LLMOps Foundations: Jenkins, Docker ve Kubernetes ile LLM'leri Yönetme

Büyük Dil Modelleri (LLM) üretime dağıtılması sadece kod yazmaktan daha fazlasını gerektirir; sağlam bir altyapı, otomasyon ve sürekli izleme gerektiriyor.Bu metin tabanlı kurs, LLMOps'in temel kavramları boyunca size rehberlik ederek, yerel yapay zeka deneylerinden ölçeklenebilir, bulut hazır dağıtımlara geçiş yapmanıza yardımcı olur. LLM uygulamalarını konteynerleştirme, dağıtım boru hatlarını otomatikleştirme ve üretimde model performansını korumanın nasıl yapılacağını ayrıntılı bir şekilde anlayacaksınız.Gerçek dünya dağıtımı paternlerini inceleyerek, endüstri standardı araçları ve bulut hizmetlerini kullanarak altyapıyı verimli bir şekilde yönetmeyi öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Model servis, vektör veritabanları ve geri alma-arttırılmış nesil (RAG) mimarileri de dahil olmak üzere LLMOps'in temel ilkelerini anlayın. - Uyumlu dağıtım için FastAPI ve Docker konteynerlerini kullanarak LLM uygulamaları oluşturun ve paketleyin. - Jenkins CI / CD boru hatlarıyla dağıtım çalışma akışlarını test ve dağıtımı hızlandırmak için otomatikleştirin. - Kubernetes küme yönetimini kullanarak konteynerleştirilmiş AI uygulamalarını ölçeklendirin. - Model gecikme ve sağlığını izlemek için Prometheus ve Grafana kullanarak üretim izleme ve gözlemlenebilirliğini ayarlayın. - AWS ve GCP altyapısını kullanarak bulut ortamlarına ölçeklenebilir modelleri dağıtın. Kurs, boru hattı otomasyonu, orkestrasyon ve üretim izlemelerine ilerlemeden önce LLMOps ve konteynerizasyonun temel tanımlarıyla başlar. Yazılı açıklamalar, kavramsal bozulmalar ve pratik yapılandırma senaryoları yoluyla adım adım ilerleyeceksiniz. Bu kurs, yazılım geliştiricileri, veri bilimcileri ve üretim dağıtımını öğrenmek isteyen MLOps mühendisleri için tasarlanmıştır. Temel kavramlardan inşa ettiğimiz için DevOps veya bulut altyapısı ile önceden tecrübe gerekmez. Modern üretken yapay zeka uygulamalarının arkasındaki altyapıyı öğrenmek için bugün okumaya başlayın.