Az Azure Machine Learning parancssori folyamata
Az Azure Machine Learning parancssori folyamata egy olyan fejlesztési eszköz, amely a nagyméretű nyelvi modellek (LLM-ek) által működtetett AI-alkalmazások teljes fejlesztési ciklusának gördülékenyebbé tételét teszi lehetővé. A prompt folyamat átfogó megoldást kínál, amely leegyszerűsíti az AI-alkalmazások prototípus-készítési, kísérletezési, iterálási és üzembe helyezési folyamatát.
Az Azure Machine Learning parancssori folyamatával a következőket tudja elérni:
- Olyan végrehajtható folyamatokat hozhat létre, amelyek llM-eket, kéréseket és Python-eszközöket kapcsolnak össze egy vizualizált gráfon keresztül.
- A folyamatok hibakeresése, megosztása és iterálása a csapatmunkával könnyedén elvégezhető.
- Gyors változatok létrehozása és teljesítményük kiértékelése nagy léptékű teszteléssel.
- Helyezzen üzembe egy valós idejű végpontot, amely feloldja az alkalmazáshoz tartozó LLM-ek teljes teljesítményét.
Az Azure Machine Learning parancssori folyamata sokoldalú és intuitív módot kínál az LLM-alapú AI-fejlesztés gördülékenyebbé tételéhez.
Az Azure Machine Learning parancssori folyamatának használatának előnyei
Az Azure Machine Learning parancssori folyamata számos előnyt kínál, amelyek segítségével a felhasználók áttérnek az ideációról a kísérletezésre, és végső soron az éles üzemre kész LLM-alapú alkalmazásokra:
Gyors mérnöki rugalmasság
- Interaktív szerzői élmény: A folyamat struktúrájának vizuális ábrázolása, amely lehetővé teszi a felhasználók számára a projektek megértését és navigálását. Emellett jegyzetfüzet-szerű kódolási élményt is kínál a hatékony folyamatfejlesztéshez és hibakereséshez.
- A gyorshangolás variánsai: A felhasználók több parancssori változatot is létrehozhatnak és összehasonlíthatnak, megkönnyítve ezzel az iteratív finomítási folyamatot.
- Értékelés: A beépített kiértékelési folyamatok lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy értékeljék a kérések és folyamatok minőségét és hatékonyságát.
- Átfogó erőforrások: Olyan beépített eszközök, minták és sablonok gyűjteménye, amelyek kiindulópontként szolgálnak a fejlesztéshez, inspirálják a kreativitást és felgyorsítják a folyamatot.
Nagyvállalati felkészültség LLM-alapú alkalmazásokhoz
- Együttműködés: Támogatja a csapatmunkát, lehetővé téve, hogy több felhasználó együtt dolgozzon gyors mérnöki projekteken, ossza meg az ismereteket, és fenntartsa a verziókövetést.
- All-in-one platform: Leegyszerűsíti a teljes gyors mérnöki folyamatot a fejlesztéstől és a kiértékeléstől az üzembe helyezésig és a monitorozásig. A felhasználók könnyedén üzembe helyezhetik folyamataikat Azure Machine Learning-végpontokként, és valós időben monitorozhatják a teljesítményüket, biztosítva az optimális működést és a folyamatos fejlesztést.
- Azure Machine Learning Enterprise Felkészültségi megoldások: A parancssori folyamat az Azure Machine Learning robusztus nagyvállalati felkészültségi megoldásait használja, biztonságos, skálázható és megbízható alapot biztosítva a folyamatok fejlesztéséhez, kísérletezéshez és üzembe helyezéséhez.
Az Azure Machine Learning parancssori folyamata lehetővé teszi az agilis gyors tervezést, a zökkenőmentes együttműködést és a nagyvállalati LLM-alapú alkalmazások fejlesztését és üzembe helyezését.
LLM-alapú alkalmazásfejlesztési életciklus
Az Azure Machine Learning parancssori folyamata leegyszerűsíti az AI-alkalmazások fejlesztését, és végigvezeti a folyamatok fejlesztésén, tesztelésén, finomhangolásán és üzembe helyezésén a teljes AI-alkalmazások létrehozásához.
Az életciklus a következő szakaszokból áll:
- Inicializálás: Azonosítsa az üzleti használati esetet, gyűjtsön mintaadatokat, ismerje meg, hogyan hozhat létre alapszintű parancssort, és fejleszthet egy folyamatot, amely kibővíti a képességeit.
- Kísérletezés: Futtassa a folyamatot mintaadatokon, értékelje ki a kérés teljesítményét, és szükség esetén iterálja a folyamatot. Folyamatosan kísérletezzen, amíg meg nem felel az eredményeknek.
- Kiértékelés és pontosítás: Értékelje a folyamat teljesítményét úgy, hogy egy nagyobb adatkészleten futtatja, kiértékeli a kérés hatékonyságát, és szükség szerint finomítja azt. Folytassa a következő fázissal, ha az eredmények megfelelnek a kívánt feltételeknek.
- Éles környezet: A folyamat optimalizálása a hatékonyság és a hatékonyság érdekében, üzembe helyezés, teljesítmény monitorozása éles környezetben, használati adatok és visszajelzések gyűjtése. Ezekkel az információkkal javíthatja a folyamatot, és hozzájárulhat a korábbi szakaszokhoz a további iterációkhoz.
A parancssori folyamat módszertani folyamatával magabiztosan fejleszthet, tesztelhet, finomíthat és helyezhet üzembe kifinomult AI-alkalmazásokat.
