使用LLMOps Prompt Flow模板构建LLM应用

使用LLMOps Prompt Flow模板构建LLM应用

llmops-promptflow-template LLMOps with Prompt Flow is a "LLMOps template and guidance" to help you build LLM-infused apps using Prompt Flow. It offers a range of features including Centralized Code Hosting, Lifecycle Management, Variant and Hyperparameter Experimentation, A/B Deployment, reporting for all runs and experiments and so on. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llmops-promptflow-template

项目介绍

LLMOps Prompt Flow模板是一个由微软开发的GenAIOps模板，旨在帮助开发者使用Prompt Flow构建LLM（大型语言模型）应用。该模板提供了一系列功能，包括集中代码托管、生命周期管理、变体和超参数实验、A/B部署、所有运行和实验的报告等。

该模板支持Azure AI Studio和Azure Machine Learning，可以在Azure和本地环境中执行。它支持多种类型的流，包括Python类流、函数流和YAML流，并支持GitHub、Azure DevOps和Jenkins的CI/CD编排。

项目快速启动

1. 克隆项目仓库

首先，克隆LLMOps Prompt Flow模板仓库到本地：

git clone https://github.com/microsoft/llmops-promptflow-template.git
cd llmops-promptflow-template

2. 安装依赖

安装项目所需的Python依赖包：

pip install -r requirements.txt

3. 配置环境

根据你的需求配置环境变量和配置文件。例如，设置Azure的连接字符串和API密钥。

4. 运行示例流

运行一个示例流来验证安装是否成功：

python run_flow.py --flow_name=sample_flow

应用案例和最佳实践

案例1：客户服务聊天机器人

使用LLMOps Prompt Flow模板构建一个客户服务聊天机器人，该机器人可以根据用户的输入生成自然语言回复。通过配置不同的Prompt Flow，可以实现不同的对话策略和响应模式。

案例2：内容生成工具

开发一个内容生成工具，使用LLMOps Prompt Flow模板生成高质量的文章、博客或社交媒体内容。通过调整Prompt Flow中的变体和超参数，可以优化生成内容的质量和风格。

最佳实践

• 实验和评估：使用模板中的实验功能，对不同的Prompt Flow变体进行评估，选择最佳的配置。
• A/B部署：在生产环境中使用A/B部署功能，比较不同版本的Prompt Flow，选择性能最佳的版本。
• 持续集成和部署：利用GitHub Actions或Azure DevOps进行持续集成和部署，确保代码的持续交付和质量。

典型生态项目

1. Azure AI Studio

Azure AI Studio是微软提供的一个集成开发环境，用于构建和管理AI模型。LLMOps Prompt Flow模板与Azure AI Studio无缝集成，支持在Azure平台上进行实验、评估和部署。

2. Azure Machine Learning

Azure Machine Learning是微软的机器学习平台，支持从数据准备到模型部署的全生命周期管理。LLMOps Prompt Flow模板可以在Azure Machine Learning中执行，利用其强大的计算资源和自动化功能。

3. GitHub Actions

GitHub Actions是一个持续集成和持续交付（CI/CD）平台，支持自动化构建、测试和部署。LLMOps Prompt Flow模板可以与GitHub Actions集成，实现自动化的实验和部署流程。

通过这些生态项目的支持，LLMOps Prompt Flow模板可以帮助开发者更高效地构建和管理LLM应用。

llmops-promptflow-template LLMOps with Prompt Flow is a "LLMOps template and guidance" to help you build LLM-infused apps using Prompt Flow. It offers a range of features including Centralized Code Hosting, Lifecycle Management, Variant and Hyperparameter Experimentation, A/B Deployment, reporting for all runs and experiments and so on. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llmops-promptflow-template