అన్ని AI అప్లికేషన్ల కోసం ఒక ముఖ్యమైన ప్రశ్న AI ఫీచర్ల ప్రాముఖ్యత, ఎందుకంటే AI ఒక వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న రంగం, మీ అప్లికేషన్ ప్రామాణికంగా, నమ్మదగినదిగా మరియు బలంగా ఉండేందుకు, మీరు దీన్ని నిరంతరం పర్యవేక్షించాలి, మూల్యాంకనం చేయాలి మరియు మెరుగుపరచాలి. ఇక్కడే జనరేటివ్ AI లైఫ్సైకిల్ అవసరం అవుతుంది.
జనరేటివ్ AI లైఫ్సైకిల్ అనేది జనరేటివ్ AI అప్లికేషన్ను అభివృద్ధి, అమలు మరియు నిర్వహణ దశల ద్వారా మీకు మార్గనిర్దేశం చేసే ఒక ఫ్రేమ్వర్క్. ఇది మీ లక్ష్యాలను నిర్వచించడంలో, మీ పనితీరును కొలవడంలో, మీ సవాళ్లను గుర్తించడంలో మరియు మీ పరిష్కారాలను అమలు చేయడంలో సహాయపడుతుంది. ఇది మీ అప్లికేషన్ను మీ డొమైన్ మరియు స్టేక్హోల్డర్ల నైతిక మరియు చట్టపరమైన ప్రమాణాలతో సరిపోల్చడంలో కూడా సహాయపడుతుంది. జనరేటివ్ AI లైఫ్సైకిల్ను అనుసరించడం ద్వారా, మీ అప్లికేషన్ ఎప్పుడూ విలువను అందిస్తూ, మీ వినియోగదారులను సంతృప్తిపరుస్తుందని మీరు నిర్ధారించుకోవచ్చు.
ఈ అధ్యాయంలో, మీరు:
- MLOps నుండి LLMOps కు పరివర్తనాన్ని అర్థం చేసుకోండి
- LLM లైఫ్సైకిల్
- లైఫ్సైకిల్ టూలింగ్
- లైఫ్సైకిల్ మెట్రిఫికేషన్ మరియు మూల్యాంకనం
LLMs అనేవి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ఆయుధసామగ్రిలో కొత్త సాధనాలు, అవి అప్లికేషన్ల కోసం విశ్లేషణ మరియు జనరేషన్ పనులలో అద్భుతమైన శక్తివంతమైనవి, అయితే ఈ శక్తి AI మరియు క్లాసిక్ మెషీన్ లెర్నింగ్ పనులను సులభతరం చేసే విధానంలో కొన్ని పరిణామాలు కలిగిస్తుంది.
దీనితో, ఈ సాధనాన్ని డైనమిక్గా సరైన ప్రేరణలతో అనుకూలపరచడానికి కొత్త పరివర్తన అవసరం. మేము పాత AI అప్లికేషన్లను "ML Apps" గా మరియు కొత్త AI అప్లికేషన్లను "GenAI Apps" లేదా కేవలం "AI Apps" గా వర్గీకరించవచ్చు, ఆ సమయంలో ఉపయోగించిన ప్రధాన సాంకేతికత మరియు పద్ధతులను ప్రతిబింబిస్తూ. ఇది మన కథనాన్ని అనేక విధాలుగా మార్చుతుంది, క్రింది తులనను చూడండి.
LLMOps లో, మేము అప్లికేషన్ డెవలపర్లపై ఎక్కువ దృష్టి సారిస్తున్నాము, ఇంటిగ్రేషన్లను కీలక అంశంగా ఉపయోగిస్తూ, "మోడల్స్-అస్-ఎ-సర్వీస్" ఉపయోగిస్తూ మరియు క్రింది పాయింట్లలో మెట్రిక్స్ గురించి ఆలోచిస్తున్నాము.
- నాణ్యత: ప్రతిస్పందన నాణ్యత
- హాని: బాధ్యతాయుత AI
- నిజాయితీ: ప్రతిస్పందన ఆధారితత (అర్థమవుతుందా? ఇది సరైనదా?)
- ఖర్చు: పరిష్కార బడ్జెట్
- ఆలస్యం: టోకెన్ ప్రతిస్పందన సగటు సమయం
మొదట, లైఫ్సైకిల్ మరియు మార్పులను అర్థం చేసుకోవడానికి, క్రింది ఇన్ఫోగ్రాఫిక్ను గమనించండి.
మీరు గమనించవచ్చు, ఇది సాధారణ MLOps లైఫ్సైకిళ్ల నుండి భిన్నంగా ఉంది. LLMs కు అనేక కొత్త అవసరాలు ఉన్నాయి, ఉదాహరణకు ప్రాంప్టింగ్, నాణ్యత మెరుగుపరచడానికి వివిధ సాంకేతికతలు (ఫైన్-ట్యూనింగ్, RAG, మెటా-ప్రాంప్ట్స్), బాధ్యతాయుత AI తో వివిధ మూల్యాంకనాలు మరియు బాధ్యత, చివరగా, కొత్త మూల్యాంకన మెట్రిక్స్ (నాణ్యత, హాని, నిజాయితీ, ఖర్చు మరియు ఆలస్యం).
ఉదాహరణకు, మనం ఎలా ఆలోచిస్తామో చూడండి. వివిధ LLMs తో ప్రయోగించడానికి ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్ ఉపయోగించి, వారి హైపోథిసిస్ సరైనదా అని పరీక్షించడానికి అవకాశాలను అన్వేషించడం.
గమనించండి ఇది రేఖీయంగా కాదు, కానీ సమగ్ర లూపులు, పునరావృత మరియు ఒక సమగ్ర చక్రంతో కూడుకున్నది.
ఆ దశలను ఎలా అన్వేషించవచ్చు? లైఫ్సైకిల్ను ఎలా నిర్మించవచ్చో వివరంగా చూద్దాం.
ఇది కొంచెం క్లిష్టంగా కనిపించవచ్చు, మొదట మూడు పెద్ద దశలపై దృష్టి పెట్టుదాం.
- ఆలోచన/అన్వేషణ: అన్వేషణ, ఇక్కడ మనం వ్యాపార అవసరాల ప్రకారం అన్వేషించవచ్చు. ప్రోటోటైపింగ్, PromptFlow సృష్టించడం మరియు మన హైపోథిసిస్కు ఇది సమర్థవంతమా అని పరీక్షించడం.
- నిర్మాణం/పుష్కలీకరణ: అమలు, ఇప్పుడు, పెద్ద డేటాసెట్ల కోసం మూల్యాంకనం ప్రారంభించి, ఫైన్-ట్యూనింగ్ మరియు RAG వంటి సాంకేతికతలను అమలు చేసి, మన పరిష్కారం బలాన్ని తనిఖీ చేయండి. ఇది పనిచేయకపోతే, దాన్ని మళ్లీ అమలు చేయడం, మన వర్క్ఫ్లోలో కొత్త దశలను చేర్చడం లేదా డేటాను పునఃరూపకల్పన చేయడం సహాయపడవచ్చు. మన వర్క్ఫ్లో మరియు స్కేల్ను పరీక్షించిన తర్వాత, ఇది పనిచేస్తే మరియు మన మెట్రిక్స్ సరైనవైతే, తదుపరి దశకు సిద్ధంగా ఉంటుంది.
- ఆపరేషనలైజింగ్: ఇంటిగ్రేషన్, ఇప్పుడు మన సిస్టమ్కు మానిటరింగ్ మరియు అలర్ట్ సిస్టమ్స్ చేర్చడం, డిప్లాయ్మెంట్ మరియు అప్లికేషన్ ఇంటిగ్రేషన్.
తర్వాత, మేనేజ్మెంట్ యొక్క సమగ్ర చక్రం ఉంటుంది, ఇది భద్రత, అనుగుణత మరియు పాలనపై దృష్టి సారిస్తుంది.
అభినందనలు, ఇప్పుడు మీ AI అప్లికేషన్ సిద్ధంగా ఉంది మరియు ఆపరేషనల్. ప్రాక్టికల్ అనుభవం కోసం, Contoso Chat డెమో చూడండి.
ఇప్పుడు, మనం ఏ టూల్స్ ఉపయోగించవచ్చు?
టూలింగ్ కోసం, Microsoft Azure AI Platform మరియు PromptFlow మీ లైఫ్సైకిల్ను సులభంగా అమలు చేయడానికి మరియు సిద్ధంగా ఉంచడానికి సహాయపడతాయి.
Azure AI Platform ద్వారా మీరు AI Studio ఉపయోగించవచ్చు. AI Studio ఒక వెబ్ పోర్టల్, ఇది మోడల్స్, నమూనాలు మరియు టూల్స్ అన్వేషించడానికి అనుమతిస్తుంది. మీ వనరులను నిర్వహించడం, UI అభివృద్ధి వర్క్ఫ్లోలు మరియు కోడ్-ఫస్ట్ అభివృద్ధి కోసం SDK/CLI ఎంపికలను అందిస్తుంది.
Azure AI, మీ ఆపరేషన్లు, సేవలు, ప్రాజెక్టులు, వెక్టర్ సెర్చ్ మరియు డేటాబేస్ అవసరాలను నిర్వహించడానికి అనేక వనరులను ఉపయోగించడానికి అనుమతిస్తుంది.
Proof-of-Concept(POC) నుండి పెద్ద స్థాయి అప్లికేషన్ల వరకు PromptFlow తో నిర్మించండి:
- VS Code నుండి డిజైన్ చేసి అప్లికేషన్లను నిర్మించండి, విజువల్ మరియు ఫంక్షనల్ టూల్స్ తో
- మీ అప్లికేషన్లను నాణ్యత గల AI కోసం సులభంగా పరీక్షించి, ఫైన్-ట్యూన్ చేయండి.
- Azure AI Studio ఉపయోగించి క్లౌడ్తో ఇంటిగ్రేట్ చేసి, పుష్ చేసి, త్వరిత డిప్లాయ్మెంట్ కోసం పునరావృతం చేయండి.
అద్భుతం, ఇప్పుడు మనం ఒక అప్లికేషన్ను ఎలా నిర్మించాలో తెలుసుకోండి, Contoso Chat App తో ఆ కాన్సెప్ట్స్ను ఉపయోగించి, క్లౌడ్ అడ్వకసీ ఆ కాన్సెప్ట్స్ను డెమోలో ఎలా చేర్చిందో చూడండి. మరిన్ని కంటెంట్ కోసం, మా Ignite బ్రేక్ అవుట్ సెషన్! చూడండి.
ఇప్పుడు, పాఠం 15 చూడండి, Retrieval Augmented Generation మరియు Vector Databases జనరేటివ్ AI పై ఎలా ప్రభావం చూపిస్తాయో మరియు మరింత ఆకర్షణీయమైన అప్లికేషన్లను ఎలా తయారుచేయాలో అర్థం చేసుకోండి!
అస్పష్టత:
ఈ పత్రాన్ని AI అనువాద సేవ Co-op Translator ఉపయోగించి అనువదించబడింది. మేము ఖచ్చితత్వానికి ప్రయత్నించినప్పటికీ, ఆటోమేటెడ్ అనువాదాల్లో పొరపాట్లు లేదా తప్పిదాలు ఉండవచ్చు. మూల పత్రం దాని స్వదేశీ భాషలో అధికారిక మూలంగా పరిగణించాలి. ముఖ్యమైన సమాచారానికి, ప్రొఫెషనల్ మానవ అనువాదం సిఫార్సు చేయబడుతుంది. ఈ అనువాదం వాడకంలో ఏర్పడిన ఏవైనా అపార్థాలు లేదా తప్పుదారుల కోసం మేము బాధ్యత వహించము.