Présentation du flux d’invite Azure Machine Learning
Le flux d’invite Azure Machine Learning est un outil de développement conçu pour simplifier l’ensemble du cycle de développement des applications IA avec des modèles LLM (Large Language Models). Le flux rapide fournit une solution complète qui simplifie le processus de prototypage, d’expérimentation, d’itération et de déploiement de vos applications IA.
Avec le flux de prompt d’Azure Machine Learning, vous pouvez :
- Créez des flux exécutables qui lient les LLM, les invites et les outils Python via un graphique visuel.
- Déboguez, partagez et itérer facilement vos flux grâce à la collaboration d’équipe.
- Créez des variantes d’invite et évaluez leurs performances par le biais de tests à grande échelle.
- Déployez un point de terminaison en temps réel qui déverrouille toute la puissance des LLM pour votre application.
Le flux d’invite d’Azure Machine Learning offre un moyen polyvalent et intuitif de simplifier votre développement IA basé sur un LLM.
Avantages de l’utilisation du flux d’invite Azure Machine Learning
Le flux d’invite Azure Machine Learning offre une gamme d’avantages qui aident les utilisateurs à passer de la conceptualisation à l’expérimentation et, en fin de compte, aux applications basées sur LLM prêtes pour la production :
Agilité d’ingénierie d’invite
- Expérience de création interactive : une représentation visuelle de la structure du flux, qui permet aux utilisateurs de comprendre et d’explorer facilement leurs projets. Il offre également une expérience de codage de type notebook pour un développement et un débogage de flux efficaces.
- Variantes pour le réglage de l’invite : les utilisateurs peuvent créer et comparer plusieurs variantes d’invite, ce qui facilite un processus d’affinement itératif.
- Évaluation : les flux d’évaluation intégrés permettent aux utilisateurs d’évaluer la qualité et l’efficacité de leurs invites et flux.
- Ressources complètes : accès à une bibliothèque d’outils, d’exemples et de modèles intégrés qui servent de point de départ pour le développement, inspirant la créativité et accélérant le processus.
Préparation de l’entreprise pour les applications basées sur LLM
- Collaboration : prend en charge la collaboration d’équipe, qui permet à plusieurs utilisateurs de travailler ensemble sur des projets d’ingénierie des prompts, de partager des connaissances et d’assurer la gestion des versions.
- Plateforme tout-en-un : simplifie l’ensemble du processus d’ingénierie des prompts, depuis le développement et l’évaluation au déploiement et à la surveillance. Les utilisateurs peuvent déployer sans effort leurs flux en tant que points de terminaison Azure Machine Learning et analyser leurs performances en temps réel, garantissant un fonctionnement optimal et une amélioration continue.
- Solutions de préparation d’entreprise Azure Machine Learning : le flux de prompt tire profit des solutions de préparation d’entreprise robustes d’Azure Machine Learning, fournissant une base sécurisée, évolutive et fiable pour le développement, l’expérimentation et le déploiement de flux.
Le flux de prompt Azure Machine Learning permet une ingénierie des prompts agile, une collaboration facilitée, et le développement et le déploiement d’applications basées sur des LLM d’entreprise.
Cycle de vie de développement des applications basées sur un LLM
Le flux de prompt Azure Machine Learning simplifie le développement d’applications IA, en vous permettant de développer, tester, optimiser et déployer des flux pour créer des applications IA complètes.
Le cycle de vie se compose des phases suivantes :
- Initialisation : identifiez le cas d’usage métier, collectez des échantillons de données, apprenez à créer une invite de base et développez un flux qui étend ses capacités.
- Expérimentation : exécutez le flux sur des échantillons de données, évaluez les performances de l’invite et effectuez une itération sur le flux si nécessaire. Expérimentez en continu jusqu’à être satisfait des résultats.
- Évaluation et affinement : évaluez les performances du flux en l’exécutant sur un jeu de données plus volumineux, évaluez l’efficacité de l’invite et affinez-la si nécessaire. Passez à la phase suivante si les résultats répondent aux critères souhaités.
- Production : optimisez le flux pour des fins d’efficacité et d’effectivité, déployez-le, analysez les performances dans un environnement de production et recueillez des données d’utilisation et des commentaires. Utilisez ces informations pour améliorer le flux et contribuer aux phases antérieures pour d’autres itérations.
Avec un processus méthodique de flux de prompt, vous pouvez développer, tester, affiner et déployer des applications IA sophistiquées en toute confiance.
