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 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