生成人工知能運用 (GenAIOps) のための成熟度レベルの向上

[アーティクル]
09/24/2024

生成人工知能運用 (GenAIOps、LLMOps とも呼ばれる) について、運用環境で大規模言語モデル (LLM) を管理するための運用プラクティスと戦略について説明します。この記事では、組織の現在の成熟度レベルに基づいて、GenAIOps の能力を促進させる方法に関するガイダンスを提供します。

以下の説明を使用して、GenAIOps 成熟度モデルのランク付けで、自分のレベルを見つけます。これらのレベルは、組織の一般的な理解度と、実用的なアプリケーションレベルを示しています。このガイドラインでは、GenAIOps ナレッジベースを拡大するための便利なリンクを提供します。

ヒント

この GenAIOps 成熟度モデル評価を使用して、組織の現在の GenAIOps 成熟度レベルを判断できます。このアンケートの内容は、組織に現在備わっている能力を把握し、改善すべき領域を見極めるために役立つよう構成されています。

評価の結果は、GenAIOps 成熟度モデルのいずれかのランキングレベルに対応しており、組織の全般的な状況と実際的な適用レベルを示します。これらのガイドラインにより、GenAIOps に関する知識のベースを広げるために役立つ有用なリンクが得られます。

レベル 1 - 初期

ヒント

GenAIOps 成熟度モデル評価のスコア: 初期 (0-9)。

説明: 組織は、GenAIOps 成熟度の初期における基礎段階にあります。 LLM の機能について調査中ですが、構造化されたプラクティスや体系的なアプローチはまだ開発されていません。

まず、さまざまな LLM API と、それらの機能について理解することから始めます。次に、構造化されたプロンプト設計、および基本的なプロンプトエンジニアリングの実験を開始します。開始点として、Microsoft Learning の記事をレビューてください。学習したことを踏まえて、LLM アプリケーションのパフォーマンス評価のために、基本的なメトリックを導入する方法を確認します。

レベル 1 の進歩のために推奨されるリファレンス

GenAIOps について理解を深めるには、利用可能な MS ラーニングのコースとワークショップを検討してください。

レベル 2 - 明確化

ヒント

GenAIOps 成熟度モデル評価のスコア: 成熟途上 (10-14)。

説明: 組織は、構造化された開発と実験に重点を置いて、LLM 操作のシステム化を開始しました。しかし、統合と最適化をさらに洗練する余地があります。

自身の機能とスキルを向上させるために、より複雑なプロンプトの開発方法を学習し、それらをアプリケーションに効果的に統合していきます。この体験の間に、LLM アプリケーションのデプロイに体系的なアプローチを実装し、CI/CD 統合を探る必要性が生じてきます。中核の知識を理解したら、現実性、関連性、類似性などのより高度な評価メトリックの採用を開始できます。最終的には、LLM の使用におけるコンテンツの安全性および倫理的な考慮事項に、焦点を当てる必要があります。

レベル 2 の進歩のために推奨されるリファレンス

レベル 3 - 管理

ヒント

GenAIOps 成熟度モデル評価のスコア: 成熟途上 (15-19)。

説明: 組織は、積極的なモニタリングと構造化されたデプロイ戦略を使用して、高度な LLM ワークフローを管理しています。オペレーショナルエクセレンスの実現に近づいています。

基礎的な知識を拡張するには、LLM アプリケーションの継続的な改善とイノベーションに注目します。進捗に合わせて、予測分析とコンテンツの包括的な安全対策を使用し、モニタリングの戦略を強化できます。特定の要件に合わせて、LLM アプリケーションを最適化および微調整する方法について学びます。最終的には、高度なバージョン管理とロールバック機能を介して、資産管理戦略を強化していくことができます。

レベル 3 の進歩のために推奨されるリファレンス

レベル 4 - 最適化

ヒント

GenAIOps 成熟度モデル評価のスコア: 最適化済み (20-28)。

説明: 組織は、GenAIOps のオペレーショナルエクセレンスを発揮しています。洗練されたアプローチで LLM アプリケーションの開発、デプロイ、監視に取り組むことができます。

LLM が進化するにつれて、最新の LLM の進歩に合わせて最新の状態を維持し、最先端のポジションを維持することが求められます。進化するビジネス目標に合わせて、LLM 戦略の配置を継続的に評価します。チーム内で、イノベーションと継続的な学習の文化が確実に育つようにします。最後に、一番大切なこととして、知識とベストプラクティスをコミュニティと広範に共有し、現場における思考リーダーシップを確立します。

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