Co to jest przepływ monitów usługi Azure Machine Learning
Przepływ monitów usługi Azure Machine Learning to narzędzie programistyczne zaprojektowane w celu usprawnienia całego cyklu tworzenia aplikacji sztucznej inteligencji obsługiwanych przez duże modele językowe (LLMs). Przepływ monitów zapewnia kompleksowe rozwiązanie, które upraszcza proces tworzenia prototypów, eksperymentowania, iteracji i wdrażania aplikacji wykorzystujących sztuczną inteligencję.
Przepływ monitów usługi Azure Machine Learning umożliwia:
- Tworzenie przepływów wykonywalnych, które łączą llMs, monity i narzędzia języka Python za pomocą wizualizowanego grafu.
- Debugowanie, udostępnianie i iterowanie przepływów z łatwością dzięki współpracy zespołowej.
- Twórz warianty monitów i oceniaj ich wydajność za pomocą testowania na dużą skalę.
- Wdróż punkt końcowy w czasie rzeczywistym, który odblokowuje pełną moc funkcji LLM dla aplikacji.
Przepływ monitów usługi Azure Machine Learning oferuje wszechstronny, intuicyjny sposób usprawnienia tworzenia sztucznej inteligencji opartej na usłudze LLM.
Zalety korzystania z przepływu monitów usługi Azure Machine Learning
Przepływ monitów usługi Azure Machine Learning oferuje szereg korzyści, które ułatwiają użytkownikom przejście od ide do eksperymentowania, a ostatecznie aplikacji opartych na środowisku produkcyjnym opartych na usłudze LLM:
Monituj o elastyczność inżynieryjną
- Interaktywne środowisko tworzenia: wizualna reprezentacja struktury przepływu, umożliwiająca użytkownikom łatwe zrozumienie i nawigowanie po swoich projektach. Oferuje również środowisko kodowania przypominające notes do wydajnego programowania i debugowania przepływu.
- Warianty dostrajania monitów: użytkownicy mogą tworzyć i porównywać wiele wariantów monitów, ułatwiając iteracyjny proces uściślenia.
- Ocena: Wbudowane przepływy ewaluacyjne umożliwiają użytkownikom ocenę jakości i skuteczności monitów i przepływów.
- Kompleksowe zasoby: uzyskaj dostęp do biblioteki wbudowanych narzędzi, przykładów i szablonów, które służą jako punkt wyjścia do opracowywania, inspirującej kreatywności i przyspieszania procesu.
Gotowość przedsiębiorstwa dla aplikacji opartych na usłudze LLM
- Współpraca: obsługuje współpracę zespołową, umożliwiając wielu użytkownikom współpracę w projektach inżynieryjnych, udostępnianie wiedzy i utrzymywanie kontroli wersji.
- Platforma all-in-one: usprawnia cały proces inżynieryjny, od programowania i oceny po wdrażanie i monitorowanie. Użytkownicy mogą bez wysiłku wdrażać swoje przepływy jako punkty końcowe usługi Azure Machine Learning i monitorować wydajność w czasie rzeczywistym, zapewniając optymalną operację i ciągłe ulepszanie.
- Rozwiązania do gotowości w przedsiębiorstwie w usłudze Azure Machine Learning: przepływ monitów korzysta z niezawodnych rozwiązań do gotowości przedsiębiorstwa usługi Azure Machine Learning, zapewniając bezpieczne, skalowalne i niezawodne podstawy do opracowywania, eksperymentowania i wdrażania przepływów.
Przepływ monitów usługi Azure Machine Learning umożliwia elastyczne tworzenie i wdrażanie aplikacji zwinnych, bezproblemową współpracę oraz niezawodne tworzenie i wdrażanie aplikacji opartych na usłudze LLM w przedsiębiorstwie.
Cykl życia tworzenia aplikacji oparty na usłudze LLM
Przepływ monitów usługi Azure Machine Learning usprawnia tworzenie aplikacji sztucznej inteligencji, wykonując proces tworzenia, testowania, dostrajania i wdrażania przepływów w celu tworzenia kompletnych aplikacji sztucznej inteligencji.
Cykl życia składa się z następujących etapów:
- Inicjowanie: zidentyfikuj przypadek użycia biznesowego, zbierz przykładowe dane, dowiedz się, jak utworzyć podstawowy monit i opracować przepływ rozszerzający jego możliwości.
- Eksperymentowanie: w razie potrzeby uruchom przepływ względem przykładowych danych, oceń wydajność monitu i iteruj przepływ. Stale eksperymentuj, dopóki wyniki nie będą zadowalające.
- Ocena i uściślenie: oceń wydajność przepływu, uruchamiając go względem większego zestawu danych, oceniając skuteczność monitu i uściślij w razie potrzeby. Przejdź do następnego etapu, jeśli wyniki spełniają żądane kryteria.
- Produkcja: zoptymalizuj przepływ pod kątem wydajności i skuteczności, wdróż go, monitoruj wydajność w środowisku produkcyjnym i zbieraj dane użycia oraz opinie. Skorzystaj z tych informacji, aby ulepszyć przepływ i przyczynić się do wcześniejszych etapów dalszej iteracji.
Dzięki procesowi metodycznego przepływu monitów można bezpiecznie opracowywać, testować, uściślić i wdrażać zaawansowane aplikacje sztucznej inteligencji.
