オフラインLLM評価：Databricks上での段階的なGenAIアプリケーション評価
背景 RAG（Retrieval-Augmented Generation）がAIを駆使したアプリケーションとの関わり方に革命をもたらす時代において、これらのシステムの効率性と有効性を確保することは、かつてないほど不可欠なことである。DatabricksとMLflowはこの革新の最前線にあり、GenAIアプリケーションの重要な評価のための合理化されたソリューションを提供している。 このブログポストでは、Databricks Data Intelligence Platformを活用いて、GenAIアプリケーションの3つのコアコンポーネント（プロンプト、検索システム、Foundation LLM）の品質を強化および評価し、GenAIアプリケーションの継続的な品質を確保するためのするためにシンプルで効果的なプロセスを紹介する。 ユースケース MLflowのドキュメントの質問に回答し、その結果を評価するQAチャットボットを作成する。 Databricksで外部モデルを設定する Databricksの モデルサービング
新しいLLMOps機能を備えたMLflow 2.7のご紹介
翻訳：Junichi Maruyama. - Original Blog Link MLflow 2のLLMOpsサポートの一環として、MLflow 2.7のプロンプト・エンジニアリングをサポートする最新のアップデートをご紹介します。 インタラクティブなプロンプト・インターフェイスでLLMプロジェクトの実行可能性を評価する プロンプトエンジニアリングは、ユースケースが大規模言語モデル（LLM）で解決できるかどうかを迅速に評価するための優れた方法です。MLflow 2.7 の 新しいプロンプト・エンジニアリング UI を使用すると、ビジネス関係者はさまざまなベースモデル、パラ メータ、プロンプトを試して、出力が新しいプロジェクトを開始するのに十分有望かどうかを確認できます。新規のブランク・エクスペリメントを作成するか（既存のエクスペリメントを開く）、「新規実行」をクリックするだけで、インタラクティブなプロンプト・エンジニアリング・ツールにアクセスできます。プレビューに参加するには、 こちら からサインアップしてくだ
MLflow AI GatewayとLlama 2を使ってジェネレーティブAIアプリを構築する
翻訳：Junichi Maruyama. - Original Blog Link 顧客サポートボット、社内ナレッジグラフ、またはQ&Aシステムを構築するために、顧客は多くの場合、事前に訓練されたモデルを独自のデータと一緒に活用するRAG（Retrieval Augmented Generation）アプリケーションを使用します。しかし、安全なクレデンシャル管理と不正使用防止のためのガードレールがないため、お客様はこれらのアプリケーションへのアクセスと開発を民主化することができません。私たちは最近、 MLflow AI Gateway を発表しました。これは拡張性の高いエンタープライズグレードのAPIゲートウェイで、組織がLLMを管理し、実験や生産に利用できるようにします。本日、AI Gatewayを拡張し、RAGアプリケーションをより良くサポートすることを発表できることを嬉しく思います。組織は、プライベートホスティングモデルAPI（ Databricks Model Serving 経由）、プロプライエ
MLflow AI Gatewayの発表
翻訳：Junichi Maruyama. - Original Blog Link 大規模言語モデル（LLM）は、SQLウェアハウスに保存されたテキストデータのセンチメント分析から、製品に関するニュアンスの異なる質問に回答するリアルタイムのチャットボットの導入まで、ビジネス価値を提供する幅広い潜在的なユースケースを解き放ちます。 しかし、これらのアプリケーションのために強力なSaaSやオープンソースのLLMへのアクセスを民主化するには、セキュリティ、コスト、データ関連のさまざまな課題が伴います。 例えば、企業全体で SaaS LLM API トークンを効果的に管理するという具体的な課題を考えてみよう： チームがAPIトークンをプレーンテキストとして通信に貼り付けることによるセキュリティの問題 共有キーがアプリケーションのクラッシュやレート制限の乱用によるコストのピークにつながるというコ ストの問題 各チームがガードレールなしで独自のAPIトークンを管理することによるガバナンスの問題 これらの課題は、組織がイノベーシ
MLflow 2.4を発表：ロバストなモデル評価のためのLLMOpsツール
Original: Announcing MLflow 2.4: LLMOps Tools for Robust Model Evaluation 翻訳: junichi.maruyama LLMは、あらゆる規模の企業にとって、強力なアプリケーションを迅速に構築し、ビジネス価値を提供する大きな機会を提供します。これまでデータサイエンティストは、非常に限られたタスクを実行するために何千時間もかけてモデルのトレーニングや再トレーニングを行っていましたが、今ではSaaSやオープンソースの 幅広いモデル基盤を活用して、より汎用的でインテリジェントなアプリケーションを短時間で提供できるようになりました。データサイエンティストは、プロンプトエンジニアリングのような数ショットやゼロショットの学習技術を使うことで、多様なデータセットに対する高精度の分類器、最先端の感情分析モデル、低レイテンシーの文書要約器などを迅速に構築することができます。 しかし、生産に最適なモデルを特定し、安全に配備するためには、組織は適切なツールとプロセスを
MLflow 2.3の紹介：LLMのネイティブサポートと新機能による強化
Introducing MLflow 2.3: Enhanced with Native LLM Support and New Features 翻訳： junichi.maruyama MLflow は月間 1,300 万ダウンロードを超え、エンドツーエンドの MLOps の主要なプラッ トフォームとしての地位を確立しており、あらゆる規模のチームがバッチおよびリアルタイム推論用のモデルを追跡、共有、パッケージ化、およびデプロイできるようにしました。MLflowは、何千もの組織で日々採用され、多様なプロダクション機械学習アプリケーションを推進しており、産業界と学界から500人以上の貢献者からなる活発なコミュニティによって活発に開発されています。 今日、私たちはこのオープンソースの機械学習プラットフォームの最新版であるMLflow 2.3を発表することができ、大規模言語モデル（LLM）の管理・導入能力を向上させる革新的な機能が満載されていることに興奮しています。この強化されたLLMサポートは、以下のような形で提供さ
DatabricksとApache Spark ClustersにおけるRayのサポートを発表
Original : Announcing Ray support on Databricks and Apache Spark Clusters 翻訳： junichi.maruyama Ray は、スケーラブルなAIおよびPythonワークロードを実行するための著名なコンピュートフレームワークで、さまざまな分散機械学習ツール、大規模なハイパーパラメータチューニング機能、強化学習アルゴリズム、モデル提供などを提供します。同様に、Apache Spark™は、 Spark MLlib や、 XGBoost , TensorFlow...