云#
提示流（Prompt flow）简化了基于大型语言模型 (LLM) 开发 AI 应用程序的过程，方便提示工程、原型设计、评估和微调，以实现高质量产品。
然而，向生产环境的过渡通常需要一个全面的 LLMOps 流程。LLMOps 是大型语言模型运维的简称。这通常是一项复杂的任务，需要高可用性和安全性，尤其是在部署到生产环境时，对于大规模团队协作和生命周期管理至关重要。
为了协助这一过程，我们引入了 Azure AI，一个专为执行 LLMOps 而设计的基于云的平台，专注于提高企业生产力。
私有数据访问和控制
协作开发
自动化迭代实验和 CI/CD
部署和优化
安全且负责任的 AI
从本地过渡到云端 (Azure AI)#
在提示流中，您可以在本地开发您的流程，然后无缝过渡到 Azure AI。以下是一些可能受益的场景：
场景 |
益处 |
如何操作 |
|---|---|---|
协作开发 |
Azure AI 提供了一个基于云的平台，用于流开发和管理，促进了多个团队、组织和租户之间的共享与协作。 |
使用 pfazure 提交运行，基于您代码库中的流文件。 |
在并行管道中处理大量数据 |
过渡到 Azure AI 允许您将您的流用作管道作业中的并行组件，使您能够处理大量数据并与现有管道集成。 |
了解如何在 Azure ML 管道作业中使用流。 |
大规模部署 |
当您的流准备好投入生产并需要高可用性和安全性时，Azure AI 允许无缝部署和优化。 |
使用 |
数据安全和负责任的 AI 实践 |
如果您的流处理敏感数据或需要符合道德的 AI 实践，Azure AI 提供强大的安全性、负责任的 AI 服务以及用于数据存储、身份和访问控制的功能。 |
遵循上述场景中提到的步骤。 |
有关 Azure AI 的更多资源，请访问云文档网站：使用提示流构建 AI 解决方案。
流