이 튜토리얼에서는 MLflow를 사용하여 대형 언어 모델의 행동에 대해 프롬프트를 첫 번째로 클래스화된 버전화된 아티팩트로 취급하고 엄격한 회귀 테스트를 적용하는 방법을 보여줍니다. 프롬프트 버전, 차이, 모델 출력 및 여러 품질 메트릭을 완전히 재현 가능한 방식으로 로깅하는 평가 파이프라인을 설계합니다. 고전적인 텍스트 메트릭과 의미 유사성을 결합하여 모델 성능을 평가합니다. 이러한 방법을 사용하면 대형 언어 모델의 효율적인 관리와 테스트가 가능해집니다.

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