Structurer l'évaluation et l'observabilité de l'IA avec MLflow : du développement à la production
Traduit de l'original anglais par IA. Voir en anglais
MLflow offre désormais des outils améliorés pour structurer l'évaluation et l'observabilité de l'IA, y compris de nouvelles API et fonctionnalités d'interface utilisateur pour l'enregistrement des appels LLM, des invites, des réponses et des métriques. Cela permet aux praticiens de suivre, comparer et analyser systématiquement les performances et le comportement des modèles tout au long du développement et de la production, facilitant ainsi l'amélioration itérative et une surveillance robuste.
L'expédition de votre premier agent IA ou application LLM est gratifiante jusqu'à ce que vous deviez apporter des modifications parce qu'elle ne fonctionne pas comme prévu. La plupart d'entre nous commencent de la même manière : nous testons quelques invites, les résultats semblent raisonnables, nous faisons un « vibe-check » et passons à autre chose.