Vyšší úroveň vyspělosti operací generující umělé inteligence (GenAIOps)

Článek
09/29/2024

Operace generování umělé inteligence nebo GenAIOps (někdy označované jako LLMOps) popisují provozní postupy a strategie správy velkých jazykových modelů (LLM) v produkčním prostředí. Tento článek obsahuje pokyny k tomu, jak v GenAIOps přejít na základě aktuální úrovně vyspělosti vaší organizace.

Pomocí níže uvedených popisů najděte úroveň řazení modelu vyspělosti GenAIOps. Tyto úrovně poskytují obecnou znalost a praktickou úroveň aplikace vaší organizace. Pokyny poskytují užitečné odkazy na rozšíření znalostní báze GenAIOps.

Tip

Pomocí posouzení modelů vyspělosti GenAIOps určete aktuální úroveň vyspělosti GenAIOps vaší organizace. Dotazník je navržený tak, aby vám pomohl pochopit aktuální možnosti vaší organizace a identifikovat oblasti pro zlepšení.

Výsledky z posouzení odpovídají úrovni řazení modelu vyspělosti GenAIOps a poskytují obecnou úroveň porozumění a praktické úrovni aplikace ve vaší organizaci. Tyto pokyny poskytují užitečné odkazy na rozšíření znalostní báze GenAIOps.

Úroveň 1 – počáteční

Tip

Skóre z Hodnocení modelů vyspělosti GenAIOps: počáteční (0–9).

Popis: Vaše organizace je v počáteční základní fázi vyspělosti GenAIOps. Zkoumáte možnosti LLM, ale zatím jste nevyvíjeli strukturované postupy nebo systematické přístupy.

Začněte seznámením s různými rozhraními LLM API a jejich možnostmi. Dále začněte experimentovat s návrhem strukturovaných výzev a základním inženýrstvím výzev. Projděte si články microsoft Learning jako výchozí bod. Když se pustíte do toho, co jste se naučili, zjistěte, jak zavést základní metriky pro vyhodnocení výkonu aplikace LLM.

Navrhované reference pro pokrok úrovně 1

Pokud chcete lépe porozumět GenAIOps, zvažte dostupné kurzy a workshopy MS Learning.

Úroveň 2 – definovaná

Tip

Skóre z Hodnocení modelů vyspělosti GenAIOps: dospívání (10–14).

Popis: Vaše organizace začala systematizovat operace LLM se zaměřením na strukturovaný vývoj a experimentování. Existuje však prostor pro sofistikovanější integraci a optimalizaci.

Pokud chcete zlepšit své schopnosti a dovednosti, naučte se vyvíjet složitější výzvy a efektivně je integrovat do aplikací. Během této cesty budete chtít implementovat systematický přístup pro nasazení aplikací LLM, pravděpodobně prozkoumáte integraci CI/CD. Jakmile porozumíte jádru, můžete začít využívat pokročilejší metriky vyhodnocení, jako je uzemnění, relevance a podobnost. Nakonec se budete chtít zaměřit na bezpečnost obsahu a etické aspekty používání LLM.

Navrhované reference pro pokrok úrovně 2

Úroveň 3 – spravovaná

Tip

Skóre z Hodnocení modelů vyspělosti GenAIOps: dospívání (15–19).

Popis: Vaše organizace spravuje pokročilé pracovní postupy LLM pomocí proaktivních strategií monitorování a strukturovaného nasazení. Blížíte se dosažení efektivity provozu.

Pokud chcete rozšířit základní znalosti, zaměřte se na průběžné vylepšování a inovace v aplikacích LLM. Při pokroku můžete vylepšit strategie monitorování pomocí prediktivní analýzy a komplexních bezpečnostních opatření obsahu. Zjistěte, jak optimalizovat a vyladit aplikace LLM pro konkrétní požadavky. Nakonec chcete posílit strategie správy prostředků prostřednictvím pokročilých možností správy verzí a vrácení zpět.

Navrhované reference pro pokrok úrovně 3

Úroveň 4 – optimalizovaná

Tip

Skóre z Hodnocení modelů vyspělosti GenAIOps: optimalizované (20–28).

Popis: Vaše organizace demonstruje efektivitu provozu v GenAIOps. Máte sofistikovaný přístup k vývoji, nasazení a monitorování aplikací LLM.

S vývojem LLM budete chtít zachovat špičkovou pozici díky tomu, že budete mít přehled o nejnovějších pokroku v LLM. Průběžně vyhodnocujte sladění strategií LLM s vyvíjejícími se obchodními cíli. Zajistěte, abyste v rámci svého týmu podporovali kulturu inovací a průběžné učení. V neposlední řadě podělte se o své znalosti a osvědčené postupy s širší komunitou, abyste v této oblasti vytvořili myšlenkové vedení.

Sdílet prostřednictvím