Основы LLMOps в Azure Databricks

По мере перехода больших языковых моделей (LLM) от прототипов к производству управление их жизненным циклом становится критически важной инженерной задачей. Этот курс поможет вам эффективно использовать языковые модели с помощью облачных платформ данных. Вы перейдете от понимания основных концепций LLM к структурированию полных, автоматизированных трубопроводов. Прочитав практические примеры, вы узнаете, как управлять подсказками, отслеживать версии моделей и уверенно развертывать приложения LLM. Что вы узнаете: 1. Понять основные концепции LLMOps, терминологию и этапы жизненного цикла. 2. Настройте MLflow для отслеживания подсказок, параметров и выходных данных модели. 3. Реализация архитектур поиска-дополненного генерирования (ПДГ) с использованием векторных баз данных. 4. Разверните и обслуживайте LLMs как масштабируемые конечные точки REST в лазурных Databricks. 5. Мониторинг показателей производительности и безопасности модели в производственных условиях. Учебный план начинается с основных определений и основных принципов LLMOps, а затем вы пройдете практические занятия по конфигурации, оркестрации и моделям мониторинга. Вы изучите примеры структурированного кода и пошаговые рабочие процессы развертывания, предназначенные для реального применения. Этот курс предназначен для инженеров данных, разработчиков программного обеспечения и начинающих инженеров машинного обучения, которые недавно начали работать с LLM. Не требуется предыдущий опыт работы с Azure Databricks, хотя полезно знакомиться с Python. Начните читать сегодня, чтобы овладеть основами современных LLMOps.