Foundry Managed ComputeでHugging Faceモデルを利用するHugging Face Models on Foundry Managed Compute
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Microsoft FoundryのManaged ComputeでHugging Faceのオープンモデルをデプロイできるようになり、エンタープライズ環境での運用が容易になった。
Hugging Face open models can now be deployed on Microsoft Foundry Managed Compute, making it easier for enterprises to run open-source LLMs in a managed cloud environment.
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発表内容
Microsoft Build 2026で、Foundry Managed Computeと、Foundry上で利用できるHugging Faceモデルが発表された。Hugging Faceエコシステムのオープンウェイトモデルを、Microsoft Foundryの管理された環境へワンクリックでデプロイできる点が中心となる。
モデルカタログ
提供されるのは、Hugging Faceエコシステムから選定されたオープンウェイトモデルのカタログで、毎週更新される。モデルのウェイトはAzure上にあらかじめ配置されているため、利用者がウェイトの配置から始めるのではなく、Foundry Managed Computeへのデプロイを直接進められる構成となっている。
各モデルのランタイムはMicrosoftが構築し、スキャンする。コレクション内のすべてのモデルには、Foundry上のほかのモデルと同じエンタープライズ向けのセキュリティ、ガバナンス、可観測性、課金の仕組みが適用される。Hugging Faceのオープンモデルを、共通の運用基盤で扱えることが特徴だ。
Microsoft Foundry
Microsoft Foundryは、エージェント型AIアプリケーションを構築し、運用するためのプラットフォームと説明されている。Microsoft、OpenAI、Anthropic、Meta、Mistral、DeepSeek、Hugging Faceなどのモデルを扱い、フロンティアモデル、オープンソースモデル、カスタムウェイトを含む幅広い選択肢を提供するとしている。
共通の接続方法
Foundry上のモデルには、単一のエンドポイントと共通のSDK群を通じてアクセスできる。SDKはPython、C#、JavaScript、Javaに対応する。モデルごとに異なる接続方式を用意するのではなく、同じアクセス手段の中でHugging Faceモデルも選択し、Managed Computeへ展開できる形だ。
Foundry Managed Compute
Hugging Face open models can now be deployed on Microsoft Foundry Managed Compute, making it easier for enterprises to run open-source large language models in a managed cloud environment. The capability was announced at Microsoft Build 2026 alongside Hugging Face models on Foundry.
Microsoft Foundry is a platform for building and operating agentic AI applications. Models from the Hugging Face ecosystem can be deployed onto its Managed Compute service with one click.
Curated Model Catalog
Hugging Face models on Foundry are presented through a curated catalog of open-weight models. The catalog is refreshed weekly, giving users access to an updated Collection within the Foundry environment.
The deployment process uses model weights that are pre-staged in Azure. Microsoft also builds and scans the runtimes used by the models. Together, these elements provide a managed path for deploying the Collection rather than requiring users to supply the weights and runtimes described in the announcement.
Enterprise Security and Governance
Every model in the Collection ships with the same enterprise security, governance, observability, and billing that applies to every other model on Foundry. This allows Hugging Face open models to operate under the platform’s existing management framework.
The shared approach covers both operational visibility and billing, while applying consistent security and governance across the Collection. The announcement positions this integration as a way to make enterprise operation of open-source large language models easier.
Model Selection and SDKs
Foundry provides models from Microsoft, OpenAI, Anthropic, Meta, Mistral, DeepSeek, Hugging Face, and others. Its selection spans frontier models, open-source models, and custom weights.
These models are accessible through a single endpoint and a single set of software development kits. The available SDKs support Python, C#, JavaScript, and Java, providing a common access method across the model selection.
ポコとTECHガイドPoko & TECH Guide
ポコと当サイトのTECHガイドが、記事の要約と収集した情報から読みどころを語るAI生成の対話です。Poko and TECH Dashboard's own TECH Guide discuss the article's highlights in an AI-generated conversation based on its summary and collected source details.
- ポコPokoカタログが毎週更新されて、モデルをワンクリックでデプロイできるんだね。これって大きいこと？The catalog refreshes weekly, and models can be deployed in one click. Is that a big change?
- TECHガイドTECH Guide更新や配置の手間を減らしやすい変化だね。重みはAzureに事前配置され、ランタイムはMicrosoftが構築・スキャンするよ。It can reduce the work around updates and deployment. Weights are pre-staged in Azure, while Microsoft builds and scans the runtimes.
- ポコPoko「オープンウェイト」って、モデルがぜんぶ公開されてるってこと？Does “open-weight” mean the whole model is public?
- TECHガイドTECH Guideここでいうウェイトは、モデルが学習で得た調整値のこと。オープンウェイトは、その重みを利用できる形で公開する考え方だよ。Weights are the learned settings inside a model. “Open-weight” means those weights are made available for use.
- ポコPokoぼくなら、気になるモデルをワンクリックで置いて、Pythonから試してみたいな。I’d pick a model, deploy it with one click, and try it from Python.
- TECHガイドTECH Guideその使い方なら、単一エンドポイントとPython SDKが使えるね。対象はカタログ収録モデルで、Managed Compute上へのデプロイになるよ。That fits the setup: Foundry offers a single endpoint and a Python SDK. You’d deploy a model from the curated catalog onto Managed Compute.
