Che cos'è prompt flow di Azure Machine Learning
Prompt flow di Azure Machine Learning è uno strumento di sviluppo progettato per semplificare l'intero ciclo di sviluppo delle applicazioni di IA basate su Large Language Model (LLM). Prompt flow offre una soluzione completa che semplifica il processo di creazione di prototipi, la sperimentazione, l'iterazione e la distribuzione delle applicazioni di intelligenza artificiale.
Con prompt flow di Azure Machine Learning è possibile:
- Creare flussi eseguibili che collegano LLM, prompt e strumenti Python tramite un grafo visualizzato.
- Eseguire il debug, condividere e iterare i flussi con facilità tramite collaborazione in team.
- Creare varianti di prompt e valutarne le prestazioni tramite test su larga scala.
- Distribuire un endpoint in tempo reale che sblocca il pieno potenziale degli LLM per l'applicazione.
Il prompt flow di Azure Machine Learning offre un modo versatile e intuitivo per semplificare lo sviluppo di intelligenza artificiale basato su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).
Vantaggi dell'uso di prompt flow di Azure Machine Learning
Prompt flow di Azure Machine Learning offre una gamma di vantaggi che aiutano gli utenti a passare dall'ideazione alla sperimentazione e, alla fine, ad applicazioni basate su LLM pronte per la produzione:
Agilità dell'ingegneria dei prompt
- Esperienza di creazione interattiva: rappresentazione visiva della struttura del flusso che consente agli utenti di comprendere i progetti e orientarsi facilmente al loro interno. Offre anche un'esperienza di scrittura del codice simile a un notebook per lo sviluppo e il debug efficienti dei flussi.
- Varianti per l'ottimizzazione dei prompt: gli utenti possono creare e confrontare più varianti di prompt, semplificando un processo di perfezionamento iterativo.
- Valutazione: i flussi di valutazione predefiniti consentono agli utenti di valutare la qualità e l'efficacia dei prompt e dei flussi.
- Risorse complete: accesso a una libreria di strumenti, esempi e modelli predefiniti che servono da punto di partenza per lo sviluppo stimolando la creatività e accelerando il processo.
Applicazioni basate su LLM pronte per le aziende
- Collaborazione: supporta la collaborazione in team, consentendo a più utenti di collaborare alla progettazione delle richieste, condividere conoscenze e gestire il controllo delle versioni.
- Piattaforma all-in-one: semplifica l'intero processo di progettazione delle richieste, dallo sviluppo e dalla valutazione alla distribuzione e al monitoraggio. Gli utenti possono distribuire facilmente i loro flussi come endpoint di Azure Machine Learning e monitorarne le prestazioni in tempo reale, garantendo un funzionamento ottimale e un miglioramento continuo.
- Soluzioni di Azure Machine Learning per la preparazione delle aziende: prompt flow usa le soluzioni affidabili di preparazione delle aziende di Azure Machine Learning, fornendo una base sicura, scalabile e affidabile per lo sviluppo, la sperimentazione e la distribuzione di flussi.
Il prompt flow di Azure Machine Learning consente una progettazione delle richieste flessibile, una collaborazione ottimale e lo sviluppo e la distribuzione di applicazioni aziendali affidabili basate su LLM.
Ciclo di vita dello sviluppo di applicazioni basate su LLM
Il prompt flow di Azure Machine Learning semplifica lo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale, permettendo all'utente di seguire flussi di sviluppo, test, ottimizzazione e distribuzione per creare applicazioni di intelligenza artificiale complete.
Il ciclo di vita è costituito dalle fasi seguenti:
- Inizializzazione: identificare il caso d'uso aziendale, raccogliere dati di esempio, imparare a creare un prompt di base e sviluppare un flusso che ne estenda le funzionalità.
- Sperimentazione: eseguire il flusso sui dati di esempio, valutare le prestazioni del prompt ed eseguire l'iterazione del flusso, se necessario. Continuare a sperimentare fino a raggiungere risultati soddisfacenti.
- Valutazione e perfezionamento: valutare le prestazioni del flusso eseguendolo con un set di dati più grande, valutare l'efficacia del prompt e perfezionarlo secondo necessità. Procedere alla fase successiva se i risultati soddisfano i criteri desiderati.
- Produzione: ottimizzare il flusso per efficienza ed efficacia, distribuirlo, monitorare le prestazioni in un ambiente di produzione e raccogliere dati di utilizzo e feedback. Usare queste informazioni per migliorare il flusso e contribuire alle fasi precedenti per ulteriori iterazioni.
Grazie al processo metodico del prompt flow, è possibile sviluppare, testare, perfezionare e distribuire applicazioni di intelligenza artificiale sofisticate in tutta sicurezza.
