watsonx.aiとは
watsonx.aiはIBM watsonxプラットフォームの一要素で、基盤モデルを使った生成AIモデルの構築・利用をより簡単に行うことが出来ます。
watsonx.aiを使うための下準備
watsonx.aiは無料で試してみることが出来ます。
この記事ではユーザーが構築、または第3者によって構築済みの基盤モデルを使って、プロンプトから生成される結果を実験するプロンプトラボの利用方法を紹介していきます。
利用に当たっていくつか準備が必要です。
watsonx.aiアカウントの登録
以下の手順は公式ドキュメントの「IBM watsonx.aiへの登録>個人用watsonx.aiアカウントの登録」の内容を基に記載しています。
まずはwatsonx.aiにアクセスしてアカウントの登録を行います。
アカウントの作成にはIBM Cloudアカウントが必要なため、まだ持っていない方は別途作成が必要です。
サービス・リージョン（ここではダラス）を選択してログインを行います。
下のような画面が出たら完了です。
サンドボックスプロジェクトの作成
以下の手順は公式ドキュメントの「プロジェクトの作成」の内容を基に記載しています。
作業場所として適当なプロジェクトを作成します。
先ほどの画面真ん中の「サンドボックス・プロジェクトの作成」からプロジェクトを作成します。
プロジェクト名は任意の名前で大丈夫です。
右側のストレージ部分に何も表示されない場合は新しいインスタンスを立ち上げてください。（無料のライト版があります。）
プロジェクトが適切に立ち上がるとこのような画面が表示されるはずです。
Watson Machine Learningサービスインスタンスの関連付け
watsonx.aiの利用には作成したプロジェクトとIBM CloudのサービスであるWatson Machine Learningが関連付けられている必要があります。ここでは新規にサービスインスタンスを立ち上げて紐づけることにします。
プロジェクト画面の管理タブを開き、「サービスの関連付け」ボタンをクリックします。
「新規サービス」リンクをクリックして、Watson Machine Learningサービスを立ち上げます。
サービスが生成されたらプロジェクトと関連付けます。これで準備完了です。
プロンプトラボを立ち上げる
いよいよサービスを使っていきましょう。watsonx.aiのホーム画面の資産タブへ移動し、「新しいタスク」ボタンをクリックします。
すると立ち上げるタスク一覧が出てくるのでプロンプト・ラボを選択します。
プロンプトラボを立ち上げて以下のようなエラーが出る場合は先ほどの手順のWatson Machine Learningサービスの関連付けが完了していません。手順を戻ってもう一度確認してください。
下の画面が出たら準備完了、watsonx.aiを利用可能です！
基盤モデルを使ってみる
サンプルを実行する
この記事では深くには入りませんがひとまず基盤モデルを使ってみましょう。ユースケースの1つであるQuestion & Answeringのサンプルプロンプトを使ってみます。
このサンプルでは文章を基盤モデルへ与えて、その内容を基に質問に回答を返してもらうタスクを構成しています。文章はトマトの栽培についての内容ですね。
質問を記入して「生成」ボタンを押すと、上図の赤枠部分に答えが生成されます。このように長い文章・記事から知りたい情報を取り出すことを想定しています。
日本語文を投げてみる
ついでなのでプロンプトを日本語に変えてみましょう。文章は先ほどのサンプルを日本語訳したものを使います。
上手く答えが生成されませんでした。どうやらFLAN-20B with UL2のモデルではまだ日本語をサポートしていないようです。試しにモデルをMPT-7Bに変えてみましょう。
不完全ではありますが、内容は正しい答が返ってきました。モデルによっても答えが変わるので当たり前ですが適切なモデルの選択が必要ということですね。
まとめ
この記事ではwatsonx.aiを無料で試す方法をご紹介しました。エンタープライズ向け生成AIとして活躍することを期待しましょう！
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