Sdílet prostřednictvím

Vyšší úroveň vyspělosti operací generující umělé inteligence (GenAIOps)

Operace generování umělé inteligence nebo GenAIOps (někdy označované jako LLMOps) popisují provozní postupy a strategie správy velkých jazykových modelů (LLM) v produkčním prostředí. Tento článek obsahuje pokyny k tomu, jak v GenAIOps přejít na základě aktuální úrovně vyspělosti vaší organizace.

Diagram znázorňuje úroveň vyspělosti GenAIOps.

Pomocí níže uvedených popisů najděte úroveň řazení modelu vyspělosti GenAIOps. Tyto úrovně poskytují obecnou znalost a praktickou úroveň aplikace vaší organizace. Pokyny poskytují užitečné odkazy na rozšíření znalostní báze GenAIOps.

Návod

Pomocí posouzení modelů vyspělosti GenAIOps určete aktuální úroveň vyspělosti GenAIOps vaší organizace. Dotazník vám pomůže pochopit aktuální možnosti vaší organizace a identifikovat oblasti pro zlepšení.

Úroveň 1 – počáteční

Návod

Skóre z Hodnocení modelů vyspělosti GenAIOps: počáteční (0–9).

Popis: Vaše organizace je v počáteční základní fázi vyspělosti GenAIOps. Zkoumáte možnosti LLM, ale zatím jste nevyvíjeli strukturované postupy nebo systematické přístupy.

Začněte seznámením s různými rozhraními LLM API a jejich možnostmi. Dále začněte experimentovat s návrhem strukturovaných výzev a základním inženýrstvím výzev. Přečtěte si články Microsoft Learn jako výchozí bod. Když se pustíte do toho, co jste se naučili, zjistěte, jak zavést základní metriky pro vyhodnocení výkonu aplikace LLM.

Navrhované reference pro pokrok úrovně 1

Pokud chcete lépe porozumět GenAIOps, zvažte dostupné kurzy a workshopy Microsoft Learning:

Úroveň 2 – definovaná

Návod

Skóre z Hodnocení modelů vyspělosti GenAIOps: dospívání (10–14).

Popis: Vaše organizace začala systematizovat operace LLM se zaměřením na strukturovaný vývoj a experimentování. Existuje však prostor pro sofistikovanější integraci a optimalizaci.

Pokud chcete zlepšit své schopnosti a dovednosti, naučte se vyvíjet složitější výzvy a efektivně je integrovat do aplikací. Implementujte systematický přístup k nasazení aplikací LLM a možná prozkoumáte integraci CI/CD. Začněte využívat pokročilejší metriky hodnocení, jako je uzemnění, relevance a podobnost. Zaměřte se na bezpečnost obsahu a etické aspekty používání LLM.

Navrhované reference pro pokrok úrovně 2

Úroveň 3 – spravovaná

Návod

Skóre z Hodnocení modelů vyspělosti GenAIOps: dospívání (15–19).

Popis: Vaše organizace spravuje pokročilé pracovní postupy LLM pomocí proaktivních strategií monitorování a strukturovaného nasazení. Blížíte se dosažení efektivity provozu.

Pokud chcete rozšířit znalostní bázi, zaměřte se na průběžné vylepšování a inovace v aplikacích LLM. Vylepšete své strategie monitorování pomocí prediktivní analýzy a komplexních bezpečnostních opatření obsahu. Zjistěte, jak optimalizovat a vyladit aplikace LLM pro konkrétní požadavky. Posílení strategií správy prostředků prostřednictvím pokročilých možností správy verzí a vrácení zpět

Navrhované reference pro pokrok úrovně 3

Úroveň 4 – optimalizovaná

Návod

Skóre z Hodnocení modelů vyspělosti GenAIOps: optimalizované (20–28).

Popis: Vaše organizace demonstruje efektivitu provozu v GenAIOps. Máte sofistikovaný přístup k vývoji, nasazení a monitorování aplikací LLM.

S vývojem LLM si udržujte špičkovou pozici díky tomu, že budete mít přehled o nejnovějších pokroku v llM. Průběžně vyhodnocujte sladění strategií LLM s vyvíjejícími se obchodními cíli. Podpora kultury inovací a průběžného učení v rámci vašeho týmu. Podělte se o své znalosti a osvědčené postupy s širší komunitou, abyste v této oblasti vytvořili myšlenkové vedení.

Navrhované reference pro pokročilé techniky

  • Last updated on