Open Source LLMOps: Erstellen und Bereitstellen von KI-Anwendungen

Organisationen bewegen sich zunehmend in Richtung Open-Source-KI, um die Kontrolle über ihre Daten, den Datenschutz und die Infrastruktur zu behalten.Dieser Kurs schließt die Lücke zwischen dem Verständnis, wie große Sprachmodelle (LLMs) funktionieren, und der tatsächlichen Bereitstellung in einer professionellen Umgebung mit einem Code-First-Ansatz. Sie werden vom Anfänger zum Praktiker, der in der Lage ist, den gesamten Lebenszyklus eines Open-Source-Modells zu verwalten.Durch das Lesen detaillierter technischer Erklärungen und die Analyse von Code-Implementierungen lernen Sie, sich im Ökosystem von Open-Source-Architekturen zu orientieren, sie für die Leistung zu optimieren und sie in funktionale Softwareanwendungen zu integrieren. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernarchitektur von Transformatoren und modernen sparse Expertenmodellen - Implementieren Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Muster, um Modelle mit privaten Daten zu verbinden - Wenden Sie Modellquantisierungstechniken an, um leistungsstarke LLMs auf zugänglicher Hardware auszuführen - Konfigurieren Sie Open-Source-Orchestrierungstools, um die Modellbereitstellung und -skalierung zu verwalten - Üben Sie schnelle Engineering- und Feintuning-Strategien, um die Modellausgabequalität zu verbessern - Erstellen Sie sichere und effiziente API-Ebenen, um KI-Modelle für Endbenutzer bereitzustellen Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und der Geschichte der Sprachmodellierung, bevor Sie in praktische, schriftliche Durchläufe von LLMOps-Workflows und Bereitstellungsstrategien einsteigen.Jedes Modul konzentriert sich auf klare textbasierte Erklärungen und Code-Snippets, die Sie sofort anwenden können. Dieser Kurs richtet sich an Entwickler, Datenenthusiasten und technisch neugierig, die neu in KI-Operationen sind.Keine Vorerfahrung mit großen Sprachmodellen erforderlich. Bauen Sie noch heute Ihre eigene unabhängige KI-Infrastruktur auf.