Dữ liệu liên quan tới Aeolosaurus tại Wikispecies

Khi Large Language Models (LLMs) chuyển từ nguyên mẫu sang sản xuất, quản lý chu kỳ sống của chúng trở thành một thách thức kỹ thuật quan trọng. Lớp học viết này hướng dẫn bạn thông qua các mô hình ngôn ngữ hiệu quả sử dụng các nền tảng dữ liệu quy mô đám mây. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các khái niệm cơ bản của LLM đến cấu trúc hoàn chỉnh, các đường ống tự động. Bằng cách đọc qua các ví dụ thực tế, bạn sẽ học cách quản lý các lệnh, theo dõi các phiên bản mô hình và triển khai các ứng dụng LLM với sự tự tin. Bạn sẽ học được: 1. Hiểu các khái niệm, thuật ngữ và các giai đoạn chu kỳ sống LLMOps. 2. Cấu hình MLflow để theo dõi các thông báo, tham số, và kết quả mô hình. 3.Thực hiện kiến trúc Retrieval-Augmented Generation (RAG) sử dụng cơ sở dữ liệu vector. 4. triển khai và phục vụ LLM như điểm cuối REST có thể mở rộng trong Azure Databricks. 5. giám sát hiệu suất mô hình và các chỉ số an toàn trong môi trường sản xuất. Chương trình học bắt đầu với các định nghĩa cơ bản và nguyên tắc cốt lõi LLMOps trước khi hướng dẫn bạn qua cấu hình, dàn nhạc và mô hình giám sát. Bạn sẽ nghiên cứu các ví dụ mã có cấu trúc và các quy trình triển khai từng bước được thiết kế cho ứng dụng thế giới thực. Lớp học này được thiết kế cho các kỹ sư dữ liệu, nhà phát triển phần mềm, và các kỷ sư học máy tham vọng mới vào hoạt động LLM. Không cần kinh nghiệm trước với Azure Databricks, mặc dù một sự quen thuộc cơ bản với Python là hữu ích. Bắt đầu đọc hôm nay để làm chủ những yếu tố cơ bản của LLMOps hiện đại.