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azure-personalizer

azure-personalizer

github.com/microsoftdocs開発796162 回インストール3 日前に更新
リポジトリ

azure-personalizer について

azure-personalizer は、Azure AI Personalizer を扱うエージェント向けのリファレンススキルです。意思決定、構成、セキュリティ、トラブルシューティング、ローカル推論連携の要点とリモート文書を提供します。

主な機能

  1. 01Personalizer のトラブルシューティング
  2. 02シングルスロット・マルチスロットの選択
  3. 03暗号化とプライバシー設定
  4. 04学習動作とモデルの構成
  5. 05ローカル推論 SDK 連携

活用シーン

  1. 01API やモデル学習の問題の診断
  2. 02シングルスロット・マルチスロット方式の選択
  3. 03学習動作と説明可能性の設定
  4. 04低遅延なオフライン推論フローの構築

MCP 対応

mcp_microsoftdocs の microsoft_docs_fetch でリモート文書を取得でき、代替手段として fetch_webpage も利用できます。

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/microsoftdocs/agent-skills --skill azure-personalizer

インストール後、Claude Code で/azure-personalizerを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

Azure AI Personalizer スキル

このスキルでは、Azure AI Personalizer に関する専門的なガイダンスを提供します。トラブルシューティング、意思決定、セキュリティ、構成、統合とコーディングパターンを扱います。ローカルのクイックリファレンスコンテンツと、リモートドキュメントを取得する機能を組み合わせています。

このスキルの使い方

エージェント向けの重要事項：関連するセクションを見つけるには、以下のカテゴリインデックスを使用してください。行の範囲（例：L35-L120）が記載されているカテゴリでは、指定された行をread_fileで読み取ってください。ファイルへのリンク（例：[security.md](security.md)）が記載されているカテゴリでは、リンク先の参照ファイルをread_fileで読み取ってください。

エージェント向けの重要事項：metadata.generated_atが3か月以上前の場合は、リポジトリから最新バージョンを取得するようユーザーに提案してください。mcp_microsoftdocsツールを利用できない場合は、インストールを提案してください：インストールガイド

このスキルでは、ドキュメントコンテンツの取得にネットワークアクセスが必要です：

  • 推奨：クエリ文字列from=learn-agent-skillを指定してmcp_microsoftdocs:microsoft_docs_fetchを使用します。Markdown が返されます。
  • 代替手段：クエリ文字列from=learn-agent-skill&accept=text/markdownを指定してfetch_webpageを使用します。Markdown が返されます。

カテゴリインデックス

カテゴリ行説明
トラブルシューティングL33-L37API エラー、イベント／Reward 呼び出し、モデルのトレーニングに関する問題、構成ミスなど、Azure Personalizer の一般的な問題を診断して解決する方法と、セットアップを検証してデバッグする手順です。
意思決定L38-L42さまざまなパーソナライズのニーズに応じたシナリオ、動作、設計上のトレードオフを比較し、シングルスロットとマルチスロットの Personalizer のどちらを使用するかについて説明します。
セキュリティL43-L48Azure Personalizer の保存データの暗号化（カスタマー マネージド キーを含む）の構成と、データ収集、保存、プライバシー設定の制御について説明します。
構成L49-L55ポリシー、ハイパーパラメーター、探索、見習いモード、説明可能性、モデルのエクスポート、学習ループの設定など、Personalizer の学習動作を構成する方法です。
統合とコーディングパターンL56-L59低レイテンシのオフライン／エッジシナリオで Personalizer ローカル推論 SDK を使用する方法について、セットアップ、統合パターン、モデルをローカルで呼び出す際のベストプラクティスを含めて説明します。
トラブルシューティング
トピックURL
Azure Personalizer の一般的な問題をトラブルシューティングするhttps://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/personalizer/frequently-asked-questions
意思決定
トピックURL
シングルスロットとマルチスロットの Personalizer を選択するhttps://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/personalizer/concept-multi-slot-personalization
セキュリティ
トピックURL
Personalizer の保存データ暗号化と CMK を構成するhttps://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/personalizer/encrypt-data-at-rest
Personalizer のデータ使用とプライバシーを管理するhttps://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/personalizer/responsible-data-and-privacy
構成
トピックURL
Personalizer の推論の説明可能性を有効にして使用するhttps://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/personalizer/how-to-inference-explainability
Personalizer の見習いモードの学習動作を構成するhttps://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/personalizer/how-to-learning-behavior
Azure Personalizer の学習ループ設定を構成するhttps://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/personalizer/how-to-settings
統合とコーディングパターン
トピックURL
低レイテンシを実現する Personalizer ローカル推論 SDK の使用https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/personalizer/how-to-thick-client

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