原文英文,约500词,阅读约需2分钟。
📝
内容提要
MLflow 2.7更新支持大型语言模型的快速工程。新的快速工程UI允许业务利益相关者尝试不同的基础模型、参数和提示,以评估LLM项目的可行性。MLflow还添加了更多指标来帮助识别最佳的模型候选人。MLflow的快速工程UI与任何MLflow AI Gateway路由一起使用,允许组织集中管理和政策。用户可以尝试MLflow进行LLM开发。
🎯
关键要点
-
MLflow 2.7更新支持大型语言模型的快速工程。
-
新的快速工程UI允许业务利益相关者尝试不同的基础模型、参数和提示。
-
用户可以通过交互式提示工程工具评估LLM项目的可行性。
-
可以自动跟踪提示工程实验,构建评估数据集并识别最佳模型候选人。
-
MLflow评估API增加了更多指标,如毒性和困惑度,以帮助识别最佳模型。
-
MLflow的快速工程UI与任何MLflow AI Gateway路由一起使用,集中管理和政策。
-
AI Gateway路由支持OpenAI、Cohere、Anthropic和Databricks模型服务端点。
-
组织可以快速评估和实验开源模型,如MosaicML的Llama2-70b-chat。
-
MLflow致力于支持和标准化LLM开发的常见工作流程。
🏷️