AI-901：Microsoft Azure AI Fundamentals Microsoft Foundry による AI ソリューションの実装 問16
Microsoft Foundry による AI ソリューションの実装／生成AIアプリとエージェントの実装Microsoft Foundry のモデルカタログから、社内アプリで使うチャット用のモデルを選びました。このモデルをアプリのコードから呼び出せる状態にするための操作として適切なものはどれですか。
当サイトのオリジナル問題（AI-901：Microsoft Azure AI Fundamentalsの出題範囲「Microsoft Foundry による AI ソリューションの実装」に対応。実際の試験問題ではありません）
- Aモデルカタログで対象のモデルを選択した時点で、プロジェクトの全アプリから呼び出せるため、追加の操作は不要である
- Bプレイグラウンドでそのモデルとチャットすると、試用したセッションのまま外部のアプリからも呼び出せるようになる
- C選んだモデルのデプロイ名をアプリのコードに記述しておけば、デプロイを作成しなくても実行時に自動でデプロイされる
- D選んだモデルを Foundry ポータルからプロジェクトにデプロイし、作成されたデプロイのエンドポイントとデプロイ名を使って呼び出す
正解：D
解説
Foundry のモデルカタログは、利用できるモデルを探して比較するための場所です。アプリから呼び出すには、選んだモデルを Foundry ポータルでプロジェクトにデプロイします。デプロイするとデプロイ名が付き、エンドポイントとキー（または Microsoft Entra ID による認証）で呼び出せる状態になります。プレイグラウンドは試用用の画面で、アプリ向けの呼び出し口を作る操作ではありません。デプロイ時には、デプロイ名、モデルのバージョン、容量などの設定も行います。
選択肢ごとの解説
- A誤り。モデルカタログはモデルを探す場所で、選択しただけではデプロイされません。呼び出すにはプロジェクトへのデプロイが必要です。
- B誤り。プレイグラウンドは試用用の画面です。プレイグラウンドで使うにもデプロイ済みのモデルが前提で、試用がアプリ向けの呼び出し口を作るわけではありません。
- C誤り。モデルを呼び出せるのはデプロイを作成した後です。デプロイ名をコードに書くだけでは、デプロイは自動では作成されません。
- D正しい。モデルをプロジェクトにデプロイしてデプロイ名とエンドポイントを得て、それらを使ってアプリから呼び出します。