Fundações de LLMOps no Azure Databricks

À medida que os modelos de linguagem grandes (LLMs) passam dos protótipos para a produção, o gerenciamento de seu ciclo de vida se torna um desafio crítico de engenharia. Este curso escrito orienta você na operacionalização de modelos de linguagem de forma eficiente usando plataformas de dados em escala de nuvem. Você fará a transição de entender os conceitos básicos de LLM para estruturar pipelines completos e automatizados. Ao ler exemplos práticos, você aprenderá a gerenciar prompts, rastrear versões de modelos e implantar aplicativos LLM com confiança. O que você vai aprender: 1. Entenda os conceitos, terminologia e estágios do ciclo de vida do LLMOps. 2. Configure o MLflow para rastrear prompts, parâmetros e saídas do modelo. 3. Implementar arquiteturas de geração aumentada de recuperação (RAG) usando bancos de dados vetoriais. 4. Implantar e apresentar LLMs como pontos finais REST escalonáveis no Azure Databricks. 5. Monitorar o desempenho do modelo e as métricas de segurança em ambientes de produção. O currículo começa com definições essenciais e princípios básicos do LLMOps antes de guiá-lo através de configuração prática, orquestração e padrões de monitoramento. Você estudará exemplos de código estruturado e fluxos de trabalho de implantação passo a passo projetados para aplicativos do mundo real. Este curso é projetado para engenheiros de dados, desenvolvedores de software e aspirantes a engenheiro de aprendizado de máquina que são novos para as operações de LLM. Não é necessária experiência prévia com o Azure Databricks, embora uma familiaridade básica com Python seja útil. Comece a ler hoje para dominar os fundamentos dos LLMOps modernos.