أعلنت مايكروسوفت عن تصنيفها كشركة رائدة في تقرير Gartner® Magic Quadrant™ لعام 2024 لمنصات علوم البيانات وتعلم الآلة. يوفر Azure AI منصة قوية ومرنة من البداية إلى النهاية لتسريع ابتكار علوم البيانات وتعلم الآلة مع توفير حوكمة المؤسسة التي تحتاجها كل مؤسسة في عصر الذكاء الاصطناعي.
ما وجدته مثيرًا للاهتمام بشكل خاص هو تركيز Microsoft على MLOps و LLMOps. نظرًا لأن مشاريع علوم البيانات تتوسع وتصبح التطبيقات أكثر تعقيدًا، فإن أدوات الأتمتة والتعاون الفعالة تصبح ضرورية لتحقيق نتائج عالية الجودة وقابلة للتكرار. يوفر Azure Machine Learning منصة MLOps مرنة مصممة لدعم فرق علوم البيانات من أي حجم.
يساعد Azure Machine Learning prompt flow على تبسيط دورة التطوير بأكملها لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية من خلال إمكانات LLMOps الخاصة به، وتنسيق التدفقات القابلة للتنفيذ التي تتكون من نماذج ومطالبات وواجهات برمجة تطبيقات وشفرة Python وأدوات للبحث في قاعدة بيانات المتجهات وتصفية المحتوى. يمكن استخدام Azure AI prompt flow مع أطر عمل مفتوحة المصدر شائعة مثل LangChain و Semantic Kernel، مما يُمكّن المطورين من جلب التدفقات التجريبية إلى prompt flow لتوسيع نطاق تلك التجارب وإجراء تقييمات شاملة.
يمكن للمطورين تصحيح أخطاء التطبيقات ومشاركتها والتكرار عليها بشكل تعاوني، ودمج أدوات الاختبار والتتبع والتقييم المضمنة في نظام CI/CD الخاص بهم لتقييم جودة وسلامة تطبيقاتهم بشكل مستمر. بعد ذلك، يمكن للمطورين نشر التطبيقات عندما تكون جاهزة بنقرة واحدة ومراقبة التدفقات للحصول على مقاييس رئيسية مثل زمن الوصول واستخدام الرمز المميز وجودة التوليد في الإنتاج. والنتيجة هي إمكانية الملاحظة من البداية إلى النهاية والتحسين المستمر.
أعتقد أن هذا التركيز على MLOps و LLMOps سيصبح ذا أهمية متزايدة للشركات التي تتطلع إلى نشر الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة على نطاق واسع. من خلال توفير الأدوات والمنصات التي تبسط هذه العمليات، تساعد Microsoft المؤسسات على التغلب على التحديات الشائعة وتحقيق أقصى استفادة من استثماراتها في الذكاء الاصطناعي.
