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
Data and AI Summit 2023におけるUnityカタログの最新情報
翻訳：Junichi Maruyama. - Original Blog Link データ管理に不可欠な、説明責任、コンプライアンス、品質、透明性といったガバナンスの基本原則は、今やAIにとっても同様に不可欠なものとなっています。Databricksは Unity Catalog で 、クラウドとデータプラットフォームにわたるデータとAIガバナンスのための業界唯一の統合ソリューションをリリースすることで、先駆的なアプローチを取りました。 組織はUnity Catalogを使用することで、あらゆるデータプラットフォームやクラウドでファイル、テーブル、MLモデル、ノートブック、ダッシュボードを安全に発見、アクセス、監視、コラボレーションすることができます。 私たちは、 Lakehouse Federation 、 Governance for AI 、AIを活用したガバナンス（ Lakehouse Monitoring、Lakehouse Observability...
Lakehouse AI: Generative AIアプリケーション構築のためのデータ中心アプローチ
翻訳: Masahiko Kitamura オリジナル記事: Lakehouse AI: a data-centric approach to building Generative AI applications ジェネレ ーティブAIは、あらゆるビジネスに変革をもたらすでしょう。Databricksは10年にわたりAIイノベーションのパイオニアとして、AIソリューションを提供するために何千ものお客様と積極的に協力し、月間1,100万ダウンロードを誇るMLflowのようなプロジェクトでオープンソースコミュニティと協力してきました。Lakehouse AIとそのユニークなデータ中心アプローチにより、私たちはお客様がスピード、信頼性、完全なガバナンスでAIモデルを開発・展開できるよう支援します。本日開催されたData and AI Summitでは、Lakehouse AIがお客様のジェネレーティブAI制作の旅を加速させる最高のプラットフォームとなるよう、いくつかの新機能を発表しました。これらのイノベーションには、V
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