ما هو تدفق المطالبة التعلم الآلي Azure

تدفق المطالبة التعلم الآلي Azure هو أداة تطوير مصممة لتبسيط دورة التطوير بأكملها للتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي يتم تشغيلها بواسطة نماذج اللغات الكبيرة (LLMs). مع استمرار نمو الزخم لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى LLM في جميع أنحاء العالم، يوفر تدفق موجه Azure التعلم الآلي حلا شاملا يبسط عملية النماذج الأولية واختبارها وتكرارها ونشر تطبيقاتك الذكاء الاصطناعي.

باستخدام تدفق المطالبة التعلم الآلي Azure، ستتمكن من:

• 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.

إذا كنت تبحث عن أداة تطوير متعددة الاستخدامات وبديهية من شأنها تبسيط تطوير التطبيقات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى LLM، فإن التدفق السريع ل Azure التعلم الآلي هو الحل الأمثل لك. ابدأ اليوم وجرب قوة التطوير المبسط باستخدام Azure التعلم الآلي تدفق المطالبة.

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: يوفر Azure التعلم الآلي تدفق المطالبة تمثيلا مرئيا لبنية التدفق، ما يسمح للمستخدمين بفهم مشاريعهم والتنقل فيها بسهولة. كما يوفر تجربة ترميز تشبه دفتر الملاحظات لتطوير التدفق وتصحيح الأخطاء بكفاءة.
• متغيرات لضبط المطالبة: يمكن للمستخدمين إنشاء متغيرات مطالبة متعددة ومقارنتها، مما يسهل عملية التحسين التكراري.
• التقييم: تمكن تدفقات التقييم المضمنة المستخدمين من تقييم جودة وفعالية مطالباتهم وتدفقاتهم.
• الموارد الشاملة: يتضمن التدفق الفوري التعلم الآلي Azure مكتبة من الأدوات والعينات والقوالب المضمنة التي تعمل كنقطة بداية للتطوير، وإلهام الإبداع وتسريع العملية.

استعداد المؤسسة للتطبيقات المستندة إلى LLM

• التعاون: يدعم تدفق المطالبة التعلم الآلي Azure تعاون الفريق، ما يسمح لعدة مستخدمين بالعمل معا في مشاريع هندسية مطالبة ومشاركة المعرفة والحفاظ على التحكم في الإصدار.
• النظام الأساسي الكل في واحد: يبسط تدفق موجه Azure التعلم الآلي عملية الهندسة السريعة بأكملها، من التطوير والتقييم إلى النشر والمراقبة. يمكن للمستخدمين نشر تدفقاتهم دون عناء كنقاط نهاية Azure التعلم الآلي ومراقبة أدائهم في الوقت الفعلي، ما يضمن التشغيل الأمثل والتحسين المستمر.
• Azure التعلم الآلي Enterprise Readiness Solutions: يستفيد التدفق الفوري من حلول جاهزية المؤسسات القوية في Azure التعلم الآلي، ما يوفر أساسا آمنا وقابلا للتطوير وموثوقا به لتطوير التدفقات واختبارها ونشرها.

باستخدام Azure التعلم الآلي التدفق الفوري، يمكن للمستخدمين إطلاق العنان لخفة الحركة الهندسية الفورية الخاصة بهم، والتعاون بفعالية، والاستفادة من الحلول على مستوى المؤسسة لتطوير التطبيقات الناجحة المستندة إلى LLM ونشرها.

دورة حياة تطوير التطبيقات المستندة إلى LLM

يوفر تدفق المطالبة التعلم الآلي Azure عملية محددة جيدا تسهل التطوير السلس لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. من خلال الاستفادة منه، يمكنك التقدم بفعالية خلال مراحل تطوير التدفقات واختبارها وضبطها ونشرها، ما يؤدي في نهاية المطاف إلى إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي كاملة.

تتكون دورة الحياة من المراحل التالية:

• التهيئة: تحديد حالة استخدام الأعمال، وجمع بيانات العينة، وتعلم بناء مطالبة أساسية، وتطوير تدفق يوسع قدراته.
• التجريب: تشغيل التدفق مقابل بيانات العينة، وتقييم أداء المطالبة، والتكرار على التدفق إذا لزم الأمر. تجربة مستمرة حتى راض عن النتائج.
• التقييم والتحسين: تقييم أداء التدفق عن طريق تشغيله مقابل مجموعة بيانات أكبر، وتقييم فعالية المطالبة، وتحسينها حسب الحاجة. انتقل إلى المرحلة التالية إذا كانت النتائج تفي بالمعايير المطلوبة.
• الإنتاج: تحسين التدفق لتحقيق الكفاءة والفعالية، ونشره، ومراقبة الأداء في بيئة الإنتاج، وجمع بيانات الاستخدام والملاحظات. استخدم هذه المعلومات لتحسين التدفق والمساهمة في المراحل السابقة لمزيد من التكرارات.

باتباع هذا النهج المنظم والمنهجي، يتيح لك التدفق السريع تطوير التدفقات واختبارها بدقة وضبطها ونشرها بثقة، ما يؤدي إلى إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي قوية ومتطورة.

الخطوات التالية

• بدء استخدام تدفق المطالبة