Flux Prompt: Outil complet pour l'ingénierie de prompts

Table des matières

🛠️ Structure du dossier de flux

📁 Structure du dossier de flux

📄 Fichier de définition de flux principal

📄 Fichiers de code source inclus

🔄 Versionnement du flux dans un référentiel de code

📥 Télécharger le dossier de flux

📝 Intégrer le flux dans un référentiel de code

🧪 Tester le flux localement

🌐 Soumission de tâches en lot vers le Cloud

☁️ Utilisation du package Azure Prompt Flow

🔗 Connexion au workspace Azure Machine Learning

🚀 Soumettre un exécution vers le Cloud

🖥️ Développement itératif local

🧰 Installation de l'extension Prompt Flow dans Visual Studio Code

🛠️ Développement itératif local

🚀 Interface Azure Machine Learning

🔄 Importer des modifications locales dans l'interface utilisateur

Intégration du flux de commande avec LLMOps dans Azure Machine Learning

Le processus d'intégration de Prompt flow avec LLMOps dans Azure Machine Learning offre une multitude de fonctionnalités et de possibilités pour les développeurs. Dans cette démonstration, nous explorerons chaque étape avec attention pour assurer une compréhension claire et une mise en œuvre réussie.

🛠️ Structure du dossier de flux

📁 Structure du dossier de flux

Avant de plonger dans les détails de l'intégration, il est crucial de comprendre la structure du dossier de flux. Chaque dossier de flux est associé à une structure de dossier spécifique qui contient des fichiers essentiels pour définir le flux. Cette organisation permet un accès rapide et une gestion efficace des fichiers.

📄 Fichier de définition de flux principal

Le fichier de définition de flux principal, nommé flow.dag.yaml, joue un rôle central dans la définition du flux. Il est écrit en format YAML et comprend des informations essentielles telles que les entrées, les sorties, les nœuds, les outils et les variantes utilisés dans le flux.

📄 Fichiers de code source inclus

Outre le fichier de définition principal, le dossier de flux comprend également des fichiers de code source gérés par l'utilisateur. Ces fichiers sont référencés par les outils/nœuds du flux pour définir la logique personnalisée, comme les fichiers Python pour la logique Python personnalisée et les fichiers Jinja pour le contexte du prompt.

🔄 Versionnement du flux dans un référentiel de code

📥 Télécharger le dossier de flux

Pour versionner le flux dans un référentiel de code, il est essentiel de télécharger le dossier de flux depuis l'interface utilisateur. Cette étape permet de disposer localement des fichiers nécessaires pour la gestion de version.

📝 Intégrer le flux dans un référentiel de code

Une fois le dossier de flux téléchargé localement, il peut être intégré dans un référentiel de code tel que Git. Cela assure une gestion de version efficace et permet le travail collaboratif sur le flux.

🧪 Tester le flux localement

Avant de soumettre des tâches en lot vers le Cloud, il est recommandé de tester le flux localement. Cela permet de détecter et de corriger rapidement les éventuelles erreurs ou problèmes de logique.

🌐 Soumission de tâches en lot vers le Cloud

☁️ Utilisation du package Azure Prompt Flow

Pour soumettre des tâches en lot vers le Cloud, l'utilisation du Package Azure Prompt Flow est nécessaire. Ce package offre une interface pratique pour se connecter au workspace Azure Machine Learning et soumettre des exécutions.

🔗 Connexion au workspace Azure Machine Learning

Avant de soumettre une exécution vers le Cloud, il est impératif de se connecter au workspace Azure Machine Learning. Cette étape garantit que les exécutions sont correctement liées à l'environnement Cloud.

🚀 Soumettre un exécution vers le Cloud

Une fois connecté au workspace Azure Machine Learning, il est possible de soumettre une exécution vers le Cloud en spécifiant le chemin du dossier de flux local et d'autres paramètres nécessaires. Cela déclenche l'exécution sur les ressources Cloud disponibles.

🖥️ Développement itératif local

🧰 Installation de l'extension Prompt Flow dans Visual Studio Code

L'installation de l'extension Prompt Flow dans Visual Studio Code offre une expérience de développement itératif local rapide et efficace. Cette extension permet de tester et de peaufiner le flux directement dans un environnement familier.

🛠️ Développement itératif local

Avec l'extension Prompt Flow, il est possible de développer le flux localement en créant des variantes de prompts, en ajustant les paramètres et en exécutant des tests en vrac pour évaluer les performances.

🚀 Interface Azure Machine Learning

🔄 Importer des modifications locales dans l'interface utilisateur

Lorsque des modifications sont apportées localement et qu'il est nécessaire de continuer le travail dans l'interface utilisateur Cloud, il est possible d'importer facilement les modifications locales dans l'interface Azure Machine Learning. Cela assure une continuité fluide du développement entre les environnements local et Cloud.

Points forts de l'article :

• Exploration détaillée de l'intégration de prompt flow avec LLMOps dans Azure Machine Learning.
• Instructions claires étape par étape pour la gestion du dossier de flux, le versionnement dans un référentiel de code et la soumission de tâches en lot vers le Cloud.
• Conseils pratiques pour le développement itératif local et l'utilisation de l'interface Azure Machine Learning.

FAQ :

Q : Quels sont les avantages de l'intégration de prompt flow avec LLMOps dans Azure Machine Learning ? A : L'intégration offre une transition fluide entre le développement local et le Cloud, permettant aux développeurs de tirer parti des fonctionnalités avancées d'Azure Machine Learning tout en conservant un environnement de développement familier.

Q : Existe-t-il des inconvénients à utiliser prompt flow avec LLMOps dans Azure Machine Learning ? A : Bien que l'intégration offre de nombreux avantages, certains utilisateurs peuvent rencontrer des défis liés à la configuration initiale et à la gestion des versions. Cependant, une fois maîtrisée, cette approche offre une efficacité et une flexibilité accrues dans le développement de flux de travail.