Che cos'è prompt flow di Azure Machine Learning
Prompt flow di Azure Machine Learning è uno strumento di sviluppo progettato per semplificare l'intero ciclo di sviluppo delle applicazioni di IA basate su Large Language Model (LLM). Con le applicazioni di IA basate su LLM che continuano ad acquisire slancio in tutto il mondo, prompt flow di Azure Machine Learning offre una soluzione completa che semplifica il processo di creazione di prototipi, sperimentazioni, iterazioni e distribuzione delle applicazioni di intelligenza artificiale.
Con prompt flow di Azure Machine Learning, sarà possibile:
- Creare flussi eseguibili che collegano LLM, prompt e strumenti Python tramite un grafo visualizzato.
- Eseguire il debug, condividere e iterare i flussi con facilità tramite collaborazione in team.
- Creare varianti di prompt e valutarne le prestazioni tramite test su larga scala.
- Distribuire un endpoint in tempo reale che sblocca il pieno potenziale degli LLM per l'applicazione.
Prompt flow di Azure Machine Learning è la soluzione perfetta se si è in cerca di uno strumento di sviluppo versatile e intuitivo che semplificherà lo sviluppo di applicazioni di IA basate su LLM. Iniziare subito ed sperimentare la potenza dello sviluppo semplificato con prompt flow di Azure Machine Learning.
Vantaggi dell'uso di prompt flow di Azure Machine Learning
Prompt flow di Azure Machine Learning offre una gamma di vantaggi che aiutano gli utenti a passare dall'ideazione alla sperimentazione e, alla fine, ad applicazioni basate su LLM pronte per la produzione:
Agilità dell'ingegneria dei prompt
- Esperienza di creazione interattiva: prompt flow di Azure Machine Learning fornisce una rappresentazione visiva della struttura del flusso, consentendo agli utenti di comprendere i progetti e orientarsi facilmente al loro interno. Offre anche un'esperienza di scrittura del codice simile a un notebook per lo sviluppo e il debug efficienti dei flussi.
- Varianti per l'ottimizzazione dei prompt: gli utenti possono creare e confrontare più varianti di prompt, semplificando un processo di perfezionamento iterativo.
- Valutazione: i flussi di valutazione predefiniti consentono agli utenti di valutare la qualità e l'efficacia dei prompt e dei flussi.
- Risorse complete: prompt flow di Azure Machine Learning include una libreria di strumenti, esempi e modelli predefiniti che servono da punto iniziale per lo sviluppo, ispirando creatività e accelerando il processo.
Applicazioni basate su LLM pronte per le aziende
- Collaborazione: prompt flow di Azure Machine Learning supporta la collaborazione in team, consentendo a più utenti di collaborare a progetti di ingegneria dei prompt, condividere conoscenze e mantenere il controllo delle versioni.
- Piattaforma all-in-one: prompt flow di Azure Machine Learning semplifica l'intero processo di ingegneria dei prompt, dallo sviluppo e la valutazione alla distribuzione e il monitoraggio. Gli utenti possono distribuire facilmente i loro flussi come endpoint di Azure Machine Learning e monitorarne le prestazioni in tempo reale, garantendo un funzionamento ottimale e un miglioramento continuo.
- Soluzioni di Azure Machine Learning per la preparazione delle aziende: prompt flow sfrutta le soluzioni affidabili di preparazione delle aziende di Azure Machine Learning, fornendo una base sicura, scalabile e affidabile per lo sviluppo, la sperimentazione e la distribuzione di flussi.
Con prompt flow di Azure Machine Learning, gli utenti possono sfruttare l'agilità nell'ingegneria dei prompt, collaborare efficacemente e utilizzare soluzioni di livello aziendale per lo sviluppo e la distribuzione di applicazioni basate su LLM di successo.
Ciclo di vita dello sviluppo di applicazioni basate su LLM
Prompt flow di Azure Machine Learning offre un processo ben definito che facilita lo sviluppo di applicazioni di IA. Sfruttandolo, è possibile progredire efficacemente attraverso le fasi di sviluppo, test, ottimizzazione e distribuzione dei flussi, con conseguente creazione di applicazioni di intelligenza artificiale complete di tutte le funzionalità.
Il ciclo di vita è costituito dalle fasi seguenti:
- Inizializzazione: identificare il caso d'uso aziendale, raccogliere dati di esempio, imparare a creare un prompt di base e sviluppare un flusso che ne estenda le funzionalità.
- Sperimentazione: eseguire il flusso sui dati di esempio, valutare le prestazioni del prompt e scorrere il flusso, se necessario. Continuare a sperimentare fino a raggiungere risultati soddisfacenti.
- Valutazione e perfezionamento: valutare le prestazioni del flusso eseguendolo con un set di dati più grande, valutare l'efficacia del prompt e perfezionarlo secondo necessità. Procedere alla fase successiva se i risultati soddisfano i criteri desiderati.
- Produzione: ottimizzare il flusso per efficienza ed efficacia, distribuirlo, monitorare le prestazioni in un ambiente di produzione e raccogliere dati di utilizzo e feedback. Usare queste informazioni per migliorare il flusso e contribuire alle fasi precedenti per ulteriori iterazioni.
Rispettando questo approccio metodico e strutturato, prompt flow consente di sviluppare, testare rigorosamente, ottimizzare e distribuire flussi con fiducia, creando in definitiva applicazioni di IA affidabili e sofisticate.
