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Update translation for note section in Azure deployment guide #457

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Update translation for note section in Azure deployment guide #457

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6 changes: 3 additions & 3 deletions ...d/02.Application/02.Code/Phi3/VSCodeExt/HOL/Apple/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り
![Test](../../../../../../../../../translated_images/ja/vision_test.0b9c1b1d414131d0.webp)


***Note***
***注記***

1. 送信するパラメーターにはAuthorization、azureml-model-deployment、Content-Typeが含まれている必要があります。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り
**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。原文の言語によるオリジナル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。原文の言語によるオリジナル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。