مقدمة
بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي توليدي فعالة يتطلب اختيار نموذج الأساس المناسب لحالة الاستخدام الخاصة بك. مع توفر آلاف النماذج، تحتاج إلى نهج منظم لاكتشاف ومقارنة ونشر والتحقق من أن النموذج يلبي متطلباتك.
تخيل سيناريو تقوم فيه ببناء روبوت دردشة دعم عملاء مدعوم بالذكاء الاصطناعي لشركة تجزئة. تحتاج إلى اختيار نموذج لغوي يمكنه فهم أسئلة العملاء، وتقديم إجابات دقيقة، والحفاظ على نبرة ومعايير السلامة المناسبة. لكن كيف تختار من بين الكتالوج الواسع للنماذج المتاحة؟ كيف تعرف إذا كان النموذج يؤدي أداء جيدا لاحتياجاتك الخاصة؟ وبعد نشرها، كيف تقيس وتحسن أدائها؟
توفر بوابة مايكروسوفت فاوندري منصة شاملة لهذا سير العمل بالكامل. يمكنك استكشاف أكثر من 1,900 نموذج من مزودين مثل مايكروسوفت، أنثروبيك، أوبن إي إي، ميتا، وهاجينغ فيس. يمكنك مقارنة النماذج باستخدام معايير قياسية في الصناعة للجودة والسلامة والتكلفة والأداء. بعد اختيار نموذج، تقوم بنشره إلى نقطة نهاية يمكن لتطبيقك استهلاكه. وأخيرا، تقوم بتقييم أداء النموذج باستخدام كل من المقاييس الآلية والاختبار اليدوي لضمان أنه يلبي متطلبات الجودة والسلامة الخاصة بك.
في هذه الوحدة، تستكشف كيفية استخدام بوابة Microsoft Foundry لاختيار ونشر وتقييم النماذج من كتالوج النماذج. تتعلم كيف تتخذ قرارات مستنيرة بشأن اختيار النماذج، وتفهم خيارات النشر المختلفة، وتقيم أداء النموذج باستخدام أساليب تقييم متنوعة.
في نهاية هذه الوحدة، ستتمكن من:
- استكشف وتصفية النماذج في كتالوج النماذج
- قارن النماذج باستخدام مقاييس مرجعية للجودة، والسلامة، والتكلفة، والأداء
- نشر نموذج في نقطة نهاية واختباره في ساحة العمل
- تقييم أداء النموذج باستخدام الأساليب اليدوية والآلية
- افهم مقاييس التقييم المختلفة ومتى تستخدمها
ملحوظة
نحن ندرك أن الأشخاص المختلفين يحبون التعلم بطرق مختلفة. يمكنك اختيار إكمال هذه الوحدة بتنسيق مستند إلى الفيديو أو يمكنك قراءة المحتوى كنص وصور. يحتوي النص على تفاصيل أكبر من مقاطع الفيديو ، لذلك في بعض الحالات قد ترغب في الإشارة إليه كمادة تكميلية لعرض الفيديو.