Was ist Azure Machine Learning Prompt Flow
Azure Machine Learning-Prompt-Flow ist ein Entwicklungstool, das dazu dient, den gesamten Entwicklungszyklus von KI-Anwendungen zu optimieren, die auf LLMs (Large Language Models, große Sprachmodelle) basieren. Die Entwicklung bei LLM-basierten KI-Anwendungen weltweit schreitet rasant voran. Genau hierfür bietet Azure Machine Learning-Prompt-Flow eine umfassende Lösung, die alle Prozesse im Zusammenhang mit Prototyperstellung, Experimenten, Iterierung und Bereitstellung Ihrer KI-Anwendungen vereinfacht.
Azure Machine Learning-Prompt-Flow ermöglicht Folgendes:
- Erstellen ausführbarer Flows, die LLMs, Prompts und Python-Tools über einen visualisierten Graphen verknüpfen
- Einfaches Debuggen, Freigeben und Iterieren Ihrer Flows in Zusammenarbeit mit dem ganzen Team
- Erstellen von Prompt-Varianten und Bewerten von deren Leistung durch umfangreiche Tests
- Bereitstellen eines Echtzeitendpunkts, der die volle Leistungsfähigkeit der LLMs für Ihre Anwendung verfügbar macht
Wenn Sie auf der Suche nach einem vielseitigen und intuitiven Entwicklungstool sind, mit dem Sie die Entwicklung Ihrer LLM-basierten KI-Anwendung optimieren können, stellt Azure Machine Learning-Prompt-Flow die perfekte Lösung für Sie dar. Beginnen Sie noch heute, und erleben Sie die Leistungsfähigkeit einer optimierten Entwicklung mit Azure Machine Learning-Prompt-Flow.
Vorteile der Verwendung von Azure Machine Learning-Prompt-Flow
Azure Machine Learning-Prompt-Flow bietet eine Vielzahl von Vorteilen, die Benutzer*innen von der Idee für eine Anwendung über die Experimente bis zur finalen Fertigstellung produktionsbereiter LLM-basierter Anwendungen unterstützen:
Flexibilität beim Prompt Engineering
- Interaktive Erstellungsumgebung: Azure Machine Learning-Prompt-Flow bietet eine visuelle Darstellung der Struktur des Flows, sodass Benutzer*innen einfacher ihre Projekte überblicken und darin navigieren können. Er bietet auch eine Notebook-ähnliche Programmierumgebung für das effiziente Entwickeln und Debuggen von Flows.
- Varianten für die Prompt-Optimierung: Benutzer*innen können mehrere Prompt-Varianten erstellen und miteinander vergleichen, um den Flow schrittweise zu verfeinern.
- Auswertung: Integrierte Auswertungsflows ermöglichen Benutzer*innen, die Qualität und Effektivität ihrer Prompts und Flows zu bewerten.
- Umfassende Ressourcen: Azure Machine Learning-Prompt-Flow umfasst eine Bibliothek mit integrierten Tools, Beispielen und Vorlagen, die als Ausgangspunkt für die Entwicklung dienen, die Kreativität anregen und den Prozess beschleunigen sollen.
Unternehmensbereite LLM-basierte Anwendungen
- Zusammenarbeit: Azure Machine Learning-Prompt-Flow unterstützt die Zusammenarbeit im Team, sodass mehrere Benutzer*innen gemeinsam an Prompt Engineering-Projekten zusammenarbeiten, ihr Wissen teilen und die Versionskontrolle verwalten können.
- Zentralisierte Plattform: Azure Machine Learning-Prompt-Flow optimiert den gesamten Prompt Engineering-Prozess – von der Entwicklung und Auswertung bis hin zur Bereitstellung und Überwachung. Benutzer*innen können ihre Flows mühelos als Azure Machine Learning-Endpunkte bereitstellen und ihre Leistung in Echtzeit überwachen, um einen optimalen Betrieb sicherzustellen und kontinuierlich Verbesserungen vorzunehmen.
- Azure Machine Learning-Lösungen für Unternehmensbereitschaft: Prompt-Flow nutzt die robusten Azure Machine Learning-Lösungen für Unternehmensbereitschaft und bietet ein sicheres, skalierbares und zuverlässiges Fundament für die Entwicklung, für Experimente und für die Bereitstellung von Flows.
Mit Azure Machine Learning-Prompt-Flow können Benutzer*innen ihre Flexibilität beim Prompt Engineering entfalten, effektiv zusammenarbeiten und Unternehmenslösungen für eine erfolgreiche Entwicklung und Bereitstellung LLM-basierter Anwendungen nutzen.
Lebenszyklus der Entwicklung LLM-basierter Anwendungen
Azure Machine Learning-Prompt-Flow bietet einen klar definierten Prozess, der die nahtlose Entwicklung von KI-Anwendungen vereinfacht. Damit können Sie die Phasen Entwicklung, Tests, Optimierung und Bereitstellung von Flows effektiv durchlaufen und letztendlich vollständige KI-Anwendungen erstellen.
Der Lebenszyklus umfasst die folgenden Phasen:
- Initialisierung: Identifizieren Sie den geschäftlichen Anwendungsfall, sammeln Sie Beispieldaten, erfahren Sie, wie Sie einen einfachen Prompt erstellen, und entwickeln Sie einen Flow, der seine Funktionen erweitert.
- Experimente: Führen Sie den Flow anhand von Beispieldaten aus, werten Sie die Leistung des Prompts aus, und iterieren Sie den Flow bei Bedarf. Experimentieren Sie so lange, bis Sie mit den Ergebnissen zufrieden sind.
- Auswertung und Optimierung: Bewerten Sie die Leistung des Flows, indem Sie ihn auf ein größeres Dataset anwenden, die Effektivität des Prompts auswerten und ihn bei Bedarf optimieren. Fahren Sie mit der nächsten Phase fort, wenn die Ergebnisse die gewünschten Kriterien erfüllen.
- Produktion: Optimieren Sie die Effizienz und Effektivität des Flows, stellen Sie ihn bereit, überwachen Sie seine Leistung in einer Produktionsumgebung, und sammeln Sie Nutzungsdaten und Feedback. Verwenden Sie diese Informationen dazu, den Ablauf zu verbessern und bei früheren Phasen nachfolgender Iterationen zu helfen.
Dank dieses strukturierten und methodischen Ansatzes können Sie mit Prompt Flow zuverlässige Flows entwickeln, rigoros testen, fein abstimmen und bereitstellen, um robuste und anspruchsvolle KI-Anwendungen zu erstellen.
