परिचय
प्रभावी जनरेटिव एआई अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए आपके विशिष्ट उपयोग के मामले के लिए सही फाउंडेशन मॉडल का चयन करना आवश्यक है। हजारों मॉडल उपलब्ध होने के साथ, आपको यह खोजने, तुलना करने, तैनात करने और सत्यापित करने के लिए एक संरचित दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है कि एक मॉडल आपकी आवश्यकताओं को पूरा करता है।
ऐसे परिदृश्य पर विचार करें जहां आप एक खुदरा कंपनी के लिए एआई-संचालित ग्राहक सहायता चैटबॉट बना रहे हैं। आपको एक ऐसे भाषा मॉडल का चयन करना होगा जो ग्राहकों के प्रश्नों को समझ सके, सटीक उत्तर प्रदान कर सके और उचित स्वर और सुरक्षा मानकों को बनाए रख सके। लेकिन आप उपलब्ध मॉडलों की विशाल सूची में से कैसे चुनते हैं? आपको कैसे पता चलेगा कि कोई मॉडल आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए अच्छा प्रदर्शन करता है? और एक बार तैनात होने के बाद, आप इसके प्रदर्शन को कैसे मापते हैं और सुधारते हैं?
Microsoft फाउंड्री पोर्टल इस संपूर्ण वर्कफ़्लो के लिए एक व्यापक प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है। आप Microsoft, Anthropic, OpenAI, Meta और Hugging Face जैसे प्रदाताओं के 1,900 से अधिक मॉडल देख सकते हैं। आप गुणवत्ता, सुरक्षा, लागत और प्रदर्शन के लिए उद्योग-मानक बेंचमार्क का उपयोग करके मॉडल की तुलना कर सकते हैं। एक मॉडल का चयन करने के बाद, आप इसे एक समापन बिंदु पर तैनात करते हैं जहां आपका एप्लिकेशन इसका उपभोग कर सकता है। अंत में, आप स्वचालित मेट्रिक्स और मैन्युअल परीक्षण दोनों का उपयोग करके मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करते हैं ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि यह आपकी गुणवत्ता और सुरक्षा आवश्यकताओं को पूरा करता है।
इस मॉड्यूल में, आप मॉडल कैटलॉग से मॉडल का चयन करने, परिनियोजित करने और मूल्यांकन करने के लिए Microsoft फाउंड्री पोर्टल का उपयोग कैसे करें का अन्वेषण करें। आप सीखते हैं कि मॉडल चयन के बारे में सूचित निर्णय कैसे लें, विभिन्न परिनियोजन विकल्पों को समझें और विभिन्न मूल्यांकन दृष्टिकोणों का उपयोग करके मॉडल प्रदर्शन का आकलन कैसे करें।
इस मॉड्यूल के अंत तक, आप निम्न में सक्षम होंगे:
- मॉडल कैटलॉग में मॉडल का अन्वेषण करें और फ़िल्टर करें
- गुणवत्ता, सुरक्षा, लागत और प्रदर्शन के लिए बेंचमार्क मीट्रिक का उपयोग करने वाले मॉडल की तुलना करें
- एक मॉडल को एक समापन बिंदु पर तैनात करें और खेल के मैदान में इसका परीक्षण करें
- मैनुअल और स्वचालित दृष्टिकोणों का उपयोग करके मॉडल प्रदर्शन का मूल्यांकन करें
- विभिन्न मूल्यांकन मेट्रिक्स को समझें और उनका उपयोग कब करें