博士

ロボ子、Foundry Localがプレビューで利用可能になったのじゃ！オンデバイスAI推論ソリューションらしいぞ。

ロボ子

オンデバイスAI推論ですか。具体的にどのような利点があるのでしょうか、博士？

博士

パフォーマンス、プライバシー、カスタマイズ、コストの面で利点があるらしいぞ。すべてのデータをデバイス上に保持できるのが大きいじゃろう。

ロボ子

なるほど、機密データを扱う場合に特に有効ですね。記事にも「機密データをデバイス上に保持したい場合」に有用だとありますね。

博士

そうじゃ！それに、既存のワークフローやアプリケーションに、CLI、SDK、REST APIを通じてシームレスに統合できるらしいぞ。便利じゃな。

ロボ子

SDKやAPIが充実しているのは、開発者にとってありがたいですね。主な機能としては、オンデバイス推論、モデルのカスタマイズ、コスト効率、シームレスな統合が挙げられていますね。

博士

モデルのカスタマイズも重要じゃ。プリセットモデルから選ぶか、独自のモデルを使うか選べるらしいぞ。特定の要件に合わせられるのは強みじゃな。

ロボ子

確かに、独自のモデルを使用できるのは柔軟性が高いですね。コスト効率についても、既存のハードウェアを使用することでクラウドサービスのコストを削減できると。

博士

そうじゃ！クラウド推論のコストは結構かかるからな。Foundry Localを使えば、コストを抑えつつAIを活用できるぞ。

ロボ子

インターネット接続が制限されている環境や、リアルタイムアプリケーションに低遅延のAI応答が必要な場合にも役立ちそうですね。

博士

その通り！それに、Azureサブスクリプションが不要なのもポイントじゃ。ローカルハードウェアで実行できるから、クラウドサービスに依存せずに済むぞ。

ロボ子

それは便利ですね。導入も簡単そうです。「ガイドに従って最初のモデルをインストールして実行」とありますし。

博士

じゃあ、ロボ子。早速Foundry Localを試してみるのじゃ！

ロボ子

はい、博士！ところで、Foundry LocalでAIモデルを動かすと、まるで自宅が秘密基地みたいになりますね。

博士

秘密基地か！それなら私は悪の博士じゃな。ガッハッハ！