MLOps và LLMOps: triển khai và quy mô các mô hình AI

Chuyển đổi trí tuệ nhân tạo từ một máy tính bảng địa phương sang một hệ thống sản xuất đáng tin cậy đòi hỏi một tập hợp các thực hành chuyên biệt. Nếu bạn muốn hiểu các nguyên tắc kỹ thuật phần mềm hiện đại áp dụng cho học máy và các mô hình ngôn ngữ lớn như thế nào, hướng dẫn cơ bản này là điểm bắt đầu của bạn. Thông qua các giải thích rõ ràng, viết và các ví dụ mã thực tế, bạn sẽ học cách thiết kế, triển khai và giám sát các hệ thống AI có thể mở rộng. Bạn sẽ xây dựng một hiểu biết vững chắc về toàn bộ chu kỳ sống của cả mô hình học máy truyền thống (MLOps) và mô hình ngôn ngữ lớn hiện đại (LLMOps). Bạn sẽ học được: 1. Hiểu các khái niệm cốt lõi của chu kỳ đời mô hình, phiên bản và quản lý đăng ký. 2.Cấu hình liên tục tích hợp và liên tục giao hàng (CI / CD) đường ống được thiết kế cho học máy. 3. triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn sử dụng kiến trúc hiện đại (RAG). 4. giám sát hiệu suất mô hình, theo dõi dữ liệu trôi dạt, và thực hiện các thực hành quan sát hiện đại. 5. Apply scaling strategies to handle high-throughput inference efficiently. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cơ bản của MLOps và LLMOps, thiết lập thuật ngữ chính trước khi hướng dẫn bạn qua các đường ống triển khai, dàn nhạc và giám sát thời gian thực. Bạn sẽ tiến hành từ việc đóng gói mô hình cơ bản đến quản lý các quy trình AI phức tạp, sẵn sàng sản xuất. Lớp học này được thiết kế cho các kỹ sư ML tham vọng, các nhà khoa học dữ liệu và các nhà phát triển phần mềm mới vào hoạt động AI. Không cần kinh nghiệm DevOps trước đây, mặc dù một sự quen thuộc cơ bản với Python là hữu ích. Bắt đầu đọc hôm nay để nối liền khoảng cách giữa phát triển AI và kỹ thuật sản xuất.