Esploriamo come valutare e aggiornare i modelli in Azure OpenAI per massimizzare le prestazioni dei tuoi progetti.
Nell’era dell’intelligenza artificiale, l’aggiornamento delle versioni dei modelli è una necessità per sfruttare al meglio le innovazioni continue nel campo. L’Azure OpenAI Service, in particolare, offre l’accesso a modelli evoluti di OpenAI, il che significa che gli utenti devono affrontare sfide di valutazione e aggiornamento man mano che i modelli maturano.
Al fine di garantire una continua ottimizzazione, Azure fornisce avvisi preventivi sulle versioni obsolete dei modelli. In primo luogo, quando un modello viene lanciato, è stabilita una data di ritiro programmata, che varia solitamente da sei mesi a un anno, permettendo così agli utenti di prepararsi all’aggiornamento. Quando ci sono modelli in disponibilità generale, i clienti riceveranno comunicazioni almeno 60 giorni prima del ritiro, mentre per i modelli in anteprima il preavviso è di 30 giorni.
Per aiutare nella transizione a nuove versioni, l’Azure AI Studio offre funzionalità di valutazione che supportano esperienze sia attraverso codice che interfaccia utente. Questo strumento è essenziale per comparare le risposte ai prompt tra diverse versioni, evidenziando le differenze in termini di qualità, accuratezza e coerenza.
Utilizzando il Prompt Flow Evaluations SDK, gli sviluppatori possono impostare un ambiente di test per analizzare le performance dei loro modelli. Questo pacchetto offre un modo efficiente per confrontare le risposte generate dai modelli, rendendo facile l’identificazione dei miglioramenti e l’adattamento delle applicazioni alle nuove versioni.
Per iniziare con le valutazioni, è necessario installare i pacchetti richiesti. Le prime righe di codice da eseguire iniziano con:
pip install promptflow-evalspip install promptflow-azureDopo aver installato i pacchetti, si devono fornire i dettagli del progetto Azure AI, in modo che tutte le valutazioni possano essere tracciate e visualizzate all’interno della pagina dedicata in Azure AI Studio. L’implementazione di questi dettagli, come quelli riguardanti l’ID della sottoscrizione e il gruppo di risorse, è il primo passo per monitorare le performance del progetto.
Per eseguire le valutazioni, è essenziale definire gli endpoint delle varie versioni del modello che si intendono testare. A tal proposito, è possibile creare variabili ambientali nel codice per facilitare la gestione degli endpoint e le loro chiavi di autenticazione. Questa organizzazione del codice permette di effettuare prove incrociate di differenti modelli per osservare come influenzano i risultati.
Un componente chiave del framework è il Evaluate API, che permette di testare diverse risposte dei modelli in base ai prompt forniti. Attraverso l’API, è possibile inviare un file contenente le richieste e le relative risposte generate, facendo uso di evaluator specifici che consentono di analizzare la sicurezza dei contenuti, la coerenza e la rilevanza delle risposte ottenute.
Il codice segue una struttura chiara per l’esecuzione dell’API Evaluate, elaborando ogni modello in un ciclo e memorizzando i risultati delle valutazioni nel progetto Azure AI Studio, il che facilita il monitoraggio e la gestione delle performance nel tempo.
Attraverso un uso consapevole di questi strumenti e processi, gli utenti di Azure OpenAI possono non solo mantenere i loro applicativi aggiornati con le ultime novità tecnologiche, ma anche ottimizzare le proprie applicazioni per cogliere pienamente il potenziale dell’intelligenza artificiale generativa.