Öka din mognadsnivå för Generative Artificial Intelligence Operations (GenAIOps)
Generative Artificial Intelligence Operations, eller GenAIOps (kallas ibland LLMOps), beskriver de operativa metoderna och strategierna för att hantera stora språkmodeller (LLM) i produktion. Den här artikeln innehåller vägledning om hur du kan förbättra dina funktioner i GenAIOps, baserat på din organisations aktuella mognadsnivå.
Använd beskrivningarna nedan för att hitta rangordningsnivån för Din GenAIOps Maturity Model . Dessa nivåer ger en allmän förståelse och praktisk tillämpningsnivå för din organisation. Riktlinjerna ger dig användbara länkar för att utöka din GenAIOps-kunskapsbas.
Dricks
Använd GenAIOps Maturity Model Assessment för att fastställa organisationens aktuella GenAIOps-mognadsnivå. Enkäten är utformad för att hjälpa dig att förstå organisationens aktuella funktioner och identifiera förbättringsområden.
Dina resultat från utvärderingen motsvarar rangordningsnivån GenAIOps Maturity Model , vilket ger en allmän förståelse och praktisk tillämpningsnivå för din organisation. Dessa riktlinjer ger dig användbara länkar för att utöka din GenAIOps-kunskapsbas.
Nivå 1 – initial
Dricks
Poäng från GenAIOps Maturity Model Assessment: initial (0-9).
Beskrivning: Din organisation befinner sig i det inledande grundläggande skedet av GenAIOps mognad. Du utforskar funktionerna i LLM:er men har ännu inte utvecklat strukturerade metoder eller systematiska metoder.
Börja med att bekanta dig med olika LLM-API:er och deras funktioner. Börja sedan experimentera med strukturerad promptdesign och grundläggande promptteknik. Granska Microsoft Learning-artiklar som utgångspunkt. Ta det du har lärt dig och lär dig hur du introducerar grundläggande mått för utvärdering av LLM-programprestanda.
Föreslagna referenser för nivå 1-avancemang
- Azure AI Studio-modellkatalog
- Utforska Azure AI Studio-modellkatalogen
- Introduktion till promptteknik
- Tekniker för promptteknik
- System Message Framework
- Prompt Flow i Azure AI Studio
- Utvärdera GenAI-program med Azure AI Studio
- Utvärderings- och övervakningsmått för GenAI med Azure AI Studio
För att bättre förstå GenAIOps bör du överväga tillgängliga MS Learning-kurser och workshops.
Nivå 2 – definierad
Dricks
Poäng från GenAIOps Maturity Model Assessment: mognad (10-14).
Beskrivning: Din organisation har börjat systematisera LLM-åtgärder med fokus på strukturerad utveckling och experimentering. Det finns dock utrymme för mer avancerad integrering och optimering.
För att förbättra dina funktioner och färdigheter kan du lära dig hur du utvecklar mer komplexa frågor och börjar integrera dem effektivt i program. Under den här resan vill du implementera en systematisk metod för LLM-programdistribution, eventuellt utforska CI/CD-integrering. När du förstår kärnan kan du börja använda mer avancerade utvärderingsmått som grundvärde, relevans och likhet. I slutändan vill du fokusera på innehållssäkerhet och etiska överväganden vid LLM-användning.
Föreslagna referenser för nivå 2-avancemang
- Ta vår steg-för-steg-workshop för att höja dina GenAIOps-metoder
- Prompt Flow i Azure AI Studio
- Skapa med Prompt Flow
- Distribuera ett flöde som en hanterad onlineslutpunkt för slutsatsdragning i realtid
- Integrera Prompt Flow med GenAIOps
- GenAI-utvärdering med Azure AI Studio
- Utvärderings- och övervakningsmått för GenAI
- Azure Content Safety
- Ansvarsfulla AI-verktyg och -metoder
Nivå 3 – hanterad
Dricks
Poäng från GenAIOps Maturity Model Assessment: mognad (15-19).
Beskrivning: Din organisation hanterar avancerade LLM-arbetsflöden med proaktiv övervakning och strukturerade distributionsstrategier. Du är nära att uppnå driftskvalitet.
Om du vill utöka dina grundläggande kunskaper fokuserar du på kontinuerlig förbättring och innovation i dina LLM-program. När du fortsätter kan du förbättra dina övervakningsstrategier med förutsägelseanalys och omfattande säkerhetsåtgärder för innehåll. Lär dig hur du optimerar och finjusterar dina LLM-program efter specifika krav. I slutändan vill du stärka dina strategier för tillgångshantering genom avancerad versionskontroll och återställningsfunktioner.
Föreslagna referenser för nivå 3-utveckling
- Finjustera med Azure ML Learning
- Modellanpassning med finjustering
- GenAI-modellövervakning
- Höja LLM-appar till produktion med GenAIOps
Nivå 4 – optimerad
Dricks
Poäng från GenAIOps Maturity Model Assessment: optimerad (20-28).
Beskrivning: Din organisation visar driftseffektivitet i GenAIOps. Du har en avancerad metod för utveckling, distribution och övervakning av LLM-program.
Allt eftersom LLM utvecklas vill du behålla din senaste position genom att hålla dig uppdaterad med de senaste LLM-framstegen. Utvärdera kontinuerligt anpassningen av dina LLM-strategier med föränderliga affärsmål. Se till att du främjar en kultur av innovation och kontinuerlig inlärning i ditt team. Sist, men inte minst, dela dina kunskaper och bästa praxis med samhället i stort för att etablera tankeledarskap inom området.