Microsoft a été nommée Leader dans le Gartner® Magic Quadrant™ 2024 pour les plateformes de science des données et de machine learning. Azure AI fournit une plateforme de bout en bout puissante et flexible pour accélérer l'innovation en matière de science des données et de machine learning, tout en offrant la gouvernance d'entreprise dont chaque organisation a besoin à l'ère de l'IA.
Ce que j'ai trouvé particulièrement intéressant, c'est l'accent mis par Microsoft sur les MLOps et les LLMOps. À mesure que les projets de science des données prennent de l'ampleur et que les applications deviennent plus complexes, des outils d'automatisation et de collaboration efficaces deviennent essentiels pour obtenir des résultats de haute qualité et reproductibles. Azure Machine Learning fournit une plateforme MLOps flexible, conçue pour prendre en charge les équipes de science des données de toutes tailles.
Azure Machine Learning prompt flow contribue à rationaliser l'ensemble du cycle de développement des applications d'IA générative grâce à ses capacités LLMOps, en orchestrant des flux exécutables composés de modèles, d'invites, d'API, de code Python et d'outils de recherche dans les bases de données vectorielles et de filtrage de contenu. Azure AI prompt flow peut être utilisé conjointement avec des frameworks open source populaires tels que LangChain et Semantic Kernel, ce qui permet aux développeurs d'intégrer des flux expérimentaux dans prompt flow afin de mettre ces expériences à l'échelle et d'exécuter des évaluations complètes.
Les développeurs peuvent déboguer, partager et itérer sur les applications de manière collaborative, en intégrant des outils de test, de traçage et d'évaluation intégrés à leur système CI/CD afin de réévaluer en permanence la qualité et la sécurité de leur application. Ensuite, les développeurs peuvent déployer les applications lorsqu'elles sont prêtes en un seul clic et surveiller les flux pour obtenir des indicateurs clés tels que la latence, l'utilisation des jetons et la qualité de génération en production. Le résultat est une observabilité de bout en bout et une amélioration continue.
Je pense que cet accent mis sur les MLOps et les LLMOps va devenir de plus en plus important pour les organisations qui cherchent à déployer l'IA et le machine learning à grande échelle. En fournissant les outils et les plateformes qui rationalisent ces processus, Microsoft aide les organisations à surmonter les défis courants et à tirer le meilleur parti de leurs investissements dans l'IA.
