Wat is een Azure Machine Learning-promptstroom?
Azure Machine Learning-promptstroom is een ontwikkelhulpprogramma dat is ontworpen om de volledige ontwikkelingscyclus van AI-toepassingen te stroomlijnen die worden mogelijk gemaakt door LLM's (Large Language Models). Naarmate het momentum voor OP LLM gebaseerde AI-toepassingen over de hele wereld blijft groeien, biedt de Azure Machine Learning-promptstroom een uitgebreide oplossing die het proces van prototypen, experimenteren, herhalen en implementeren van uw AI-toepassingen vereenvoudigt.
Met de Azure Machine Learning-promptstroom kunt u het volgende doen:
- Maak uitvoerbare stromen die LLM's, prompts en Python-hulpprogramma's koppelen via een gevisualiseerde grafiek.
- Fouten opsporen, delen en uw stromen eenvoudig herhalen door teamsamenwerking.
- Maak promptvarianten en evalueer hun prestaties door grootschalige tests uit te voeren.
- Implementeer een realtime-eindpunt waarmee de volledige kracht van LLM's voor uw toepassing wordt ontgrendeld.
Als u op zoek bent naar een veelzijdig en intuïtief ontwikkelprogramma waarmee de ontwikkeling van AI-toepassingen op basis van LLM wordt gestroomlijnd, is de Azure Machine Learning-promptstroom de perfecte oplossing voor u. Ga vandaag aan de slag en ervaar de kracht van gestroomlijnde ontwikkeling met azure Machine Learning-promptstroom.
Voordelen van het gebruik van azure Machine Learning-promptstroom
Azure Machine Learning-promptstroom biedt een scala aan voordelen waarmee gebruikers kunnen overstappen van ideeën naar experimenten en uiteindelijk op productie gebaseerde LLM-toepassingen:
Flexibiliteit van engineering vragen
- Interactieve ontwerpervaring: Azure Machine Learning-promptstroom biedt een visuele weergave van de structuur van de stroom, zodat gebruikers hun projecten gemakkelijk kunnen begrijpen en navigeren. Het biedt ook een notebookachtige coderingservaring voor efficiënte stroomontwikkeling en foutopsporing.
- Varianten voor het afstemmen van prompts: gebruikers kunnen meerdere promptvarianten maken en vergelijken, waardoor een iteratief verfijningsproces wordt vergemakkelijkt.
- Evaluatie: ingebouwde evaluatiestromen stellen gebruikers in staat om de kwaliteit en effectiviteit van hun prompts en stromen te beoordelen.
- Uitgebreide resources: Azure Machine Learning-promptstroom bevat een bibliotheek met ingebouwde hulpprogramma's, voorbeelden en sjablonen die fungeren als uitgangspunt voor ontwikkeling, inspirerende creativiteit en het versnellen van het proces.
Bedrijfsgereedheid voor LLM-toepassingen
- Samenwerking: Azure Machine Learning-promptstroom ondersteunt teamsamenwerking, zodat meerdere gebruikers kunnen samenwerken aan prompt technische projecten, kennis kunnen delen en versiebeheer kunnen onderhouden.
- All-in-one-platform: de promptstroom van Azure Machine Learning stroomlijnt het hele proces voor prompt engineering, van ontwikkeling en evaluatie tot implementatie en bewaking. Gebruikers kunnen hun stromen moeiteloos implementeren als Azure Machine Learning-eindpunten en hun prestaties in realtime bewaken, waardoor optimale werking en continue verbetering worden gegarandeerd.
- Azure Machine Learning Enterprise Readiness Solutions: Prompt flow maakt gebruik van de robuuste bedrijfsgereedheidsoplossingen van Azure Machine Learning en biedt een veilige, schaalbare en betrouwbare basis voor de ontwikkeling, experimenten en implementatie van stromen.
Met een Azure Machine Learning-promptstroom kunnen gebruikers hun snelle engineeringflexibiliteit ontketenen, effectief samenwerken en gebruikmaken van hoogwaardige oplossingen voor succesvolle ontwikkeling en implementatie van toepassingen op basis van LLM.
Levenscyclus van op LLM gebaseerde toepassingsontwikkeling
Azure Machine Learning-promptstroom biedt een goed gedefinieerd proces dat de naadloze ontwikkeling van AI-toepassingen vergemakkelijkt. Door deze te gebruiken, kunt u effectief vooruitgang boeken door de fasen van het ontwikkelen, testen, afstemmen en implementeren van stromen, wat uiteindelijk resulteert in het maken van volwaardige AI-toepassingen.
De levenscyclus bestaat uit de volgende fasen:
- Initialisatie: Identificeer de business use case, verzamel voorbeeldgegevens, leer hoe u een basisprompt bouwt en een stroom ontwikkelt die de mogelijkheden ervan uitbreidt.
- Experimenten: voer de stroom uit op basis van voorbeeldgegevens, evalueer de prestaties van de prompt en voer zo nodig de stroom uit. Experimenteer continu totdat u tevreden bent met de resultaten.
- Evaluatie en verfijning: Evalueer de prestaties van de stroom door deze uit te voeren op een grotere gegevensset, evalueer de effectiviteit van de prompt en verfijn indien nodig. Ga door naar de volgende fase als de resultaten voldoen aan de gewenste criteria.
- Productie: Optimaliseer de stroom voor efficiëntie en effectiviteit, implementeer deze, bewaak de prestaties in een productieomgeving en verzamel gebruiksgegevens en feedback. Gebruik deze informatie om de stroom te verbeteren en bij te dragen aan eerdere fasen voor verdere iteraties.
Door deze gestructureerde en methodische benadering te volgen, kunt u met promptstroom stromen ontwikkelen, grondig testen, verfijnen en implementeren, wat resulteert in het maken van robuuste en geavanceerde AI-toepassingen.
