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MLflow OpenAI Flavor

简介​

OpenAI 的 GPT 模型在自然语言处理 (NLP) 能力方面取得了重大飞跃。生成式预训练 Transformer (GPT) 模型以其生成类人文本、理解复杂查询、总结大量文档等能力而闻名。 OpenAI 一直处于 NLP 技术的前沿，提供用途广泛且可在各种领域广泛应用的模型。

利用 MLflow 强大的实验跟踪和模型管理框架，与 OpenAI 的 GPT 模型集成，使实践者能够高效地在其项目中利用这些先进的 NLP 工具。从简单的文本生成到复杂的对话式 AI 应用，MLflow-OpenAI 集成带来了新的便捷性和有效性，用于管理这些强大的模型。

集成包括

  • 文本分析和生成：利用 GPT-3.5 和 GPT-4 等模型处理各种文本相关任务。
  • 对话式 AI：探索 Chat Completions API 的能力，用于交互式、上下文感知的应用程序。
  • 嵌入生成：用于高级文档检索用例的语料库和文本嵌入生成功能。

对 OpenAI 集成的自动日志记录支持​

如果您想了解更多关于 MLflow 中 OpenAI 的自动日志记录支持，请访问 OpenAI 自动日志记录页面。

使用 OpenAI flavor 进行跟踪​

MLflow 的 OpenAI flavor 包含一个集成的自动跟踪功能，通过使用 mlflow.openai.autolog() API。要了解有关如何记录 OpenAI SDK 的开发用法的更多信息，请访问此 flavor 的 自动日志记录跟踪指南。

是什么让这个集成如此特别？​

MLflow 的实验跟踪和模型管理与 OpenAI 最先进的 NLP 模型相结合，为 AI 应用开辟了新的潜力。MLflow 的这个 OpenAI flavor 简化了以下过程：

  • 开发利用 OpenAI 模型强大功能的应用程序。通过简化跟踪高度迭代和创意性提示工程过程的难度，MLflow 提示工程可确保您永远不会丢失一个好主意。
  • 审计和审查您最有前景的实验。 MLflow 跟踪服务意味着您可以轻松共享您的工作成果并获得同行评审。
  • 自定义应用程序的界面。无论您是想通过公开temperature等参数来实现创意控制，还是想通过公开max_tokens来放松成本控制，MLflow 都允许您配置默认值并限制修改用于推理的参数的能力。

关键问题：提示工程​

在其他应用 ML 领域，迭代假设的过程耗时且繁琐，并且需要一丝不苟地记录特征精炼和训练过程的每一步。随着生成式 AI 和 OpenAI 等一流 LLM 的潜在力量的出现，优化解决方案性能的过程要短得多。在一个小时内，您可以轻松地设计和测试十几个提示。

虽然这种速度和易用性非常强大，但通常会导致几个小时的实验后，您会痛苦地意识到，您不记得几个小时前创建的几十个提示中，哪一个产生了您记得看到的最佳结果。

这时 MLflow 就派上用场了。有了 MLflow，您可以轻松跟踪您使用的提示、获得的结果以及生成的工件。

下图以一种有趣的方式展示了 MLflow 有助于解决的这个问题。

MLflow OpenAI Prompt Engineering

使用 MLflow 进行太空飞行提示工程

通过记录测试过程中使用的每个提示，您不仅可以轻松地重现获得的结果，还可以与他人共享这些结果，以便他们能够评估结果的主观质量。如果没有跟踪，您将被迫想出一种方法来记录各种参数、提示、测试输入和结果。

通过将 MLflow 与 OpenAI 结合使用，您可以节省所有这些时间和精力，从而有更多时间来构思有趣的提示。

功能​

借助 MLflow OpenAI flavor，用户可以

使用 OpenAI 和 MLflow 可以做什么？​

OpenAI 的先进 NLP 模型与 MLflow 强大的模型管理功能集成，为现实世界的应用开启了广泛的潜在可能性。以下是一些强大且影响深远的应用场景：

  • 自动化客户支持：开发能够以类人方式理解和响应客户咨询的复杂聊天机器人，显著提高客户服务的效率和满意度。
  • 内容生成和策划：为文章、博客或社交媒体帖子自动生成高质量、与上下文相关的​​内容。通过总结和分类大量文本数据来策划内容，增强内容管理策略。
  • 语言翻译服务：创建先进的翻译工具，不仅可以将文本从一种语言翻译成另一种语言，还能捕捉细微差别、习语和文化背景，从而更有效地弥合沟通差距。
  • 市场调研情绪分析：分析客户反馈、社交媒体帖子或产品评论，以衡量公众对品牌、产品或服务的看法，为营销和产品开发团队提供宝贵的见解。
  • 个性化教育和培训工具：开发人工智能驱动的教育平台，能够根据个体学习偏好调整内容和教学风格，使教育更具吸引力和有效性。
  • 法律和合规文件分析：自动化审查和分析法律文件、合同和合规材料，提高准确性并减少法律工作流程所需的时间和资源。
  • 医疗保健协助和研究：通过总结和分析医学文献、患者记录或临床试验数据来协助医学研究，有助于在医疗保健领域更快、更明智地做出决策。
  • 金融分析和预测：利用 NLP 模型分析财务报告、市场趋势和新闻文章，为投资策略和经济预测提供更深入的见解和预测。

借助 MLflow 的集成，这些应用程序不仅受益于 OpenAI 模型在语言方面的强大功能，还受益于简化的 跟踪、版本控制和 部署流程。这种协同作用使开发人员和企业能够构建复杂的、由 AI 驱动的解决方案，以应对复杂挑战并在各行业创造新的机会。

轻松部署​

使用 MLflow，部署 OpenAI 模型变得轻而易举。诸如 mlflow.openai.load_model() 和 mlflow.pyfunc.load_model() 等函数可以轻松实现模型服务。通过探索 部署 API 了解更多关于使用 MLflow 部署模型的信息，并了解如何启动本地模型服务终结点，以充分利用 MLflow 的部署功能。

开始使用 MLflow OpenAI Flavor - 教程和指南​

MLflow OpenAI 教程和指南

了解您可以使用 MLflow API 进行跟踪、推理和跟踪功能的各种方式来利用 OpenAI 库的强大功能。

详细文档​

要了解有关 MLflow OpenAI flavor 详细信息的更多信息，请深入研究下面的综合指南。

查看综合指南