MLOps e LLMOps: Distribuzione e Scalabilità dei Modelli AI

Il passaggio dell'intelligenza artificiale da un notebook locale a un sistema di produzione affidabile richiede un insieme specializzato di pratiche. Se vuoi capire come i moderni principi di ingegneria del software si applicano al machine learning e ai modelli linguistici di grandi dimensioni, questa guida fondamentale è il tuo punto di partenza. Attraverso spiegazioni chiare e scritte ed esempi di codice pratici, imparerai a progettare, distribuire e monitorare sistemi AI scalabili. Costruirai una solida comprensione dell'intero ciclo di vita sia dei modelli di machine learning tradizionali (MLOps) che dei moderni modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMOps). Cosa imparerai: 1. Comprendere i concetti fondamentali dei cicli di vita dei modelli, del versioning e della gestione del registro. 2. Configurare pipeline di continuous integration e continuous delivery (CI/CD) personalizzate per il machine learning. 3. Distribuire modelli linguistici di grandi dimensioni utilizzando moderne architetture di retrieval-augmented generation (RAG). 4. Monitorare le prestazioni dei modelli, tracciare il data drift e implementare moderne pratiche di osservabilità. 5. Applicare strategie di scalabilità per gestire in modo efficiente l'inferenza ad alto throughput. Il corso inizia con definizioni fondamentali di MLOps e LLMOps, stabilendo la terminologia chiave prima di guidarti attraverso pipeline di distribuzione, orchestrazione e monitoraggio in tempo reale. Progredirai dal packaging di modelli di base alla gestione di flussi di lavoro AI complessi e pronti per la produzione. Questo corso è progettato per aspiranti ingegneri ML, data scientist e sviluppatori di software che sono nuovi all'operazionalizzazione dell'AI. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con DevOps, anche se una familiarità di base con Python è utile. Inizia a leggere oggi per colmare il divario tra lo sviluppo AI e l'ingegneria di livello produttivo.