Udostępnij przez

Zwiększ poziom dojrzałości dla operacji generowania sztucznej inteligencji (GenAIOps)

Generowanie operacji sztucznej inteligencji lub GenAIOps (czasami nazywanych LLMOps ) opisuje praktyki operacyjne i strategie zarządzania dużymi modelami językowymi (LLM) w środowisku produkcyjnym. Ten artykuł zawiera wskazówki dotyczące postępu możliwości w usłudze GenAIOps na podstawie bieżącego poziomu dojrzałości organizacji.

Diagram przedstawia poziom dojrzałości genAIOps.

Skorzystaj z poniższych opisów, aby znaleźć poziom klasyfikacji modelu dojrzałości GenAIOps. Te poziomy zapewniają ogólne zrozumienie i praktyczny poziom aplikacji w organizacji. Wskazówki zawierają przydatne linki do rozszerzania baza wiedzy GenAIOps.

Napiwek

Użyj oceny modelu dojrzałości GenAIOps, aby określić bieżący poziom dojrzałości genAIOps organizacji. Kwestionariusz pomaga zrozumieć bieżące możliwości organizacji i zidentyfikować obszary poprawy.

Poziom 1 — początkowy

Napiwek

Wynik z oceny modelu dojrzałości GenAIOps: początkowy (0–9).

Opis: Twoja organizacja jest na początkowym podstawowym etapie dojrzałości GenAIOps. Eksplorujesz możliwości usługi LLMs, ale nie opracowaliśmy jeszcze rozwiązań ustrukturyzowanych ani systematycznego podejścia.

Zacznij od zapoznania się z różnymi interfejsami API LLM i ich możliwościami. Następnie zacznij eksperymentować z projektem monitów strukturalnych i podstawowymi monitami inżynieryjnymi. Zapoznaj się z artykułami w usłudze Microsoft Learn jako punktem wyjścia. Biorąc pod uwagę zdobytą wiedzę, dowiedz się, jak wprowadzić podstawowe metryki na potrzeby oceny wydajności aplikacji LLM.

Sugerowane odwołania do postępu na poziomie 1

Aby lepiej zrozumieć metodę GenAIOps, rozważ dostępne kursy i warsztaty usługi Microsoft Learning:

Poziom 2 — zdefiniowany

Napiwek

Wynik z oceny modelu dojrzałości GenAIOps: dojrzewanie (10–14).

Opis: Twoja organizacja zaczęła systemalizować operacje LLM, koncentrując się na strukturalnych programowaniu i eksperymentowaniu. Istnieje jednak miejsce na bardziej zaawansowaną integrację i optymalizację.

Aby poprawić możliwości i umiejętności, dowiedz się, jak opracowywać bardziej złożone monity i efektywnie integrować je z aplikacjami. Zaimplementuj systematyczne podejście do wdrażania aplikacji LLM, prawdopodobnie eksplorując integrację ciągłej integracji/ciągłego wdrażania. Rozpocznij stosowanie bardziej zaawansowanych metryk oceny, takich jak uziemienie, istotność i podobieństwo. Skoncentruj się na zagadnieniach związanych z bezpieczeństwem zawartości i etycznymi zagadnieniami dotyczącymi korzystania z usługi LLM.

Sugerowane odwołania do rozwoju poziomu 2

Poziom 3 — zarządzany

Napiwek

Ocena na podstawie oceny modelu dojrzałości GenAIOps: dojrzewanie (15–19).

Opis: Twoja organizacja zarządza zaawansowanymi przepływami pracy LLM przy użyciu proaktywnych strategii monitorowania i wdrażania ze strukturą. Jesteś bliski osiągnięcia doskonałości operacyjnej.

Aby rozszerzyć bazę wiedzy, skoncentruj się na ciągłym ulepszaniu i innowacjach w aplikacjach LLM. Ulepszanie strategii monitorowania dzięki analizie predykcyjnej i kompleksowym środkom bezpieczeństwa zawartości. Dowiedz się, jak optymalizować i dostosowywać aplikacje LLM pod kątem określonych wymagań. Wzmocnienie strategii zarządzania zasobami dzięki zaawansowanym funkcjom kontroli wersji i wycofywania.

Sugerowane odwołania do poziomu 3 postępu

Poziom 4 — zoptymalizowany

Napiwek

Wynik z oceny modelu dojrzałości GenAIOps: zoptymalizowany (20–28).

Opis: Organizacja demonstruje doskonałość operacyjną w usłudze GenAIOps. Masz zaawansowane podejście do tworzenia, wdrażania i monitorowania aplikacji LLM.

W miarę rozwoju oprogramowania LLM utrzymaj swoją przewagę, aktualizując się dzięki najnowszym postępom LLM. Stale oceniaj dopasowanie strategii LLM z zmieniającymi się celami biznesowymi. Wspieraj kulturę innowacji i ciągłego uczenia się w zespole. Podziel się swoją wiedzą i najlepszymi rozwiązaniami z szerszą społecznością, aby ustanowić przywództwo myślowe w tej dziedzinie.

Sugerowane odwołania do zaawansowanych technik

  • Last updated on