LLMOps de código aberto: Criando e implantando aplicativos de IA

As organizações estão cada vez mais se movendo em direção à IA de código aberto para manter o controle sobre seus dados, privacidade e infraestrutura.Este curso preenche a lacuna entre entender como os modelos de linguagem grandes (LLMs) funcionam e realmente implantá-los em um ambiente profissional usando uma abordagem de código primeiro. Você passará de um iniciante a um profissional capaz de gerenciar todo o ciclo de vida de um modelo de código aberto.Lendo explicações técnicas detalhadas e analisando implementações de código, você aprenderá a navegar no ecossistema de arquiteturas de código aberto, otimizá-las para desempenho e integrá-las em aplicativos de software funcionais. O que você vai aprender: - Entenda a arquitetura central dos transformadores e dos modelos especializados esparsos modernos - Implemente padrões de geração aumentada de recuperação (RAG) para conectar modelos a dados privados - Aplique técnicas de quantização de modelo para executar LLMs de alto desempenho em hardware acessível - Configurar ferramentas de orquestração de código aberto para gerenciar a implantação e o dimensionamento do modelo - Pratique estratégias de engenharia e ajuste fino para melhorar a qualidade da saída do modelo - Crie camadas de API seguras e eficientes para atender modelos de IA aos usuários finais O curso começa com definições fundamentais e a história da modelagem de linguagem antes de passar para práticas práticas de fluxos de trabalho e estratégias de implantação LLMOps.Cada módulo se concentra em explicações claras baseadas em texto e trechos de código que você pode aplicar imediatamente. Este curso foi projetado para desenvolvedores, entusiastas de dados e mentes curiosas técnicas que são novas para operações de IA.Não é necessária experiência prévia com modelos de linguagem grandes. Comece a construir sua própria infraestrutura de IA independente hoje mesmo.