ಎಲ್ಲಾ AI ಆ್ಯಪ್‌ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳುಗಾಗಿ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಶ್ನೆ AI ಫೀಚರ್‌ಗಳ ಪ್ರಾಸಂಗಿಕತೆ ಹೇಗಿದೆ ಎಂಬುದು, ಏಕೆಂದರೆ AI ಬಹು ವೇಗವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ, ನಿಮ್ಮ ಆ್ಯಪ್‌ಲಿಕೇಶನ್ ಪ್ರಾಸಂಗಿಕ, ನಂಬಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ದೃಢವಾಗಿರಲು, ನೀವು ಅದನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಣೆ ಮಾಡಬೇಕು. ಇದಕ್ಕೆ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಜೀವನಚಕ್ರ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಉತ್ಪಾದಕ AI ಜೀವನಚಕ್ರವು ಉತ್ಪಾದಕ AI ಆ್ಯಪ್‌ಲಿಕೇಶನ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ, ನಿಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ ಹಂತಗಳ ಮೂಲಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮಾಡುವ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಗುರಿಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು, ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು, ನಿಮ್ಮ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನ ಮಾಡುವುದಕ್ಕೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಆ್ಯಪ್‌ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಕ್ಷೇತ್ರದ ನೈತಿಕ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಮಾನಕರೊಂದಿಗೆ ಹಾಗೂ ನಿಮ್ಮ ಹಿತಧಾರಕರೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉತ್ಪಾದಕ AI ಜೀವನಚಕ್ರ ಪಾಳಿ ಮಾಡಿ ಸಾಗಿಸಿದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಆ್ಯಪ್‌ಲಿಕೇಶನ್ ಯಾವಾಗಲೂ ಮೌಲ್ಯ ವಿತರಿಸಲಿದೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ತೃಪ್ತಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ಅಧ್ಯಾಯದಲ್ಲಿ, ನೀವು:
- MLOps ನಿಂದ LLMOps ಗೆ ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಪರಿವರ್ತನೆ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು
- LLM ಜೀವನಚಕ್ರ
- ಜೀವನಚಕ್ರ ಉಪಕರಣಗಳು
- ಜೀವನಚಕ್ರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಅಳತೆ
LLM ಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಹೊಸ ಸಾಧನಗಳಾಗಿದ್ದು, ಆ್ಯಪ್‌ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನಾ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿಯಾದವು, ಆದರೆ ಈ ಶಕ್ತಿ AI ಮತ್ತು ಪರಂಪರাগত ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕೆಲ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನುಂಟುಮಾಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದರಿಂದ, ನಾವು ಈ ಸಾಧನವನ್ನು ಗತಿಶೀಲವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಸಲು ಹೊಸ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಅವಶ್ಯಕತೆಗೊಳಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಹಳೆಯ AI ಆ್ಯಪ್‌ಲಿಕೇಶನನ್ನು "ML ಆ್ಯಪ್‌ಗಳು" ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೊಸ AI ಆ್ಯಪ್‌ಗಳನ್ನು "GenAI ಆ್ಯಪ್‌ಗಳು" ಅಥವಾ ಕೇವಲ "AI ಆ್ಯಪ್‌ಗಳು" ಎಂದು ಕರೆಯಬಹುದು, ಅಂದರೆ ಆ ಕಾಲದಲ್ಲಿ ಬಳಕೆಯಾದ ಪ್ರಮುಖ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ನಮ್ಮ ವರ್ಣನೆಯನ್ನು ಹಲವಾರು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗಿಸುತ್ತದೆ, ಕೆಳಗಿನ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸಿ.
ಗಮನಿಸಿ, LLMOps ನಲ್ಲಿ, ನಾವು ಆ್ಯಪ್ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಗಮನಕೊಡುತ್ತೇವೆ, ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತೇವೆ, "ಮಾಡೆಲ್ಸ್-ಆಸ್-ಎ-ಸರ್ವಿಸ್" ಅನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಕೆಳಗಿನ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ಗಮನ ನೀಡುತ್ತೇವೆ.
- ಗುಣಮಟ್ಟ: ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಗುಣಮಟ್ಟ
- ಹಾನಿ: ಹೊಣೆಗಾರ ಕನಸು AI
- ಸತ್ಯೋಪಾದಾನ: ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಸ್ಥೂಲತೆ (ಅರ್ಥವಾಗುತ್ತದೆಯೇ? ಇದು ಸರಿಯೇ?)
- ವೆಚ್ಚ: ಪರಿಹಾರ ಬಜೆಟ್
- ವಿಳಂಬ: ಟೋಕನ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಸರಾಸರಿ ಸಮಯ
ಮೊದಲು, ಜೀವನಚಕ್ರ ಮತ್ತು ಅದರ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಕೆಳಗಿನ ಪ್ರಕಟಣಚಿತ್ರವನ್ನು ಗಮನಿಸೋಣ.
ನೀವು ಗಮನಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ, ಇದು MLOps ನ ಸಾಮಾನ್ಯ ಜೀವನಚಕ್ರಗಳಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. LLM ಗಳು ಅನೇಕ ಹೊಸ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಪೂರಕ ಶೈಲಿ, ಗುಣಮಟ್ಟ ಸುದೀರ್ಘತೆಗಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ತಂತ್ರಗಳು (ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್, RAG, ಮೆಟಾ-ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು), ಹೊಣೆಗಾರ AI ಜೊತೆಗೆ ಅಳತೆ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿ, ಕೊನೆಗೆ ಹೊಸ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಅಳತೆಗಳು (ಗುಣಮಟ್ಟ, ಹಾನಿ, ಸತ್ಯೋಪಾದಾನ, ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ವಿಳಂಬ).
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಾವು ಹೇಗೆ ಕಲ್ಪನೆಯು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ವಿವಿಧ LLM ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಉಪಯೋಗಿಸಿ ಭಿನ್ನ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅವುಗಳ ಹಿಪೋಥೆಸಿಸ್ ಸರಿಯಾಗಿ ಕೇವಲ ಕೇಳಬಹುದು ಎಂದು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಇದು ರೇಖೀಯವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಸಂಯೋಜಿತ ಲೂಪ್ಗಳು ಆಗಿದ್ದು, ಪುನರಾವೃತ್ತಿ ಹಾಗೂ ಸಮಗ್ರ ಚಕ್ರವಿದೆ.
ಆ ಹಂತಗಳನ್ನು ನಾವು ಹೇಗೆ ಅನ್ವೇಷಿಸಬಹುದೆಂದು ನೋಡೋಣ? ನಾವು ಜೀವನಚಕ್ರವನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುವುದರಲ್ಲಿ ವಿವರವಾಗಿ ಹೋಗೋಣ.
ಇದು ಸ್ವಲ್ಪ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಬಹುದು, ಮೊದಲಿಗೆ ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ಹಂತಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನ ಕೊಡಿ.
- ಆಲೋಚನೆ/ಅನ್ವೇಷಣೆ: ಅನ್ವೇಷಣೆ, ಇಲ್ಲಿ ನಾವು ನಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರ ಅಗತ್ಯಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಅನ್ವೇಷಿಸಬಹುದು. ಪ್ರೊಟೋಟೈಪಿಂಗ್, PromptFlow ರಚಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದು ನಮ್ಮ ಹಿಪೋಥೆಸಿಸ್‌ಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯೇ ಎಂದು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು.
- ನಿರ್ಮಾಣ/ವೃದ್ಧಿ: ಅನುಷ್ಠಾನ, ಈಗ, ನಾವು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮತ್ತು RAG ನಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಜ್ಞಾಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ, ನಮ್ಮ ಪರಿಹಾರದ ದೃಢತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿರಿ. ಅದು ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಕಂಡರೆ, ಅದನ್ನು ಮರುಹೊರತಿಸಿ, ನಮ್ಮ ಪ್ರವಾಹದಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಹಂತಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ ಅಥವಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪುನರ್‌ರಚಿಸುವುದರಿಂದ ಸಹಾಯವಾಗಬಹುದು. ನಮ್ಮ ಪ್ರವಾಹ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದ ಮೇಲೆ, ಅದು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿದರೆ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ತೃಪ್ತಿಪಡಿಸಿದರೆ, ಮುಂದಿನ ಹಂತಕ್ಕೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ.
- ಕಾರ್ಯರೂಪಿಕೆ: ಸಂಯೋಜನೆ, ಈಗ ಪರಿವೀಕ್ಷಣಾ ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಮ್ಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಸೇರಿಸುತ್ತೇವೆ, ನಿಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಆ್ಯಪ್‌ಲಿಕೇಶನ್ ಸಂಯೋಜನೆ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ.
ನಂತರ, ನಿರ್ವಹಣೆ ಎಂಬ ಸಮಗ್ರ ಚಕ್ರವಿದೆ, ಅದು ಭದ್ರತೆ, ಅನುಷ್ಠಾನ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತಕ್ಕೆ ಗುರಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಅಭಿನಂದನೆಗಳು, ಈಗ ನಿಮ್ಮ AI ಆ್ಯಪ್ ಸಿದ್ಧವಾಗಿದ್ದು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗೆ ಸಜ್ಜಾಗಿದೆ. ಕೈಯಲ್ಲಿ ಹಸ್ತಪ್ರವೇಶ ಪಡೆಯಲು, Contoso ಚಾಟ್ ಡೆಮೋ ಅನ್ನು ನೋಡಿ.
ಇದೀಗ, ನಾವು ಯಾವ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು?
ಉಪಕರಣಗಳಿಗೆ, ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ Azure AI ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಮತ್ತು PromptFlow ನಿಮ್ಮ ಚಕ್ರವನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
Azure AI ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ನಲ್ಲಿ ನೀವು Microsoft Foundry ಉಪಯೋಗಿಸಬಹುದು. ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಫೌಂಡ್ರಿ (ಹಿಂದೆ Azure AI ಸ್ಟುಡಿಯೋ) ಒಂದು ವೆಬ್ ಪೋರ್ಟಲ್ ಆಗಿದ್ದು, ನೀವು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು, ಮಾದರಿ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಣೆ ಮಾಡಬಹುದು, ನಿಮ್ಮ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು, ಜೊತೆಗೆ ಕೋಡ್-ಪ್ರಥಮ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ UI ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರವಾಹಗಳು ಮತ್ತು SDK/CLI ಆಯ್ಕೆಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆ.
Azure AI ನಿಮಗೆ ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು, ಸೇವೆಗಳು, ಯೋಜನೆಗಳು, ವೆಕ್ಟರ್ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನೇಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
Proof-of-Concept(POC) ರಿಂದ ದೊಡ್ಡ ಗಾತ್ರದ ಆ್ಯಪ್‌ಗಳವರೆಗೆ PromptFlow ಉಪಯೋಗಿಸಿ ನಿರ್ಮಿಸಿ:
- VS ಕೋಡ್‌ನಿಂದ ದೃಶ್ಯ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾತ್ಮಕ ಉಪಕರಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಆ್ಯಪ್‌ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ಮಿಸಿ
- ನಿಮ್ಮ ಆ್ಯಪ್‌ಗಳನ್ನು ಗುಣಾತ್ಮಕ AI ಗಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿ ಸುಲಭವಾಗಿ.
- ಕ್ಲೌಡ್, ಪುಶ್ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಗಾಗಿ Microsoft Foundry ಉಪಯೋಗಿಸಿ ಸನಿಹ ಸಂಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಪುನರಾವೃತ್ತಿ ಮಾಡಿ.
ಅದ್ಭುತ, ಈಗ ನೀವು ಆ್ಯಪ್‌ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವ ಸಂರಚನೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಮಾಡಿ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ Contoso Chat App ಬಳಸಿ, ಕ್ಲೌಡ್ ಅಡ್ವೊಕಸಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶನಗಳಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಗಮನಿಸಿ. ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಷಯಗಳಿಗೆ, ನಮ್ಮ Ignite ಬ್ರೇಕ್‌ಔಟ್ ಸೆಷನ್ ಒಮ್ಮೆ ನೋಡಿ!
ಈಗ, ಪಾಠ 15 ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, Retrieval Augmented Generation ಮತ್ತು ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಉತ್ಪಾದಕ AI ಯ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಆ್ಯಪ್‌ಗಳನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿ ಮಾಡಲು ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ!
ಅಸ್ವೀಕಾರ: ಈ ದಸ್ತಾವೇಜು AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆ Co-op Translator ಬಳಸಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಅಸಡ್ಡೆಗಳು ಇರಬಹುದು. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮೂಲ ದಸ್ತಾವೇಜು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಮೂಲವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದವನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪು ಅರ್ಥಗಳ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಾವು ಹೊಣೆಗಾರರಲ್ಲ.