云#

Prompt flow 简化了基于 LLM 开发 AI 应用程序的过程，简化了提示工程、原型设计、评估和微调，以生产高质量产品。

然而，过渡到生产环境通常需要一个全面的LLMOps流程，LLMOps是大语言模型操作的缩写。这通常可能是一项复杂的任务，需要高可用性和安全性，特别是在部署到生产环境时，对于大规模团队协作和生命周期管理尤为重要。

为了协助这一旅程，我们引入了Azure AI，这是一个基于云的平台，专为执行LLMOps而设计，旨在提高企业的生产力。

  • 私有数据访问和控制

  • 协作开发

  • 自动化迭代实验和CI/CD

  • 部署和优化

  • 安全与负责任的AI

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从本地迁移到云端（Azure AI）#

在提示流程中，您可以在本地开发您的流程，然后无缝过渡到Azure AI。以下是一些可能有益的场景：

场景

优势

如何操作

协作开发

Azure AI 提供了一个基于云的流程开发和管理平台，促进了跨多个团队、组织和租户的共享和协作。

使用 pfazure 提交运行，基于代码库中的流程文件。

在并行管道中处理大量数据

过渡到Azure AI允许您在管道作业中使用您的流程作为并行组件，使您能够处理大量数据并与现有管道集成。

了解如何在Azure ML管道作业中使用流程。

大规模部署

当您的流程准备好投入生产并需要高可用性和安全性时，Azure AI 允许无缝部署和优化。

使用 pf flow build 将您的流程部署到 Azure App Service。

数据安全和负责任的人工智能实践

如果您的流程处理敏感数据或需要符合伦理的人工智能实践，Azure AI 提供了强大的安全性、负责任的人工智能服务以及数据存储、身份和访问控制功能。

按照上述场景中提到的步骤操作。

有关Azure AI的更多资源，请访问云文档站点：使用提示流构建AI解决方案。

流程

部署

常见问题