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Instructions/01-Explore-ai-studio.md

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 lab:
-  title: Azure AI Studio のコンポーネントとツールを探索する
+  title: Azure AI Foundry のコンポーネントとツールを探索する
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-# Azure AI Studio のコンポーネントとツールを探索する
+# Azure AI Foundry のコンポーネントとツールを探索する
 
-この演習では、Azure AI Studio を使用してプロジェクトを作成し、生成 AI モデルを探索します。
+この演習では、Azure AI Foundry ポータルを使用してプロジェクトを作成し、生成 AI モデルを探索します。
 
 この演習は約 **30** 分かかります。
 
-## Azure AI Studio を開く
+## Azure AI Foundry ポータルを開く
 
-まずは Azure AI Studio を調べることから始めましょう。
+まず、Azure AI Foundry ポータルを調べてみましょう。
 
-1. Web ブラウザーで [https://ai.azure.com](https://ai.azure.com) を開き、Azure の資格情報を使ってサインインします。 Azure AI Studio のホーム ページは次の画像のようになります。
+1. Web ブラウザーで [https://ai.azure.com](https://ai.azure.com) を開き、Azure の資格情報を使ってサインインします。 Azure AI Foundry ポータルのホーム ページは次の画像のようになります。
 
-    ![Azure AI Studio のスクリーンショット。](./media/azure-ai-studio-home.png)
+    ![Azure AI Foundry ポータルのスクリーンショット。](./media/azure-ai-studio-home.png)
 
 1. ホーム ページの情報を確認し、各タブを表示して、モデルと機能の探索、プロジェクトの作成、リソースの管理のオプションを確認します。
 
-## Azure AI ハブを作成する
+## Azure AI ハブとプロジェクトを作成する
 
-プロジェクトをホストするには、Azure サブスクリプション内に Azure AI ハブが必要です。 このリソースは、プロジェクトの作成中に作成するか、事前にプロビジョニングすることができます (この演習ではこちらを行います)。
+Azure AI ハブは、1 つ以上の "プロジェクト" を定義できる共同作業用のワークスペースとして機能します。** プロジェクトと Azure AI ハブを作成してみましょう。
 
-1. **[管理]** セクションで、**[すべてのリソース]** を選択し、**[+ 新しいハブ]** を選択します。 次の設定を使用して新しいハブを作成します。
+1. ホーム ページで、**[+ 作成]** を選択します。 **プロジェクトの作成**ウィザードでは、プロジェクトで自動的に作成されるすべての Azure リソースを表示できます。または、**[作成]** を選択する前に **[カスタマイズ]** を選択して次の設定をカスタマイズできます。
+
     - **ハブ名**:*一意の名前*
     - **[サブスクリプション]**:"*ご自身の Azure サブスクリプション*"
     - **[リソース グループ]**: "一意の名前で新しいリソース グループを作成するか、既存のものを選びます"**
@@ -33,45 +34,30 @@ lab:
 
     > \* Azure OpenAI リソースは、リージョンのクォータによってテナント レベルで制限されます。 一覧表示されているリージョンには、この演習で使用されるモデル タイプの既定のクォータが含まれています。 リージョンをランダムに選択すると、テナントを他のユーザーと共有するシナリオで、1 つのリージョンがクォータ制限に達するリスクが軽減されます。 演習の後半でクォータ制限に達した場合は、別のリージョンに別のリソースを作成する必要が生じる可能性があります。
 
-1. **[次へ]** を選択し、構成を確認します。
+1. **[カスタマイズ]** を選択した場合は、**[次へ]** を選択し、構成を確認します。
 1. **[作成]** を選択し、プロセスが完了するまで待ちます。
 
-    Azure AI ハブが作成されると、次の画像のようになるはずです。
+    Azure AI ハブとプロジェクトが作成されると、次の画像のようになるはずです。
 
-    ![Azure AI Studio 内の Azure AI ハブの詳細のスクリーンショット。](./media/azure-ai-resource.png)
+    ![Azure AI Foundry ポータル内の Azure AI ハブの詳細のスクリーンショット。](./media/azure-ai-resource.png)
 
-1. 新しいブラウザー タブを開き ([Azure AI Studio] タブは開いたままにします)、Azure portal ([https://portal.azure.com](https://portal.azure.com?azure-portal=true)) に移動します。プロンプトが表示されたら、Azure の資格情報を使ってサインインします。
+1. 新しいブラウザー タブを開き ([Azure AI Foundry] ポータル タブは開いたままにします)、Azure portal ([https://portal.azure.com](https://portal.azure.com?azure-portal=true)) に移動します。プロンプトが表示されたら、Azure の資格情報を使ってサインインします。
 1. Azure AI ハブを作成したリソース グループに移動し、作成された Azure リソースを表示します。
 
     ![Azure portal 内の Azure AI ハブと関連リソースのスクリーンショット。](./media/azure-portal.png)
 
-1. Azure AI Studio ブラウザー タブに戻ります。
-1. Azure AI ハブのページの左側のペインでそれぞれのページを表示し、作成および管理できる成果物を確認します。 **[接続]** ページで、Azure OpenAI と AI サービスへの接続が既に作成されていることを確認します。
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-## プロジェクトの作成
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-Azure AI ハブは、1 つ以上の "プロジェクト" を定義できる共同作業用のワークスペースとして機能します。** Azure AI ハブ内にプロジェクトを作成してみましょう。
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-1. Azure AI Studio で、先ほど作成したハブ内にいることを確認します (画面の上部にあるパスを確認することで、自分の場所を確認できます)。
-1. 左側のメニューを使用して、**[すべてのプロジェクト]** に移動します。
-1. **[+ New project]** を選択します。
-1. **[新しいプロジェクトの作成]** ウィザードで、次の設定を使ってプロジェクトを作成します。
-    - **現在のハブ**:あなたの AI ハブ**
-    - **プロジェクト名**:"プロジェクトの一意の名前"**
-1. プロジェクトが作成されるまで待ちます。 準備ができたら、次の画像のようになります。
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-    ![Azure AI Studio のプロジェクト詳細ページのスクリーンショット。](./media/azure-ai-project.png)
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-1. 左側のペインにあるページを表示して各セクションを展開し、プロジェクト内で実行できるタスクと管理できるリソースを確認します。
+1. Azure AI Foundry ポータルのブラウザー タブに戻ります。
+1. Azure AI ハブのページの左側のペインでそれぞれのページを表示し、作成および管理できる成果物を確認します。 **[管理センター]** ページで、ハブまたはプロジェクトの下にある **[接続されたリソース]** を選択し、Azure OpenAI と AI サービスへの接続が既に作成されていることを確認できます。
+1. [管理センター] ページにいる場合は、**[プロジェクトへ移動]** を選択します。
 
 ## モデルのデプロイとテスト
 
-プロジェクトを使って、生成 AI モデルに基づいた複雑な AI ソリューションを作成できます。 Azure AI Studio で使用できるすべての開発オプションを詳しく説明することはこの演習の範囲を超えていますが、プロジェクト内でモデルを操作するための基本的な方法をいくつか説明します。
+プロジェクトを使って、生成 AI モデルに基づいた複雑な AI ソリューションを作成できます。 Azure AI Foundry ポータルで使用できるすべての開発オプションを詳しく説明することはこの演習の範囲を超えていますが、プロジェクト内でモデルを操作するための基本的な方法をいくつか説明します。
 
-1. プロジェクトの左側のペインの **[コンポーネント]** セクションで、**[デプロイ]** ページを選択します。
-1. **[デプロイ]** ページの **[モデル デプロイ]** タブで、**[+ モデルのデプロイ]** を選択します。
+1. プロジェクトの左側のウィンドウの **[マイ アセット]** セクションで、**[モデル + エンドポイント]** ページを選択します。
+1. **[モデル + エンドポイント]** ページの **[モデル デプロイ]** タブで、**[+ モデルのデプロイ]** を選択します。
 1. 一覧から **gpt-35-turbo** モデルを検索し、選択して確認します。
-1. 以下の設定を使用してモデルをデプロイします。
+1. デプロイの詳細で **[カスタマイズ]** を選択して、以下の設定でモデルをデプロイします。
     - **デプロイ名**:"モデル デプロイの一意の名前"**
     - **デプロイの種類**:Standard
     - **モデルのバージョン**: *Select the default version (既定のバージョンの選択)*
@@ -86,11 +72,11 @@ Azure AI ハブは、1 つ以上の "プロジェクト" を定義できる共
 1. **[チャット プレイグラウンド]** ページで、**[デプロイ]** セクション内でご利用のモデル デプロイが選択されていることを確認します。
 1. チャット ウィンドウで、以下のように「AI とは何ですか?」のようなクエリを入力し、応答を確認します。**
 
-    ![Azure AI Studio のプレイグラウンドのスクリーンショット。](./media/playground.png)
+    ![Azure AI Foundry ポータルのプレイグラウンドのスクリーンショット。](./media/playground.png)
 
 ## クリーンアップ
 
-Azure AI Studio を確認し終わったら、不要な Azure コストが発生しないように、この演習で作成したリソースを削除する必要があります。
+Azure AI Foundry ポータルを確認し終わったら、不要な Azure コストが発生しないように、この演習で作成したリソースを削除する必要があります。
 
 1. Azure portal が表示されているブラウザー タブに戻り (または、新しいブラウザー タブで [Azure portal](https://portal.azure.com?azure-portal=true) をもう一度開き)、この演習で使ったリソースがデプロイされているリソース グループの内容を表示します。
 1. ツール バーの **[リソース グループの削除]** を選びます。