LLM Inżynieria: Podstawy monitowania, strojenia i pobierania

Integracja dużych modeli językowych z rzeczywistymi aplikacjami wymaga czegoś więcej niż tylko podstawowych wywołań interfejsu API; wymaga niezawodnej, skalowalnej inżynierii. Programiści muszą zrozumieć, jak strukturyzować monity, dynamicznie pobierać kontekst i dostosowywać modele do określonych domen biznesowych. Ten kurs tekstowy prowadzi przez podstawowe wzorce architektoniczne inżynierii LLM, przechodząc od pisania prostych monitów do projektowania solidnych, opartych na wyszukiwaniu systemów, które generują przewidywalne, wysokiej jakości wyniki. Czego się nauczysz: - Zrozum kluczowe koncepcje LLM, tokenizację i architektury modeli podstawowych. - Zastosuj zaawansowane techniki szybkiej inżynierii, aby niezawodnie kierować zachowaniem modelu. - Skonfiguruj systemy Retrieval-Augmented Generation (RAG) przy użyciu baz danych wektorowych. - Oceń, kiedy należy używać dostrajania w porównaniu ze strategiami monitowania i pobierania. - Zaprojektuj skalowalne architektury, które zarządzają opóźnieniami, kosztami i ograniczeniami API. - Wdrażaj nowoczesne ramy oceny do pomiaru i monitorowania wydajności systemu. Zaczniesz od podstawowych definicji i kluczowej terminologii przed zbadanie praktycznych wzorców architektonicznych. Materiał postępuje logicznie od podstawowych struktur monitowania do złożonych potoków pobierania i przepływów pracy dostrajania. Ten kurs jest przeznaczony dla programistów, specjalistów ds. Danych i początkujących inżynierów AI, którzy są nowicjuszami w budowaniu systemów produkcyjnych z dużymi modelami językowymi. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z uczeniem maszynowym. Zacznij tworzyć stabilne, produkcyjne systemy AI już dziś.