LLMOps Foundations: Bereitstellung von LLMs mit Jenkins, Docker und Kubernetes

Die Bereitstellung von Large Language Models (LLMs) in der Produktion erfordert mehr als nur das Schreiben von Code. Sie erfordern eine robuste Infrastruktur, Automatisierung und kontinuierliche Überwachung. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die Kernkonzepte von LLMOps und hilft Ihnen beim Übergang von lokalen KI-Experimenten zu skalierbaren, cloudfähigen Bereitsetzungen. Sie lernen, wie Sie LLM-Anwendungen in Container umwandeln, Bereitstellungspipelines automatisieren und die Modellleistung in der Produktion aufrechterhalten.Durch das Studium von Bereitstellungsmustern aus der Praxis lernen Sie, wie Infrastrukturen effizient mit branchenüblichen Tools und Cloud-Services verwaltet werden können. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundprinzipien von LLMOps, einschließlich Model Serving, Vektordatenbanken und Retrieval-Augmented Generation (RAG) Architekturen. - Erstellen und Paketieren von LLM-Anwendungen mit FastAPI- und Docker-Containern für eine konsistente Bereitstellung. - Automatisieren Sie Bereitstellungsworkflows mit Jenkins CI / CD-Pipelines, um Tests und Bereitstellen zu optimieren. - Orchestrieren Sie containerisierte KI-Anwendungen im Maßstab mit Kubernetes-Cluster-Management. - Konfigurieren Sie die Produktionsüberwachung und Beobachtbarkeit mit Prometheus und Grafana, um die Modelllatenz und den Zustand zu verfolgen. - Bereitstellen skalierbarer Modelle in Cloud-Umgebungen mit AWS- und GCP-Infrastruktur. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen von LLMOps und Containerisierung, bevor Sie Schritt für Schritt durch schriftliche Erklärungen, konzeptionelle Aufschlüsselungen und praktische Konfigurationsszenarien zur Pipeline-Automatisierung, Orchestrierung und Produktionsüberwachung gelangen. Dieser Kurs richtet sich an Softwareentwickler, Data Scientists und aufstrebende MLOps-Ingenieure, die die Produktionsbereitstellung erlernen möchten.Es sind keine Vorkenntnisse in DevOps oder Cloud-Infrastruktur erforderlich, da wir auf Grundkonzepten aufbauen. Lesen Sie weiter, um die Infrastruktur hinter modernen generativen KI-Anwendungen zu meistern.