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。 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 フローでは、次のことができます。
- 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。
Azure Machine Learning プロンプト フローには、LLM ベースの AI 開発を合理化できる多用途で直感的な方法が用意されています。
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: フローの構造を視覚的に表現することで、ユーザーはプロジェクトを簡単に理解してナビゲートできます。 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 チューニング用のバリアント: ユーザーは複数のプロンプト バリアントを作成および比較できるため、反復的な絞り込みプロセスが容易になります。
- Evaluation: Built-in evaluation flows enable users to assess the quality and effectiveness of their prompts and flows.
- Comprehensive resources: Access a library of built-in tools, samples, and templates that serve as a starting point for development, inspiring creativity and accelerating the process.
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
- Collaboration: Supports team collaboration, allowing multiple users to work together on prompt engineering projects, share knowledge, and maintain version control.
- All-in-one platform: Streamlines the entire prompt engineering process, from development and evaluation to deployment and monitoring. 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 フローでは、Azure Machine Learning の堅牢なエンタープライズ対応ソリューションが使用され、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が提供されます。
Azure Machine Learning プロンプト フローにより、アジャイル プロンプト エンジニアリング、シームレスなコラボレーション、堅牢なエンタープライズ LLM ベースのアプリケーション開発とデプロイが可能になります。
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 フローにより、AI アプリケーション開発を合理化し、開発、テスト、調整、デプロイのフローを段階的に進めて、完全な AI アプリケーションを構築できます。
ライフサイクルは、次の段階で構成されます。
- Initialization: Identify the business use case, collect sample data, learn to build a basic prompt, and develop a flow that extends its capabilities.
- Experimentation: Run the flow against sample data, evaluate the prompt's performance, and iterate on the flow if necessary. 結果に満足するまで継続的に実験を行います。
- 評価と絞り込み: より大きなデータセットに対して実行して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、必要に応じて調整します。 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。
- Production: Optimize the flow for efficiency and effectiveness, deploy it, monitor performance in a production environment, and gather usage data and feedback. 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。
プロンプト フローの方法的なプロセスにより、高度な AI アプリケーションを自信を持って開発、テスト、調整、デプロイできます。
