Azure認定資格 WEB問題集＆徹底解説

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• 知識項目2.1.2：Foundry ポータルでのモデルのデプロイと対話

分野2：Microsoft Foundry を使用して AI ソリューションを実装する

タスクステートメント2.1：Foundry を使用して生成型 AI アプリとエージェントを実装する

• No.1 Foundry のモデルデプロイに既定で適用されるコンテンツフィルター
• No.78 モデルリーダーボードで比較できる内容
• No.92 Foundry ポータルでモデルを対話的に試す画面の選択
• No.98 生成 AI アシスタントの応答品質を評価する Foundry 機能
• No.103 モデル比較から公開までを一か所で行える Azure のサービス
• No.108 デプロイ済み生成 AI モデルとの対話・検証方法
• No.114 Foundry でのモデルデプロイ前にファインチューニングは必須か
• No.116 Foundry の評価機能が測定する生成 AI 品質メトリクス
• No.124 コードを書く前にデプロイ済みモデルの応答を確認する方法
• No.147 Microsoft Foundry の位置づけの理解
• No.150 Foundry プロジェクトへのアクセス制御を担う技術
• No.161 画像生成モデルのデプロイとアプリからの参照
• No.163 Foundry の生成 AI アプリを社内アプリから呼び出すための最初の操作
• No.206 統合 AI プラットフォームへの移行
• No.230 プロンプトに含めた業務データの二次利用と処理される場所
• No.239 Microsoft Foundry の評価機能でできること
• No.240 カタログのモデルをアプリから呼び出すまでの準備作業
• No.241 レート上限で失敗する生成要求への対応
• No.244 有害な入力と応答をブロックする Foundry の機能
• No.255 プレイグラウンドでの画像入力の事前検証
• No.256 Foundry の評価で確認できる出力品質の観点
• No.257 Microsoft Foundry を使い始める際の最初の手順
• No.258 Microsoft Foundry ポータル単体で完結できる作業の識別
• No.263 モデルデプロイ時のリージョン選択がもたらす効果
• No.266 利用が断続的なモデルに適した Foundry のデプロイ方法
• No.303 生成 AI アプリの入出力から有害な内容を検出してブロックする仕組み
• No.315 Azure OpenAI Service が担う機能と他サービスが担う機能の切り分け(3つ)
• No.333 複数デプロイへのリクエスト振り分け方法
• No.337 モデルデプロイのレート制限（429 エラー）への対処
• No.340 流出が疑われる API キーをサービスを止めずに入れ替える手順
• No.346 Microsoft Foundry のバッチ処理で画像の解析結果を受け取る流れ
• No.368 Foundry のモデルカタログをプレイグラウンドで試す前提条件
• No.370 基盤モデルの比較・デプロイを行う Foundry の機能
• No.374 Microsoft Foundry の柱（pillar）構成
• No.453 モデルカタログのデプロイ方式の選択
• No.483 デプロイ後にアプリケーションが接続する先
• No.490 Microsoft Foundry における「プロジェクト」の役割