Templat:Languages of the World Templat.

Model bahasa besar mengubah perangkat lunak, namun pelaksanaan yang efisien dan berskala besar memerlukan kecepatan, keamanan, dan keandalan. Rust menyediakan fondasi tingkat sistem yang sempurna untuk membangun operasi LLM berperforma tinggi (LLMOps) tanpa beban tambahan dari bahasa skrip tradisional. Kursus berbasis teks ini memandu Anda dari konsep dasar LLM dan pemrograman sistem Rust hingga penerapan pipa AI yang siap produksi. Anda akan menemukan cara untuk mengintegrasikan model open-source, mengelola memori secara efisien, dan membangun layanan inferensi dengan throughput tinggi. Apa yang akan Anda pelajari: • Mengerti prinsip-prinsip inti LLM, tokenisasi, dan terminologi LLMOps dasar • Tulis kode Rust asynchronous yang efisien menggunakan pola konvergensi modern untuk inferensi model • Integrasikan aplikasi Rust dengan model HuggingFace dan jalankan pipa inferensi lokal • Konfigurasi generasi retrieval-augmented (RAG) Kursus ini akan mengajarkan Anda: • Membuat pola menggunakan basis data vektor dan Rust • Memasang layanan AI berbasis Rust yang dioptimalkan ke AWS dan lingkungan awan • Terapkan praktik terbaik DevOps untuk memonitor, skala, dan mengamankan operasi LLM Anda. Dari sana, Anda akan maju melalui penjelasan tertulis dan latihan kode langkah demi langkah untuk membangun dan menerapkan layanan LLM yang lengkap dan berkualitas. Kursus ini dirancang untuk pengembang backend, insinyur sistem, dan praktisi AI yang bercita-cita yang ingin belajar LLMOps menggunakan Rust. Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dengan Rust atau operasi machine learning. Mulai membaca hari ini untuk menguasai persimpangan pemrograman sistem kinerja tinggi dan kecerdasan buatan modern.