إشعار
يتطلب الوصول إلى هذه الصفحة تخويلاً. يمكنك محاولة تسجيل الدخول أو تغيير الدلائل.
يتطلب الوصول إلى هذه الصفحة تخويلاً. يمكنك محاولة تغيير الدلائل.
تدفق المطالبة التعلم الآلي Azure هو أداة تطوير مصممة لتبسيط دورة التطوير بأكملها للتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي يتم تشغيلها بواسطة نماذج اللغات الكبيرة (LLMs). يوفر التدفق السريع حلا شاملا يبسط عملية النماذج الأولية واختبارها وتكرارها ونشر تطبيقاتك الذكاء الاصطناعي.
باستخدام التدفق الموجه للتعلم الآلي من Microsoft Azure، يمكنك:
- إنشاء تدفقات قابلة للتنفيذ تربط بين LLMs والمطالبات وأدوات Python من خلال رسم بياني مرئي.
- تتبع أخطاء التدفقات ومشاركتها وتكرارها بسهولة من خلال تعاون الفريق.
- إنشاء متغيرات المطالبة وتقييم أدائها من خلال اختبار واسع النطاق.
- انشر نقطة نهاية في الوقت الحقيقي تطلق العنان للقوة الكاملة ل LLMs لتطبيقك.
يوفر تدفق المطالبة التعلم الآلي Azure طريقة متعددة الاستخدامات وبديهية لتبسيط تطوير الذكاء الاصطناعي المستندة إلى LLM.
فوائد استخدام تدفق المطالبة التعلم الآلي Azure
يوفر تدفق موجه Azure التعلم الآلي مجموعة من الفوائد التي تساعد المستخدمين على الانتقال من الفكرة إلى التجريب، وفي نهاية المطاف، التطبيقات المستندة إلى LLM الجاهزة للإنتاج:
سرعة الهندسة السريعة
- تجربة التأليف التفاعلية: يتيح التمثيل المرئي لهيكل التدفق للمستخدمين فهم مشاريعهم والتنقل فيها بسهولة. كما يوفر تجربة ترميز تشبه دفتر الملاحظات لتطوير التدفق وتصحيح الأخطاء بكفاءة.
- المتغيرات للضبط الفوري: يمكن للمستخدمين إنشاء متغيرات سريعة متعددة ومقارنتها ، مما يسهل عملية التحسين التكرارية.
- Evaluation: Built-in evaluation flows enable users to assess the quality and effectiveness of their prompts and flows.
- Comprehensive resources: Access a library of built-in tools, samples, and templates that serve as a starting point for development, inspiring creativity and accelerating the process.
استعداد المؤسسة للتطبيقات المستندة إلى LLM
- Collaboration: Supports team collaboration, allowing multiple users to work together on prompt engineering projects, share knowledge, and maintain version control.
- All-in-one platform: Streamlines the entire prompt engineering process, from development and evaluation to deployment and monitoring. يمكن للمستخدمين نشر تدفقاتهم دون عناء كنقاط نهاية Azure التعلم الآلي ومراقبة أدائهم في الوقت الفعلي، ما يضمن التشغيل الأمثل والتحسين المستمر.
- حلول جاهزية المؤسسة للتعلم الآلي من Microsoft Azure: يستخدم التدفق الفوري حلول جاهزية المؤسسة القوية من التعلم الآلي من Microsoft Azure، مما يوفر أساسا آمنا وقابلا للتطوير وموثوقا به لتطوير التدفقات وتجبريها ونشرها.
يدعم تدفق المطالبة في Azure التعلم الآلي هندسة المطالبة السريعة والتعاون السلس وتطوير التطبيقات المستندة إلى LLM للمؤسسات القوية ونشرها.
دورة حياة تطوير التطبيقات المستندة إلى LLM
يبسط تدفق المطالبة التعلم الآلي Azure الذكاء الاصطناعي تطوير التطبيقات، ويأخذك من خلال تطوير التدفقات واختبارها وضبطها ونشرها لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي كاملة.
تتكون دورة الحياة من المراحل التالية:
- Initialization: Identify the business use case, collect sample data, learn to build a basic prompt, and develop a flow that extends its capabilities.
- Experimentation: Run the flow against sample data, evaluate the prompt's performance, and iterate on the flow if necessary. تجربة مستمرة حتى راض عن النتائج.
- التقييم والتنقيح: قم بتقييم أداء التدفق عن طريق تشغيله مقابل مجموعة بيانات أكبر ، وتقييم فعالية المطالبة ، وتحسينه حسب الحاجة. انتقل إلى المرحلة التالية إذا كانت النتائج تفي بالمعايير المطلوبة.
- Production: Optimize the flow for efficiency and effectiveness, deploy it, monitor performance in a production environment, and gather usage data and feedback. استخدم هذه المعلومات لتحسين التدفق والمساهمة في المراحل السابقة لمزيد من التكرارات.
من خلال العملية المنهجية للتدفق الفوري ، يمكنك بثقة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتطورة واختبارها وتحسينها ونشرها.
