¿Qué es el flujo de avisos de Azure Machine Learning?
El flujo de solicitudes de Azure Machine Learning es una herramienta de desarrollo diseñada para simplificar todo el ciclo de desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial con tecnología de modelos de lenguaje grandes (LLM). El flujo de avisos proporciona una solución completa que simplifica el proceso de creación de prototipos, experimentación, iteración e implementación de las aplicaciones de inteligencia artificial.
Con el flujo de avisos de Azure Machine Learning, podrá hacer lo siguiente:
- Cree flujos ejecutables que vinculen los LLM, las solicitudes y las herramientas de Python a través de un grafo visualizado.
- Colabore en equipo para depurar, compartir e iterar los flujos con facilidad.
- Cree variantes de solicitudes y evalúe su rendimiento con pruebas a gran escala.
- Implemente un punto de conexión en tiempo real que desbloquee toda la capacidad de los LLM virtuales de la aplicación.
El flujo de avisos de Azure Machine Learning ofrece una manera versátil e intuitiva de simplificar el desarrollo de inteligencia artificial basado en LLM.
Ventajas del uso del flujo de solicitudes de Azure Machine Learning
El flujo de solicitudes de Azure Machine Learning ofrece una serie de ventajas que ayudan a los usuarios a pasar de la ideación a la experimentación y, en última instancia, a las aplicaciones basadas en LLM listas para la producción:
Agilidad de ingeniería de solicitudes
- Experiencia de creación interactiva: representación visual de la estructura del flujo, lo que permite a los usuarios comprender y navegar fácilmente por sus proyectos. También ofrece una experiencia de codificación similar a un cuaderno para el desarrollo y la depuración eficientes de flujos.
- Variantes para la optimización de solicitudes: los usuarios pueden crear y comparar distintas variantes de solicitud, lo que facilita un proceso de refinamiento iterativo.
- Evaluación: los flujos de evaluación integrados permiten a los usuarios evaluar la calidad y la eficacia de sus solicitudes y flujos.
- Recursos completos: acceda a una biblioteca de herramientas, ejemplos y plantillas integrados que sirven como punto de partida para el desarrollo, la creatividad inspiradora y la aceleración del proceso.
Preparación empresarial para aplicaciones basadas en LLM
- Colaboración: el flujo de avisos admite la colaboración en equipo, lo que permite a varios usuarios trabajar juntos en proyectos de ingeniería de solicitudes, compartir conocimientos y mantener el control de versiones.
- Plataforma todo en uno: simplifica todo el proceso de ingeniería de solicitudes, desde el desarrollo y la evaluación hasta la implementación y la supervisión. Los usuarios pueden implementar sin esfuerzo sus flujos como puntos de conexión de Azure Machine Learning y supervisar su rendimiento en tiempo real, lo que garantiza una operación óptima y una mejora continua.
- Soluciones de preparación empresarial de Azure Machine Learning: el flujo de avisos aprovecha las soluciones de preparación empresarial sólidas de Azure Machine Learning, lo que proporciona una base segura, escalable y confiable para el desarrollo, la experimentación y la implementación de flujos.
El flujo de avisos de Azure Machine Learning permite la ingeniería de solicitudes ágiles, la colaboración sin problemas y la implementación y el desarrollo de aplicaciones basadas en LLM empresarial sólidos.
Ciclo de vida del desarrollo de aplicaciones basadas en LLM
El flujo de avisos de Azure Machine Learning simplifica el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial, lo que le lleva a través del desarrollo, las pruebas, la optimización y la implementación de flujos para crear aplicaciones de inteligencia artificial completas.
El ciclo de vida consta de las siguientes fases:
- Inicialización: identifique el caso de uso empresarial, recopile datos de muestra, aprenda a crear una solicitud básica y desarrolle un flujo que amplíe sus funcionalidades.
- Experimentación: ejecute el flujo con datos de muestra, evalúe el rendimiento de la solicitudes y itere en el flujo si es necesario. Experimente continuamente hasta que esté satisfecho con los resultados.
- Evaluación y perfeccionamiento: evalúe el rendimiento del flujo al ejecutarlo en un conjunto de datos mayor, evalúe la eficacia de la solicitud y afine según sea necesario. Continúe con la siguiente fase si los resultados cumplen los criterios deseados.
- Producción: optimice el flujo de eficacia y efectividad, impleméntelo, supervise el rendimiento en un entorno de producción y recopile datos de uso y comentarios. Use esta información para mejorar el flujo y contribuir a las fases anteriores para iteraciones adicionales.
Con el proceso metódico del flujo de avisos, puede desarrollar, probar, refinar e implementar aplicaciones sofisticadas de IA con confianza.
