Azure Machine Learning istem akışı nedir?
Azure Machine Learning istem akışı, Büyük Dil Modelleri (LLM) tarafından desteklenen yapay zeka uygulamalarının geliştirme döngüsünün tamamını kolaylaştırmak için tasarlanmış bir geliştirme aracıdır. LLM tabanlı yapay zeka uygulamalarının ivmesi dünya genelinde artmaya devam ettikçe, Azure Machine Learning istem akışı yapay zeka uygulamalarınızı prototip oluşturma, deneme, yineleme ve dağıtma sürecini basitleştiren kapsamlı bir çözüm sunar.
Azure Machine Learning istem akışıyla şunları yapabileceksiniz:
- Görselleştirilmiş bir grafik aracılığıyla LLM'leri, istemleri ve Python araçlarını bağlayan yürütülebilir akışlar oluşturun.
- Ekip işbirliği aracılığıyla akışlarınızın hatalarını kolayca ayıklayın, paylaşın ve yineleyin.
- büyük ölçekli testlerle istem varyantları oluşturun ve performanslarını değerlendirin.
- Uygulamanız için LLM'lerin tüm gücünün kilidini açan gerçek zamanlı bir uç nokta dağıtın.
LLM tabanlı yapay zeka uygulama geliştirmenizi kolaylaştıracak çok yönlü ve sezgisel bir geliştirme aracı arıyorsanız Azure Machine Learning istem akışı sizin için mükemmel bir çözümdür. Hemen başlayın ve Azure Machine Learning istem akışı ile kolaylaştırılmış geliştirmenin gücünü deneyimleyin.
Azure Machine Learning istem akışını kullanmanın avantajları
Azure Machine Learning istem akışı, kullanıcıların fikir aşamasından denemelere ve sonuçta üretime hazır LLM tabanlı uygulamalara geçişlerine yardımcı olan çeşitli avantajlar sunar:
İstem mühendisliği çevikliği
- Etkileşimli yazma deneyimi: Azure Machine Learning istem akışı, akışın yapısının görsel bir gösterimini sağlayarak kullanıcıların projelerini kolayca anlayıp gezinebilmesini sağlar. Ayrıca verimli akış geliştirme ve hata ayıklama için not defteri benzeri bir kodlama deneyimi sunar.
- İstem ayarlama için çeşitlemeler: Kullanıcılar, yinelemeli bir iyileştirme işlemini kolaylaştırarak birden çok istem değişkeni oluşturabilir ve karşılaştırabilir.
- Değerlendirme: Yerleşik değerlendirme akışları, kullanıcıların istemlerinin ve akışlarının kalitesini ve verimliliğini değerlendirmesine olanak tanır.
- Kapsamlı kaynaklar: Azure Machine Learning istem akışı, geliştirme için başlangıç noktası olarak görev alan, yaratıcılığa ilham veren ve süreci hızlandıran yerleşik araçlar, örnekler ve şablonlardan oluşan bir kitaplık içerir.
LLM tabanlı uygulamalar için kurumsal hazırlık
- İşbirliği: Azure Machine Learning istem akışı ekip işbirliğini destekler ve birden çok kullanıcının istem mühendisliği projeleri üzerinde birlikte çalışmasına, bilgi paylaşmasına ve sürüm denetimini korumasına olanak tanır.
- Hepsi bir arada platform: Azure Machine Learning istem akışı, geliştirme ve değerlendirmeden dağıtım ve izlemeye kadar tüm istem mühendisliği sürecini kolaylaştırır. Kullanıcılar akışlarını Zahmetsizce Azure Machine Learning uç noktaları olarak dağıtabilir ve performanslarını gerçek zamanlı olarak izleyerek en iyi çalışma ve sürekli iyileştirmeyi sağlayabilir.
- Azure Machine Learning Kurumsal Hazırlık Çözümleri: İstem akışı, Azure Machine Learning'in sağlam kurumsal hazırlık çözümlerinden yararlanarak akışların geliştirilmesi, denemesi ve dağıtımı için güvenli, ölçeklenebilir ve güvenilir bir temel sağlar.
Azure Machine Learning istem akışı ile kullanıcılar, istem mühendisliği çevikliklerini açığa çıkaracak, etkili işbirliği yapabilir ve başarılı LLM tabanlı uygulama geliştirme ve dağıtımı için kurumsal sınıf çözümlerinden yararlanabilir.
LLM tabanlı uygulama geliştirme yaşam döngüsü
Azure Machine Learning istem akışı, yapay zeka uygulamalarının sorunsuz bir şekilde geliştirilmesini kolaylaştıran iyi tanımlanmış bir süreç sunar. Bu hizmetten yararlanarak akışları geliştirme, test etme, ayarlama ve dağıtma aşamalarında etkili bir şekilde ilerleyerek tam kapsamlı yapay zeka uygulamalarının oluşturulmasını sağlayabilirsiniz.
Yaşam döngüsü aşağıdaki aşamalardan oluşur:
- Başlatma: İş kullanım örneğini belirleyin, örnek veriler toplayın, temel bir istem oluşturmayı öğrenin ve özelliklerini genişleten bir akış geliştirin.
- Deneme: Akışı örnek verilere göre çalıştırın, istem performansını değerlendirin ve gerekirse akışta yineleyin. Sonuçlardan memnun kalana kadar sürekli denemeler yapın.
- Değerlendirme ve İyileştirme: Daha büyük bir veri kümesinde çalıştırarak akışın performansını değerlendirin, istemin verimliliğini değerlendirin ve gerektiğinde geliştirin. Sonuçlar istenen ölçütleri karşılıyorsa sonraki aşamaya geçin.
- Üretim: Akışı verimlilik ve verimlilik için iyileştirin, dağıtın, üretim ortamında performansı izleyin ve kullanım verileri ile geri bildirim toplayın. Akışı geliştirmek ve daha fazla yineleme için önceki aşamalara katkıda bulunmak için bu bilgileri kullanın.
Bu yapılandırılmış ve yöntemsel yaklaşımı izleyerek, istem akışı akışları güvenle geliştirmenizi, sıkı bir şekilde test etmenizi, hassas ayarlamalar yapmanızı ve dağıtmanızı sağlayarak güçlü ve gelişmiş yapay zeka uygulamalarının oluşturulmasını sağlar.
