《學習如何使用GenOps建立和擴展生成式AI解決方案》:這是專為生成式AI（Gen AI）量身定制的MLOps演進。以下是文章的主要內容：GenOps將DevOps原則與機器學習工作流結合起來，以有效地在生產環境中部署、監控和維護Gen AI模型。它解決了組織在擴展生成式AI解決方案時面臨的操作挑戰。MLOps面臨的Gen AI挑戰包括規模、計算、安全性、快速演進和不可預測性。GenOps的關鍵能力包括實驗和原型製作、提示管理、模型微調、評估、部署、監控、安全和治理。Google Cloud的GenOps管道擴展了傳統的MLOps管道，以支持實驗、微調、安全和部署。文章強調了數據、提示管理、模型微調、評估、部署和持續監控的重要性。通過採用GenOps實踐，組織可以充分利用生成式AI的潛力，創建與業務目標相一致的高效系統。
重點整理:
GenOps是一種針對生成式AI（Gen AI）量身定制的MLOps演進概念，該概念在Google Cloud Blog的文章《Learn how to build and scale Generative AI solutions with GenOps》中進行了詳細討論。以下是該文章的重點：
GenOps概述：
– GenOps將DevOps原則與機器學習工作流結合，以有效地在生產環境中部署、監控和維護Gen AI模型。
– 它解決了組織在擴展生成式AI解決方案時面臨的操作挑戰。
MLOps在Gen AI中的挑戰：
– 規模：Gen AI模型通常具有數十億個參數，需要專門的基礎設施。
– 計算：培訓和推理需要高資源需求。
– 安全：需要防範有害內容的保護措施。
– 快速演進：需要持續更新以跟上先進技術的步伐。
– 不可預測性：非確定性輸出使測試和驗證變得複雜。
GenOps的關鍵能力：
1. 實驗和原型：利用企業模型進行原型構建。
2. 提示管理：包括提示工程、版本控制和增強。
3. 模型微調：使用專門的數據集將預訓練模型適應特定任務。
4. 評估：使用各種指標評估模型響應。
5. 部署：具備擴展和整合能力的模型服務。
6. 監控：實時跟踪模型性能和資源使用情況。
7. 安全和治理：保護模型並確保符合法規。
Google Cloud中的GenOps流程：
– 這篇文章介紹了如何擴展傳統的MLOps流程以支持GenOps，重點關注實驗、微調、安全和部署。
– 文章強調了數據、提示管理、模型微調、評估、部署和持續監控的重要性。
結論：
採用GenOps實踐使組織能夠充分利用生成式AI的潛力，創建與業務目標相符的高效系統。
