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Visual Studio Code 用 AI ツールキット

AI Toolkit for Visual Studio Code は、開発者と AI エンジニアが生成系 AI モデルを使用してインテリジェントなアプリケーションを構築、テスト、デプロイできるようにする包括的な拡張機能です。ローカルでもクラウドでも、AI Toolkit は完全な AI アプリケーションのライフサイクルに対応する統合開発環境を提供します。

AI Toolkit は、OpenAI、Anthropic、Google、GitHub などのプロバイダーの人気のある AI モデルとシームレスに統合し、ONNX および Ollama を介したローカルモデルもサポートします。モデルの発見と実験からプロンプトエンジニアリングとデプロイまで、AI Toolkit は VS Code 内で AI 開発ワークフローを効率化します。

主な機能

機能	説明	スクリーンショット
モデルカタログ	GitHub、ONNX、Ollama、OpenAI、Anthropic、Google など、複数のソースから AI モデルを発見し、アクセスできます。モデルを並べて比較し、ユースケースに最適なものを見つけてください。
プレイグラウンド	リアルタイムモデルテスト用の対話型チャット環境。さまざまなプロンプト、パラメーター、画像や添付ファイルを含むマルチモーダル入力を試してください。
エージェントビルダー	効率化されたプロンプトエンジニアリングとエージェント開発ワークフロー。洗練されたプロンプトを作成し、MCP ツールを統合し、構造化された出力で本番環境対応のコードを生成します。
一括実行	複数のモデルでバッチプロンプトテストを同時に実行します。さまざまな入力シナリオでモデルのパフォーマンスを比較し、大規模にテストするのに最適です。
モデル評価	データセットと標準メトリックを使用した包括的なモデル評価。組み込みの評価ツール (F1 スコア、関連性、類似性、一貫性) を使用してパフォーマンスを測定するか、カスタム評価基準を作成します。
ファインチューニング	特定のドメインと要件に合わせてモデルをカスタマイズおよび調整します。GPU サポートを使用してモデルをローカルでトレーニングするか、Azure Container Apps を活用してクラウドベースのファインチューニングを行います。
モデル変換	ローカルデプロイ用に機械学習モデルを変換、量子化、最適化します。Hugging Face やその他のソースからモデルを変換して、CPU、GPU、または NPU アクセラレーションを備えた Windows で効率的に実行します。
トレース	AI アプリケーションのパフォーマンスを監視および分析します。トレースデータを収集して視覚化し、モデルの動作とパフォーマンスに関する洞察を得ます。