تسلط بر تکنیک هایLLMOps 

کسب‌وکارها بیش از همیشه به داده‌ها و هوش مصنوعی تکیه می‌کنند تا نوآوری انجام دهند، ارزش برای مشتریان ارائه دهند، و در رقابت باقی بمانند. پذیرش یادگیری ماشین (ML) نیاز به ابزارها، فرآیندها، و اصول سازمانی برای مدیریت کد، داده‌ها، و مدل‌هایی که به صورت قابل اتکا، به صرفه از لحاظ هزینه و در مقیاس وسیع کار می‌کنند، ایجاد کرده است. این موضوع به طور گسترده‌ای به عنوان عملیات یادگیری ماشین (MLOps) شناخته می‌شود.

جهان به سرعت وارد عصر جدیدی از هوش مصنوعی مولد (generative AI) شده که توسط مدل‌های بنیادی و به ویژه مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) به قدرت رسیده است. انتشار ChatGPT این انتقال را بیشتر تسریع بخشیده است.

حوزه‌های جدید و تخصصی عملیات هوش مصنوعی مولد (GenAIOps) و عملیات مدل زبان بزرگ (LLMOps) به عنوان تکاملی از MLOps ظهور کرده‌اند تا به چالش‌های توسعه و مدیریت برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبان بزرگ در محیط تولید پاسخ دهند.

در این پست، سفر توسعه اپلیکیشن هوش مصنوعی را شرح می دهیم، مفاهیم GenAIOp و LLMOp را تعریف می کنیم و آنها را با MLOs مقایسه می کنیم. همچنین توضیح می‌دهیم که چرا تسلط بر عملیات برای رهبران کسب‌وکار در اجرای تحول هوش مصنوعی در سطح سازمانی بسیار مهم است.

 

ساخت برنامه‌های کاربردی نوین هوش مصنوعی مولد برای شرکت‌ها

مسیر به سمت یک برنامه ی کاربردی نوین مبتنی بر هوش مصنوعی مولد از یک مدل پایه آغاز می‌شود که از مرحله پیش‌آموزی عبور می‌کند تا دانش بنیادینی درباره جهان را فرا گیرد و توانایی‌های نوظهوری را به دست آورد. گام بعدی، هم‌راستا سازی مدل با ترجیحات، رفتار، و ارزش‌های انسانی با استفاده از یک مجموعه داده منتخب از فراخوان‌ها و پاسخ‌های تولید شده توسط انسان است. این کار به مدل توانایی دستورگرایی دقیقی می‌بخشد. کاربران می‌توانند بر اساس انتخاب خود، یک مدل پایه را خود آموزش دهند یا از یک مدل پیش‌آموزش‌دیده استفاده کنند..

برای مثال، مدل‌های بنیادی مختلفی نظیر Nemotron-3 از NVIDIA و مدل‌های جامعه‌ای نظیر Llama از طریق NVIDIA AI Foundations در دسترس هستند. همه این‌ها با بهینه‌سازی‌های الگوریتمی و سیستمی اختصاصی NVIDIA، امنیت، و پشتیبانی در سطح شرکت‌ها که تحت پوشش NVIDIA AI Enterprise قرار دارند، تقویت شده‌اند.

 

شکل 1. چرخه حیات یک برنامه کاربردی هوش مصنوعی مولد که توسط یک مدل پایه سفارشی و گسترش یافته با استفاده از بازیابی قدرت گرفته است

سپس، مرحله سفارشی‌سازی آغاز می‌شود. یک مدل پایه با یک فراخوان مشخص برای وظیفه یا با یک مجموعه داده منتخب شرکتی، به دقت تنظیم می‌شود. دانش یک مدل پایه به داده‌های پیش‌آموزی و تنظیمات دقیق محدود است و با گذشت زمان منسوخ می‌شود، مگر آنکه مدل به طور مداوم مجدداً آموزش داده شود، که این کار می‌تواند هزینه‌بر باشد.

یک گردش کاری گسترش یافته با بازیابی (RAG) برای حفظ تازگی و زمینه‌دار کردن مدل با دانش خارجی در هنگام زمان پرس و جو استفاده می‌شود. این یکی از مهم‌ترین مراحل در چرخه زندگی توسعه برنامه هوش مصنوعی مولد است و زمانی است که مدل روابط منحصر به فردی که در داده‌های شرکتی پنهان شده‌اند را یاد می‌گیرد.

پس از سفارشی‌سازی، مدل برای استفاده در دنیای واقعی آماده می‌شود، چه به صورت مستقل و چه به عنوان بخشی از زنجیره‌ای که شامل چندین مدل پایه و API برای ارائه منطق برنامه‌ای از end-to-end می‌باشد. در این نقطه، آزمایش سیستم AI کامل از لحاظ دقت، سرعت و آسیب‌پذیری‌ها حیاتی است و افزودن حفاظت‌های ایمنی برای اطمینان از دقت، امنیت، و ایمنی خروجی‌های مدل بسیار مهم می‌باشد.

در نهایت، حلقه بازخورد بسته می‌شود. کاربران از طریق رابط کاربری با یک اپلیکیشن تعامل دارند یا داده‌ها را به صورت خودکار با استفاده از ابزار دقیق سیستم جمع‌آوری می‌نمایند. این اطلاعات می‌توانند برای به‌روزرسانی مداوم مدل و انجام آزمون‌های A/B استفاده گردند، که ارزش آن‌ها را برای مشتریان افزایش می‌دهد.

یک شرکت معمولا دارای تعداد زیادی نرم افزار مبتنی بر «هوش مصنوعی مولد» است که برای استفاده های مختلفی مانند عملکرد های تجاری و یا گردش کار طراحی شده است. این مجموعه هوش مصنوعی به نظارت مستمر و مدیریت ریسک برای اطمینان از عملکرد روان، استفاده اخلاقی و هشدارهای سریع برای رسیدگی به حوادث، سوگیری ها یا رگرسیون ها نیاز دارد.

GenAIOps این تحقیق به تولید را از طریق اتوماسیون سرعت می بخشد. هزینه های توسعه و عملیاتی را بهینه می کند، کیفیت مدل ها را بهبود می بخشد، به فرآیند ارزیابی مدل استحکام می بخشد و عملیات پایدار را در مقیاس تضمین می کند.

 

آشنایی با GenAIOps، LLMOps و RAGOps

چندین اصطلاح مرتبط با هوش مصنوعی مولد وجود دارد. در بخش زیر به تشریح تعاریف می پردازیم.

 

شکل 2. سلسله مراتب انواع هوش مصنوعی و عملیات‌های مرتبط که بر اساس سطح تخصص سازماندهی شده‌اند

 

هوش مصنوعی را به عنوان مجموعه ای از لایه های تودرتو در نظر بگیرید. در بیرونی ترین لایه، ML اتوماسیون هوشمند را پوشش می دهد، جایی که منطق برنامه به صراحت تعریف نمی شود بلکه از داده ها آموخته می شود. همانطور که عمیق‌تر می‌شویم، با انواع تخصصی هوش مصنوعی مانند آنهایی که بر روی LLM یا RAG ساخته شده‌اند، مواجه می‌شویم. به طور مشابه، مفاهیم تو در تو وجود دارد که امکان تکرارپذیری، استفاده مجدد، مقیاس پذیری، قابلیت اطمینان و کارایی را فراهم می کند.

هرکدام بر روی دیگری بنا نهاده شده، قابلیت‌ها را افزوده یا اصلاح می‌کند از MLOps اساسی گرفته تا چرخه زندگی RAGOps که به تازگی توسعه یافته است:

·       MLOps مفهومی فراگیر است که ابزارهای اصلی، فرآیندها و بهترین شیوه ها را برای توسعه سیستم end-to-end  یادگیری ماشین و عملیات در تولید پوشش می دهد.

·       GenAIOps MLO ها را برای توسعه و عملیاتی کردن راه حل های هوش مصنوعی مولد گسترش می دهد. ویژگی متمایز GenAIOps مدیریت و تعامل با یک مدل پایه است.

·       LLMOps یک نوع متمایز از GenAIOps است که به طور خاص بر روی توسعه و تولید راه حل های مبتنی بر LLM تمرکز دارد.

·       RAGOps زیرمجموعه ای از LLMOps است که بر تحویل و بهره برداری از RAG ها تمرکز دارد، که همچنین می تواند معماری مرجع نهایی برای AI و LLM های مولد در نظر گرفته شود که منجر به پذیرش گسترده می شود.

 

GenAIOps و LLMOps تمام چرخه عمر هوش مصنوعی را دربرمی‌گیرند. این شامل پیش‌آموزش مدل پایه، تطبیق مدل از طریق تنظیم دقیق تحت نظارت و یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)، سفارشی‌سازی برای یک مورد استفاده خاص همراه با منطق قبل/پس از‌پردازش، زنجیره‌سازی با دیگر مدل‌های پایه، API‌ها، و موانع حفاظتی می‌شود. دامنه RAGOps شامل فرآیند پیش‌آموزش نمی‌شود و بر این فرض استوار است که یک مدل پایه به عنوان ورودی در چرخه عمر RAG ارائه می شود

GenAIOps، LLMOps، و RAGOps تنها به ابزارها یا قابلیت‌های پلتفرم برای فعال‌کردن توسعه هوش مصنوعی مربوط نمی‌شوند. آن‌ها همچنین شامل متدولوژی هایی برای تعیین اهداف و شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs)، سازماندهی تیم‌ها، اندازه‌گیری پیشرفت و بهبود مداوم فرآیندهای عملیاتی می‌باشند.

 

توسعه MLOps برای هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبان بزرگ

با تعریف مفاهیم کلیدی، می‌توانیم بر تفاوت‌های که یکی از دیگری را متمایز می‌کند تمرکز کنیم.

 

شکل 3. چرخه عمر end-2-end یادگیری ماشین که قابلیت‌های اصلی MLOps  و GenAIOps  را نشان می دهد.

MLOps

MLOps زیربنایی را برای یک رویکرد سازمان‌یافته برای توسعه، آموزش، ارزیابی، بهینه‌سازی، استقرار، استنتاج و نظارت بر مدل‌های یادگیری ماشین در محیط تولید فراهم می‌آورد.

ایده‌ها و توانمندی‌های اصلی MLOps برای هوش مصنوعی مولد پر اهمیت هستند و شامل موارد زیر می‌باشند.

·       مدیریت زیرساخت: درخواست، تهیه و پیکربندی منابع محاسباتی، ذخیره سازی و شبکه برای دسترسی برنامه‌ریزی شده به سخت‌افزار زیربنایی.

·        مدیریت داده: جمع‌آوری، دریافت، ذخیره‌سازی، پردازش و برچسب‌گذاری داده‌ها برای آموزش و ارزیابی. پیکربندی کنترل دسترسی بر اساس نقش؛ جستجوی داده‌ها، مرور و استکشاف مجموعه داده‌ها؛ ردیابی اصالت و تاریخچه داده‌ها، ثبت داده‌ها، نسخه‌بندی مجموعه داده‌ها، فهرست‌بندی متاداده‌ها، تأیید کیفیت داده‌ها، کارت‌های مجموعه داده‌ها، و داشبوردها برای تصویرسازی داده‌ها.

·        مدیریت جریان کار و خطوط لوله: کار با منابع ابری یا ایستگاه کاری محلی؛ اتصال مراحل آماده‌سازی داده، آموزش مدل، ارزیابی مدل، بهینه‌سازی مدل و استقرار مدل به یک جریان کار اتوماتیک و قابل مقیاس بصورت end-to-end که داده‌ها و محاسبات را ترکیب می‌کند.

·       - مدیریت مدل: آموزش، ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌ها برای تولید؛ ذخیره و نسخه‌بندی مدل‌ها به همراه کارت‌های آن‌ها در یک فهرست مرکزی مدل‌ها؛ ارزیابی ریسک‌های مدل و اطمینان از انطباق با استانداردها.

·       مدیریت آزمایش و قابلیت مشاهده: ردیابی و مقایسه آزمایش‌های مختلف مدل یادگیری ماشین، از جمله تغییرات در داده‌های آموزشی، مدل‌ها و فراپارامترها. جستجوی خودکار فضای معماری‌های مدل ممکن و فراپارامترها برای یک معماری مدل معین. تجزیه و تحلیل عملکرد مدل در طول استنتاج، نظارت بر ورودی ها و خروجی های مدل برای تغییر مفهوم.

·       توسعه تعاملی: مدیریت محیط‌های توسعه و ادغام با سیستم‌های کنترل نسخه خارجی، IDE‌های رومیزی، و سایر ابزارهای توسعه‌دهنده مستقل، که همکاری تیم‌ها را برای نمونه‌سازی، راه‌اندازی کارها و همکاری در پروژه‌ها آسان‌تر می‌کند.

GenAIOps 

GenAIOps شامل MLOps، عملیات توسعه کد (DevOps)، عملیات داده (DataOps)، و عملیات مدل (ModelOps) است، برای کلیه بارهای کاری هوش مصنوعی مولد، از زبان گرفته تا تصویر و چندحالته. مدیریت داده‌ها و آموزش مدل، شخصی‌سازی، ارزیابی، بهینه‌سازی، استقرار و مدیریت ریسک باید برای «هوش مصنوعی مولد» مجدداً بازاندیشی شوند.

قابلیت‌های نوظهور GenAIOps عبارتند از:

·       مدیریت داده مصنوعی: مدیریت داده را با قابلیت هوش مصنوعی مولد بومی جدید گسترش دهید. تولید داده های آموزشی مصنوعی از طریق تصادفی سازی دامنه برای افزایش قابلیت های یادگیری انتقال. برای ارزیابی، اعتبارسنجی و تأیید صحت و استحکام مدل، موارد لبه را به صورت اعلامی تعریف و تولید کنید.

·       مدیریت جاسازی: نمونه‌های داده از هر روشی را به عنوان بردارهای جاسازی چند بعدی متراکم نشان می‌دهد. جاسازی ها را در یک پایگاه داده برداری تولید، ذخیره و نسخه کنید. جاسازی‌ها را برای اکتشاف بداهه تجسم کنید. اطلاعات متنی مرتبط را از طریق جستجوی شباهت برداری برای RAGها، برچسب‌گذاری داده‌ها یا تنظیم داده به عنوان بخشی از حلقه یادگیری فعال بیابید. برای GenAIOps، استفاده از جاسازی‌ها و پایگاه‌های داده برداری جایگزین مدیریت ویژگی‌ها و ذخیره ویژگی‌های مرتبط با MLO می‌شود.

·       - مدیریت نهادها (Embeddings): نمایش نمونه‌های داده از هر نوع حالتی به صورت بردارهای نهاده چند بعدی متراکم؛ تولید، ذخیره‌سازی و نسخه‌بندی نهاده‌ها در پایگاه داده برداری. تصویرسازی نهاده‌ها برای کاوش ابتکاری. یافتن اطلاعات بستری مرتبط از طریق جستجوی شباهت برداری برای RAGها، برچسب‌گذاری داده یا مدیریت داده به عنوان بخشی از حلقه یادگیری فعال. در GenAIOps، استفاده از نهاده‌ها و پایگاه‌های داده برداری جایگزین مدیریت ویژگی‌ها و فروشگاه‌های ویژگی مرتبط با MLOps می‌شود.

·        مدیریت عامل/زنجیره «Agent/chain management »: تعریف منطق کاربردی چند مرحله‌ای پیچیده. ترکیب چندین مدل اساسی و API‌ها با یکدیگر و افزودن حافظه و دانش خارجی به مدل اساسی، با دنبال کردن الگوی RAG. اشکال‌زدایی، آزمایش و ردیابی زنجیره‌ها با خروجی‌های غیرقطعی یا استراتژی‌های برنامه‌ریزی پیچیده، تصویرسازی و بازرسی جریان اجرایی یک زنجیره چند مرحله‌ای به صورت زمان واقعی و آفلاین. مدیریت عامل/زنجیره در تمام چرخه عمر AI تولیدی به عنوان بخش مهمی از خط لوله استنتاج ارزشمند است و به عنوان توسعه‌ای از مدیریت جریان کار/لوله‌ها برای MLOps عمل می‌کند.

·       گاردریل ها(Guardrails): ورودی های متخاصم یا پشتیبانی نشده را قبل از ارسال به مدل پایه، رهگیری می کنند. مطمئن شوید که خروجی های مدل دقیق، مرتبط، ایمن و ایمن هستند. حفظ و بررسی وضعیت مکالمه و زمینه فعال، شناسایی مقاصد، و تصمیم گیری در مورد اقدامات در حین اجرای خط مشی های محتوا. گاردریل ها بر اساس قوانین مبتنی بر پیش و پس پردازش ورودی ها/خروجی های هوش مصنوعی تحت مدیریت مدل ساخته می شوند.

·       مدیریت پرامپت: ایجاد، ذخیره، مقایسه، بهینه سازی و درخواست های نسخه. ورودی ها و خروجی ها را تجزیه و تحلیل کنید و موارد تست را در طول مهندسی سریع مدیریت کنید. ایجاد الگوهای اعلان پارامتر شده، انتخاب هایپرپارامترهای بهینه زمان استنتاج و اعلان‌های سیستم که به عنوان نقطه شروع در طول تعامل کاربر با یک برنامه عمل می‌کنند. و دستورات پرامپت را برای هر مدل فونداسیون تنظیم کنید. مدیریت پرامپت، با قابلیت‌های متمایز خود، توسعه منطقی مدیریت آزمایش برای هوش مصنوعی مولد است.

LLMOps

LLMOps زیرمجموعه ای از پارادایم گسترده تر GenAIOps است که بر عملیاتی کردن شبکه های مبتنی بر ترانسفورماتور برای موارد استفاده از زبانی در برنامه‌های کاربردی تولیدی تمرکز دارد. زبان یک روش اساسی است که می تواند با سایر روش ها ترکیب شود تا رفتار سیستم هوش مصنوعی را هدایت کند، به عنوان مثال، NVIDIA Picasso یک سیستم چندوجهی است که روش های متن و تصویر را برای تولید محتوای بصری ترکیب می کند.

در این مورد، متن حلقه کنترل یک سیستم هوش مصنوعی را با سایر روش‌های داده و مدل‌های پایه به‌عنوان پلاگین برای کارهای خاص استفاده می‌کند. رابط زبان طبیعی پایگاه های کاربر و توسعه دهنده را گسترش می دهد و مانع پذیرش هوش مصنوعی را کاهش می دهد. مجموعه ای از عملیات تحت LLMOps شامل مدیریت سریع، مدیریت عامل و RAGOps است.

ایجاد پذیرش هوش مصنوعی با RAGOps

RAG یک گردش کار طراحی شده برای افزایش قابلیت های LLM های همه منظوره است. ترکیب اطلاعات از مجموعه داده‌های اختصاصی در طول زمان پرس و جو و پایه‌گذاری پاسخ‌های تولید شده بر روی حقایق، صحت واقعی را تضمین می‌کند. در حالی که مدل‌های سنتی را می‌توان برای کارهایی مانند تجزیه و تحلیل احساسات بدون نیاز به دانش خارجی تنظیم کرد، RAG برای کارهایی طراحی شده است که از دسترسی به منابع دانش خارجی سود می‌برند، مانند پاسخ به سؤال.

RAG یک جزء بازیابی اطلاعات را با یک تولیدکننده متن ترکیب می‌کند. این فرآیند شامل دو مرحله است:

1. بازیابی و جذب اسناد(Document retrieval and ingestion) — فرآیندی که در آن اسناد جذب شده و متن به کمک یک مدل تعبیه (embedding model) به بخش‌هایی تقسیم شده، تبدیل به بردارها می‌شوند و در یک پایگاه داده برداری(vector database) ذخیره می‌گردند.

2. پرس و جو و پاسخ کاربر - یک پرس و جو کاربر در یک زمان پرس و جو همراه با مدل جاسازی به فضای جاسازی تبدیل می شود، که به نوبه خود برای جستجو در پایگاه داده برداری برای نزدیک ترین تکه ها و اسناد منطبق استفاده می شود. درخواست کاربر اصلی و اسناد بالا به یک ژنراتور سفارشی‌سازی شده LLM وارد می‌شود که پاسخ نهایی را ایجاد می‌کند و آن را به کاربر باز می‌گرداند.

این رویکرد همچنین مزیت به‌روزرسانی دانش خود را بدون نیاز به آموزش دوباره جامع ارائه می‌دهد. این شیوه، اطمینان در پاسخ‌های تولیدی را تضمین می‌کند و مسئله " hallucination " در خروجی‌ها را پاسخگو است.

 

 

شکل 4. نمودار توالی بازیابی نسل افزوده  (RAG)

RAGOps توسعه یافته LLMOps است. این شامل مدیریت اسناد و پایگاه‌های داده، هم به مفهوم سنتی و هم به صورت فرمت‌های برداری، در کنار مدل‌های تعبیه و بازیابی(embedding and retrieval) می‌شود. RAGOps پیچیدگی‌های توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی مولد را در الگویی واحد فراگیر می‌کند. بنابراین، این امکان را برای توسعه‌دهندگان بیشتری فراهم می‌آورد تا برنامه‌های جدید و قدرتمندی بسازند و مانع پذیرش هوش مصنوعی را کاهش می‌دهد.

GenAIOps از فواید تجاری زیادی برخوردار است.

همانطور که محققان و توسعه‌دهندگان به GenAIOps برای گسترش فراتر از DevOps، DataOps و ModelOps تسلط دارند، مزایا تجاری زیادی به دنبال دارد. این مزایا شامل موارد زیر است.

• زمان کمتر برای عرضه به بازار: خودکارسازی و تسریع جریان کاری هوش مصنوعی مولد از ابتدا تا انتها به دوره‌های تکرار محصول AI کوتاه‌تر منجر می‌شود، که باعث می‌شود سازمان دینامیک‌تر و قابل‌تطبیق‌تر با چالش‌های جدید باشد.

• بازدهی بالاتر و نوآوری: ساده‌سازی فرایند توسعه سیستم AI و افزایش سطح انتزاع، به GenAIOps امکان انجام تجربیات بیشتر، و تعامل بیشتر توسعه‌دهندگان برنامه‌های کسب‌وکار را می‌دهد، که این امر به بهینه‌سازی انتشار محصولات AI کمک می‌کند.

·       کاهش ریسک: مدل‌های بنیادی پتانسیل ایجاد انقلابی در صنایع را دارند، اما خطر تقویت سوگیری‌ها یا نادرستی‌های ذاتی داده‌های آموزشی خود را نیز دارند. عیوب یک مدل فونداسیون به همه مدل‌ها و زنجیره‌های پایین دستی منتشر می‌شود. GenAIOps تضمین می‌کند که موضعی فعال برای به حداقل رساندن این نقص‌ها و رسیدگی به چالش‌های اخلاقی وجود دارد.

·       هماهنگی کارامد (Streamlined collaboration): GenAIOp: انتقال روان کارها را بین تیم‌ها میسر می‌سازد، از مهندسی داده تا پژوهش تا مهندسی محصول درون یک پروژه، و به اشتراک‌گذاری سازه‌ها و دانش در بین پروژه‌ها را تسهیل می‌کند. این امر به سختگیری عملیاتی دقیق، استانداردسازی و ابزارهای همکاری نیاز دارد تا تیم‌های متعدد را همگام نگه دارد.

GenAIOps: Lean operations به کاهش زباله‌ها از طریق بهینه‌سازی بار کاری، خودکارسازی وظایف روتین و در دسترس بودن ابزارهای تخصصی برای هر مرحله در چرخه عمر AI کمک می‌کند. این امر به افزایش بهره‌وری و کاهش TCO (هزینه کل مالکیت) منجر می‌شود.

·       تکرارپذیری: GenAIOps به حفظ رکورد کد، داده، مدل‌ها و پیکربندی‌ها کمک می‌کند تا اطمینان حاصل شود که یک آزمایش موفقیت‌آمیز می‌تواند بر حسب تقاضا بازتولید شود. این امر به ویژه برای صنایع تحت نظارت بسیار مهم است، جایی که قابلیت تکرارپذیری دیگر یک ویژگی نیست، بلکه یک نیاز سخت برای حضور در تجارت است.

پتانسیل دگرگونی هوش مصنوعی مولد

ترکیب GenAIOps در بافت سازمانی فقط یک ارتقا فنی نیست. این یک حرکت استراتژیک با اثرات مثبت بلندمدت برای مشتریان و کاربران نهایی در سراسر سازمان است.

·       افزایش تجربیات کاربر: GenAIOps عملکرد بهینه برنامه های هوش مصنوعی را در تولید ارائه می دهد. کسب‌وکارها می‌توانند تجارب کاربری پیشرفته‌تری را ارائه دهند. از طریق چت بات ها، عوامل مستقل، تولیدکنندگان محتوا یا ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها.

·       باز کردن جریان‌های درآمد جدید: با برنامه‌های اختصاصی هوش مصنوعی مولد، که توسط GenAIOps تسهیل می‌شود، کسب‌وکارها می‌توانند در مناطقی که قبلاً ناشناخته بودند، سرمایه‌گذاری کنند، جریان‌های درآمد جدیدی را باز کنند و پیشنهادات خود را متنوع سازی کنند.

·       استانداردهای اخلاقی پیشرو: در دنیایی که تصویر برند ارتباط نزدیکی با ملاحظات اخلاقی دارد، کسب‌وکارهایی که به طور فعال به مشکلات احتمالی هوش مصنوعی می‌پردازند، با هدایت GenAIOps، می‌توانند به عنوان رهبران صنعت ظاهر شوند و معیارهایی را برای دیگران تعیین کنند.

دنیای هوش مصنوعی پویا، به سرعت در حال تکامل و سرشار از پتانسیل است. مدل های بنیادی با قابلیت های بی نظیر خود در درک و تولید متن، تصاویر، مولکول ها و موسیقی در خط مقدم این انقلاب قرار دارند.

هنگام بررسی تکامل عملیات هوش مصنوعی، از MLOps گرفته تا GenAIOps، LLMOps و RAGOps، کسب‌وکارها باید انعطاف‌پذیر باشند، پیشرفت کنند و دقت را در عملیات اولویت‌بندی کنند. با درک جامع و کاربرد استراتژیک GenAIOps، سازمان ها آماده شکل دادن به مسیر انقلاب مولد هوش مصنوعی هستند.

چه طور باید شروع کرد

 

آزمایش مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی مولد که بر روی یک پشته نرم‌افزاری/سخت‌افزاری بهینه‌سازی شده توسط NVIDIA اجرا می‌شوند، از طریق مرورگر خود با استفاده از مدل‌های پایه هوش مصنوعی NVIDIA انجام دهید.

برای توسعه LLM با استفاده از NVIDIA NeMo شروع کنید، که یک چارچوب نیتیو ابری و انتها به انتها برای ساخت، سفارشی‌سازی، و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی مولد در هر جایی است.

یا، مسیر یادگیری خود را با آموزش‌های NVIDIA آغاز کنید. دوره‌ها و کارگاه‌های تحت رهبری متخصصان ما، به یادگیرندگان دانش و تجربه عملی لازم را برای آزادسازی کامل پتانسیل راه‌حل‌های NVIDIA می‌دهند. برای هوش مصنوعی مولد و LLM‌ها، مسیر یادگیری متمرکز Gen AI/LLM ما را بررسی کنید.

 

منابع مرتبط

·       GTC session: Taming LLMs with the Latest Customization Techniques (Spring 2023)

·       GTC session: Leveraging Large Language Models for Generating Content (Spring 2023)

·       GTC session: Training and Productionizing LLMs with PyTorch on AWS (Presented by Amazon Web Services) (Spring 2023)

·       SDK: NeMo Guardrails

·       Webinar: Implementing Large Language Models

·       Webinar: Inception Workshop 101 - Getting Started with Data Science