Что такое поток запросов Машинное обучение Azure
Машинное обучение Azure поток запросов — это средство разработки, предназначенное для упрощения всего цикла разработки приложений искусственного интеллекта на основе крупных языковых моделей (LLM). Поток запросов предоставляет комплексное решение, которое упрощает процесс создания прототипов, экспериментов, итераций и развертывания приложений ИИ.
С помощью потока запроса Машинное обучение Azure вы можете:
- Создайте исполняемые потоки, которые связывают llMs, запросы и средства Python с помощью визуализированного графа.
- Отладка, совместное использование и итерацию потоков с легкостью через совместную работу команды.
- Создайте варианты запроса и оцените их производительность с помощью крупномасштабных тестов.
- Разверните конечную точку в режиме реального времени, которая разблокирует полную мощность LLM для приложения.
Машинное обучение Azure поток запросов предлагает универсальный интуитивно понятный способ оптимизации разработки ИИ на основе LLM.
Преимущества использования потока запросов Машинное обучение Azure
Машинное обучение Azure поток запросов предлагает ряд преимуществ, которые помогают пользователям переходить от идеи к экспериментации и, в конечном счете, готовым к работе с приложениями на основе LLM:
Гибкость разработки запросов
- Интерактивный интерфейс разработки: визуальное представление структуры потока, позволяющее пользователям легко понять и перемещать свои проекты. Кроме того, он предлагает интерфейс программирования, подобный записной книжке, для эффективной разработки и отладки потоков.
- Варианты настройки запроса: пользователи могут создавать и сравнивать несколько вариантов запроса, упрощая итеративный процесс уточнения.
- Оценка. Встроенные потоки оценки позволяют пользователям оценивать качество и эффективность своих запросов и потоков.
- Комплексные ресурсы: доступ к библиотеке встроенных инструментов, примеров и шаблонов, которые служат отправной точкой для разработки, вдохновляющего творчества и ускорения процесса.
Готовность предприятия к приложениям на основе LLM
- Совместная работа: поддерживает совместную работу групп, позволяя нескольким пользователям совместно работать над проектами разработки запросов, совместно использовать знания и поддерживать управление версиями.
- Единая платформа: оптимизирует весь процесс разработки запросов, от разработки и оценки до развертывания и мониторинга. Пользователи могут легко развертывать свои потоки в качестве Машинное обучение Azure конечных точек и отслеживать их производительность в режиме реального времени, обеспечивая оптимальную работу и непрерывное улучшение.
- Машинное обучение Azure Решения о готовности предприятия: поток запросов использует надежные решения корпоративной готовности Машинное обучение Azure, предоставляя безопасные, масштабируемые и надежные основы для разработки, экспериментирования и развертывания потоков.
Машинное обучение Azure поток запросов обеспечивает гибкую разработку запросов, простую совместную работу и надежную корпоративную разработку и развертывание приложений на основе LLM.
Жизненный цикл разработки приложений на основе LLM
Машинное обучение Azure поток запросов упрощает разработку приложений ИИ, что позволяет разрабатывать, тестировать, настраивать и развертывать потоки для создания полных приложений ИИ.
Жизненный цикл состоит из следующих этапов:
- Инициализация. Определите вариант использования бизнеса, соберите примеры данных, научитесь создавать базовый запрос и разрабатывать поток, расширяющий его возможности.
- Экспериментирование. Запустите поток с примерами данных, оцените производительность запроса и выполните итерацию потока при необходимости. Непрерывно экспериментируйте до тех пор, пока не удовлетворены результатами.
- Оценка и уточнение. Оценка производительности потока путем его выполнения с большим набором данных, оценки эффективности запроса и уточнения по мере необходимости. Перейдите к следующему этапу, если результаты соответствуют требуемым критериям.
- Рабочая среда: оптимизируйте поток для повышения эффективности и эффективности, развертывайте его, отслеживайте производительность в рабочей среде и собираете данные об использовании и отзывы. Используйте эту информацию, чтобы улучшить поток и внести свой вклад в более ранние этапы для дальнейших итерации.
С помощью метода потока запросов вы можете разрабатывать, тестировать, уточнять и развертывать сложные приложения ИИ уверенно.
