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マシンハートレポート

編集者: Du Wei、Jiaqi

GitHubが開始した新機能「GitHub Models」は、AIエンジニア時代の到来を加速させると期待されている。

何？おなじみのコードホスティング プラットフォーム GitHub が再び進化しました。このプラットフォームは、Playgroud に大規模な AI モデルを提供し始めています。

Microsoft の Phi-3、OpenAI の GPT-4o、Meta の Llama 3.1、Cohere の Command R+、Mistral AI の Mistral Large など、名前を挙げられる業界で人気のある大規模モデルはすべて、試用版として対話型サンドボックスで使用できます。

今後数か月間で、Github には言語、ビジュアル、その他のタイプのモデルも追加される予定です。

つまり、この写真にあるモデルはすべて無料で購入できます。さまざまな大型モデルを無料でテストできる新しい方法に相当します。

それだけでなく、開発者は適切なモデルを独自の AI プロジェクトに簡単にインポートすることもできます。 Github は、Codespaces および VS Code 開発環境にモデルを直接配置できる高速チャネルを作成し、AI モデルをデプロイするための敷居を下げました。

これは、GitHub が本日開始した「GitHub モデル」機能です。

開発者にとって、適切なツールとトレーニングを受けていれば、誰でも AI エンジニアになれるのです。開発者はモデルを選択し、GitHub Codespaces でコードを作成し、Azure を通じて実稼働環境にデプロイして、「ワンストップ」サービスを提供します。

具体的には、GitHub CLI で GitHub Models コマンドを呼び出し、一連の JSON ファイルを通じて GitHub Actions で使用できます。また、GitHub Models を使用して、アプリケーション開発サイクル全体をカバーする GitHub Copilot 拡張機能を構築することもできます。

プロジェクトがオンライン段階に入ると、Github は Azure AI とのシームレスな統合も提供し、Azure 経由で Github の ID 認証をサブスクライブできるため、AI アプリケーションを運用環境にデプロイするための敷居が低くなります。

Github を通じて世界中の 25 以上の Azure リージョンに AI アプリケーションをデプロイし、Azure のエンタープライズ レベルのセキュリティ保護を取得できるようになりました。

GitHub と Microsoft のプライバシーとセキュリティへの継続的な取り組みに従って、GitHub モデルからのヒントや出力はモデル プロバイダーと共有されたり、モデルのトレーニングや改善に使用されたりすることはありません。

もちろん、「GitHub モデル」を試すことが完全に制限されていないわけではありません。個々のユーザーは 1 日あたり 150 回のアクセスに制限されており、各リクエストは最大 8,000 個のトークンを処理し、最大 4,000 個のトークンを出力できます。

これに関して、GitHub CEO の Thomas Dohmke 氏は、この機能の開始は、オープンソース コラボレーションによる AI の作成から、AI の力を利用したソフトウェアの作成へ、そして現在は GitHub モデルを使用して AI エンジニアの台頭を促進するという、GitHub の新たな変革を示すものであると述べました。

そして、OSS リポジトリ、Copilot Extensions、GitHub Models の機能に基づいて、GitHub はできるだけ多くのパートナーをそのプラットフォームに紹介したいと考えています。

一部の開発者は、GitHub コード空間でモデルを直接実行するケースを示しました。何もインストールする必要はなく、数秒で開始できます。

画像ソース: https://x.com/DanWahlin/status/1819113874689610133

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