İstem akışıyla çalışmayı anlamadan önce Büyük Dil Modeli (LLM) uygulamasının geliştirme yaşam döngüsünü inceleyelim.
Yaşam döngüsü aşağıdaki aşamalardan oluşur:
- Başlatma: Kullanım örneğini tanımlayın ve çözümü tasarlar.
- Deneme: Küçük bir veri kümesiyle akış geliştirin ve test edin.
- Değerlendirme ve iyileştirme: Akışı daha büyük bir veri kümesiyle değerlendirin.
- Üretim: Akışı ve uygulamayı dağıtın ve izleyin.
Hem değerlendirme, iyileştirme hem de üretim sırasında çözümünüzün geliştirilmesi gerektiğini fark edebilirsiniz. Sonuçlardan memnun kalana kadar akışınızı sürekli geliştirdiğiniz denemelere geri dönebilirsiniz.
Şimdi bu aşamaların her birini daha ayrıntılı bir şekilde inceleyelim.
Başlatma
Haber makalelerini sınıflandırmak için bir LLM uygulaması tasarlamak ve geliştirmek istediğinizi düşünün. Herhangi bir şey oluşturmaya başlamadan önce çıkış olarak istediğiniz kategorileri tanımlamanız gerekir. Tipik bir haber makalesinin nasıl göründüğünü, makaleyi uygulamanıza giriş olarak nasıl sunabileceğinizi ve uygulamanın istenen çıkışı nasıl ürettiğini anlamanız gerekir.
Başka bir deyişle, başlatma sırasında:
- Hedefi tanımlama
- Örnek veri kümesi toplama
- Temel bir istem oluşturma
- Akışı tasarlama
BIR LLM uygulamasını tasarlamak, geliştirmek ve test etmek için giriş görevi görecek örnek bir veri kümesine ihtiyacınız vardır. Örnek veri kümesi, sonunda LLM uygulamanıza giriş olarak ayrıştırmasını beklediğiniz verilerin küçük bir temsili alt kümesidir.
Örnek veri kümesini toplarken veya oluştururken, çeşitli senaryoları ve uç durumları kapsayacak şekilde veri çeşitliliğinden emin olmanız gerekir. Ayrıca güvenlik açıklarını önlemek için veri kümesindeki gizliliğe duyarlı tüm bilgileri kaldırmanız gerekir.
Deneme
Haber makalelerinden oluşan örnek bir veri kümesi topladınız ve makalelerin hangi kategorilere sınıflandırılmasını istediğinize karar verdiniz. Bir haber makalesini girdi olarak alan ve makaleyi sınıflandırmak için LLM kullanan bir akış tasarladınız. Akışınızın beklenen çıkışı oluşturup oluşturmadığını test etmek için bunu örnek veri kümenizde çalıştırırsınız.
Deneme aşaması, akışı (1) örnek veri kümesinde çalıştırdığınız yinelemeli bir işlemdir. Ardından (2) istemin performansını değerlendirirsiniz . Sonuçtan (3) memnunsanız değerlendirme ve iyileştirmeye geçebilirsiniz. İyileştirmeye yer olduğunu düşünüyorsanız, (4) istemi veya akışın kendisini değiştirerek akışı değiştirebilirsiniz .
Değerlendirme ve iyileştirme
Örnek veri kümesine göre haber makalelerini sınıflandırırken akışın çıkışından memnun olduğunuzda, akışın performansını daha büyük bir veri kümesine göre değerlendirebilirsiniz.
Akışı daha büyük bir veri kümesinde test ederek LLM uygulamasının yeni verilere ne kadar iyi genelleştirebileceğini değerlendirebilirsiniz. Değerlendirme sırasında olası performans sorunlarını veya iyileştirme veya iyileştirme alanlarını belirleyebilirsiniz.
Akışınızı düzenlerken, daha büyük bir veri kümesinde yeniden çalıştırmadan önce daha küçük bir veri kümesinde çalıştırmanız gerekir. Akışınızı daha küçük bir veri kümesiyle test etmek, sorunlara daha hızlı yanıt vermenizi sağlar.
LLM uygulamanız çeşitli senaryoları işleme konusunda sağlam ve güvenilir göründüğünde, LLM uygulamasını üretime taşımaya karar vekleyebilirsiniz.
Üretim
Son olarak, haber makalesi sınıflandırma uygulamanız üretime hazır.
Üretim sırasında şunlarız:
- Gelen makaleleri verimlilik ve verimlilik açısından sınıflandırır akışı iyileştirin .
- Akışınızı bir uç noktaya dağıtın . Uç noktayı çağırdığınızda, akış çalıştırılacak şekilde tetiklenip istenen çıkış oluşturulur.
- Kullanım verilerini ve son kullanıcı geri bildirimlerini toplayarak çözümünüzün performansını izleyin . Uygulamanın performansını anlayarak, gerektiğinde akışı geliştirebilirsiniz.
Geliştirme yaşam döngüsünün tamamını keşfetme
Bir LLM uygulamasının geliştirme yaşam döngüsünün her aşamasını anladığınıza göre, genel bakışın tamamını keşfedebilirsiniz:
