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Жазылу 5 М.
ますみ / エンジニア大学
Күн бұрын
Пікірлер: 4
@masumi_engineer
11 ай бұрын
💬もしも質問がありましたら、お気軽にコメントください◎ 「あなたが疑問に思った」ということは、他にも疑問に思った方が必ずいます! そのため、あなたの質問は、他の視聴者さんの学びにもつながります! このコメント欄を、みんなで『学びの掲示板』にできたら幸いです! もちろん感想や応援の言葉も大歓迎です!(制作チームの励みになります^^)
@町田圭太-o1z
10 ай бұрын
丁寧な解説動画をありがとうございます。一点質問です。画像生成AIを業務利用する際に、APIなどweb上での使用は情報漏洩のリスクがあると思いますが、そのリスクを回避しようとなると、やはりローカル構築しかないでしょうか。
@masumi_engineer
10 ай бұрын
コメントありがとうございます! そうおっしゃっていただけて、とても嬉しいです^^ おっしゃる通り、APIでhttps上での通信をするため、わずかではありますが、漏洩リスクは存在します。 もしも上記のリスクを回避したい場合は、以下の方法で構築可能です。 (1) OSSのモデルを構築して、自社内の閉域ネットワーク内で利用する。 (2) Azure OpenAI Serviceを用いて、Azureの閉域ネットワークの中でのみ動作する構成にする。 その他にも、機密性の高いデータをマスキングする方法もあります。具体的には、「Cloud Data Loss Prevention(DLP)」というGCPのサービスなどを使って、実装可能です。 cloud.google.com/dlp?hl=ja 上記のような「セキュアなインフラ環境の構築」と「生成AIシステムの導入」は、複数社(プライム上場企業を含む)への実績があるため、もしもより詳細な技術設計や技術戦略について相談したい場合は、下記のメールアドレスへご連絡いただければ幸いです。 info@galirage.com 引き続きどうぞよろしくお願いいたします。
@町田圭太-o1z
10 ай бұрын
@@masumi_engineer なるほど、機密性を高めるためにいくつか方法があるのですね。 一から環境構築しなくて済み、尚且つ安全という点でAzure OpenAI Serviceの閉域ネットワークに興味が湧きました。 ちなみに自社ローカルであれAzureであれ、AIに1から機械学習をさせなければいけない点は共通していますか。 web上の画像生成AIサービスであれば、数十億枚もの画像によって学習したAIを利用できると思います。 そこまでの規模は不可能だとしても、大量の画像を学習させなければいけないと考えると大変ですね^^;
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