MLOps ve LLMOps: Yapay Zeka Modellerini Yönetme ve Ölçme

Yapay zekanın yerel bir dizüstü bilgisayardan güvenilir bir üretim sistemine geçişi, özel bir uygulama kümesi gerektirir. Eğer modern yazılım mühendisliği ilkelerinin makine öğrenimi ve büyük dil modellerine nasıl uygulandığını anlamak istiyorsanız, bu temel kılavuz sizin başlangıç noktanızdır. Açık, yazılı açıklamalar ve pratik kod örnekleri yoluyla, ölçeklenebilir yapay zeka sistemlerini nasıl tasarlayacağınızı, dağıtacağınızı ve izleyeceğinizi öğreneceksiniz. Hem geleneksel makine öğrenimi modellerinin (MLOps) hem de modern büyük dil modellerinin tüm yaşam döngüsü hakkında sağlam bir anlayış oluşturacaksınız. Ne öğreneceksiniz: 1. Model yaşam döngüleri, sürümleme ve kayıt yönetiminin temel kavramlarını anlayın. 2. Makine öğrenimi için özel olarak tasarlanmış sürekli entegrasyon ve sürekli teslimat (CI / CD) boru hatlarını yapılandır. 3. Modern geri alma-arttırılmış nesil (RAG) mimarileri kullanarak büyük dil modelleri dağıtın. 4. Model performansını izlemek, veri sürüklenmesini takip etmek ve modern gözlemleme uygulamalarını uygulamak. 5. Yüksek verimlilik çıkarımı verimli bir şekilde yönetmek için ölçeklendirme stratejileri uygulayın. Kurs MLOps ve LLMOps'in temel tanımlarıyla başlar, dağıtım boru hatları, orkestrasyon ve gerçek zamanlı izleme yoluyla size rehberlik etmeden önce anahtar terminolojiyi belirler. Temel model paketlemeden karmaşık, üretim hazır AI iş akışlarını yönetmeye ilerleyeceksiniz. Bu kurs, hedefli ML mühendisleri, veri bilimcileri ve AI'yi işletmek için yeni olan yazılım geliştiricileri için tasarlanmıştır. Önceden DevOps deneyimi gerekmez, ancak Python ile temel bir tanıdıklık yararlıdır. Yapay zeka geliştirme ve üretim seviyesi mühendisliği arasındaki boşluğu kapatmak için bugün okumaya başlayın.