Aumente seu nível de maturidade para Operações de Inteligência Artificial Generativa (GenAIOps)
Generative Artificial Intelligence Operations, ou GenAIOps (às vezes chamado LLMOps), descreve as práticas operacionais e estratégias para gerenciar grandes modelos de linguagem (LLMs) na produção. Este artigo fornece orientação sobre como avançar seus recursos no GenAIOps, com base no nível de maturidade atual da sua organização.
Use as descrições abaixo para encontrar o nível de classificação do seu Modelo de Maturidade GenAIOps. Esses níveis fornecem uma compreensão geral e um nível de aplicação prática da sua organização. As diretrizes fornecem links úteis para expandir sua base de conhecimento GenAIOps.
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Use a Avaliação do Modelo de Maturidade GenAIOps para determinar o nível de maturidade atual do GenAIOps da sua organização. O questionário foi concebido para o ajudar a compreender as capacidades atuais da sua organização e a identificar áreas a melhorar.
Seus resultados da avaliação correspondem a um nível de classificação do Modelo de Maturidade GenAIOps, fornecendo uma compreensão geral e nível de aplicação prática de sua organização. Essas diretrizes fornecem links úteis para expandir sua base de conhecimento GenAIOps.
Nível 1 - inicial
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Pontuação do GenAIOps Maturity Model Assessment: inicial (0-9).
Descrição: Sua organização está no estágio inicial de maturidade do GenAIOps. Você está explorando os recursos dos LLMs, mas ainda não desenvolveu práticas estruturadas ou abordagens sistemáticas.
Comece se familiarizando com diferentes APIs LLM e seus recursos. Em seguida, comece a experimentar o projeto de prompt estruturado e a engenharia de prompt básica. Revise os artigos do Microsoft Learning como ponto de partida. Com base no que você aprendeu, descubra como introduzir métricas básicas para a avaliação de desempenho de aplicativos LLM.
Referências sugeridas para o avanço de nível 1
- Catálogo de modelos do Azure AI Studio
- Explore o Catálogo de Modelos do Azure AI Studio
- Introdução à Engenharia Imediata
- Técnicas de Engenharia Prontas
- Estrutura de Mensagens do Sistema
- Fluxo de Prompt no Azure AI Studio
- Avalie aplicativos GenAI com o Azure AI Studio
- Métricas de avaliação e monitoramento do GenAI com o Azure AI Studio
Para entender melhor o GenAIOps, considere os cursos e workshops disponíveis de MS Learning.
Nível 2 - definido
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Pontuação do GenAIOps Maturity Model Assessment: maturação (10-14).
Descrição: Sua organização começou a sistematizar as operações de LLM, com foco no desenvolvimento estruturado e experimentação. No entanto, há espaço para integração e otimização mais sofisticadas.
Para melhorar suas capacidades e habilidades, aprenda a desenvolver prompts mais complexos e comece a integrá-los efetivamente em aplicativos. Durante essa jornada, você desejará implementar uma abordagem sistemática para a implantação de aplicativos LLM, possivelmente explorando a integração CI/CD. Depois de entender o núcleo, você pode começar a empregar métricas de avaliação mais avançadas, como fundamentação, relevância e semelhança. Em última análise, você vai querer se concentrar na segurança do conteúdo e considerações éticas no uso do LLM.
Referências sugeridas para o avanço de nível 2
- Faça nosso workshop passo a passo para elevar suas práticas GenAIOps
- Fluxo de Prompt no Azure AI Studio
- Como construir com o Prompt Flow
- Implantar um fluxo como um ponto de extremidade on-line gerenciado para inferência em tempo real
- Integre o Prompt Flow com o GenAIOps
- Avaliação do GenAI com o Azure AI Studio
- Métricas de avaliação e monitoramento do GenAI
- Segurança de Conteúdo do Azure
- Ferramentas e práticas de IA responsável
Nível 3 - gerenciado
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Pontuação do GenAIOps Maturity Model Assessment: maturação (15-19).
Descrição: Sua organização está gerenciando fluxos de trabalho avançados de LLM com monitoramento proativo e estratégias de implantação estruturadas. Você está perto de alcançar a excelência operacional.
Para expandir seu conhecimento básico, concentre-se na melhoria contínua e na inovação em suas aplicações LLM. À medida que progride, pode melhorar as suas estratégias de monitorização com análises preditivas e medidas abrangentes de segurança de conteúdo. Aprenda a otimizar e ajustar seus aplicativos LLM para requisitos específicos. Em última análise, você deseja fortalecer suas estratégias de gerenciamento de ativos por meio de recursos avançados de controle de versão e reversão.
Referências sugeridas para o avanço de nível 3
- Ajuste fino com o Azure ML Learning
- Personalização do modelo com ajuste fino
- Monitoramento de modelos GenAI
- Eleve os aplicativos LLM à produção com GenAIOps
Nível 4 - otimizado
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Pontuação do GenAIOps Maturity Model Assessment: otimizado (20-28).
Descrição: Sua organização demonstra excelência operacional em GenAIOps. Você tem uma abordagem sofisticada para o desenvolvimento, implantação e monitoramento de aplicativos LLM.
À medida que os LLMs evoluem, você vai querer manter sua posição de ponta, mantendo-se atualizado com os mais recentes avanços do LLM. Avalie continuamente o alinhamento de suas estratégias de LLM com a evolução dos objetivos de negócios. Certifique-se de promover uma cultura de inovação e aprendizagem contínua dentro da sua equipa. Por último, mas não menos importante, compartilhe seu conhecimento e melhores práticas com a comunidade em geral para estabelecer liderança de pensamento no campo.