Zwiększ poziom dojrzałości dla operacji generowania sztucznej inteligencji (GenAIOps)
Generowanie operacji sztucznej inteligencji lub GenAIOps (czasami nazywanych LLMOps ) opisuje praktyki operacyjne i strategie zarządzania dużymi modelami językowymi (LLM) w środowisku produkcyjnym. Ten artykuł zawiera wskazówki dotyczące postępu możliwości w usłudze GenAIOps na podstawie bieżącego poziomu dojrzałości organizacji.
Skorzystaj z poniższych opisów, aby znaleźć poziom klasyfikacji modelu dojrzałości GenAIOps. Te poziomy zapewniają ogólne zrozumienie i praktyczny poziom aplikacji w organizacji. Wskazówki zawierają przydatne linki do rozszerzania baza wiedzy GenAIOps.
Napiwek
Użyj oceny modelu dojrzałości GenAIOps, aby określić bieżący poziom dojrzałości genAIOps organizacji. Kwestionariusz został zaprojektowany w celu ułatwienia zrozumienia bieżących możliwości organizacji i zidentyfikowania obszarów poprawy.
Wyniki oceny odpowiadają poziomowi klasyfikacji modelu dojrzałości GenAIOps, zapewniając ogólne zrozumienie i praktyczny poziom aplikacji w organizacji. Te wytyczne zawierają przydatne linki do rozszerzania baza wiedzy GenAIOps.
Poziom 1 — początkowy
Napiwek
Wynik z oceny modelu dojrzałości GenAIOps: początkowy (0–9).
Opis: Twoja organizacja jest na początkowym podstawowym etapie dojrzałości GenAIOps. Eksplorujesz możliwości usługi LLMs, ale nie opracowaliśmy jeszcze rozwiązań ustrukturyzowanych ani systematycznego podejścia.
Zacznij od zapoznania się z różnymi interfejsami API LLM i ich możliwościami. Następnie zacznij eksperymentować z projektem monitów strukturalnych i podstawowymi monitami inżynieryjnymi. Zapoznaj się z artykułami microsoft Learning jako punktem wyjścia. Biorąc pod uwagę zdobytą wiedzę, dowiedz się, jak wprowadzić podstawowe metryki na potrzeby oceny wydajności aplikacji LLM.
Sugerowane odwołania do postępu na poziomie 1
- Katalog modeli usługi Azure AI Studio
- Eksplorowanie katalogu modeli usługi Azure AI Studio
- Wprowadzenie do monitowania inżynieryjnego
- Monituj techniki inżynieryjne
- System Message Framework
- Przepływ monitów w usłudze Azure AI Studio
- Ocena aplikacji GenAI za pomocą usługi Azure AI Studio
- Metryki oceny i monitorowania usługi GenAI w usłudze Azure AI Studio
Aby lepiej zrozumieć metodę GenAIOps, rozważ dostępne kursy i warsztaty MS Learning.
Poziom 2 — zdefiniowany
Napiwek
Wynik z oceny modelu dojrzałości GenAIOps: dojrzewanie (10–14).
Opis: Twoja organizacja zaczęła systemalizować operacje LLM, koncentrując się na strukturalnych programowaniu i eksperymentowaniu. Istnieje jednak miejsce na bardziej zaawansowaną integrację i optymalizację.
Aby poprawić możliwości i umiejętności, dowiedz się, jak opracowywać bardziej złożone monity i zacząć efektywnie integrować je z aplikacjami. Podczas tej podróży należy wdrożyć systematyczne podejście do wdrażania aplikacji LLM, ewentualnie eksplorowanie integracji ciągłej integracji/ciągłego wdrażania. Po zapoznaniu się z rdzeniem możesz rozpocząć stosowanie bardziej zaawansowanych metryk oceny, takich jak uziemienie, istotność i podobieństwo. Ostatecznie należy skupić się na bezpieczeństwie zawartości i zagadnieniach etycznych w zakresie korzystania z usługi LLM.
Sugerowane odwołania do rozwoju poziomu 2
- Wykonaj nasze warsztaty krok po kroku, aby podnieść poziom praktyk genAIOps
- Przepływ monitów w usłudze Azure AI Studio
- Jak kompilować przy użyciu przepływu monitów
- Wdrażanie przepływu jako zarządzanego punktu końcowego online na potrzeby wnioskowania w czasie rzeczywistym
- Integrowanie przepływu monitów z usługą GenAIOps
- Ocena interfejsu GenAI za pomocą usługi Azure AI Studio
- Metryki oceny i monitorowania usługi GenAI
- Bezpieczeństwo zawartości platformy Azure
- Narzędzia i praktyki odpowiedzialnej sztucznej inteligencji
Poziom 3 — zarządzany
Napiwek
Ocena na podstawie oceny modelu dojrzałości GenAIOps: dojrzewanie (15–19).
Opis: Twoja organizacja zarządza zaawansowanymi przepływami pracy LLM przy użyciu proaktywnych strategii monitorowania i wdrażania ze strukturą. Jesteś bliski osiągnięcia doskonałości operacyjnej.
Aby rozszerzyć podstawową wiedzę, skoncentruj się na ciągłym ulepszaniu i innowacjach w aplikacjach LLM. W miarę postępu możesz ulepszyć strategie monitorowania dzięki analizie predykcyjnej i kompleksowym środkom bezpieczeństwa zawartości. Dowiedz się, jak optymalizować i dostosowywać aplikacje LLM pod kątem określonych wymagań. Ostatecznie chcesz wzmocnić strategie zarządzania zasobami dzięki zaawansowanym funkcjom kontroli wersji i wycofywania.
Sugerowane odwołania do poziomu 3 postępu
- Dostrajanie za pomocą usługi Azure ML Learning
- Dostosowywanie modelu za pomocą dostrajania
- Monitorowanie modelu GenAI
- Podnoszenie poziomu aplikacji LLM do środowiska produkcyjnego za pomocą metody GenAIOps
Poziom 4 — zoptymalizowany
Napiwek
Wynik z oceny modelu dojrzałości GenAIOps: zoptymalizowany (20–28).
Opis: Organizacja demonstruje doskonałość operacyjną w usłudze GenAIOps. Masz zaawansowane podejście do tworzenia, wdrażania i monitorowania aplikacji LLM.
W miarę rozwoju llM będziesz chcieć utrzymać swoją najnowocześniejsze stanowisko, zachowując aktualną aktualizację dzięki najnowszym postępom LLM. Stale oceniaj dopasowanie strategii LLM z zmieniającymi się celami biznesowymi. Upewnij się, że wspierasz kulturę innowacji i ciągłego uczenia się w zespole. Wreszcie, ale nie tylko podziel się swoją wiedzą i najlepszymi rozwiązaniami z szerszą społecznością, aby ustanowić przywództwo myśli w tej dziedzinie.