Introduction
Dans notre précédent article, nous avons exploré la pratique émergente des opérations de grands modèles linguistiques (LLMOps) et les nuances qui la distinguent des opérations traditionnelles d'apprentissage automatique (MLOps). Nous avons discuté des défis liés à la mise à l'échelle des applications alimentées par de grands modèles linguistiques et de la façon dont Microsoft Azure AI aide de manière unique les organisations à gérer cette complexité. Dans cet article, nous approfondirons ces concepts pour fournir des informations détaillées sur le processus de développement d'applications d'IA générative en entreprise.
Le Cycle de Vie du LLMO en Entreprise
Boucle d'idéation et d'exploration
La première étape implique un développeur cherchant un catalogue de modèles linguistiques volumineux (LLMs) répondant à ses besoins spécifiques. En travaillant avec un sous-ensemble de données et des invitations, le développeur cherchera à comprendre les capacités et les limitations de chaque modèle par prototypage et évaluation. Azure AI offre un catalogue complet de modèles, permettant aux développeurs de découvrir, personnaliser, évaluer et déployer des modèles fondamentaux de fournisseurs tels que Hugging Face, Meta et OpenAI.
Boucle de construction et d'augmentation
Une fois le modèle de base identifié, le développeur passe à la phase suivante, axée sur le guidage et l'amélioration du modèle pour répondre aux besoins spécifiques. Le processus peut nécessiter des ajustements tels que l'injection d'informations provenant de sources de données internes pour une meilleure adaptation aux demandes des utilisateurs. La méthode de fine-tuning peut également être utilisée pour améliorer la précision et la pertinence des sorties du modèle, rendant ainsi le système plus efficace pour la tâche envisagée.
Boucle d'opérationnalisation
Cette étape implique le passage des modèles de développement à la production, incluant le déploiement, la surveillance, l'intégration de systèmes de sécurité du contenu et la connexion aux processus CI/CD. Azure AI simplifie ce processus en permettant un déploiement sans heurts des modèles vers des points d'extrémité pour l'inférence sans la nécessité d'une infrastructure complexe. La surveillance garantit la qualité et la sécurité de l'application en production, tandis que les systèmes de sécurité du contenu détectent et atténuent les abus potentiels.
Boucle de gestion
La dernière étape définit un cadre structuré pour la gouvernance, la gestion et la sécurité continues. Azure AI offre des capacités intégrées de gouvernance de l'IA pour la confidentialité, la sécurité, la conformité et l'IA responsable, garantissant des directives claires et cohérentes pour les projets d'IA.
Conclusion
En résumé, le processus de développement d'applications d'IA générative en entreprise avec Azure AI est un voyage multifacette. Des outils tels que le flux de prompt Azure AI jouent un rôle crucial, mais la collaboration harmonieuse entre des équipes interfonctionnelles diverses est essentielle pour transformer une idée prometteuse en une application LLM révolutionnaire. À mesure que les organisations plongent plus profondément dans les LLMOps, la diversité des compétences et l'élément humain demeurent indispensables pour créer une magie réelle. Restez à l'écoute pour plus d'annonces révolutionnaires et de démonstrations lors de notre prochaine conférence annuelle Microsoft Ignite.
