【Azure GenAI】LLMOps with Prompt flow

人工智能和大型语言模型（LLMs）的兴起改变了许多行业。LLM支持开发具有类人文本理解和文本生成功能的应用程序。快速工程在充分发挥LLM的潜力方面发挥着至关重要的作用。它创建了满足特定业务场景的有效提示。大型语言模型操作（LLMOps）已成为高效快速工程和LLM应用程序开发和部署的基石。

业务问题

实施LLM应用程序的客户希望使用最适合其解决方案的技术栈进行智能部署，但往往缺乏全面的指导和既定的模式来提前做出明智的决策。缺乏适当的指导和模式会延长开发时间，并导致在试错部署上浪费投资。

解决方案

LLMOps与Prompt-flow相结合，是一个用于开发与LLM应用程序相关的多个流的综合平台。它为简单和复杂的LLM应用程序提供了功能，并为所有流程提供了一个单一的存储库。每个流都可以处理多个数据集，并且可以定制以满足应用程序的需求。

价值主张

具有提示流的LLMOps在许多领域提供了价值：

• 加快价值实现时间：
  • 每个流程都有自己的生命周期，允许从开发到生产的平稳过渡。
  • 无缝实施A/B部署，轻松比较不同的流版本。
  • 支持在本地和云中执行即时实验和评估。
• 启用缩放：
  • 支持将流部署到Kubernetes和Azure Managed计算，并通过配置设置驱动，确保您的流根据需要自动扩展。
  • 提供基于配置的部署。
• 综合报告：
  • 为每个变体配置生成详细的报告，使您能够做出明智的决定。
  • 为所有变体批量运行和实验提供CSV和HTML文件的度量收集，从而实现数据驱动的决策。

LLMOP工作流的逻辑架构

LLMOps工作流

Prompt flow LLMOps流程

RAG实验加速器

实施

带有Prompt-flow的LLMOps是作为GitHub存储库提供的，您可以克隆并开始使用 microsoft/llmops-promptflow-template (github.com)