドキュメント
  • Docker 公式ドキュメント

（注：本記事執筆時点（2024年初頭）において、「Azure AI Foundry Local」という名称での公式な製品ページや詳細なドキュメントは確認できておりません。上記は、関連するAzure技術から推測される機能やコンセプトに基づいています。最新かつ正確な情報については、Microsoftの公式発表をご確認ください。）

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