Azure Machine Learning 프롬프트 흐름은 LLM(대규모 언어 모델)을 기반으로 하는 AI 애플리케이션의 전체 개발 주기를 간소화하도록 설계된 개발 도구입니다. 프롬프트 흐름은 AI 애플리케이션의 프로토타입 제작, 실험, 반복 및 배포 프로세스를 간소화하는 포괄적인 솔루션을 제공합니다.
Azure Machine Learning 프롬프트 흐름을 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 시각화된 그래프를 통해 LLM, 프롬프트 및 Python 도구를 연결하는 실행 가능한 흐름을 만듭니다.
- 팀 협업을 통해 흐름을 쉽게 디버깅, 공유, 반복합니다.
- 프롬프트 변형을 만들고 대규모 테스트를 통해 성능을 평가합니다.
- 애플리케이션에 대해 LLM의 모든 기능을 활용하는 실시간 엔드포인트를 배포합니다.
Azure Machine Learning 프롬프트 흐름은 LLM 기반 AI 개발을 간소화하는 다양하고 직관적인 방법을 제공합니다.
Azure Machine Learning 프롬프트 흐름 사용의 이점
Azure Machine Learning 프롬프트 흐름은 사용자가 아이디어 구상에서 실험으로, 궁극적으로 프로덕션에 즉시 사용 가능한 LLM 기반 애플리케이션으로 전환하는 데 도움이 되는 다양한 이점을 제공합니다.
신속한 엔지니어링 민첩성
- 대화형 제작 환경: 흐름 구조를 시각적으로 표현하면 사용자가 프로젝트를 쉽게 이해하고 탐색할 수 있습니다. 또한 효율적인 흐름 개발 및 디버깅을 위해 Notebook과 같은 코딩 환경을 제공합니다.
- 프롬프트 튜닝을 위한 변형: 사용자는 여러 프롬프트 변형을 만들고 비교하여 반복적인 구체화 프로세스를 용이하게 할 수 있습니다.
- 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 기반 애플리케이션을 위한 기업 준비
- 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. 사용자는 흐름을 Azure Machine Learning 엔드포인트로 손쉽게 배포하고 성능을 실시간으로 모니터링하여 최적의 운영과 지속적인 개선을 보장할 수 있습니다.
- Azure Machine Learning 엔터프라이즈 준비 솔루션: 프롬프트 흐름은 Azure Machine Learning의 강력한 엔터프라이즈 준비 솔루션을 사용하여 흐름의 개발, 실험 및 배포를 위한 안전하고 확장 가능하며 안정적인 기반을 제공합니다.
Azure Machine Learning 프롬프트 흐름은 민첩한 프롬프트 엔지니어링, 원활한 협업 및 강력한 엔터프라이즈 LLM 기반 애플리케이션 개발 및 배포를 지원합니다.
LLM 기반 애플리케이션 개발 수명 주기
Azure Machine Learning 프롬프트 흐름은 AI 애플리케이션 개발을 간소화하여 전체 AI 애플리케이션을 빌드하기 위한 흐름 개발, 테스트, 튜닝 및 배포를 안내합니다.
수명 주기는 다음 단계로 구성됩니다.
- 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. 결과에 만족할 때까지 지속적으로 실험합니다.
- 평가 및 구체화: 더 큰 데이터 세트에 대해 실행하여 흐름의 성능을 평가하고, 프롬프트의 효과를 평가하고, 필요에 따라 구체화합니다. 결과가 원하는 기준을 충족하면 다음 단계로 진행합니다.
- Production: Optimize the flow for efficiency and effectiveness, deploy it, monitor performance in a production environment, and gather usage data and feedback. 이 정보를 사용하여 흐름을 개선하고 추가 반복을 위한 초기 단계에 기여합니다.
프롬프트 흐름의 체계적인 프로세스를 통해 정교한 AI 애플리케이션을 자신 있게 개발, 테스트, 구체화 및 배포할 수 있습니다.
