Продвижение уровня зрелости для создания операций искусственного интеллекта (GenAIOps)
Операции создания искусственного интеллекта или GenAIOps (иногда называемые LLMOps), описывают операционные методики и стратегии управления крупными языковыми моделями (LLMs) в рабочей среде. В этой статье приводятся рекомендации по продвижению возможностей в GenAIOps на основе текущего уровня зрелости вашей организации.
Используйте приведенные ниже описания, чтобы найти уровень ранжирования модели зрелости GenAIOps. Эти уровни обеспечивают общее понимание и практический уровень применения вашей организации. Рекомендации содержат полезные ссылки для расширения база знаний GenAIOps.
Совет
Используйте оценку модели зрелости GenAIOps, чтобы определить текущий уровень зрелости GenAIOps вашей организации. Анкета предназначена для понимания текущих возможностей вашей организации и выявления областей для улучшения.
Результаты оценки соответствуют уровню ранжирования модели зрелости GenAIOps, обеспечивая общий уровень понимания и практического применения вашей организации. Эти рекомендации содержат полезные ссылки для расширения база знаний GenAIOps.
Уровень 1 — начальный
Совет
Оценка модели зрелости GenAIOps: начальная (0-9).
Описание. Ваша организация находится на начальном этапе зрелости GenAIOps. Вы изучаете возможности LLM, но еще не разработали структурированные методики или систематические подходы.
Начните с изучения различных API LLM и их возможностей. Затем начните экспериментировать со структурированным проектированием запросов и базовым проектированием запросов. Ознакомьтесь со статьями Microsoft Learning в качестве отправной точки. Узнайте, как ознакомиться с основными метриками для оценки производительности приложений LLM.
Предлагаемые ссылки на повышение уровня 1
- Каталог моделей Azure AI Studio
- Изучение каталога моделей Azure AI Studio
- Общие сведения о проектировании запросов
- Методы разработки запросов
- System Message Framework
- Поток запросов в Azure AI Studio
- Оценка приложений GenAI с помощью Azure AI Studio
- Метрики оценки и мониторинга GenAI с помощью Azure AI Studio
Чтобы лучше понять GenAIOps, рассмотрите доступные курсы и семинары MS Learning.
Уровень 2 — определенный
Совет
Оценка модели зрелости GenAIOps: 10-14.
Описание. Ваша организация начала систематизировать операции LLM с акцентом на структурированную разработку и экспериментирование. Однако есть место для более сложной интеграции и оптимизации.
Чтобы улучшить свои возможности и навыки, узнайте, как разрабатывать более сложные запросы и эффективно интегрировать их в приложения. Во время этого пути необходимо реализовать систематический подход к развертыванию приложений LLM, возможно, изучение интеграции CI/CD. После понимания ядра можно начать использовать более сложные метрики оценки, такие как заземление, релевантность и сходство. В конечном счете, вы хотите сосредоточиться на безопасности содержимого и этических соображениях в использовании LLM.
Предлагаемые ссылки на повышение уровня 2
- Пошаговые семинары по повышению уровня практик GenAIOps
- Поток запросов в Azure AI Studio
- Создание с помощью потока запроса
- Развертывание потока в качестве конечной точки Managed Online для вывода в режиме реального времени
- Интеграция потока запросов с GenAIOps
- Оценка GenAI с помощью Azure AI Studio
- Метрики оценки и мониторинга GenAI
- Безопасность содержимого Azure
- Средства и методики ответственного искусственного интеллекта
Уровень 3 — управляемый
Описание. Ваша организация управляет расширенными рабочими процессами LLM с упреждающим мониторингом и структурированными стратегиями развертывания. Вы близки к достижению эффективности работы.
Чтобы расширить базовые знания, сосредоточьтесь на непрерывном улучшении и инновациях в приложениях LLM. По мере выполнения вы можете улучшить стратегии мониторинга с помощью прогнозной аналитики и комплексных мер безопасности содержимого. Узнайте, как оптимизировать и точно настроить приложения LLM для конкретных требований. В конечном счете вы хотите укрепить стратегии управления активами с помощью расширенных возможностей управления версиями и отката.
Предлагаемые ссылки на повышение уровня 3
- Настройка с помощью Машинного обучения Azure
- Настройка модели с помощью точной настройки
- Мониторинг моделей GenAI
- Повышение уровня приложений LLM в рабочую среду с помощью GenAIOps
Уровень 4 — оптимизировано
Совет
Оценка модели зрелости GenAIOps: оптимизирована (20–28).
Описание. Ваша организация демонстрирует эффективность работы в GenAIOps. У вас есть сложный подход к разработке, развертыванию и мониторингу приложений LLM.
По мере развития LLM вы хотите поддерживать свою передовые позиции, оставаясь обновленными с помощью последних улучшений LLM. Непрерывно оцените выравнивание стратегий LLM с изменяющимися бизнес-целями. Убедитесь, что вы способствуете культуре инноваций и непрерывного обучения в вашей команде. Наконец, но не в последнюю очередь, поделитесь своими знаниями и рекомендациями с более широким сообществом, чтобы установить лидерство мысли в области.