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Update 03.DeployPhi3VisionOnAzure.md #450

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Jan 18, 2026
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Update 03.DeployPhi3VisionOnAzure.md #450

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6 changes: 3 additions & 3 deletions ...md/02.Application/02.Code/Phi3/VSCodeExt/HOL/AIPC/03.DeployPhi3VisionOnAzure.md
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Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -13,7 +13,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:

この紹介では、Azure Machine Learning Service 上で Model As Service として Phi-3 Vision サービスを素早く構築する方法を説明します。

***Note***：Phi-3 Vision は高速にコンテンツを生成するために計算リソースが必要です。これを実現するためにクラウドの計算力を活用します。
***注記***：Phi-3 Vision は高速にコンテンツを生成するために計算リソースが必要です。これを実現するためにクラウドの計算力を活用します。


### **1. Azure Machine Learning Service の作成**
Expand All @@ -38,7 +38,7 @@ Azure ポータルで Azure Machine Learning Service を作成する必要があ
![Test](../../../../../../../../../translated_images/ja/vision_test.0b9c1b1d414131d0.png)


***Note***
***注記***

1. 送信するパラメーターには Authorization、azureml-model-deployment、Content-Type を必ず含める必要があります。これらはデプロイ情報から確認してください。

Expand Down Expand Up @@ -81,4 +81,4 @@ Azure ポータルで Azure Machine Learning Service を作成する必要があ
**おめでとうございます**！これで PHI-3-VISION の高速デプロイが完了し、画像からコードを生成する使い方を試せました。次は NPU とクラウドを組み合わせてアプリケーションを構築していきましょう。

**免責事項**：
本書類はAI翻訳サービス「[Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)」を使用して翻訳されました。正確性を期しておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる可能性があります。原文の言語による文書が正式な情報源とみなされるべきです。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。本翻訳の利用により生じた誤解や誤訳について、当方は一切の責任を負いかねます。
本書類はAI翻訳サービス「[Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)」を使用して翻訳されました。正確性を期しておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる可能性があります。原文の言語による文書が正式な情報源とみなされるべきです。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。本翻訳の利用により生じた誤解や誤訳について、当方は一切の責任を負いかねます。