Vad är Azure Machine Learning-promptflöde

Azure Machine Learning prompt flow är ett utvecklingsverktyg som utformats för att effektivisera hela utvecklingscykeln för AI-program som drivs av stora språkmodeller (LLM). Allt eftersom drivkraften för LLM-baserade AI-program fortsätter att växa över hela världen, ger Azure Machine Learning prompt flow en omfattande lösning som förenklar processen med prototyper, experimentering, iterering och distribution av DINA AI-program.

Med Azure Machine Learning-promptflödet kan du:

• Skapa körbara flöden som länkar LLM:er, prompter och Python-verktyg via ett visualiserat diagram.
• Felsöka, dela och iterera dina flöden med lätthet genom teamsamarbete.
• Skapa promptvarianter och utvärdera deras prestanda genom storskalig testning.
• Distribuera en realtidsslutpunkt som låser upp den fulla kraften hos LLM:er för ditt program.

Om du letar efter ett mångsidigt och intuitivt utvecklingsverktyg som effektiviserar din LLM-baserade AI-programutveckling är Azure Machine Learning prompt flow den perfekta lösningen för dig. Kom igång idag och upplev kraften i effektiv utveckling med Azure Machine Learning-promptflödet.

Fördelar med att använda Azure Machine Learning-promptflödet

Azure Machine Learning prompt flow erbjuder en rad fördelar som hjälper användarna att övergå från idé till experimentering och i slutändan produktionsklara LLM-baserade program:

Fråga om flexibel teknik

• Interaktiv redigeringsupplevelse: Azure Machine Learning-promptflödet ger en visuell representation av flödets struktur så att användarna enkelt kan förstå och navigera i sina projekt. Det ger också en notebook-liknande kodningsupplevelse för effektiv flödesutveckling och felsökning.
• Varianter för snabbjustering: Användare kan skapa och jämföra flera promptvarianter, vilket underlättar en iterativ förfiningsprocess.
• Utvärdering: Inbyggda utvärderingsflöden gör det möjligt för användare att utvärdera kvaliteten och effektiviteten i sina uppmaningar och flöden.
• Omfattande resurser: Azure Machine Learning prompt flow innehåller ett bibliotek med inbyggda verktyg, exempel och mallar som fungerar som utgångspunkt för utveckling, inspirerande kreativitet och påskynda processen.

Företagsberedskap för LLM-baserade program

• Samarbete: Azure Machine Learning prompt flow har stöd för teamsamarbete, vilket gör att flera användare kan arbeta tillsammans med tekniska projekt, dela kunskap och upprätthålla versionskontroll.
• Allt-i-ett-plattform: Azure Machine Learning-promptflödet effektiviserar hela processen för snabbteknik, från utveckling och utvärdering till distribution och övervakning. Användarna kan enkelt distribuera sina flöden som Azure Machine Learning-slutpunkter och övervaka sina prestanda i realtid, vilket säkerställer optimal drift och kontinuerlig förbättring.
• Azure Machine Learning Enterprise Readiness Solutions: Prompt Flow utnyttjar Azure Machine Learnings robusta lösningar för företagsberedskap, vilket ger en säker, skalbar och tillförlitlig grund för utveckling, experimentering och distribution av flöden.

Med Azure Machine Learnings snabbflöde kan användarna frigöra sin snabba tekniska flexibilitet, samarbeta effektivt och utnyttja lösningar i företagsklass för lyckad LLM-baserad programutveckling och distribution.

LIVSCYKEL FÖR LLM-baserad programutveckling

Azure Machine Learning prompt flow erbjuder en väldefinierad process som underlättar sömlös utveckling av AI-program. Genom att utnyttja det kan du effektivt gå igenom stegen för att utveckla, testa, justera och distribuera flöden, vilket i slutändan resulterar i skapandet av fullfjädrade AI-program.

Livscykeln består av följande steg:

• Initiering: Identifiera affärsanvändningsfallet, samla in exempeldata, lär dig att skapa en grundläggande fråga och utveckla ett flöde som utökar dess funktioner.
• Experimentering: Kör flödet mot exempeldata, utvärdera promptens prestanda och iterera på flödet om det behövs. Experimentera kontinuerligt tills du är nöjd med resultatet.
• Utvärdering och förfining: Utvärdera flödets prestanda genom att köra det mot en större datamängd, utvärdera frågans effektivitet och förfina efter behov. Gå vidare till nästa steg om resultatet uppfyller de önskade kriterierna.
• Produktion: Optimera flödet för effektivitet och effektivitet, distribuera det, övervaka prestanda i en produktionsmiljö och samla in användningsdata och feedback. Använd den här informationen för att förbättra flödet och bidra till tidigare faser för ytterligare iterationer.

Genom att följa den här strukturerade och metodiska metoden ger prompt flow dig möjlighet att utveckla, noggrant testa, finjustera och distribuera flöden med tillförsikt, vilket resulterar i att robusta och sofistikerade AI-program skapas.

Nästa steg

• Kom igång med promptflöde