Azure Machine Learning プロンプト フローとは
Azure Machine Learning プロンプト フローは、大規模言語モデル (LLM) によって動作する AI アプリケーションの開発サイクル全体を合理化するために設計された開発ツールです。 LLM ベースの AI アプリケーションの勢いが世界中で拡大し続ける中、Azure Machine Learning プロンプト フローは、AI アプリケーションのプロトタイプ作成、実験、反復、デプロイのプロセスを簡素化する包括的なソリューションを提供します。
Azure Machine Learning プロンプト フローを使用すると、次のことが可能になります。
- 視覚化されたグラフを介して LLM、プロンプト、Python ツールをリンクする実行可能フローを作成する。
- チーム コラボレーションを通じて簡単にフローのデバッグ、共有、反復を行う。
- プロンプト バリアントを作成し、大規模なテストを通じてパフォーマンスを評価する。
- アプリケーションのために LLM の完全な力を引き出すリアルタイム エンドポイントをデプロイする。
LLM ベースの AI アプリケーション開発を合理化する汎用的で直感的な開発ツールを探しているなら、Azure Machine Learning プロンプト フローが最適なソリューションです。 今すぐ利用を開始し、Azure Machine Learning プロンプト フローを使用した合理化された開発の力を体験してください。
Azure Machine Learning プロンプト フローを使用する利点
Azure Machine Learning プロンプト フローには、ユーザーが構想から実験へ、そして最終的には運用に耐え得る LLM ベースのアプリケーションに移行するのに役立つ次のようなさまざまな利点があります。
エンジニアリングの機敏性を促進する
- 対話型の作成エクスペリエンス: Azure Machine Learning プロンプト フローは、フローの構造の視覚的な表現を提供するため、ユーザーはプロジェクトを簡単に理解して主導できます。 また、効率的なフロー開発とデバッグのためのノートブックに類似したコーディング エクスペリエンスも提供します。
- プロンプト チューニングのバリアント: ユーザーは複数のプロンプト バリアントを作成して比較でき、反復的な調整プロセスを促進します。
- 評価: 組み込みの評価フローを使用すると、ユーザーはプロンプトとフローの品質と有効性を評価できます。
- 包括的なリソース: Azure Machine Learning プロンプト フローには、開発の出発点として機能する組み込みのツール、サンプル、テンプレートのライブラリが含まれており、創造性を刺激し、プロセスを加速します。
LLM ベースのアプリケーションのためのエンタープライズ対応性
- コラボレーション: Azure Machine Learning プロンプト フローはチーム コラボレーションを支援し、複数のユーザーがプロンプト エンジニアリング プロジェクトで共同作業し、知識を共有し、バージョン管理を維持することを可能にします。
- オールインワン プラットフォーム: Azure Machine Learning プロンプト フローは、開発と評価からデプロイと監視まで、プロンプト エンジニアリング プロセス全体を合理化します。 ユーザーは、フローを Azure Machine Learning エンドポイントとして簡単にデプロイし、リアルタイムでパフォーマンスを監視でき、最適な運用と継続的な改善を保証します。
- Azure Machine Learning エンタープライズ対応ソリューション: プロンプト フローは、Azure Machine Learning の堅牢なエンタープライズ対応ソリューションを活用し、フローの開発、実験、デプロイのための安全でスケーラブルで信頼性の高い基盤を提供します。
Azure Machine Learning プロンプト フローを使用すると、ユーザーはプロンプト エンジニアリングの機敏性を発揮し、効果的に共同作業を行い、エンタープライズグレードのソリューションを活用して、LLM ベースのアプリケーションの開発とデプロイを成功させることができます。
LLM ベース アプリケーション開発のライフサイクル
Azure Machine Learning プロンプト フローは、AI アプリケーションのシームレスな開発を容易にする明確に定義されたプロセスを提供します。 これを活用することで、フローの開発、テスト、チューニング、デプロイの各段階を効果的に進め、最終的に成熟した AI アプリケーションを作成できます。
ライフサイクルは、次の段階で構成されます。
- 初期化: ビジネス ユース ケースを特定し、サンプル データを収集し、学習を行って基本的なプロンプトを構築し、その機能を拡張するフローを開発します。
- 実験: サンプル データに対してフローを実行し、プロンプトのパフォーマンスを評価し、必要に応じてフローで反復を行います。 結果に満足するまで継続的に実験を行います。
- 評価と調整: より大きなデータセットに対してフローを実行することでフローのパフォーマンスを評価し、プロンプトの有効性を評価し、必要に応じて調整を行います。 結果が求められる基準を満たしている場合は、次の段階に進みます。
- 運用: 効率と有効性のためにフローを最適化し、デプロイし、運用環境でパフォーマンスを監視し、使用状況データとフィードバックを収集します。 この情報を使用して、フローを改善し、前の段階でさらなる反復を行うための助けとします。
この構造化され体系化された方法に従うことで、プロンプト フローはお客様がフローを自信を持って開発し、厳密にテストし、微調整し、デプロイする原動力となり、堅牢で洗練された AI アプリケーションが作成されます。
